hadoop学习笔记3:集群/分布式搭建及测试

hadoop学习笔记3:集群/分布式搭建及测试

环境:

​ 虚拟机ubuntun16.0.4,
​ jdk1.8.0_111,
​ hadoop-2.7.3, 下载地址见: http://blog.csdn.net/yhhyhhyhhyhh/article/details/53945810

准备:

与hadoop伪分布式环境搭建不同的是:

  • master节点能无密码ssh登录其他slave节点
  • 需要选择1个虚拟机作为master节点,在其上进行hadoop集群配置,然后将master节点上的整个hadoop目录复制到其他slave节点。

1.节点网络配置

三个虚拟机如下:

ip 命名
虚拟机1(主节点) 192.168.0.106 master
虚拟机2 192.168.0.107 slave1
虚拟机3 192.168.0.109 slave2

1)修改用户名和ip映射

虚拟机设置桥接模式,如果节点的系统是在虚拟机中直接复制的,要确保各个节点的 Mac 地址不同。

2)在3个虚拟机上都操作

修改节点的主机名:sudo vim /etc/hostname

虚拟机1、虚拟机2、虚拟机3hostname中的名字分别改为:master,slave1,slave2

修改所用节点的IP映射:sudo vim /etc/hosts

将3个节点hosts都修改为如下(一般该文件中只有一个 127.0.0.1,其对应名为 localhost,如果有多余的应删除):

1-1

注:修改过主机名后重启才能生效。

3)测试是否相互 ping 通

ping master -c 5 # 只ping 5次

ping slave1 -c 5

ping slave2 -c 5

测试如下:

1-2

2.ssh无密码登陆节点

将 master 节点的公匙scp到各个slave节点上,然后在各个节点上进行ssh配置,让以便master 节点可以无密码 ssh 登陆到各个 slave 节点上。

1)master ssh无密码登录本机

1
2
3
cd ~/.ssh # 如果没有该目录,先执行一次ssh localhost
rm ./id_rsa* # 删除之前生成的公匙(如果有)
ssh-keygen -t rsa # 一直按回车就可以
1
cat ./id_rsa.pub >> ./authorized_keys #让master节点能无密码ssh登录本机

2)master ssh无密码登录slave节点

  • 将master节点的ssh公匙复制到slave1和slave2中并授权(复制到/home/yhh/目录下,yhh@slave1:/home/yhh/ ,yhh为slave1节点ubuntun用户名):
1
2
scp ~/.ssh/id_rsa.pub yhh@slave1:/home/yhh/
scp ~/.ssh/id_rsa.pub yhh@slave2:/home/yhh/

如下图:

2-1

  • 在slave1 、slave2节点上进行ssh配置

    1
    cat ~/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

注意:在准备阶段的的ssh配置时,执行过ssh localhost在用户目录下存在 /.ssh文件夹,如果不存在可以先执行mkdir ~/.ssh(如果不存在该文件夹需先创建,若已存在则忽略)

  • 在master节点上测试:

    ssh master

    ssh slave1

    ssh slave2

2-2

3.Hadoop分布式配置

1)master节点上hadoop分布式环境配置

集群/分布式模式需要修改 /usr/local/hadoop/etc/hadoop 中的5个配置文件,更多设置项可点击查看hadoop集群官方说明仅设置了正常启动所必须的设置项: slaves、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml 。

命令如下图:

3-1

  • slaves

修改为如下:

1
2
slave1
slave2
  • core-site.xml

修改为如下:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
<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>
  • hdfs-site.xml

修改为如下:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
<configuration>
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>master:50090</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/data</value>
</property>
</configuration>
  • mapred-site.xml

可能需要先重命名,默认文件名为 mapred-site.xml.template;然后修改为如下:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
<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>
</configuration>
  • yarn-site.xml

修改为如下:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
<configuration>
<!-- Site specific YARN configuration properties -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>Master</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>

2)slave节点上hadoop分布式环境配置

master节点配置好后,将 master 上的 /usr/local/hadoop 文件夹复制到各个slave节点上。

在master节点上执行:

