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1、背景

最近在学习hadoop，本文记录一下，怎样在Centos7系统上搭建一个3个节点的hadoop集群。

2、集群规划

hadoop集群是由2个集群构成的，分别是hdfs集群和yarn集群。2个集群都是主从结构。

2.1 hdfs集群规划

ip地址主机名部署服务
192.168.121.140hadoop01NameNode,DataNode,JobHistoryServer
192.168.121.141hadoop02DataNode
192.168.121.142hadoop03DataNode,SecondaryNameNode

2.2 yarn集群规划

ip地址主机名部署服务
192.168.121.140hadoop01NodeManager
192.168.121.141hadoop02ResourceManager,NodeManager
192.168.121.142hadoop03NodeManager

3、集群搭建步骤

3.1 安装JDK

安装jdk步骤较为简单，此处省略。需要注意的是hadoop需要的jdk版本。 https://cwiki.apache.org/confluence/display/HADOOP/Hadoop+Java+Versions

3.2 修改主机名和host映射

ip地址主机名
192.168.121.140hadoop01
192.168.121.141hadoop02
192.168.121.142hadoop03

3台机器上同时执行如下命令

# 此处修改主机名，3台机器的主机名需要都不同
[root@hadoop01 ~]# vim /etc/hostname
[root@hadoop01 ~]# cat /etc/hostname
hadoop01
[root@hadoop01 ~]# vim /etc/hosts
[root@hadoop01 ~]# cat /etc/hosts | grep hadoop*
192.168.121.140 hadoop01
192.168.121.141 hadoop02
192.168.121.142 hadoop03

修改主机名和host映射

3.3 配置时间同步

集群中的时间最好保持一致，否则可能会有问题。此处我本地搭建，虚拟机是可以链接外网，直接配置和外网时间同步。如果不能链接外网，则集群中的3台服务器，让另外的2台和其中的一台保持时间同步。

3台机器同时执行如下命令

# 将centos7的时区设置成上海
[root@hadoop01 ~]# ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime
# 安装ntp
[root@hadoop01 ~]# yum install ntp
已加载插件：fastestmirror
Loading mirror speeds from cached hostfile
base                                           | 3.6 kB     00:00
extras                                         | 2.9 kB     00:00
updates                                        | 2.9 kB     00:00
软件包 ntp-4.2.6p5-29.el7.centos.2.aarch64 已安装并且是最新版本
无须任何处理
# 将ntp设置成缺省启动
[root@hadoop01 ~]# systemctl enable ntpd
# 重启ntp服务
[root@hadoop01 ~]# service ntpd restart
Redirecting to /bin/systemctl restart ntpd.service
# 对准时间
[root@hadoop01 ~]# ntpdate asia.pool.ntp.org
19 Feb 12:36:22 ntpdate[1904]: the NTP socket is in use, exiting
# 对准硬件时间和系统时间
[root@hadoop01 ~]# /sbin/hwclock --systohc
# 查看时间
[root@hadoop01 ~]# timedatectl
      Local time: 日 2023-02-19 12:36:35 CST
  Universal time: 日 2023-02-19 04:36:35 UTC
        RTC time: 日 2023-02-19 04:36:35
       Time zone: Asia/Shanghai (CST, +0800)
     NTP enabled: yes
NTP synchronized: no
 RTC in local TZ: no
      DST active: n/a
# 开始自动时间和远程ntp时间进行同步
[root@hadoop01 ~]# timedatectl set-ntp true

3.4 关闭防火墙

3台机器上同时关闭防火墙，如果不关闭的话，则需要放行hadoop可能用到的所有端口等。

# 关闭防火墙
[root@hadoop01 ~]# systemctl stop firewalld
systemctl stop firewalld
# 关闭防火墙开机自启
[root@hadoop01 ~]# systemctl disable firewalld.service
Removed symlink /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/firewalld.service.
Removed symlink /etc/systemd/system/dbus-org.fedoraproject.FirewallD1.service.
[root@hadoop01 ~]#

3.5 配置ssh免密登录

3.5.1 新建hadoop部署用户
[root@hadoop01 ~]# useradd hadoopdeploy
[root@hadoop01 ~]# passwd hadoopdeploy
更改用户 hadoopdeploy 的密码 。
新的 密码：
无效的密码： 密码包含用户名在某些地方
重新输入新的 密码：
passwd：所有的身份验证令牌已经成功更新。
[root@hadoop01 ~]# vim /etc/sudoers
[root@hadoop01 ~]# cat /etc/sudoers | grep hadoopdeploy
hadoopdeploy    ALL=(ALL)       NOPASSWD: ALL
[root@hadoop01 ~]#

