<span>HADOOP 3.2.0 全分布式搭建</span>

配置hosts文件

vi /etc/hosts
# 添加三台主机host与ip对应关系
192.168.147.102 bigdata01
192.168.147.103 bigdata02
192.168.147.104 bigdata03

安装JDK并配置环境变量

# 解压
tar -zxvf jdkxxx.tar.gz -C /usr/local
# 配置到环境变量
vi /etc/profile

export JAVA_HOME=/data/soft/jdk1.8
export PATH=.:$JAVA_HOME/bin:$PATH

# 环境变量生效
source /etc/profile

配置免密登录

以bigdata02机器为例,执行如下命令可生成密钥

ssh-keygen -t rsa

执行该命令一直回车即可, 生成成功界面如下

然后把刘海国外两台机器也执行如下命令，这样三台机器即可成功生成密钥，如果使用root用户，密钥位置在~/.ssh/目录下，接下来需要把三台服务器生成的公钥都追加到各自服务器的~/.ssh/authorized_keys文件中，操作命令如下

# 在bigdata01、bigdata02、bigdata03中都执行这三条命令
ssh-copy-id -i bigdata01
ssh-copy-id -i bigdata02
ssh-copy-id -i bigdata03

关闭防火墙

# 查看防火墙状态
systemctl status firewalld
# 禁止防火墙
systemctl stop firewalld
# 禁止开机自启防火墙
systemctl disable firewalld

同步时间

# 安装ntpdate工具
yum -y install ntpdate
# 同步阿里时间
ntpdate ntp1.aliyun.com

解压Hadoop安装包

tar -zxvf hadoop-3.2.0.tar.gz -C /data/soft

修改Hadoop相关配置文件

• hadoop-env.sh

  cd /data/soft/hadoop-3.2.0/etc/hadoop
  # 编辑hadoop-env.sh
  vi hadoop-env.sh
  
  export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8
  

• core-site.xml

  <property>        <name>fs.defaultFS</name>        <value>hdfs://bigdata01:9000</value></property><property>        <name>hadoop.tmp.dir</name>        <value>/data/hadoop_repo</value></property>
  

• hdfs-site.xml

  <property>
      <name>dfs.replication</name>
      <value>2</value>
  </property>
  <property>
      <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
      <value>bigdata01:50090</value>
  </property>
  

  • mapred-site.xml

    设置mapreduce使用的资源调度框架

    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
    

  • yarn-site.xml

    设置yarn上支持运行的服务和环境变量白名单

    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
      </property>
      <property>
        <name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
        <value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
      </property>
      <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>bigdata01</value>
      </property>
    

  • 修改workers文件

    增加所有从节点的主机名，一个一行，这里使用bigdata01做主节点，那么bigdata02、bigdata03就是从节点了

    删除掉默认的Localhost 并添加bigdata02、bigdata03

    bigdata02
    bigdata03
    

    修改启动脚本

    1. 修改start-dfs.sh、stop-dfs.sh这两个脚本，在脚本顶部加入如下内容

       HDFS_DATANODE_USER=root
       HDFS_DATANODE_SECURE_USER=hdfs
       HDFS_NAMENODE_USER=root
       HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
       

    2. 修改start-yarn.sh,stop-yarn.sh这两个脚本，在脚本顶部加入如下内容

       YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
       HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn
       YARN_NODEMANAGER_USER=root
       

       将hadoopan安装包分发到其他两个从节点（bigdata02、bigdata03）上。

       scp -r /data/soft/hadoop-3.2.0/ root@bigdata02:/data/soft/
       scp -r /data/soft/hadoop-3.2.0/ root@bigdata03:/data/soft/
       

    格式化NameNode

    切换到主节点bigdata01,执行格式化命令

     hdfs namenode -format
    

    可以将hadoop/sbin 和 bin目录配置到环境变量中

  ​

  如果得到下图信息表示格式化执行成功。

  

启动集群

在主节点上执行启动所有进程

start-all.sh

Web-UI验证

执行MR测试任务

此处使用PI值实例

hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.0.jar pi 10 10

其中：第一个10是运行10次map任务，第二个10是每次map任务投掷次数，所以总投掷次数为10*10=100次

MR Web UI信息

参考文献

1. 使用Hadoop自带的例子pi计算圆周率

2. hadoop3.2.1完全分布式集群安装

3. 阿里云NTP服务器