在CentOS7上实现Hadoop2.7.3完全分布式的安装部署（小白版）在CentOS7上实现Hadoop2.7.3完全分

作为一个小小白，硬着头皮在安装部署这个分布式计算平台的过程中，虽然看到了很多博客，但是很多小坑也是令人十分头痛。这篇博客，从小小白的角度出发，来讲解如何在CentOS7中，来部署安装三个节点（一主两从）的完全分布的Hadoop2.7.3。

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第一步：安装虚拟机以及Linux系统 Hadoop官网上推荐使用Linux系统作为开发测试和生产环境的平台。
因此，首先安装VMware软件并进行破解，直接搜索下载破解即可。
其次，下载Linux镜像系统，一般有Ubuntu和CentOS，笔者使用的是CentOS7。博客[1]提供了对各类版本的说明，直接在官网下载对应版本即可，笔者使用的是CenOS7-x86_64-DVD-1804.iso。在安装过程中，会有很多选项，博客[2]给出了一个很好的参考。笔者使用的是GOME。在Master主机上完成以上操作。并进行克隆操作，保存到移动硬盘或U盘，以对Slave节点上进行配置。
接下来，在Slave节点上安装VMware，然后将克隆好的直接导入。此时，要注意的是，由于克隆操作MAC地址不变，所以要进行重新生成。

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第二步：集群网络配置为了使得集群既能互相之间进行通信，又能够进行外网通信，在编辑->虚拟机网络编辑器中，网络适配器均采用桥接模式。桥接网络是指本地物理网卡和虚拟网卡通过VMnet0虚拟交换机进行桥接，物理网卡和虚拟网卡在拓扑图上处于同等地位，那么物理网卡和虚拟网卡就相当于处于同一个网段，虚拟交换机就相当于一台现实网络中的交换机,所以两个网卡的IP地址也要设置为同一网段。

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本文中的集群网络环境配置如下（主要参考主机IP地址，在同一子段内，即192.168.xxx必须相同）:
master内网IP：192.168.137.1
slave1内网IP：192.168.137.2
slave2内网IP：192.168.137.3

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然后在终端输入

su root
输入密码之后，输入
vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33
其中，ens33是虚拟机网络名称，通过查看网络的中的identity中MAC地址即可得到。
并按照以下修改

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若出现问题，则可参考博客[3]进行修改。然后在终端调用ifconfig命令，进行查看。

设置完后，在终端Terminal通过ping对应的IP地址进行网络测试，若有返回值则网络设置成功。
第三步：创建Hadoop用户组这一步是为了新建一个用户，专门用于Hadoop平台的操作，以免对整个虚拟机造成影响。是可选择的。在三个节点下，都创建同样的用户，是为了下一步的免秘钥登陆等操作做铺垫。
在root权限下进行以下操作。
$su root

#useradd -m hadoop
#passwd hadoop
为hadoop添加sudo权限
#visudo
在该行root ALL=(ALL) ALL下添加hadoop ALL=(ALL) ALL保存后退出，并切换回hadoop用户
第四步：配置Host文件，防火墙等在root权限下，进行以下操作。
1.修改计算机名，方便识别 centos7默认的hostname是localhost，为了方便将每个节点hostname分别修改为master、slave0、slave1
vi /etc/hostname
在文件中删除原有的，并输入对应主机的名称master、slave0、slave1即可。

2.能使用计算机名进行通信，而不再通过IP地址 # vi /etc/hosts
在文件下添加以下代码：
192.169.137.1 master
192.168.137.2 slave0
192.168.137.3 slave1
保存即可

3.关闭防火墙由于大数据平台中各节点之间通信频繁，且是内部网络，因此一般要关闭防火墙，以避免数据包被过滤和限制。
在root权限下，
查看防火墙的状态；

# systemctl status firewalld.service
关闭防火墙

# systemctl stop firewalld.service
终止防火墙服务，以防重启后会再次开启
# systemctl disable firewalld.service

最后，查看防火墙状态，显示以下情况即可。

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第五步：配置SSH免密钥登陆集群中，各节点之间通信时，需要确认用户身份，规模较大时，会大大降低工作效率。因此，要进行Master和Slave进行双向的免密钥登陆配置。下面，以master登陆slave0为例。
第四步的操作都是在root权限下，本步是在hadoop用户下，要进行切换。
1.master节点上 # su hadoop
$ ssh-keygen -t rsa ，然后一路回车。之后，对生成的密钥文件进行查看。
$ cd .ssh
$ ls -l
之后，将其中的公钥文件追加写入授权文件，并给授权文件权限：
$ cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
$ chmod 600~/.ssh/authorized_keys
接下来，查看文件列表情况，如下所示即可。

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将master上的authorized_keys传到slave0，完成后，master节点的工作将完成。
$ scp ~/.ssh/authorized_keys hadoop@slave0:~/

2.slave0节点对其进行ssh配置，同样需要在hadoop用户下。
$ ssh-keygen -t rsa 这一步是在master节点向slave9发送文件之前完成的
然后将发送文件拷贝到slave0节点的对应文件夹中进行替换
$ mv authorized_keys ~/.ssh/
最后，修改authorized_keys权限
$ chmod 600 authorized_keys

