1.解压
tar -xzf hadoop-2.7.5.tar.gz -c /export/server/
mv hadoop-2.7.5 /export/server/
2.修改 JAVA_HOME=
配置hadoop环境变量
cd /export/server/hadoop-2.7.5/etc/hadoop
vim hadoop-env.sh
1)...hadoop-env.sh 运行时需要的环境变量
修改javahome
export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}
2)...core-site.xml 核心配置文件
<!-- 用于设置Hadoop的文件系统，由URI指定 -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://node1.itcast.cn:8020</value>
</property>
<!-- 配置Hadoop存储数据目录,默认/tmp/hadoop-${user.name} -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/export/server/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/tempDatas</value>
</property>
<!-- 缓冲区大小，实际工作中根据服务器性能动态调整: 根据自己的虚拟机的内存大小进行配置即可, 不要小于1GB, 最高配置为 4gb -->
<property>
<name>io.file.buffer.size</name>
<value>4096</value>
</property>
<!-- 开启hdfs的垃圾桶机制，删除掉的数据可以从垃圾桶中回收，单位分钟 -->
<property>
<name>fs.trash.interval</name>
<value>10080</value>
</property>
3)...hdfs-site.xml HDFS的核心配置文件
<!-- 指定SecondaryNameNode的主机和端口 -->
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>node2:50090</value>
</property>
<!-- 指定namenode的页面访问地址和端口 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address</name>
<value>node1:50070</value>
</property>
<!-- 指定namenode元数据的存放位置 -->
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:///export/server/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/namenodeDatas</value>
</property>
<!-- 定义datanode数据存储的节点位置 -->
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:///export/server/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/datanodeDatas</value>
</property>
<!-- 定义namenode的edits文件存放路径 -->
<property>
<name>dfs.namenode.edits.dir</name>
<value>file:///export/server/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/nn/edits</value>
</property>
<!-- 配置检查点目录 -->
<property>
<name>dfs.namenode.checkpoint.dir</name>
<value>file:///export/server/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/snn/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.checkpoint.edits.dir</name>
<value>file:///export/server/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/dfs/snn/edits</value>
</property>
<!-- 文件切片的副本个数-->
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
<!-- 设置HDFS的文件权限-->
<property>
<name>dfs.permissions</name>
<value>false</value>
</property>
<!-- 设置一个文件切片的大小：128M-->
<property>
<name>dfs.blocksize</name>
<value>134217728</value>
</property>
<!-- 指定DataNode的节点配置文件 -->
<property>
<name> dfs.hosts </name>
<value>/export/server/hadoop-2.7.5/etc/hadoop/slaves</value>
</property>
4)...mapred-site.xml MapReduce的核心配置文件
<!-- 指定分布式计算使用的框架是yarn -->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<!-- 开启MapReduce小任务模式 -->
<property>
<name>mapreduce.job.ubertask.enable</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 设置历史任务的主机和端口 -->
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>node1:10020</value>
</property>
<!-- 设置网页访问历史任务的主机和端口 -->
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>node1:19888</value>
</property>
5)...mapred-env.sh 在该文件中需要指定JAVA_HOME,将原文件的JAVA_HOME配置前边的注释去掉
export JAVA_HOME=/export/server/jdk1.8.0_241
6)....yarn-site.xml YARN的核心配置文件
<!-- 配置yarn主节点的位置 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>node1</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<!-- 开启日志聚合功能 -->
<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 设置聚合日志在hdfs上的保存时间 -->
<property>
<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
<value>604800</value>
</property>
<!-- 设置yarn集群的内存分配方案 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
<value>20480</value>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
<value>2048</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>
<value>2.1</value>
</property>
7)....slaves文件里面记录的是集群主机名
node1.itcast.cn
node2.itcast.cn
node3.itcast.cn
3 创建目录
mkdir -p /export/server/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/tempDatas
mkdir -p /export/server/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/namenodeDatas
mkdir -p /export/server/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/datanodeDatas
mkdir -p /export/server/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/nn/edits
mkdir -p /export/server/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/snn/name
mkdir -p /export/server/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/dfs/snn/edits
4分发文件
scp -r /export/server/hadoop-2.7.5/ node2:/export/server/
scp -r /export/server/hadoop-2.7.5/ node3:/export/server/
5配置环境变量
vim /etc/profile
#添加以下内容:
export HADOOP_HOME=/export/server/hadoop-2.7.5
export PATH=:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH
#配置完成之后生效
source /etc/profile
6第一次启动需要格式化
hadoop namenode -format
7启动集群
namenode(node1) secondaryNamenode(node2) datanode(三台都需要)
单一启动:
先启动namenode: node1
hadoop-daemon.sh start namenode
接着启动datanode: 三个节点都要执行
hadoop-daemon.sh start datanode
最后启动: secondaryNamenode : node2
hadoop-daemon.sh start secondarynamenode
单一停止: 将上面的start 换成 stop
统一一次性启动datanode:
先启动namenode: node1
hadoop-daemon.sh start namenode
接着启动datanode: node1执行即可将三个datanode都启动
hadoop-daemons.sh start datanode
最后启动: secondaryNamenode : node2
hadoop-daemon.sh start secondarynamenode
停止: 将上面的start 换成 stop
统一一次性启动HDFS:
start-dfs.sh
统一一次性停止HDFS:
stop-dfs.sh
注意: 每一次启动后, 都要通过 JPS 查看对应进程是否出现
8启动yarn
resourceManager(node1) 和 nodemanager(三台都需要)
单一启动:
先启动 resourceManager : node1
yarn-daemon.sh start resourcemanager
最后在各个节点启动 nodemanager:
yarn-daemon.sh start nodemanager
单一停止: 将上面的start更换为stop
统一一次性启动 nodemanager:
先启动 resourceManager : node1
yarn-daemon.sh start resourcemanager
最后启动: nodemanager: 在node1执行即可将所有的节点都启动
yarn-daemons.sh start nodemanager
停止: 将上面的start更换为stop
统一一次性启动 yarn平台
start-yarn.sh
统一一次性停止yarn平台
stop-yarn.sh
**9校验启动是否成功****
在node1节点上:
看到 : namenode datanode resourceManager nodemanger
在node2节点上:
看到 datanode nodemanager secondarynamenode
在node3节点上:
看到: datanode nodemanager
10启动 jobHistory
启动命令: node1
mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
说明: 后续可以通过此进程 查看MR执行的日志信息(方便排错)
11集群的页面访问
查看NameNode页面地址:
http://192.168.88.161:50070/
查看Yarn集群页面地址:
http://192.168.88.161:8088/cluster
查看MapReduce历史任务页面地址:
http://192.168.88.161:19888/jobhistory
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