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實戰CentOS系統部署Hadoop集群服務

實戰CentOS系統部署Hadoop集群服務

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導讀Hadoop是一個由Apache基金會所開發的分布式系統基礎架構,Hadoop實現了一個分布式文件系統(Hadoop Distributed File System),簡稱HDFS。HDFS有高容錯性特點,並且設計用來部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(high throughput)來訪問應用程序的數據,適合那些有著超大數據集(large data set)的應用程序;HDFS放寬了(relax)POSIX的要求,可以以流的形式訪問(streaming access)文件系統中的數據。

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HDFS架構圖

一、Hadoop框架簡介

Hadoop的框架最核心的設計就是:HDFS和MapReduce。HDFS為海量的數據提供了存儲,則MapReduce為海量的數據提供了計算。

HDFS(Hadoop Distribution File System),稱為Hadoop分布式文件系統,主要特點:

  • HDFS最小以64MB的數據塊存儲文件,相比其他文件系統中的4KB~32KB分塊大得多。
  • HDFS在時延的基礎上對吞吐量進行了優化,它能夠高效處理了對大文件的讀請求流,但不擅長對眾多小文件的定位請求
  • HDFS對普通的“一次寫入,多次讀取”的工作負載進行了優化。
  • 每個存儲節點運行著一個稱為DataNode的進程,它管理著相應主機上的所有數據塊。這些存儲節點都由一個稱為NameNode的主進程來協調,該進程運行於一台獨立進程上。
  • 與磁盤陣列中設置物理冗余來處理磁盤故障或類似策略不同,HDFS使用副本來處理故障,每個由文件組成的數據塊存儲在集群眾的多個節點,HDFS的NameNode不斷監視各個DataNode發來的報告。
1、MapReduce工作原理

客戶端,提交MapReduce作業;jobtracker,協調作業的運行,jobtracker是一個java應用程序,它的主類是JobTracker;tasktracker。運行作業劃分後的任務,tasktracker是一個java應用程序,TaskTracker是主類。

2、Hadoop優點

Hadoop是一個能夠讓用戶輕松架構和使用的分布式計算平台。用戶可以輕松地在Hadoop上開發和運行處理海量數據的應用程序。它主要有以下幾個優點:

高可靠性:Hadoop按位存儲和處理數據的能力值得人們信賴。

高擴展性:Hadoop是在可用的計算機集簇間分配數據並完成計算任務的,這些集簇可以方便地擴展到數以千計的節點中。

高效性:Hadoop能夠在節點之間動態地移動數據,並保證各個節點的動態平衡,因此處理速度非常快。

高容錯性:Hadoop能夠自動保存數據的多個副本,並且能夠自動將失敗的任務重新分配。

低成本:與一體機、商用數據倉庫以及QlikView、Yonghong Z-Suite等數據集市相比,hadoop是開源的,項目的軟件成本因此會大大降低。

Hadoop帶有用Java語言編寫的框架,因此運行在 Linux 生產平台上是非常理想的。Hadoop 上的應用程序也可以使用其他語言編寫,比如 C++。

Hadoop官網:http://hadoop.apache.org/

二、先決條件

保持Hadoop集群每個節點配置環境一致,安裝java,配置ssh。

實驗環境:

Platform:xen vm

OS: CentOS 6.8

Software: hadoop-2.7.3-src.tar.gz, jdk-8u101-linux-x64.rpm

HostnameIP AddressOS versionHadoop roleNode rolelinux-node1192.168.0.89CentOS 6.8Masternamenodelinux-node2192.168.0.90CentOS 6.8Slavedatenodelinux-node3192.168.0.91CentOS 6.8Slavedatenodelinux-node4192.168.0.92CentOS 6.8Slavedatenode

#把需要的軟件包下載下來上傳到集群的各個節點上

三、集群的構架和安裝1、Hosts文件設置

#Hadoop集群中的每個節點的hosts文件都需要修改

[root@linux-node1 ~]# cat /etc/hosts127.0.0.1 localhost localhost.localdomain linux-node1192.168.0.89 linux-node1192.168.0.90 linux-node2192.168.0.91 linux-node3192.168.0.92 linux-node4
2、安裝java