新建hadoop部署用户

3.5.2 配置hadoopdeploy用户到任意一台机器都免密登录

配置3台机器，从任意一台到自身和另外2台都进行免密登录。

当前机器当前用户免密登录的机器免密登录的用户
hadoop01hadoopdeployhadoop01,hadoop02,hadoop03hadoopdeploy
hadoop02hadoopdeployhadoop01,hadoop02,hadoop03hadoopdeploy
hadoop03hadoopdeployhadoop01,hadoop02,hadoop03hadoopdeploy

此处演示从 hadoop01到hadoop01,hadoop02,hadoop03免密登录的shell

# 切换到 hadoopdeploy 用户
[root@hadoop01 ~]# su - hadoopdeploy
Last login: Sun Feb 19 13:05:43 CST 2023 on pts/0
# 生成公私钥对，下方的提示直接3个回车即可
[hadoopdeploy@hadoop01 ~]$ ssh-keygen -t rsa
Generating public/private rsa key pair.
Enter file in which to save the key (/home/hadoopdeploy/.ssh/id_rsa):
Created directory '/home/hadoopdeploy/.ssh'.
Enter passphrase (empty for no passphrase):
Enter same passphrase again:
Your identification has been saved in /home/hadoopdeploy/.ssh/id_rsa.
Your public key has been saved in /home/hadoopdeploy/.ssh/id_rsa.pub.
The key fingerprint is:
SHA256:PFvgTUirtNLwzDIDs+SD0RIzMPt0y1km5B7rY16h1/E hadoopdeploy@hadoop01
The key's randomart image is:
+---[RSA 2048]----+
|B   .   .        |
| B o   . o       |
|+ * * + + .      |
| O B / = +       |
|. = @ O S o      |
|   o * o *       |
|    = o o E      |
|   o +           |
|    .            |
+----[SHA256]-----+
[hadoopdeploy@hadoop01 ~]$ ssh-copy-id hadoop01
...
[hadoopdeploy@hadoop01 ~]$ ssh-copy-id hadoop02
...
[hadoopdeploy@hadoop01 ~]$ ssh-copy-id hadoop03

3.7 配置hadoop

此处如无特殊说明，都是使用的hadoopdeploy用户来操作。

3.7.1 创建目录(3台机器都执行)
# 创建 /opt/bigdata 目录
[hadoopdeploy@hadoop01 ~]$ sudo mkdir /opt/bigdata
# 将 /opt/bigdata/ 目录及它下方所有的子目录的所属者和所属组都给 hadoopdeploy
[hadoopdeploy@hadoop01 ~]$ sudo chown -R hadoopdeploy:hadoopdeploy /opt/bigdata/
[hadoopdeploy@hadoop01 ~]$ ll /opt
total 0
drwxr-xr-x. 2 hadoopdeploy hadoopdeploy  6 Feb 19 13:15 bigdata
3.7.2 下载hadoop并解压(hadoop01操作)
# 进入目录
[hadoopdeploy@hadoop01 ~]$ cd /opt/bigdata/
# 下载
[hadoopdeploy@hadoop01 ~]$ https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/hadoop-3.3.4/hadoop-3.3.4.tar.gz
# 解压并压缩
[hadoopdeploy@hadoop01 bigdata]$ tar -zxvf hadoop-3.3.4.tar.gz && rm -rvf hadoop-3.3.4.tar.gz
3.7.3 配置hadoop环境变量(hadoop01操作)

hadoop的目录结构

# 进入hadoop目录
[hadoopdeploy@hadoop01 hadoop-3.3.4]$ cd /opt/bigdata/hadoop-3.3.4/
# 切换到root用户
[hadoopdeploy@hadoop01 hadoop-3.3.4]$ su - root
Password:
Last login: Sun Feb 19 13:06:41 CST 2023 on pts/0
[root@hadoop01 ~]# vim /etc/profile
# 查看hadoop环境变量配置
[root@hadoop01 ~]# tail -n 3 /etc/profile
# 配置HADOOP
export HADOOP_HOME=/opt/bigdata/hadoop-3.3.4/
export PATH=${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin:$PATH
# 让环境变量生效
[root@hadoop01 ~]# source /etc/profile
3.7.4 hadoop的配置文件分类(hadoop01操作)

