1 前言

在讲述Hadoop集群搭建之前，首先要了解Hadoop和集群两个名词，Hadoop是由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，简单理解就是大数据技术应用的基础。集群可以理解为多台装有hadoop的服务器。搭建Hadoop集群的目的就是为了管理多台服务器，使多台服务器之间能够协调工作。本文选择了3台阿里云服务器。从下图中可以对整个大数据架构有了大体的了解。

Hadoop主要有HDFS（分布式文件存储系统）、Yarn（集群资源管理与调度）和MapReduce（分布式计算框架）组成。Hadoop集群中分为主机（master）和从机（slave），本文配置一台阿里云服务器为主机和从机。其余两台为从机。HDFS（分布式文件存储系统）在主机上称为Namenode节点，在从机上称为Datanode节点。Namenode维护HDFS的文件系统树以及文件树中所有的文件和文件夹的元数据。可以理解为win系统中文件夹属性中的那些信息，Datanode是存储和检索数据的地方。可以理解为win系统中文件夹中实际数据。

Yarn（集群资源管理与调度）在主机上称为ResourceManager节点，在从机上称为NodeManager。ResourceManager是全局的资源管理器,负责整个系统的资源管理和分配，NodeManager是节点上的资源和任务管理器。定时地向ResourceManager汇报本节点的资源使用情况。

MapReduce（分布式计算框架）顾名思义就是计算框架，有啥特点呢，就是分布式，可以把大型数据处理任务分解成很多单个简单的任务，然后再把各个处理结果合在一起。计算过程可以百度了解。

2 Hadoop集群搭建

2.1 服务器系统设置

网上教程多采用虚拟机创建多个linux系统来搭建Hadoop集群，我觉得虚拟机有弊端就采用了阿里云服务器。阿里云服务器购买选配过程后续再介绍。

hosts文件修改

hosts是一个没有扩展名的系统文件，其基本作用就是将一些常用的网址域名与其对应的 IP 地址建立一个关联“ 数据库 ”。当用户在浏览器中输入一个需要登录的网址时，系统会首先自动从hosts文件中寻找对应的 IP 地址，一旦找到，系统就会立即打开对应网页，如果没有找到，则系统会将网址提交 DNS 域名解析服务器进行 IP 地址的解析。就如你访问本地的时候，你输入127.0.0.1和localhost是一致的。hosts文件修改就是在添加三台服务器IP和域名的映射。

vi /etc/hosts

添加一下映射

172.27.66.8 master172.27.66.10 slave1172.27.66.9 slave2

后续访问域名和访问IP的效果是一样的。

按照IP地址修改三台服务器的主机名

hostnamectl set-hostname masterhostnamectl set-hostname slave1hostnamectl set-hostname slave2

SSH免密登录是为了各个服务器之间访问不在需要密码。三台服务器分别执行一遍如下命令。执行完该命令会在root/.ssh下生成密钥。

ssh-keygen -t rsa#在slave1和slave2下分别把id_rsa.pub发送到主机上，并重新命令scp id_rsa.pub root@master:~/.ssh/id_rsa.pub.slave1scp id_rsa.pub root@master:~/.ssh/id_rsa.pub.slave2

在主机root/.ssh下把id_rsa.pub、id_rsa.pub.slave1、id_rsa.pub.slave2追加到authorized_keys中。

cat id_rsa.pub >> authorized_keys cat id_rsa.pub.slave1 >> authorized_keys cat id_rsa.pub.slave2 >> authorized_keys

然后把authorized_keys传回到slave1和slave2中

scp authorized_keys root@slave1:~/.ssh scp authorized_keys root@slave2:~/.ssh

最后修改文件权限。

chmod 755 ~chmod 700 ~/.sshchmod 600 ~/.ssh/authorized_keys  

hadoop各组件软件下载地址：

清华镜像：

各模块配置文件修改

Hadoop的版本为3.2.1，软件包hadoop-3.2.1.tar.gz解压到/usr/local下，

tar -zxvf hadoop-3.2.1.tar.gz

安装完成后进入/usr/local/hadoop-3.2.1/etc/hadoop，修改配置文件为：core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml、mapred-site.xml、workers,

