CentOS7安装Hadoop2.7完整步骤

来源:互联网 发布:淘宝联盟怎么成为高佣 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 01:13

总体思路,准备主从服务器,配置主服务器可以无密码SSH登录从服务器,解压安装JDK,解压安装Hadoop,配置hdfs、mapreduce等主从关系。

1、环境,3台CentOS7,64位,Hadoop2.7需要64位Linux,CentOS7 Minimal的ISO文件只有600M,操作系统十几分钟就可以安装完成,
Master 192.168.0.182
 Slave1 192.168.0.183
 Slave2 192.168.0.184

2、SSH免密码登录,因为Hadoop需要通过SSH登录到各个节点进行操作,我用的是root用户,每台服务器都生成公钥,再合并到authorized_keys
(1)CentOS默认没有启动ssh无密登录,去掉/etc/ssh/sshd_config其中2行的注释,每台服务器都要设置,
#RSAAuthentication yes
#PubkeyAuthentication yes
(2)输入命令,ssh-keygen -t rsa,生成key,都不输入密码,一直回车,/root就会生成.ssh文件夹,每台服务器都要设置,
(3)合并公钥到authorized_keys文件,在Master服务器,进入/root/.ssh目录,通过SSH命令合并,
cat id_rsa.pub>> authorized_keys
ssh root@192.168.0.183 cat ~/.ssh/id_rsa.pub>> authorized_keys
ssh root@192.168.0.184 cat ~/.ssh/id_rsa.pub>> authorized_keys
(4)把Master服务器的authorized_keys、known_hosts复制到Slave服务器的/root/.ssh目录
(5)完成,ssh root@192.168.0.183、ssh root@192.168.0.184就不需要输入密码了

3、安装JDK,Hadoop2.7需要JDK7,由于我的CentOS是最小化安装,所以没有OpenJDK,直接解压下载的JDK并配置变量即可
(1)下载“jdk-7u79-linux-x64.gz”,放到/home/java目录下
(2)解压,输入命令,tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.gz
(3)编辑/etc/profile
export JAVA_HOME=/home/java/jdk1.7.0_79
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin 
(4)使配置生效,输入命令,source /etc/profile
(5)输入命令,java -version,完成

4、安装Hadoop2.7,只在Master服务器解压,再复制到Slave服务器
(1)下载“hadoop-2.7.0.tar.gz”,放到/home/hadoop目录下
(2)解压,输入命令,tar -xzvf hadoop-2.7.0.tar.gz
(3)在/home/hadoop目录下创建数据存放的文件夹,tmp、hdfs、hdfs/data、hdfs/name

5、配置/home/hadoop/hadoop-2.7.0/etc/hadoop目录下的core-site.xml
 <configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://192.168.0.182:9000</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>file:/home/hadoop/tmp</value>
    </property>
    <property>
        <name>io.file.buffer.size</name>
        <value>131702</value>
    </property>
 </configuration>

6、配置/home/hadoop/hadoop-2.7.0/etc/hadoop目录下的hdfs-site.xml
 <configuration>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>file:/home/hadoop/dfs/name</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>file:/home/hadoop/dfs/data</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>2</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        <value>192.168.0.182:9001</value>
    </property>
    <property>
    <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
    <value>true</value>
    </property>
 </configuration>

7、配置/home/hadoop/hadoop-2.7.0/etc/hadoop目录下的mapred-site.xml
 <configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>192.168.0.182:10020</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>192.168.0.182:19888</value>
    </property>
 </configuration>


 8、配置/home/hadoop/hadoop-2.7.0/etc/hadoop目录下的mapred-site.xml
 <configuration>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.auxservices.mapreduce.shuffle.class</name>
        <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.address</name>
        <value>192.168.0.182:8032</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
        <value>192.168.0.182:8030</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
        <value>192.168.0.182:8031</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
        <value>192.168.0.182:8033</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
        <value>192.168.0.182:8088</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
        <value>768</value>
    </property>
 </configuration>

