云服务器搭建Hadoop集群_Edge_Code_云主机搭建hadoop集群

irpas 02-07 3462

云服务器搭建Hadoop集群一、配置服务器1. 创建普通用户2. 安装 Java 环境3.安装hadoop4.网络配置5.hadoop配置6.执行分布式实例

一、配置服务器 1. 创建普通用户说明：由于 root 环境下操作比较危险，所以这里新建一个普通用户来进行 hadoop 的搭建。创建一个普通用户 hadoop sudo useradd -m hadoop -s /bin/bash

设置密码并重复一次

sudo passwd hadoop

给 hadoop 用户增加 sudo 管理员权限

sudo adduser hadoop sudo

关闭终端，重新登录，将用户名更改为 hadoop ，并输入密码登录切换到hadoop用户

su hadoop 2. 安装 Java 环境

进入 /usr/lib 文件夹下

cd /usr/lib

创建 jvm 文件夹

sudo mkdir jvm Windows 上下载 jdk1.8 安装包下载链接——提取码：6fat解压缩到 jvm 文件夹中 sudo tar -zxvf jdk-8u291-linux-x64.tar.gz -C /usr/lib/jvm 编辑环境变量文件 vim ~/.bashrc 在文件头添加如下内容： export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_291 export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH 保存后退出，并让 bashrc 文件重新生效 source ~/.bashrc 输入命令查看 Java 是否配置成功，显示如下即表示成功了 java -version 3.安装hadoop Hadoop 下载地址解压缩文件到 /usr/local 中 sudo tar -zxf hadoop-3.3.1.tar.gz -C /usr/local 进入到 /usr/local 文件夹下，更改 hadoop-3.3.1 的文件名为 hadoop cd /usr/local sudo mv ./hadoop-3.3.1/ ./hadoop 修改文件权限，让用户 hadoop 可以使用 hadoop 文件夹 sudo chown -R hadoop ./hadoop 进入到 hadoop 文件夹中，运行 hadoop，显示版本号即表示配置成功 4.网络配置配置hostname 为了更好的在Shell中区分三台主机，修改其显示的主机名，执行如下命令在3台机器上分别执行 sudo vim /etc/hostname

在master的/etc/hostname中添加如下配置：

master

slave1的/etc/hostname中添加如下配置：

slave1

同理slave2

slave2 在三台机器的/etc/hosts文件中,添加如下配置 ip1 master ip2 slave1 ip3 slave2

其中每台服务器自己的IP是内网IP，别人的是外网IP

配置ssh免密登陆开始配置ssh之前，先确保三台机器都装了ssh。输入以下命令测试能否连接到本地，验证是否安装ssh。 ssh localhost

若不能，则安装open-server

sudo apt-get openssh-server

并生成ssh公钥。

ssh-keygen -t rsa -P ""

将公钥加入到已认证的key中

cat $HOME/.ssh/id_rsa.pub >> $HOME/.ssh/authorized_keys

在保证了三台主机电脑都能连接到本地localhost后，还需要让master主机免密码登录slave1和slave2主机。在master执行如下命令，将master的id_rsa.pub传送给两台slave主机。

scp ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop@slave1:/home/hadoop/ scp ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop@slave2:/home/hadoop/

接着在slave1、slave2主机上将master的公钥加入各自的节点上,在slave1和slave2执行如下命令:

cat ~/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys rm ~/id_rsa.pub

在master主机上直接执行如下测试命令，即可让master主机免密码登录slave1、slave2主机。

ssh slave1 ssh slave2 5.hadoop配置

在配置集群/分布式模式时，需要修改“/usr/local/hadoop/etc/hadoop”目录下的配置文件，这里仅设置正常启动所必须的设置项，包括workers 、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml共5个

修改文件workers 本教程让Master节点仅作为名称节点使用，因此将workers文件中原来的localhost删除，只添加如下两行内容： slave1 slave2 配置文件配置 cd /etc vim hadoop-env.sh 将JAVA_HOME修改为本机的JAVA_HOME JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-openjdk

修改core-site.xml

<configuration> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>file:/usr/local/hadoop/tmp</value> <description>Abase for other temporary directories.</description> </property> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://master:9000</value> </property> </configuration>

修改hdfs-site.xml：

<configuration> <property> <name>dfs.replication</name> <value>3</value> </property> </configuration>

修改mapred-site.xml

<configuration> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> </configuration>

修改yarn-site.xml

<configuration>  <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>master</value> </property> </configuration>

配置好后，将 master 上的 /usr/local/Hadoop 文件夹复制到各个节点上。速度较慢，也可直接在slave上重新配置

cd /usr/local/ tar -zcf ~/hadoop.master.tar.gz ./hadoop cd ~ scp ./hadoop.master.tar.gz slave1:/home/hadoop scp ./hadoop.master.tar.gz slave2:/home/hadoop

在slave1,slave2节点上执行：

sudo tar -zxf ~/hadoop.master.tar.gz -C /usr/local sudo chown -R hadoop /usr/local/hadoop 启动Hadoop集群在master主机上执行如下命令： cd /usr/local/hadoop bin/hdfs namenode -format sbin/start-all.sh

运行后，在master，slave1,slave2运行jps命令，查看：

jps

首次启动Hadoop集群时，需要先在Master节点执行名称节点的格式化（只需要执行这一次，后面再启动Hadoop时，不要再次格式化名称节点），命令如下

hdfs namenode -format 6.执行分布式实例

首先创建HDFS上的用户目录，命令如下：

hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop

然后，在HDFS中创建一个input目录，并把“/usr/local/hadoop/etc/hadoop”目录中的配置文件作为输入文件复制到input目录中，命令如下：

hdfs dfs -mkdir input hdfs dfs -put /usr/local/hadoop/etc/hadoop/*.xml input

接着就可以运行 MapReduce 作业了，命令如下：

hadoop jar /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'

3.0之后hadoop登录端口9870