java中的接口是类吗
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2023-01-04
Hadoop2.8.1完全分布式环境搭建过程
前言
本文搭建了一个由三节点(master、slave1、slave2)构成的Hadoop完全分布式集群(区别单节点伪分布式集群),并通过Hadoop分布式计算的一个示例测试集群的正确性。
实验过程
1、基础集群的搭建
目的:获得一个可以互相通信的三节点集群
下载并安装VMware WorkStation Pro(支持快照,方便对集群进行保存)下载地址,产品激活序列号网上自行查找。
下载CentOS7镜像,下载地址。
使用VMware安装master节点(稍后其他两个节点可以通过复制master节点的虚拟机文件创建)。
三个节点存储均为30G默认安装,master节点内存大小为2GB,双核,slave节点内存大小1GB,单核
2、集群网络配置
目的:为了使得集群既能互相之间进行通信,又能够进行外网通信,需要为节点添加两张网卡(可以在虚拟机启动的时候另外添加一张网卡,即网络适配器,也可以在节点创建之后,在VMware设置中添加)。
两张网卡上网方式均采用桥接模式,外网IP设置为自动获取(通过此网卡进行外网访问,配置应该按照你当前主机的上网方式进行合理配置,如果不与主机通信的话可以采用NAT上网方式,这样选取默认配置就行),内网IP设置为静态IP。
本文中的集群网络环境配置如下:
master内网IP:192.168.1.100
slave1内网IP:192.168.1.101
slave2内网IP:192.168.1.102
设置完后,可以通过ping进行网络测试
注意事项:通过虚拟机文件复制,在VMware改名快速创建slave1和slave2后,可能会产生网卡MAC地址重复的问题,需要在VMware网卡设置中重新生成MAC,在虚拟机复制后需要更改内网网卡的IP。
每次虚拟机重启后,网卡可能没有自动启动,需要手动重新连接。
3、集群SSH免密登陆设置
目的:创建一个可以ssh免密登陆的集群
3.1 创建hadoop用户
为三个节点分别创建相同的用户hadoop,并在以后的操作均在此用户下操作,操作如下:
$su -
#useradd -m hadoop
#passwd hadoop
为hadoop添加sudo权限
#visudo
在该行root ALL=(ALL) ALL下添加hadoop ALL=(ALL) ALL保存后退出,并切换回hadoop用户
#su hadoop
注意事项:三个节点的用户名必须相同,不然以后会对后面ssh及hadoop集群搭建产生巨大影响
3.2 hosts文件设置
为了不直接使用IP,可以通过设置hosts文件达到ssh slave1这样的的效果(三个节点设置相同)
$sudo vim /etc/hosts
在文件尾部添加如下行,保存后退出:
192.168.1.100 master
192.168.1.101 slave1
192.168.1.102 slave2
注意事项:不要在127.0.0.1后面添加主机名,如果加了master,会造成后面hadoop的一个很坑的问题,在slave节点应该解析出masterIP的时候解析出127.0.0.1,造成hadoop搭建完全正确,但是系统显示可用节点一直为0。
3.3 hostname修改
centos7默认的hostname是localhost,为了方便将每个节点hostname分别修改为master、slave1、slave2(以下以master节点为例)。
$sudo hostnamectl set-hostname master
重启terminal,然后查看:$hostname
3.3 ssh设置
设置master节点和两个slave节点之间的双向ssh免密通信,下面以master节点ssh免密登陆slave节点设置为例,进行ssh设置介绍(以下操作均在master机器上操作):
首先生成master的rsa密钥:$ssh-keygen -t rsa
设置全部采用默认值进行回车
将生成的rsa追加写入授权文件:$cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
给授权文件权限:$chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys
进行本机ssh测试:$ssh maste r正常免密登陆后所有的ssh第一次都需要密码,此后都不需要密码
将master上的authorized_keys传到slave1
sudo scp ~/.ssh/id_rsa.pubhadoop@slave1:~/
登陆到slave1操作:$ssh slave1输入密码登陆
$cat ~/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
修改authorized_keys权限:$chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys
退出slave1:$exit
进行免密ssh登陆测试:$ssh slave1
4、java安装
目的:hadoop是基于Java的,所以要安装配置Java环境(三个节点均需要操作,以下以master节点为例)
