Hadoop2.x部署之完全分布式集群环境搭建

一、分布式部署概述

Hadoop环境的搭建有三种方式：

         本地环境搭建伪分布式环境搭建完全分布式环境搭建集群

在前面的文章中，详细描述了如何搭建本地环境【https://blog.csdn.net/qq_37142346/article/details/78927584】及伪分布式环境【https://blog.csdn.net/qq_37142346/article/details/79673710】。在这两种模式中，都是在一台机器中运行着所有进程，这里，我们讲解一下如何搭建Hadoop集群，所谓集群就是在多台机器上运行这些进程。

下面让我们来总结一下Hadoop三大组件的配置文件：

通过上面的配置文件，我们就很清楚了如何去搭建集群。
下面，让我们来看看如何搭建Hadoop集群。

二、搭建Hadoop集群

1.预备工作
在前面我们搭建了一台虚拟机来运行Hadoop，这里为了搭建集群，我们用之前的虚拟机来克隆两台虚拟机。

克隆好虚拟机之后，我们就要设置这三台虚拟机在同一个网关中，并且修改主机名以及ip与主机名之间的映射（etc/hosts文件）。

hostname hadoop-senior02.shinelon.com
hostname hadoop-senior03.shinelon.com

另外，还要到每一台虚拟机etc/sysconfig/network文件中去修改主机名，不然下次启动会恢复到之前的主机名。

下面是我的三台虚拟机的主机名机器ip地址映射，读者可以自行设置自己的ip地址，主机名，只要保证在同一个网关下即可（因为后面要通过ssh协议来向各个节点分发资源文件）。

xxx.xxx.xxx.110 hadoop-senior.shinelon.com hadoop-senior
xxx.xxx.xxx.111 hadoop-senior02.shinelon.com hadoop-senior02
xxx.xxx.xxx.112 hadoop-senior03.shinelon.com hadoop-senior03

（记得在物理机windows也配置一下ip与主机名的映射，便于访问web网页）

接着，我们来给每一个节点分配一下cpu以及内存：
|主机名 |hadoop-senior.shinelon|hadoop-senior02.com|hadoopp-senior03.com |
|-
|CPU |1 |1 |1
|内存 |1.5G |1G |1G
至于每一个虚拟机挂载的磁盘大小可以按照个人需要来分配，这里每一个虚拟机分配了20G磁盘空间。

到这里我们的准备工作已经准备的差不多了，下面我们来详细讲解一下怎样来搭建集群。

接下来，我们来配置hadoop的每一个配置文件，首先我们在hadoop-senior.shinelon.com这台主机上来配置文件，然后后面会通过ssh协议来分发到每一个节点。

（1）、修改配置文件
首先，在每一台虚拟机下的opt目录下新建一个文件夹来作为hadoop安装目录。

mkdir  app

这里我将之前在opt/softwares文件夹下的hadoop压缩包解压到该app目录下（该操作只在hadoop-senior.shinelon.com主机上进行）

tar -zxf /opt/softwares/hadoop-2.5.0.tar.gz  -C  /opt/app/

然后切换到hadoop的安装目录下的etc/hadoop目录下修改配置文件：

[shinelon@hadoop-senior app]$ cd hadoop-2.5.0/etc/hadoop/

下面，我们安装上面总结的配置文件依次修改文件：
hadoop-env.sh:配置jdk

export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.7.0_79

hdfs-site.xml：

<property><name>dfs.namenode.secondary.http-address</name><value>hadoop-senior03.shinelon.com:50090</value></property>

core-site.xml:

 <property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://hadoop-senior.shinelon.com:8020</value></property><!--Hadoop的数据临时存储目录 --><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/opt/app/hadoop-2.5.0/data/tmp</value></property><!--垃圾回收 --><property><name>fs.trash.interval</name><value>420</value></property>

slaves文件：（注意下面的每一行是一个节点主机名）

hadoop-senior.shinelon.com
hadoop-senior02.shinelon.com
hadoop-senior03.shinelon.com

yarn-env.sh:

# some Java parameters
export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.7.0_79

yarn-site.xml:

<!-- Site specific YARN configuration properties --><property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>hadoop-senior02.shinelon.com</value></property><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property><!--Nodemanager resource --><property><name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name><value>4096</value></property><property><name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name><value>4</value></property><!--开启日志功能，默认为false --><property><name>yarn.log-aggregation-enable</name><value>true</value></property><!--日志在HDFS上存放的最大时间，以秒为单位，这里是存放七天 --><property><name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name><value>640800</value></property>

NodeManager已经在上面的slaves文件中配置过了。
mapred-env.sh:

export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.7.0_79

mapred-site.xml:

 <property><name>mapreduce.framework.name</name><value>yarn</value></property><!--jobhistoryserver --><property><name>mapreduce.jobhistory.address</name><value>hadoop-senior.shinelon.com:10020</value></property><property><name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name><value>hadoop-senior.shinelon.com:19888</value></property>

（2）配置主节点（NameNode和ResourceManager）到每一个从节点的SSH免密匙登录
因为在hadoop-senior.shinelon.com这台主机上已经设置好了ssh密匙，因此这里通过ssh-copy-id命令将密匙拷贝到每一台节点上。（在.ssh/目录下执行，该目录在用户主目录下）

ssh-copy-id hadoop-senior02.shinelon.com
ssh-copy-id hadoop-senior03.shinelon.com

然后通过scp将之前压缩并且配置好的文件拷贝到每一个节点的opt/app目录下：

scp -r ./hadoop/ shinelon@hadoop-senior02.shinelon.com:/opt/app/
scp -r ./hadoop/ shinelon@hadoop-senior03.shinelon.com:/opt/app/

这时，我们在NameNode（hadoop-senior.shinelon.com）主节点上到其他从节点的SSH免密匙登录已经配置好。我们可以通过测试验证：

接下来我们来配置ResourceManager（hadoop-senior02.shinelon.com）主节点到每一个从节点的免密匙登录（不然在启动NodeManager是要一个个启动）。

由于之前为了从主节点分配资源到各个从节点通过ssh-copy-id到每一个从节点，这里为了防止之前的出问题，我们删除hadoop-senior02…,hadoop-senior03…从节点上的ssh密匙重新拷贝：

[shinelon@hadoop-senior02 .ssh]$ rm -rf ./*
[shinelon@hadoop-senior03 .ssh]$ rm -rf ./*

删除后重新从hadoop-senior.shinelon.com主机上拷贝密钥：

ssh-copy-id hadoop-senior02.shinelon.com
ssh-copy-id hadoop-senior03.shinelon.com

拷贝好后，我们就可以开始在resourcemanager主节点上配置到hadoop-senior.shinelon.com 和hadoop-senior03.shinelon.com节点上无密匙登录操作：
首先在主节点hadoop-senior02.shinelon.com上生成密匙，输入下面密令，连续按四次回车键：

[shinelon@hadoop-senior02 .ssh]$ ssh-keygen -t rsa

如下图所示：

然年和上面namenode配置原理一样，拷贝到每一个从节点：

[shinelon@hadoop-senior02 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop-senior02.shinelon.com
[shinelon@hadoop-senior02 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop-senior03.shinelon.com
[shinelon@hadoop-senior02 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop-senior.shinelon.com

这时，我们可以通过测试ssh登录即可验证免密匙登录成功。
通过上面的一些操作，我们集群的搭建终于要接近最后阶段，下面让我们来启动集群并且测试。

（3）启动hadoop集群并且测试
在主节点上格式化hdfs:

[shinelon@hadoop-senior hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs namenode -format

然后启动hdfs:

[shinelon@hadoop-senior hadoop-2.5.0]$ sbin/start-dfs.sh

启动jobhistoryserver:

[shinelon@hadoop-senior hadoop-2.5.0]$ sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

如果在上面启动过程中遇到错误启动不了datanode，可以通过hdfs命令逐个节点来启动datanode。

在resourcemanager主节点上启动yarn：

[shinelon@hadoop-senior02 hadoop-2.5.0]$ sbin/start-yarn.sh

在上面启动完毕后我们可以通过jps命令来查看各个节点的各个进程是否启动成功。另外可以在web页面上看见集群状态：

如果都启动成功，下面我们来测试该集群：

首先在nameNode主节点上测试hdfs命令创建文件，读写文件：

bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/shinelon/tmp/conf
bin/hdfs dfs -put etc/hadoop/*-site.xml /user/shinelon/tmp/conf
bin/hdfs dfs -text /user/shinelon/tmp/conf/core-site.xml

测试完毕之后，我们来在在集群上运行mapreduce程序：
先创建一个文件夹：

[shinelon@hadoop-senior hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/shinelon/mapreduce/wordcount/input

然后上传文件：

[shinelon@hadoop-senior hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -put /opt/modules/hadoop-2.5.0/upload.input /user/shinelon/mapreduce/wordcount/input

运行mapreduce程序：

[shinelon@hadoop-senior hadoop-2.5.0]$ bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0.jar wordcount /user/shinelon/mapreduce/wordcount/input /user/shinelon/mapreduce/wordcount/output

等程序运行完毕我们可以登录到yarn的web管理界面去查看状况：

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