#提前把下載好的JDK(rpm包)上傳到服務器上,然後安裝

rpm -ivh jdk-8u101-linux-x64.rpmexport JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_101/export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH# java -versionjava version "1.8.0_101"Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_101-b13)Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.101-b13, mixed mode)
3、安裝hadoop

#創建hadoop用戶,設置使用sudo

[root@linux-node1 ~]# useradd hadoop && echo hadoop | passwd --stdin hadoop[root@linux-node1 ~]# echo "hadoopALL=(ALL) NOPASSWD:ALL" >> /etc/sudoers[root@linux-node1 ~]# su - hadoop[hadoop@linux-node1 ~]$ cd /usr/local/src/[hadoop@linux-node1src]$wget http://apache.fayea.com/hadoop/common/hadoop-2.7.3/hadoop-2.7.3.tar.gz[hadoop@linux-node1 src]$ sudo tar zxvf hadoop-2.7.3.tar.gz -C /home/hadoop/ && cd /home/hadoop[hadoop@linux-node1 home/hadoop]$ sudo mv hadoop-2.7.3/ hadoop[hadoop@linux-node1 home/hadoop]$ sudo chown -R hadoop:hadoop hadoop/

#將hadoop的二進制目錄添加到PATH變量,並設置HADOOP_HOME環境變量

[hadoop@linux-node1 home/hadoop]$ export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop/[hadoop@linux-node1 home/hadoop]$ export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH
4、創建hadoop相關目錄
[hadoop@linux-node1 ~]$ mkdir -p /home/hadoop/dfs/{name,data}[hadoop@linux-node1 ~]$ mkdir -p /home/hadoop/tmp

#節點存儲數據備份目錄

sudo mkdir -p /data/hdfs/{name,data}sudo chown -R hadoop:hadoop /data/

#上述操作需在hadoop集群的每個節點都操作

5、SSH配置

#設置集群主節點免密碼登陸其他節點

[hadoop@linux-node1 ~]$ ssh-keygen -t rsa[hadoop@linux-node1 ~]$ ssh-copy-id [email protected][hadoop@linux-node1 ~]$ ssh-copy-id [email protected][hadoop@linux-node1 ~]$ ssh-copy-id [email protected]

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#測試ssh登錄
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6、修改hadoop的配置文件

文件位置:/home/hadoop/hadoop/etc/hadoop,文件名稱:hadoop-env.sh、yarn-evn.sh、slaves、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、 yarn-site.xml

(1)配置hadoop-env.sh文件

#在hadoop安裝路徑下,進入hadoop/etc/hadoop/目錄並編輯hadoop-env.sh,修改JAVA_HOME為JAVA的安裝路徑

[hadoop@linux-node1 home/hadoop]$ cd hadoop/etc/hadoop/[hadoop@linux-node1 hadoop]$ egrep JAVA_HOME hadoop-env.sh# The only required environment variable is JAVA_HOME. All others are# set JAVA_HOME in this file, so that it is correctly defined on#export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_101/

(2)配置yarn.sh文件

指定yran框架的java運行環境,該文件是yarn框架運行環境的配置文件,需要修改JAVA_HOME的位置。

[hadoop@linux-node1 hadoop]$ grep JAVA_HOME yarn-env.sh# export JAVA_HOME=/home/y/libexec/jdk1.6.0/export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_101/

(3)配置slaves文件

指定DataNode數據存儲服務器,將所有的DataNode的機器的主機名寫入到此文件中,如下:

[hadoop@linux-node1 hadoop]$ cat slaveslinux-node2linux-node3linux-node4

Hadoop 3種運行模式

本地獨立模式:Hadoop的所有組件,如NameNode,DataNode,Jobtracker,Tasktracker都運行在一個java進程中。

偽分布式模式:Hadoop的各個組件都擁有一個單獨的Java虛擬機,它們之間通過網絡套接字通信。

完全分布式模式:Hadoop分布在多台主機上,不同的組件根據工作性質的不同安裝在不通的Guest上。

#配置完全分布式模式

(4)修改core-site.xml文件,添加紅色區域的代碼,注意藍色標注的內容

<configuration><property><name>fs.default.name</name><value>hdfs://linux-node1:9000</value></property><property><name>io.file.buffer.size</name><value>131072</value></property><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>file:/home/hadoop/tmp</value><description>Abase for other temporary directories.</description></property></configuration>