9、配置/home/hadoop/hadoop-2.7.0/etc/hadoop目录下hadoop-env.sh、yarn-env.sh的JAVA_HOME,不设置的话,启动不了,
export JAVA_HOME=/home/java/jdk1.7.0_79

10、配置/home/hadoop/hadoop-2.7.0/etc/hadoop目录下的slaves,删除默认的localhost,增加2个从节点,
192.168.0.183
192.168.0.184

11、将配置好的Hadoop复制到各个节点对应位置上,通过scp传送,
scp -r /home/hadoop 192.168.0.183:/home/
scp -r /home/hadoop 192.168.0.184:/home/

12、在Master服务器启动hadoop,从节点会自动启动,进入/home/hadoop/hadoop-2.7.0目录
(1)初始化,输入命令,bin/hdfs namenode -format
(2)全部启动sbin/start-all.sh,也可以分开sbin/start-dfs.sh、sbin/start-yarn.sh
(3)停止的话,输入命令,sbin/stop-all.sh
(4)输入命令,jps,可以看到相关信息

13、Web访问,要先开放端口或者直接关闭防火墙
(1)输入命令,systemctl stop firewalld.service
(2)浏览器打开http://192.168.0.182:8088/
(3)浏览器打开http://192.168.0.182:50070/

14、安装完成。这只是大数据应用的开始,之后的工作就是,结合自己的情况,编写程序调用Hadoop的接口,发挥hdfs、mapreduce的作用。






Hadoop2.6.0在CentOS 7中的集群搭建

我这边给出我的集群环境是由一台主节点master和三台从节点slave组成:

master     192.168.1.2

slave1       192.168.1.3

slave2       192.168.1.4

slave3       192.168.1.5

申明:我搭建的这个集群不是在普通用户,所以一下操作都是在超级用户root上。

一、虚拟机的安装

a)         我们从centos官网下载CentOS7(下载DVD IOS镜像就行了)

b)         在VMware Workstation 11上安装四台虚拟机,这里的具体的安装步骤,我就不再赘述。

二、虚拟机前期配置

a)         装好四台虚拟机后,我们设置虚拟机为静态IP,并修改一下虚拟机的主机名和IP地址,还需要增加IP与主机映射:

1)  修改主机名(分别在四台虚拟机修改为:master、slave1、slave2和slave3):

vi /etc/hostname

2)  修改IP地址并设置为静态IP:

vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eno16777736(虚拟机的网卡一般默认都是ifcfg-eno16777736)

增加以下内容:

BOOTPROTO=static  #设置为静态IP

ONBOOT=yes    #打开网卡

IPADDR=192.168.1.2        #设置IP,对应上面给出的四个IP地址,这里是master的IP

NETMASK=255.255.255.0         #设置子网掩码

GATEWAY=192.168.1.1     #设置网关

DNS1=8.8.8.8   #设置DNS,这里是Google的两个域名解析

DNS2=8.8.4.4

3)  增加IP与主机映射:

vi /etc/hosts

增加以下内容:

192.168.1.2       master

192.168.1.3      slave1

192.168.1.4     slave2

192.168.1.5     slave3

                            4)在完成以上步骤后reboot重启四台虚拟机:

                               reboot

三、ssh免密码登录

         a)      在每台虚拟机的根目录root下,创建ssh公钥:

                   1)  ssh-keygen –t rsa   #连续回车,系统自动生成图形公钥

                   2)  在master中,进入.ssh目录,并将公钥写到authorized_keys:

                            cd .ssh/

                            ssh master cat /root/.ssh/id_rsa.pub>> authorized_keys #需要输入超级用户密码

                            ssh slave1 cat /root/.ssh/id_rsa.pub>> authorized_keys #需要输入超级用户密码

                            ssh slave2 cat /root/.ssh/id_rsa.pub>> authorized_keys #需要输入超级用户密码

ssh slave3 cat id_rsa.pub>> authorized_keys #需要输入超级用户密码

3)  更改authorized_keys属性,使之不能被修改:

