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Hadoop社区版搭建详解大数据

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1.环境准备

1.1 硬件配置

设备名 参数
数量 6台
系统 centos6.5
内存 64G
硬盘 32T/台
CPU 16核/台

1.2 软件版本

Hadoop-2.x 下载地址

JDK1.7  下载地址

至此搭建Hadoop集群的条件准备OK了。

2.创建Hadoop用户

在管理Hadoop集群时，不推荐使用root用户去操作，我们可以通知运维，叫他创建一个hadoop用户去专门用于维护和管理集群。

useradd hadoop 
passwd hadoop

同时通知运维给hadoop用户开通sudo权限。

hadoop    ALL=(ALL:ALL)    ALL

这样创建完用户后，我们接下来是在该用户下安装ssh，然各个服务器之间能够实现免密码登录。

3.SSH安装

a.首先在hadoop用户下安装ssh，保证服务器之间能够免密码登录

b.关闭各个服务器的内网防火墙，在外网由运维统一配置防火墙。

注：若不关闭防火墙，后面启动集群会由于权限不足导致启动失败

安装命令：

ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa 
cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

注：在hadoop用户下，需要给authorized_keys赋予600的权限，不然免密码登陆无效

chmod 600 authorized_keys

这样免密码登录就算完成了。

注：每天服务器安装完ssh后，需登录一次ssh，不然know_hosts木有记录，其他集群启动会出现can’t be established

关闭防火墙：

chkconfig  iptables off

这样第三步就ok了。接下来是安装JDK

4.安装JDK

将下载的jdk包解压到指定位置，然后配置环境变量即可：

sudo vi /etc/profile
JAVA_HOME=/usr/jdk1.7 
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar 
PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH 
export JAVA_HOME CLASSPATH PATH

然后让配置文件立即生效：

. /etc/profile (或source /etc/profile)

验证：

[[email protected] portal]$ java -version 
java version "1.7.0_71" 
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.7.0_71-b14) 
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 24.71-b01, mixed mode)

5. 配置hadoop

将下载的hadoop-2.5.1安装包解压到指定的位置，然后配置etc目下的文件和环境变量，首先我们先配置环境变量：

sudo vi /etc/profile
HADOOP_DEV_HOME=/home/hadoop/source/hadoop-2.5.1 
HADOOP_MAPARED_HOME=${HADOOP_DEV_HOME} 
HADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_DEV_HOME} 
HADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_DEV_HOME} 
YARN_HOME=${HADOOP_DEV_HOME} 
HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_DEV_HOME}/etc/hadoop 
HDFS_CONF_DIR=${HADOOP_DEV_HOME}/etc/hadoop 
YARN_CONF_DIR=${HADOOP_DEV_HOME}/etc/hadoop 
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tool.jar 
PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH:$HADOOP_DEV_HOME/bin:$HADOOP_DEV_HOME/sbin:$HIVE_HOME/bin:$HBASE_HOME/bin 
export JAVA_HOME CLASSPATH PATH HADOOP_DEV_HOME HADOOP_MAPARED_HOME HADOOP_COMMON_HOME HADOOP_HDFS_HOME YARN_HOME HADOOP_CONF_DIR HDFS_CONF_DIR YARN_CONF_DIR

（1）修改hadoop-env.sh的JAVA_HOME

export JAVA_HOME=/usr/jdk1.7

（2）配置hdfs-site.xml

<configuration> 
<property> 
<name>dfs.replication</name> 
<value>3</value> 
</property> 
<property> 
<name>dfs.namenode.name.dir</name> 
<value>file:///home/hadoop/hdfs/name</value> 
<final>true</final> 
</property> 
<property> 
<name>dfs.dataname.data.dir</name> 
<value>file:///home/hadoop/hdfs/data</value> 
<final>true</final> 
</property> 
<property> 
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name> 
<value>10.211.55.12:9001</value> 
</property> 
<property> 
<name>dfs.webhdfs.enabled</name> 
<value>true</value> 
</property> 
<property>  
         <name>dfs.permissions</name> 
     <value>false</value> 
</property> 
</configuration>

（3）配置core-site.xml

<configuration> 
    <property> 
        <name>hadoop.tmp.dir</name> 
        <value>/home/hadoop/tmp</value> 
    </property> 
    <property> 
                <name>fs.default.name</name> 
                <value>hdfs://10.211.55.12:9000</value> 
        </property> 
</configuration>

（4）配置mapred-site.xml

<configuration> 
    <property> 
        <name>mapreduce.framework.name</name> 
        <value>yarn</value> 
    </property> 
    <property> 
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name> 
        <value>10.211.55.12:10020</value> 
    </property> 
    <property> 
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name> 
        <value>10.211.55.12:19888</value> 
    </property> 
<property> 
        <name>mapreduce.jobtracker.http.address</name> 
        <value>10.211.55.12:50030</value> 
    </property> 
<property> 
        <name>mapreduce.jobtracker.address</name> 
        <value>10.211.55.12:9001</value> 
    </property> 
</configuration>

（5）配置yarn-env.sh

<configuration> 
 
<!-- Site specific YARN configuration properties --> 
<property> 
<name>yarn.resourcemanager.address</name> 
<value>10.211.55.12:18040</value> 
</property> 
<property> 
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name> 
<value>10.211.55.12:18030</value> 
</property> 
<property> 
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name> 
<value>10.211.55.12:18088</value> 
</property> 
<property> 
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name> 
<value>10.211.55.12:18025</value> 
</property> 
<property> 
<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name> 
<value>10.211.55.12:18141</value> 
</property> 
<property> 
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name> 
<value>mapreduce_shuffle</value> 
</property> 
<property> 
    <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name> 
    <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value> 
</property> 
</configuration>

（6）复制mapred-queues.xml文件

cp mapred-queues.xml.template mapred-queues.xml

（7）设置master和slaver

master文件：cloud001

slaver文件：cloud002，cloud003，cloud004，cloud005，cloud006

（8）配置hosts

10.211.55.12 cloud001

10.211.55.15 cloud002

10.211.55.16 cloud003

10.211.55.19 cloud004

10.211.55.34 cloud005

10.211.55.22 cloud006

接着我们将配置好的资源打包分发到其他服务器。

6.分发资源

使用scp命令将配置好的资源分发的其他服务器上。

7.启动集群

到这里所有的准备工作已完成了，我们可以启动集群了，这里需要注意的是，hadoop2.x和hadoop1.x不一样的地方是，启动不着是start-all.sh，当然这个命令也是可以用的，但是这里不推荐使用，在hadoop2.x中，官方对启动命令做了优化，推荐使用start-dfs.sh和start-yarn.sh。下面我给出一个完整的启动过程：

格式化节点（首次启动）：

hadoop namenode –format

启动所有节点：

start-dfs.sh

启动资源管理：

start-yarn.sh

注：在hadoop2.x中，由于hadoop的设计变了，相对hadoop1.x在HDFS上添加了一层yarn来管理，所以启动之后所有的资源交由yarn来管理。

添加代理（负载均衡）：

yarn-daemons.sh start proxyserver

查看启动集群的简要概括：

hadoop dfsadmin –report

最后我们可以输入JPS命令来查看：

[[email protected] portal]$ jps 
7844 ResourceManager 
7501 NameNode 
7687 SecondaryNameNode 
15251 Jps

到这里我们的社区版hadoop2.x集群就搭建完成了。

原创文章，作者：Maggie-Hunter，如若转载，请注明出处：https://blog.ytso.com/tech/bigdata/9966.html

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