Hadoop2.61集群安装配置教程

前言

当开始着手实践Hadoop时，安装Hadoop往往会成为新手的一道门槛。尽管安装其实很简单，书上有写到，官方网站也有Hadoop安装配置教程，但由于对Linux环境不熟悉，书上跟官网上简略的安装步骤新手往往Hold不住。加上网上不少教程也甚是坑，导致新手折腾老几天愣是没装好，很是打击学习热情。

本教程由厦门大学数据库实验室出品，转载请注明。本教程适合于原生Hadoop 2，包括Hadoop 2.6.0, Hadoop 2.4.1等版本，主要参考了官方安装教程，步骤详细，辅以适当说明，保证按照步骤来，都能顺利安装并运行Hadoop。另外有Hadoop安装配置简略版方便有基础的读者快速完成安装。此外，希望读者们能多去了解一些Linux的知识，以后出现问题时才能自行解决。

环境

本教程使用 Ubuntu 14.04 64位 作为系统环境（Ubuntu 12.04 也行，32位、64位均可），请自行安装系统。如果必须使用 RedHat、CentOS 等，本教程也可以作为参考，配置是相似的，就是 Linux 命令、具体操作有所不同。

本教程基于原生 Hadoop 2，在 Hadoop 2.6.0 (stable) 版本下验证通过，可适合任何 Hadoop 2.x.y 版本，例如 Hadoop 2.4.1。

本教程所使用的集群环境: 两台主机，一台作为 Master，局域网 IP 为 192.168.1.121；另一台作为 Slave，局域网 IP 为 192.168.1.122。

准备工作

Hadoop 集群的安装配置大致为如下流程:

1. 选定一台机器作为 Master
2. 在 Master 主机上配置hadoop用户、安装SSH server、安装Java环境
3. 在 Master 主机上安装Hadoop，并完成配置
4. 在其他主机上配置hadoop用户、安装SSH server、安装Java环境
5. 将 Master 主机上的Hadoop目录复制到其他主机上
6. 开启、使用 Hadoop

配置hadoop用户、安装SSH server、安装Java环境、安装Hadoop已经在Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置中有详细介绍，请前往浏览，不再重复叙述。

强烈建议新手先按照上述教程在 Master 主机上安装一次伪分布式环境的 Hadoop，毕竟平时写程序，还是会先在伪分布式环境下进行调试的。待伪分布式能够正常使用后，再继续浏览本教程后续的集群配置。

网络配置

在 Master 主机上完成伪分布式配置后，请先关闭 Hadoop (/usr/local/hadoop/sbin/stop-dfs.sh)，再进行后续集群配置。

我这边是使用了两台主机搭建集群，主机名与IP地址对应如下：

Master  192.168.1.121Slave1  192.168.1.122

首先选定哪台主机要作为Master（比如我选择的是ip为 192.168.1.121 这台），然后在该主机的 /etc/hostname 中，修改机器名为Master，将其他主机命令为Slave1、Slave2等。接着在 /etc/hosts 中，把所有集群的主机信息都写进去。

sudo vim /etc/hostname      # 在此处修改主机名
sudo vim /etc/hosts         # 在此处修改主机与 IP 的映射关系

完成后，如下图所示(/etc/hosts 中只能有一个127.0.0.1，对应为localhost，否则会出错)。最好重启一下，在终端中才会看到机器名的变化。

Hadoop中的hosts设置

注意，该网络配置需要在所有主机上进行

如上面讲的是 Master 主机的配置，而在其他的 Slave 主机上，也要对 /etc/hostname（修改为 Slave1、Slave2等） 和 /etc/hosts（一般跟 Master 上的配置一样） 这两个文件进行相应的修改！

配置好后可以在各个主机上执行ping Master和ping Slave1测试一下，看是否相互ping得通。

ping

SSH无密码登陆节点

这个操作是要让Master节点可以无密码SSH登陆到Slave节点上。

首先生成 Master 的公匙，在 Master 节点终端中执行：

cd ~/.ssh                      # 如果没有该目录，先执行一次ssh localhost
ssh-keygen -t rsa              # 一直按回车就可以，生成的密钥保存为.ssh/id_rsa

Master 节点需能无密码 ssh 本机，这一步还是在 Master 节点上执行：

cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

完成后可以使用 ssh Master 验证一下。接着将公匙传输到 Slave1 节点：

scp ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop@Slave1:/home/hadoop/

scp时会要求输入Slave1上hadoop用户的密码(hadoop)，输入完成后会提示传输完毕。

接着在 Slave1节点 上将ssh公匙保存到相应位置，执行

cat ~/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

如果有其他 Slave 节点，也要执行 将公匙传输到 Slave 节点、在 Slave 节点上加入授权 这两步。

最后在 Master 节点上就可以无密码SSH到Slave1节点了。

ssh Slave1

配置集群/分布式环境

集群/分布式模式需要修改 etc/hadoop 中的5个配置文件，后四个文件可点击查看官方默认设置值，这里仅设置了正常启动所必须的设置项： slaves、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml 。

