Hadoop集群介绍和安装

作者: 万越天 | 来源:发表于2017-11-10 13:26 被阅读0次

Hadoop简介

Hadoop是用于存储数据和商用硬件集群运行应用程序的开源软件框架，它提供了海量存储任何类型的数据，极大的处理能力和处理几乎无限的并发任务或作业的能力。

Hadoop的优势

Hadoop博得广大人群眼球的主要原因是它能够存储和处理大两数据的能力，可以支持任何类型的数据，计算快；随着数据量和品种的不断增加，特别是社交媒体和物联网行业，Hadoop是一个重要的考虑因素，其中使用Hadoop的优势如下：

计算能力：它的分布式计算模型快速处理大数据，用的越多计算节点，数据的处理能力会更大；
灵活性：不同于传统的关系型数据库，你不要存放前必须进行预处理的数据，只要需要使用，可以保存尽可能多的数据，并决定以后怎么使用它，这包括文本、图像和视频的非结构化数据；
容错能力：数据和应用程序处理保护，以防止硬件故障，如果一个节点出现故障，作业自动重定向到其他的节点，以确分布式计算不会失败，它会自动存储所有数据的多个副本；
低成本：开源框架是免费的，使用商业硬件来存储大量数据；
可扩展性：可以轻松简单地通过增加更多的节点增加你的系统。

Hadoop组件

Hadoop Common -- 其它Hadoop的模块使用的库和工具
Hadoop Distributed File System (HDFS) -- 存储在多台计算机的数据，恕不另行组织基于Java的可扩展系统。
MapReduce -- 软件编程模型的并行处理大型数据集
YARN -- 从分布式应用程序的调度和处理资源请求的资源管理框架。

其他Hadoop相关组件

Ambari™：配置管理和监控的Apache Hadoop集群基于Web的工具，其中包括Hadoop的HDFS，MapReduce的Hadoop的Hive, HCatalog, HBase, ZooKeeper, Oozie, Pig and Sqoop支持，Ambari还提供查看集群运行状态，如热图，并直观地查看MapReduce的Pig和Hive应用非常久远的功能，诊断一个用户友好的方式表现自己的能力特点的仪表板。
Avro的™：数据序列化系统
Chukwa™：用于管理大型分布式系统的数据采集系统。
HBase的™：支持大表结构化数据存储可扩展的分布式数据库。
Hive™：数据仓库基础设施，提供数据汇总和及时查询。
Mahout™：一种可扩展的机器学习和数据挖掘库。
Pig™：并行计算的高级数据流语言和执行框架。
Spark™：Hadoop的数据的快速和通用计算引擎。Spark提供了支持广泛的应用，包括ETL，机器学习，流处理和图形计算的简单和表现的编程模型。
Tez™：广义数据流编程框架，建立在Hadoop的YRAN，它提供了一个强大而灵活的引擎来执行任务的任意DAG来处理批处理和交互式的使用数据情况，TEZ正在通过Hive，pig和Hadoop的生态系统中其他框架，也可以通过其他商业软件（例如：ETL工具）以取代的Hadoop MapReduce的™作为底层执行引擎。
ZooKeeper的™：分布式应用的高性能协调服务。

Hadoop集群安装

主机规划：

序号	ip	主机名	角色
1	110.12.4.92	LFTd-Hadoop01	NodeManager/ResourceManager/SecondaryNameNode/DataNode/NameNode
2	110.12.4.93	LFTd-Hadoop02	NodeManager/DataNode
3	110.12.4.94	LFTd-Hadoop03	NodeManager/DataNode

Step 1 安装配置Java环境

在所有主机安装配置Java环境，命令如下：

# java -version
java version "1.8.0_92"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_92-b14)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.92-b14, mixed mode)

Step 2 创建hadoop用户

在所有主机创建hadoop用户并配置密码，命令如下：

# useradd hadoop
# passwd hadoop

Step 3 配置本地hosts解析

在所有主机配置hosts解析，命令如下：

10.12.4.92  master hadoop-namenode LFTd-Hadoop01
10.12.4.93  slave01 hadoop-datanode-1 LFTd-Hadoop02
10.12.4.94  slave02 hadoop-datanode-2 LFTd-Hadoop03

Step 4 配置ssh免密登陆

在所有主机配置ssh免密登陆，命令如下：

# su - hadoop
$ ssh-keygen -t rsa
$ ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop@hadoop-namenode
$ ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop@hadoop-datanode-1
$ ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop@hadoop-datanode-2
$ chmod 0600 ~/.ssh/authorized_keys