                            chmod 600 authorized_keys

4)  在master的.ssh目录下,将生成的known_hosts和authorized_keys复制到各个从节点:

                            scp authorized_keys root@slave1:/root/ #需要输入超级用户密码

                            scp authorized_keys root@slave2:/root/ #需要输入超级用户密码

                            scp authorized_keys root@slave3:/root/ #需要输入超级用户密码

                            scp known_hosts root@slave1:/root/

                            scp known_hosts root@slave1:/root/

                            scp known_hosts root@slave1:/root/

                   5)      验证ssh的免密码登录:

在master中输入:ssh slave1、ssh slave2和ssh slave3是否需要密码,如果不需要,则ssh免密码配置成功。

四、jdk安装

五、scala安装

六、Hadoop2.6的解压安装

a)         我们从cloudera官网下载Hadoop-2.6.0-cdh5版本的压缩包

b)         在master节点中,解压Hadoop压缩包到/root/app/中:

tar –xzvf hadoop-2.6.0-cdh5.4.0.tar.gz

七、集群环境Hadoop的配置

在master中,进入到Hadoop的配置目录:

cd hadoop-2.6.0-cdh5.4.0 /etc/hadoop

a)         slaves的配置:

vi slaves

删除localhost,增加三个从节点:

slave1

slave2

slave3

b)         core-site.xml的配置:

在此之前,需要在Hadoop目录下创建data/tmp

mkdir data

cd data

mrdir tmp

mkdir dfs

cd dfs

mkdir data

mkdir name

在hadoop-2.6.0-cdh5.4.0 /etc/hadoop下:

vi core-site.xml

在core-site.xml中增加:

    <property>

        <name>hadoop.tmp.dir</name>

        <value>/root/app/hadoop-2.6.0-cdh5.4.0/data/tmp</value>

    </property>

    <property>

        <name>fs.defaultFS</name>

        <value>hdfs://master:8020</value>

    </property>

c)         hdfs-site.xml的配置:

vi hdfs-site.xml

在hdfs-site.xml增加:

    <property>

        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>

        <value>master:50090</value>

    </property>

    <property>

        <name>dfs.replication</name>

        <value>1</value>

    </property>

    <property>

        <name>dfs.namenode.name.dir</name>

        <value>/root/app/hadoop-2.6.0-cdh5.4.0/data/tmp/dfs/name</value>

    </property>

    <property>

        <name>dfs.datanode.data.dir</name>

        <value>/root/app/hadoop-2.6.0-cdh5.4.0/data/tmp/dfs/data</value>

    </property>

d)         mapred-site.xml的配置:

vi mapred-site.xml

在mapred-site.xml增加:

    <property>

        <name>mapreduce.framework.name</name>

        <value>yarn</value>

               </property>

e)         yarn-site.xml的配置:

vi yarn-site.xml

在yarn-site.xml增加:

    <property>

        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>

        <value>master</value>

    </property>

    <property>

        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

        <value>mapreduce_shuffle</value>

    </property>

f)    在hadoop-env.sh文件的最后加:

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk(Java安装环境)

g)          配置好master中的Hadoop后,将Hadoop复制到各个节点对应位置上:

scp –r /root/app/hadoop-2.6.0-cdh5.4.0 slave1:/root/app/

scp –r /root/app/hadoop-2.6.0-cdh5.4.0 slave2:/root/app/

scp –r /root/app/hadoop-2.6.0-cdh5.4.0 slave3:/root/app/

八、启动hadoop

a)在主节点master的hadoop的目录下:

bin/hdfs namenode –format

sbin/start-dfs.sh

sbin/start-yarn.sh

然后在主节点master输入jps可以查看到NameNode、SecondaryNameNode、Jps和ResourceManager四个进程。

从节点slave输入jps可以查看到Jps、NodeManager和DataNode三个进程。

b)         出现以上进程提示,恭喜你,你的hadoop的环境搭建完成!


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