在hadoop中配置文件大概有这么3大类。

  • 默认的只读配置文件： core-default.xml, hdfs-default.xml, yarn-default.xml and mapred-default.xml.
  • 自定义配置文件： etc/hadoop/core-site.xml, etc/hadoop/hdfs-site.xml, etc/hadoop/yarn-site.xml and etc/hadoop/mapred-site.xml 会覆盖默认的配置。
  • 环境配置文件： etc/hadoop/hadoop-env.sh and optionally the etc/hadoop/mapred-env.sh and etc/hadoop/yarn-env.sh 比如配置NameNode的启动参数HDFS_NAMENODE_OPTS等。

hadoop的配置文件

3.7.5 配置 hadoop-env.sh(hadoop01操作)
# 切换到hadoopdeploy用户
[root@hadoop01 ~]# su - hadoopdeploy
Last login: Sun Feb 19 14:22:50 CST 2023 on pts/0
# 进入到hadoop的配置目录
[hadoopdeploy@hadoop01 ~]$ cd /opt/bigdata/hadoop-3.3.4/etc/hadoop/
[hadoopdeploy@hadoop01 hadoop]$ vim hadoop-env.sh
# 增加如下内容
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk8
export HDFS_NAMENODE_USER=hadoopdeploy
export HDFS_DATANODE_USER=hadoopdeploy
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=hadoopdeploy
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=hadoopdeploy
export YARN_NODEMANAGER_USER=hadoopdeploy
3.7.6 配置core-site.xml文件(hadoop01操作)(核心配置文件)

默认配置文件路径：https://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-common/core-default.xml

vim /opt/bigdata/hadoop-3.3.4/etc/hadoop/core-site.xml

<configuration>
    <!-- 指定NameNode的地址 -->
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://hadoop01:8020</value>
    </property>

    <!-- 指定hadoop数据的存储目录 -->
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/opt/bigdata/hadoop-3.3.4/data</value>
    </property>

    <!-- 配置HDFS网页登录使用的静态用户为hadoopdeploy,如果不配置的话，当在hdfs页面点击删除时>看看结果 -->
    <property>
        <name>hadoop.http.staticuser.user</name>
        <value>hadoopdeploy</value>
    </property>
    <!-- 文件垃圾桶保存时间 -->
	<property>
	    <name>fs.trash.interval</name>
	    <value>1440</value>
	</property>
</configuration>
3.7.7 配置hdfs-site.xml文件(hadoop01操作)(hdfs配置文件)

默认配置文件路径：https://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/hdfs-default.xml

vim /opt/bigdata/hadoop-3.3.4/etc/hadoop/hdfs-site.xml

<configuration>

    <!-- 配置2个副本 -->
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>2</value>
    </property>

    <!-- nn web端访问地址-->
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address</name>
        <value>hadoop01:9870</value>
    </property>
    <!-- snn web端访问地址-->
    <property>
        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        <value>hadoop03:9868</value>
    </property>

</configuration>
3.7.8 配置yarn-site.xml文件(hadoop01操作)(yarn配置文件)

默认配置文件路径：https://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-yarn/hadoop-yarn-common/yarn-default.xml

vim /opt/bigdata/hadoop-3.3.4/etc/hadoop/yarn-site.xml

<configuration>

	<!-- Site specific YARN configuration properties -->
	<!-- 指定ResourceManager的地址 -->
	<property>
	    <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
	    <value>hadoop02</value>
	</property>
	
	<!-- 指定MR走shuffle -->
	<property>
	    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
	    <value>mapreduce_shuffle</value>
	</property>
	
	<!-- 是否对容器实施物理内存限制 -->
	<property>
	    <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
	    <value>false</value>
	</property>
	
	<!-- 是否对容器实施虚拟内存限制 -->
	<property>
	    <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
	    <value>false</value>
	</property>
	
	<!-- 设置 yarn 历史服务器地址 -->
	<property>
	    <name>yarn.log.server.url</name>
	    <value>http://hadoop02:19888/jobhistory/logs</value>
	</property>
	
	<!-- 开启日志聚集-->
	<property>
	    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
	    <value>true</value>
	</property>
	
	<!-- 聚集日志保留的时间7天 -->
	<property>
	    <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
	    <value>604800</value>
	</property>
</configuration>
3.7.9 配置mapred-site.xml文件(hadoop01操作)(mapreduce配置文件)

默认配置文件路径：https://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/mapred-default.xml

vim /opt/bigdata/hadoop-3.3.4/etc/hadoop/yarn-site.xml

<configuration>
	<!-- 设置 MR 程序默认运行模式：yarn 集群模式，local 本地模式-->
	<property>
	    <name>mapreduce.framework.name</name>
	    <value>yarn</value>
	</property>
	