1, 文件 slave

cd /usr/local/hadoop/etc/hadoop
vim slaves

将原来 localhost 删除，把所有Slave的主机名写上，每行一个。例如我只有一个 Slave节点，那么该文件中就只有一行内容： Slave1。

2, 文件 core-site.xml ，将原本的如下内容：

<property></property>

改为下面的配置。后面的配置文件的修改类似。

<property>    <name>fs.defaultFS</name>    <value>hdfs://Master:9000</value></property><property>    <name>hadoop.tmp.dir</name>    <value>file:/usr/local/hadoop/tmp</value>    <description>Abase for other temporary directories.</description></property>

3, 文件hdfs-site.xml，因为只有一个Slave，所以dfs.replication的值设为1。

<property>    <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>    <value>Master:50090</value></property><property>    <name>dfs.namenode.name.dir</name>    <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/name</value></property><property>    <name>dfs.datanode.data.dir</name>    <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/data</value></property><property>    <name>dfs.replication</name>    <value>1</value></property>

4, 文件mapred-site.xml，这个文件不存在，首先需要从模板中复制一份：

cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml 

然后配置修改如下：

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

5, 文件yarn-site.xml：

<property>    <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>    <value>Master</value></property><property>    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>    <value>mapreduce_shuffle</value></property>

配置好后，将 Master 上的 Hadoop 文件复制到各个节点上(虽然直接采用 scp 复制也可以正确运行，但会有所不同，如符号链接 scp 过去后就有点不一样了。所以先打包再复制比较稳妥)。因为之前有跑过伪分布式模式，建议在切换到集群模式前先删除之前的临时文件。

cd /usr/local
rm -r ./hadoop/tmp  # 删除 Hadoop 临时文件
sudo tar -zcf ./hadoop.tar.gz ./hadoop
scp ./hadoop.tar.gz Slave1:/home/hadoop

在Slave1上执行：

sudo tar -zxf ~/hadoop.tar.gz -C /usr/local
sudo chown -R hadoop:hadoop /usr/local/hadoop

切换 Hadoop 模式应删除之前的临时文件

切换 Hadoop 的模式，不管是从集群切换到伪分布式，还是从伪分布式切换到集群，如果遇到无法正常启动的情况，可以删除所涉及节点的临时文件夹，这样虽然之前的数据会被删掉，但能保证集群正确启动。或者可以为集群模式和伪分布式模式设置不同的临时文件夹（未验证）。所以如果集群以前能启动，但后来启动不了，特别是 DataNode 无法启动，不妨试着删除所有节点（包括 Slave 节点）上的 tmp 文件夹，重新执行一次 bin/hdfs namenode -format，再次启动试试。

然后在Master节点上就可以启动hadoop了。

cd /usr/local/hadoop/
bin/hdfs namenode -format       # 首次运行需要执行初始化，后面不再需要
sbin/start-dfs.sh
sbin/start-yarn.sh

通过命令jps可以查看各个节点所启动的进程。

通过jps查看Master的Hadoop进程

可以看到Master节点启动了NameNode、SecondrryNameNode、ResourceManager进程。

通过jps查看Slave的Hadoop进程

Slave节点则启动了DataNode和NodeManager进程。

另外也可以在Master节点上通过命令bin/hdfs dfsadmin -report查看DataNode是否正常启动。例如我这边一共有1个Datanodes。

通过dfsadmin查看DataNode的状态

通过查看启动日志分析启动失败原因

有时Hadoop集群无法正确启动，如 Master 上的 NameNode 进程没有顺利启动，这时可以查看启动日志来排查原因，不过新手可能需要注意几点：

• 启动时会提示 “Master: starting namenode, logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-namenode-Master.out”，但其实启动日志信息是记录在 /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-namenode-Master.log 中；
• 每一次的启动日志都是追加在日志文件之后，所以得拉到最后面看，这个看下记录的时间就知道了。
• 一般出错的提示在最后面，也就是写着 Error 或者 Java 异常的地方。

也可以通过Web页面看到查看DataNode和NameNode的状态，http://master:50070/

关闭Hadoop集群也是在Master节点上执行：

sbin/stop-dfs.sh
sbin/stop-yarn.sh

执行WordCount实例

执行WordCount实例过程与伪分布式模式一样。首先创建所需的几个目录

bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop

将etc/hadoop中的文件作为输入文件复制到分布式文件系统中。

bin/hdfs dfs -put etc/hadoop input 

通过查看DataNode的状态（占用大小有改变），输入文件确实复制到了DataNode中。

通过Web页面查看DataNode的状态

接着就可以运行MapReduce作业了。

bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.4.1.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'

运行时的信息如下所示，显示Job的进度。可能会比较慢，但如果迟迟没有进度，比如10分钟都没看到进度，那不妨重启Hadoop再试试。

显示MapReduce Job的进度

同样可以通过Web界面查看任务进度 http://master:8088/cluster

通过Web页面集群状态和MapReduce作业的信息

在 Web 界面点击 “Tracking UI” 这一列的 History，可能会提示网页无法打开，遇到这种情况需要手动开启 jobhistory server，开启之后刷新页面再点击就可以打开了。

/usr/local/hadoop/sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

执行完毕后的输出结果：

MapReduce作业的输出结果 ###########转自：厦门大学数据库实验室  http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/ #########