下载并安装:$sudo yum install java-1.8.0-openjdkjava-1.8.0-openjdk-devel
验证是否安装完成:$java -version
配置环境变量,修改~/.bashrc文件,添加行: export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0
使环境变量生效:$source ~/.bashrc
5、Hadoop安装配置
目的:获得正确配置的完全分布式Hadoop集群(以下操作均在master主机下操作)
安装前三台节点都需要需要关闭防火墙和selinux
$sudo systemctl stop firewalld.service
$sudo systemctl disable firewalld.service
$sudo vim /usr/sbin/sestatus
将SELinux status参数设定为关闭状态
SELinux status: disabled
5.1 Hadoop安装
首先在master节点进行hadoop安装配置,之后使用scp传到slave1和slave2。
下载Hadoop二进制源码至master,下载地址,并将其解压在~/ 主目录下
$tar -zxvf ~/hadoop-2.8.1.tar.gz -C ~/
$mv~/hadoop-2.8.1/* ~/hadoop/
注意事项:hadoop有32位和64位之分,官网默认二进制安装文件是32位的,但是本文操作系统是64位,会在后面hadoop集群使用中产生一个warning但是不影响正常操作。
5.2 Hadoop的master节点配置
配置hadoop的配置文件core-site.xml hdfs-site.xml mapred-site.xml yarn-site.xml slaves(都在~/hadoop/etc/hadoop文件夹下)
$cd ~/hadoop/etc/hadoop
$vimcore-site.xml其他文件相同,以下为配置文件内容:
1.core-site.xml
2.hdfs-site.xml
QUOjoYWkcn
3.mapred-site.xml
4.yarn-site.xml
5.slaves
slave1
slave2
5.3 Hadoop的其他节点配置
此步骤的所有操作仍然是在master节点上操作,以master节点在slave1节点上配置为例
复制hadoop文件至slave1:$scp -r ~/hadoop hadoop@slave1:~/
5.4 Hadoop环境变量配置
配置环境变量,修改~/.bashrc文件,添加行(每个节点都需要此步操作,以master节点为例):
#hadoop environment vars
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop
export HADOOP_INSTALL=$HADOOP_HOME
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
export YARN_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin
使环境变量生效:$source ~/.bashrc
6、Hadoop启动
格式化namenode:$hadoop namenode -format
启动hadoop:$start-all.sh
master节点查看启动情况:$jps
slave1节点查看启动情况:$jps
slave2节点查看启动情况:$jps
Web浏览器输入127.0.0.1:50070,查看管理界面
7、Hadoop集群测试
目的:验证当前hadoop集群正确安装配置
本次测试用例为利用MapReduce实现wordcount程序
生成文件testWordCounhttp://t:$echo "My name is Xie PengCheng. This is a example program called WordCount, run by Xie PengCheng " >>testWordCount
创建hadoop文件夹wordCountInput:$hadoop fs -mkdir /wordCountInput
将文件testWordCount上传至wordCountInput文件夹:$hadoop fs -puttestWordCount/wordCountInput
执行wordcount程序,并将结果放入wordCountOutput文件夹:$hadoop jar ~/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.8.1.jar wordcount /wordCountInput /wordCountOutput
注意事项:/wordCountOutput文件夹必须是没有创建过的文件夹
查看生成文件夹下的文件:$hadoop fs -ls /wordCountOutput
在output/part-r-00000可以看到程序执行结果:$hadoop fs -cat /wordCountOutpart-r-00000
总结
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