	<!-- MR 程序历史服务地址 -->
	<property>
	    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
	    <value>hadoop01:10020</value>
	</property>
	
	<!-- MR 程序历史服务器 web 端地址 -->
	<property>
	    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
	    <value>hadoop01:19888</value>
	</property>
	
	<property>
	    <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
	    <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
	</property>
	
	<property>
	    <name>mapreduce.map.env</name>
	    <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
	</property>
	
	<property>
	    <name>mapreduce.reduce.env</name>
	    <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
	</property>
</configuration>
3.7.10 配置workers文件(hadoop01操作)

配置DataNode节点。
vim /opt/bigdata/hadoop-3.3.4/etc/hadoop/workers

hadoop01
hadoop02
hadoop03

workers配置文件中不要有多余的空格或换行。

3.7.11 3台机器hadoop配置同步(hadoop01操作)
1、同步hadoop文件
# 同步 hadoop 文件
[hadoopdeploy@hadoop01 hadoop]$ scp -r /opt/bigdata/hadoop-3.3.4/ hadoopdeploy@hadoop02:/opt/bigdata/hadoop-3.3.4
[hadoopdeploy@hadoop01 hadoop]$ scp -r /opt/bigdata/hadoop-3.3.4/ hadoopdeploy@hadoop03:/opt/bigdata/hadoop-3.3.4
2、hadoop02和hadoop03设置hadoop的环境变量
[hadoopdeploy@hadoop03 bigdata]$ su - root
Password:
Last login: Sun Feb 19 13:07:40 CST 2023 on pts/0
[root@hadoop03 ~]# vim /etc/profile
[root@hadoop03 ~]# tail -n 4 /etc/profile

# 配置HADOOP
export HADOOP_HOME=/opt/bigdata/hadoop-3.3.4/
export PATH=${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin:$PATH
[root@hadoop03 ~]# source /etc/profile

3、启动集群

3.1 集群格式化

当是第一次启动集群时，需要对hdfs进行格式化，在NameNode节点操作。

[hadoopdeploy@hadoop01 hadoop]$ hdfs namenode -format

3.2 集群启动

启动集群有2种方式

  • 方式一： 每台机器逐个启动进程，比如：启动NameNode,启动DataNode，可以做到精确控制每个进程的启动。
  • 方式二： 配置好各个机器之间的免密登录并且配置好 workers 文件，通过脚本一键启动。

3.2.1 逐个启动进程

# HDFS 集群
[hadoopdeploy@hadoop01 hadoop]$ hdfs --daemon start namenode | datanode | secondarynamenode

# YARN 集群
[hadoopdeploy@hadoop01 hadoop]$ hdfs yarn --daemon start resourcemanager | nodemanager | proxyserver

3.2.2 脚本一键启动

  • start-dfs.sh 一键启动hdfs集群的所有进程
  • start-yarn.sh 一键启动yarn集群的所有进程
  • start-all.sh 一键启动hdfs和yarn集群的所有进程

3.3 启动集群

3.3.1 启动hdfs集群

需要在NameNode这台机器上启动

# 改脚本启动集群中的 NameNode、DataNode和SecondaryNameNode
[hadoopdeploy@hadoop01 hadoop]$ start-dfs.sh

3.3.2 启动yarn集群

需要在ResourceManager这台机器上启动

# 该脚本启动集群中的 ResourceManager 和 NodeManager 进程
[hadoopdeploy@hadoop02 hadoop]$ start-yarn.sh

3.3.3 启动JobHistoryServer

[hadoopdeploy@hadoop01 hadoop]$ mapred --daemon start historyserver

3.4 查看各个机器上启动的服务是否和我们规划的一致

查看各个机器上启动的服务是否和我们规划的一致
可以看到是一致的。

3.5 访问页面

3.5.1 访问NameNode ui (hdfs集群)

访问NameNode ui
如果这个时候通过 hadoop fs 命令可以上传文件，但是在这个web界面上可以创建文件夹，但是上传文件报错，此处就需要在访问ui界面的这个电脑的hosts文件中，将部署hadoop的那几台的电脑的ip 和hostname 在本机上进行映射。

3.5.2 访问SecondaryNameNode ui

访问SecondaryNameNode ui

3.5.3 查看ResourceManager ui(yarn集群)

查看ResourceManager ui

3.5.4 访问jobhistory

访问jobhistory

4、参考链接

1、https://cwiki.apache.org/confluence/display/HADOOP/Hadoop+Java+Versions
2、https://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-common/ClusterSetup.html

# 分布式 # hadoop # hdfs
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