Step 5 安装hadoop源码包

在所有主机下载安装hadoop源码包，命令如下：

# mkdir -p /opt/hadoop
# chown hadoop:hadoop /opt/hadoop
# su - hadoop
$ cd /opt/hadoop
$ wget http://www-us.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-2.7.3/hadoop-2.7.3.tar.gz
$ tar xzf hadoop-2.7.3.tar.gz
$ ln -s /opt/hadoop/hadoop-2.7.3 /opt/hadoop/hadoop

Step 6 配置hadoop用户环境变量

为所有主机配置hadoop用户的环境变量，命令如下：

$ cat .bash_profile 
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk
export CLASSPATH=.$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export HADOOP_PREFIX=/opt/hadoop/hadoop
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop/hadoop
export HADOOP_INSTALL=$HADOOP_HOME
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
export YARN_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin:$JAVA_HOME/bin

Step 7 修改hadoop配置文件

在master进行修改hadoop配置文件：

cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop

core-site.xml：

$ cat core-site.xml 
<configuration>
      <property>
            <name>fs.defaultFS</name>

                <value>hdfs://master:9000</value>

      </property>

      <property>
                <name>io.file.buffer.size</name>

                <value>131072</value>

      </property>

      <property>

                <name>hadoop.tmp.dir</name>

                <value>file:/opt/hadoop/hadoop/tmp</value>

                <description>Abase for other temporary directories.</description>

        </property>
<property>
        <name>dfs.name.dir</name>
        <value>/opt/hadoop/dfs/name/</value>
    </property>

        <property>

              <name>hadoop.proxyuser.worker.hosts</name>

              <value>*</value>

        </property>

        <property>

              <name>hadoop.proxyuser.worker.groups</name>

              <value>*</value>

      </property>
  
      <property>
              <name>fs.default.name</name>
              <value>hdfs://hadoop-namenode:9000/</value>
      </property>
      <property>
              <name>io.file.buffer.size</name>
              <value>4096</value>
      </property>
      <property>
              <name>hadoop.tmp.dir</name>
              <value>/opt/hadoop/hadoop/tmp</value>
      </property>
      <property>
              <name>dfs.permissions</name>
              <value>false</value>
      </property>
</configuration>

hdfs-site.xml：

$ cat hdfs-site.xml
<configuration>
  <property>

            <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>

          <value>master:9001</value>

    </property>

    <property>

              <name>dfs.namenode.name.dir</name>

            <value>file:/opt/hadoop/dfs/name</value>

        </property>

      <property>

                <name>dfs.datanode.data.dir</name>

                <value>file:/opt/hadoop/dfs/data</value>

        </property>

        <property>

                <name>dfs.replication</name>

                <value>3</value>

        </property>

        <property>

                <name>dfs.webhdfs.enabled</name>

                <value>true</value>

    </property>
<property>
        <name>dfs.data.dir</name>
        <value>/opt/hadoop/dfs/data</value>
        <final>true</final>
</property>

<property>
        <name>dfs.name.dir</name>
        <value>/opt/hadoop/dfs/name</value>
        <final>true</final>
</property>

<property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
</property>

<property>
  <name>dfs.permissions</name>
  <value>false</value>
</property>

<property>
  <name>dfs.http.address</name>
  <value>hadoop-namenode:50070</value>
</property>

</configuration>

mapred-site.xml：

$ cat mapred-site.xml
<configuration>
<property>

        <name>mapreduce.framework.name</name>

        <value>yarn</value>

</property>

<property>

        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>

        <value>master:10020</value>

</property>

<property>

      <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>

      <value>master:19888</value>

</property>
<property>
        <name>mapred.job.tracker</name>
        <value>hadoop-namenode:9001</value>
</property>

</configuration>

同步配置文件至所有slave：

# su - hadoop
$ rsync -auvx $HADOOP_HOME/ hadoop-datanode-1:$HADOOP_HOME/
$ rsync -auvx $HADOOP_HOME/ hadoop-datanode-2:$HADOOP_HOME/

Step 8 配置master的slave节点

只在master节点配置，命令如下：

# su - hadoop
$ cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop
$ vi slaves
hadoop-datanode-1
hadoop-datanode-2

Step 9 启动hadoop集群

在master节点启动：

# su - hadoop
$ start-all.sh

Step 10 检查hadoop集群启动情况

master节点：

$ jps
34720 NodeManager
34609 ResourceManager
34440 SecondaryNameNode
34234 DataNode
43663 Jps
34095 NameNode

slave节点：

# su - hadoop
$ jps
5392 DataNode
5512 NodeManager
13578 Jps

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