#打开文件的命令vi core-site.xml

core-site.xml在 ----之间添加如下配置，注意修改hadoop.tmp.dir路径（按照自己系统的路径）

<configuration>    <property>        <name>fs.default.name</name>        <value>hdfs://master:9000</value>    </property>    <property>        <name>hadoop.tmp.dir</name>        <value>file:/usr/local/hadoop-3.2.1/tmp</value>    </property>    <property>        <name>io.file.buffer.size</name>        <value>131072</value>    </property></configuration>

hdfs-site.xml在 ----之间添加如下配置，注意修改dfs.datanode.data.dir和dfs.namenode.name.dir路径。dfs.replication副本参数。同datanode个数。

<configuration>    <property>        <name>dfs.namenode.name.dir</name>        <value>file:/usr/local/hadoop-3.2.1/hdfs/namenode</value>    </property>    <property>        <name>dfs.datanode.data.dir</name>        <value>file:/usr/local/hadoop-3.2.1/hdfs/datanode</value>    </property>    <property>        <name>dfs.replication</name>        <value>2</value>    </property>    <property>      <name>dfs.permissions</name>      <value>false</value>      <description>need not permissions</description>    </property>    <property>        <name>dfs.namenode.http-address</name>        <value>master:50070</value>    </property></configuration>

yarn-site.xml在 ----之间添加如下配置。

<configuration><!-- Site specific YARN configuration properties -->    <property>        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>        <value>master</value>    </property>    <property>        <description>The address of the applications manager interface in the RM.</description>        <name>yarn.resourcemanager.address</name>        <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8032</value>    </property>    <property>        <description>The address of the scheduler interface.</description>        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>        <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8030</value>    </property>   <property>        <description>The http address of the RM web application.</description>        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>        <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:18088</value>   </property>   <property>        <description>The https adddress of the RM web application.</description>        <name>yarn.resourcemanager.webapp.https.address</name>        <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:18090</value>   </property>   <property>        <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>        <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8031</value>   </property>   <property>        <description>The address of the RM admin interface.</description>        <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>        <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8033</value>   </property>   <property>        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>        <value>mapreduce_shuffle</value>    </property></configuration>

mapred-site.xml在 ----之间添加如下配置。

<configuration>    <property>        <name>mapreduce.framework.name</name>        <value>yarn</value>    </property>    <property>      <name>mapred.job.tracker</name>      <value>master:9001</value>    </property></configuration>

workers下添加如下内容。

slave1slave2

hadoop-env.sh、yarn-env.sh两个文件下，添加java的地址，环境变量的目的就是为了便于访问。

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_261

2.3 JDK8安装

java的版本为jdk-8u261-linux-x64.tar.gz，解压到/usr/local下

tar -zxvf jdk-8u261-linux-x64.tar.gz -C /usr/local

设置环境变量

vi /etc/profile#添加如下内容JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_261CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib/PATH=$PATH:$JAVA_HOME/binexport PATH JAVA_HOME CLASSPATH#立即生效环境变量source /etc/profile

#将主机下配置好的hadoop文件整体发送到两个从机上scp -r /usr/local/hadoop-3.2.1 root@slave1:/usr/localscp -r /usr/local/hadoop-3.2.1 root@slave2:/usr/local#添加hadoop的环境变量export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-3.2.1export PATH="$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH"export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop#在主机下格式化namenode/usr/local/hadoop-3.1.1/bin/hdfs namenode -format#启动和关闭HDFSstart-dfs.shstop-dfs.sh#启动和关闭yarnstart-yarn.shstop-yarn.sh#启动全部start-all.shstop-all.sh

启动集群后在主机上输入jps显示

在从机上输入jps显示

输入hdfs dfsadmin -report显示

总结

Hadoop集群搭建，按照步骤一步一步搭建，难度不大。

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本文由微信公众号《大数据分析师知识分享》发布