(5)修改hdfs-site.xml文件

<configuration><property><name>dfs.namenode.secondary.http-address</name><value>linux-node1:9001</value><description># 通過web界面來查看HDFS狀態 </description></property><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><description># 每個Block有2個備份</description></property><property><name>dfs.webhdfs.enabled</name><value>true</value></property></configuration>

(6)修改mapred-site.xml

這個是mapreduce任務的配置,由於hadoop2.x使用了yarn框架,所以要實現分布式部署,必須在mapreduce.framework.name屬性下配置為yarn。mapred.map.tasks和mapred.reduce.tasks分別為map和reduce的任務數。

[hadoop@linux-node1 hadoop]$ cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml<configuration><property><name>mapreduce.framework.name</name><value>yarn</value></property><property><name>mapreduce.jobhistory.address</name><value>linux-node1:10020</value></property><property><name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name><value>linux-node1:19888</value></property></configuration>

(7)配置節點yarn-site.xml

#該文件為yarn架構的相關配置

<?xml version="1.0"?><!-- mapred-site.xml --><configuration><property><name>mapred.child.java.opts</name><value>-Xmx400m</value><!--Not marked as final so jobs can include JVM debuggung options --></property></configuration><?xml version="1.0"?><!-- yarn-site.xml --><configuration><!-- Site specific YARN configuration properties --><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><property><name>yarn.resourcemanager.address</name><value>linux-node1:8032</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name><value>linux-node1:8030</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name><value>linux-node1:8031</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.admin.address</name><value>linux-node1:8033</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name><value>linux-node1:8088</value></property><property><name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name><value>8192</value></property></configuration>
7、復制hadoop到其他節點
scp -r /home/hadoop/hadoop/ 192.168.0.90:/home/hadoop/scp -r /home/hadoop/hadoop/ 192.168.0.91:/home/hadoop/scp -r /home/hadoop/hadoop/ 192.168.0.92:/home/hadoop/
8、在linux-node1使用hadoop用戶初始化NameNode
/home/hadoop/hadoop/bin/hdfs namenode –format

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#echo $?#sudo yum –y install tree# tree /home/hadoop/dfs

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9、啟動hadoop
/home/hadoop/hadoop/sbin/start-dfs.sh/home/hadoop/hadoop/sbin/stop-dfs.sh

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#namenode節點上面查看進程

ps aux | grep --color namenode

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#DataNode上面查看進程

ps aux | grep --color datanode

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10、啟動yarn分布式計算框架
[hadoop@linux-node1 .ssh]$ /home/hadoop/hadoop/sbin/start-yarn.sh starting yarn daemons

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#NameNode節點上查看進程
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ps aux | grep --color resourcemanager

#DataNode節點上查看進程
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ps aux | grep --color nodemanager

注:start-dfs.sh和start-yarn.sh這兩個腳本可用start-all.sh代替

/home/hadoop/hadoop/sbin/stop-all.sh/home/hadoop/hadoop/sbin/start-all.sh

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11、啟動jobhistory服務,查看mapreduce狀態

#在NameNode節點上

[hadoop@linux-node1 ~]$ /home/hadoop/hadoop/sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserverstarting historyserver, logging to /home/hadoop/hadoop/logs/mapred-hadoop-historyserver-linux-node1.out
12、查看HDFS分布式文件系統狀態
/home/hadoop/hadoop/bin/hdfs dfsadmin –report

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#查看文件塊組成,一個文件由那些塊組成

/home/hadoop/hadoop/bin/hdfs fsck / -files -blocks

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13、web頁面查看hadoop集群狀態

查看HDFS狀態:http://192.168.0.89:50070/
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查看Hadoop集群狀態:http://192.168.0.89:8088/
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本文原創地址:http://www.linuxprobe.com/centos-deploy-hadoop-cluster.html ‎


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