1
2
3
4
5
6
7
yhh@master:/usr/local/hadoop$ cd ..
yhh@master:/usr/local$ sudo rm -r ./hadoop/tmp # 删除hadoop临时文件
yhh@master:/usr/local$ sudo rm -r ./hadoop/logs/* # 删除日志文件
yhh@master:/usr/local$ tar -zcf ~/hadoop.master.tar.gz ./hadoop # 先压缩再复制
yhh@master:/usr/local$ cd ~
yhh@master:~$ scp ./hadoop.master.tar.gz slave1:/home/yhh
yhh@master:~$ scp ./hadoop.master.tar.gz slave2:/home/yhh

在 slave1 节点上执行:

1
2
3
yhh@slave1:~$sudo rm -r /usr/local/hadoop # 删掉旧的(如果存在)
yhh@slave1:~$sudo tar -zxf ~/hadoop.master.tar.gz -C /usr/local
yhh@slave1:~$sudo chown -R yhh /usr/local/hadoop #yhh为你的ubuntun用户名

在 slave2节点上执行:

1
2
3
yhh@slave2:~$sudo rm -r /usr/local/hadoop # 删掉旧的(如果存在)
yhh@slave2:~$sudo tar -zxf ~/hadoop.master.tar.gz -C /usr/local
yhh@slave2:~$sudo chown -R yhh /usr/local/hadoop #yhh为你的ubuntun用户名

3)hadoop分布式环境测试

首次运行hadoop需要格式化(在master节点):

yhh@master:/usr/local/hadoop$ ./bin/hdfs namenode -format

在master节点上启动hadoop。

1
2
3
yhh@master:/usr/local/hadoop$ ./sbin/start-dfs.sh
yhh@master:/usr/local/hadoop$ ./sbin/start-yarn.sh
yhh@master:/usr/local/hadoop$ ./sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
  • 查看各个节点所启动的进程:yhh@master:/usr/local/hadoop$ jps

3-2

3-4

3-3

  • 通过命令查看 DataNode 是否正常启动:yhh@master:/usr/local/hadoop$ ./bin/hdfs dfsadmin -report

3-5

  • 通过 Web 页面看到查看 DataNode 和 NameNode 的状态:http://master:50070/

3-6

停止hadoop命令:

1
2
3
yhh@master:/usr/local/hadoop$ ./sbin/stop-yarn.sh
yhh@master:/usr/local/hadoop$ ./sbin/stop-dfs.sh
yhh@master:/usr/local/hadoop$ ./sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver

4.hadoop分布式实例测试

分布式运行和伪分布式运行步骤类似。

1.数据准备

1)在hdfs下创建存储数据的文件夹(这里创建一个/input)

yhh@master:/usr/local/hadoop$./bin/hdfs dfs -mkdir /input

2)在master节点上,/usr/local下创建一个文件夹(这里随便创个文件夹叫input),在/input下建两个txt文件,输入一些测试用的单词,然后将/usr/local/input下的两个txt文件上传到hdfs下的input文件夹下,作为wordcount例子的输入。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
cd /usr/local
mkdir ./input
cd ./input
sudo vim f1.txt
#f1中输入:
hello f1
hello hadoop
hello hdfs
hello mapreduce
hello yarn
sudo vim f2.txt
#f2中输入:
hello f2
hello hadoop
hello hdfs
hello mapreduce
hello yarn

3)上传文件到hdfs下的input文件夹

yhh@master:/usr/local/hadoop$./bin/hdfs dfs -put /usr/local/input/f*.txt /input

2.运行wordcount例子

1
2
yhh@master:/usr/local/hadoop$
./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar wordcount /input/f*.txt /output

查看输出命令:yhh@master:/usr/local/hadoop$./bin/hdfs dfs -cat /output/*

结果:

4-1

同样可以通过 Web 界面查看任务进度 http://master:8088/cluster,在 Web 界面点击 “Tracking UI” 下的 History ,可以看到任务的运行信息

4-2

4-4

文章目录
  1. 1. hadoop学习笔记3:集群/分布式搭建及测试
    1. 1.1. 1.节点网络配置
    2. 1.2. 2.ssh无密码登陆节点
    3. 1.3. 3.Hadoop分布式配置
    4. 1.4. 4.hadoop分布式实例测试
|