以上，完成了对slave0节点上的SSH配置。
3.验证
通过master对slave0免密钥登陆验证，在master节点上，切换到hadoop用户
$ ssh slave0
第一次使用时需要输入密码，退出 $ exit后，再次登陆验证即可。
第六步：安装JDK
hadoop是基于Java的，所以要安装配置Java环境（三个节点均需要操作，以下以master节点为例）。
1.下载安装
由于hadoop本身带有OpenJDK，所以要先卸载。卸载过程可参考博客[5]。
卸载之后，在官网上进行jdk-7u79-linux-x64.tar.gz的下载，可参考博客[6]进行。
之后，在hadoop用户下，在home目录下新建一个resource文件夹，将下载到的jdk安装包放到里面。
打开终端，切换到root权限，在usr目录下创建java文件夹，并将jdk移动到该文件夹下
# mkdir /usr/java
# mv /home/hadoop/resource/jdk-7u79-linux-x64.tar.gz /usr/java
# cd /usr/java
【在CentOS7上实现Hadoop2.7.3完全分布式的安装部署（小白版）】# tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz
回车后进行解压缩。

2.环境配置
安装好后需要对java环境进行配置。在root权限下进行以下操作：
# vi /home/hadoop/.bash_profile
在打开文件中，在文件末尾加入以下命令：
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_79/
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$$PATH
保存退出后，执行
# source .bash_profile
为验证是否配置成功，输入
# java -version
显示以下结果则成功。

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第七步：安装hadoop
1.Hadoop下载安装下载hadoop2.7.3，可参考博客[7]。
下载好后，在hadoop用户中，在home目录下，新建文件夹hadoop，并将安装包解压到该文件夹下。出现以下则安装成功
$ cd hadoop
$ ls -l

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2.配置环境变量 Hadoop的配置文件是hadoop-env.sh，位于~/hadoop/etc/hadoop/，可以通过文件夹一层一层地找，然后进行准确修改

$ vi /home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh
在文件中，配置JDK安装路径：export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_79/
保存退出后，对yarn进行环境配置。
$ vi /home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/yarn-env.sh
在文件中，配置JDK安装路径：export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_79/
3.配置核心组件
hadoop在工作时，会产生临时数据等，因此要有一个地方能够存储这些文件。
首先，在hadoop文件夹下新建两个文件temp和hdfs，并在hdfs文件夹下新建name、tmp和data
$ mkdir temp
$ mkdir hdfs
$ cd hdfs
$ mkdir name
$ mkdir data
$ mkdir tmp

然后配置核心文件core-site.xml文件，在/usr/hadoop/etc/hadoop”目录下。这里配置的是HDFS master（即namenode）的地址和端口号。

$ vi /home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml

并进行如下配置：

fs.default.name
hdfs://master:9000

hadoop.tmp.dir
/home/hadoop/hadoop/tmp

4.配置文件系统 $ vi /home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml
打开文件后，进行如下配置

dfs.replication
2

dfs.namenode.name.dir
/home/hadoop/hadoop/hdfs/name

dfs.datanode.data.dir
/home/hadoop/hadoop/hdfs/data

dfs.namenode.secondary.http-address
master:9001

5.配置yarn-site.xml核心文件 $ vi /home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml
打开文件后，进行如下配置

yarn.resourcemanager.hostname
master

yarn.nodemanager.aux-services
mapreduce_shuffle

yarn.log-aggregation-enable
true

yarn.log-aggregation.retain-seconds
604800

6.配置mapred-site.xml核心文件在配置这个文件时，系统中不包含该文件，而是包含一个mapred-site.xml.template文件。将该文件复制并改名
$ cp /home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml.template ~/home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml
然后对文件进行编辑

$ vi /home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml
打开文件后，进行如下配置

mapreduce.framework.name
yarn

7.配置slaves文件该文件给出了Hadoop集群中的slave列表，不在列表内的节点便不会被视为计算节点。
$ vi /home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/slaves
然后输入
slave0
slave1
8.对slave节点进行配置
对slave节点，通过复制master节点的即可。在master节点的hadoop用户下进行：
$ scp -r /home/hadoop/hadoop hadoop@slave0:~/
9.配置Hadoop集群环境变量以下操作，对所有节点均要实现。在hadoop用户中，对环境变量进行配置
$ vi /home/hadoop.bash_profile
打开文件后，在文件尾添加以下内容：
#HADOOP

export HADOOP_HOME=/home/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
保存退出后，执行以下命令使配置生效。
$ source /home/hadoop/.bash_profile

第八步：启动Hadoop集群 1.格式化文件系统在hadoop用户下，执行以下命令：
$ hdfs namenode -format
2.启动hadoop 在hadoop用户下，进入到hadoop安装目录，并执行以下命令
$ cd ~/hadoop
$ sbin/start-all.sh
输入yes之后，则可以启动。若提示，unable to load the native library
这是因为这是32位的native library，可以直接下载一个64位的进行替换，或者在编译的时候编译成64位。此外还需要修改环境变量。最后hadoop环境变量将如下所示。在配置环境变量时，务必注意=之后不要有空格。

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然后输入一下命令退出：
$ sbin/stop-all.sh
需要说明的是，Hadoop系统建议使用start-dfs.sh以及start-yarn.sh命令来开启hdfs和yarn。
3.验证在master节点上输入jps，查看是否成功。

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在slave节点上输入jps，查看是否成功。
另外，可以在浏览器中，
输入http://master:50070/来查看系统状态。
输入http://master:18088/来查看yarn状态。

第九步：程序测试
hadoop安装包中自带很多程序示例，其中包括单词计数，以空格为分隔符。
为进行测试，首先创建测试文件test。以下测试均在hadoop集群启动后进行。在输入命令时，务必注意空格的使用
$ echo "i am a boy . i love China . i love BMW-DSC" >> test

在hdfs文件系统中，创建input文件夹
$ hadoop fs -mkdir /input
然后将test文件放入hafs系统中
$ hadoop fs -put test /input
之后，调用wordcount函数进行单词计数
$ hadoop jar ~/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar wordcount /input /output
至此，完成计数，且将结果保存在了output文件夹中。
然后查看output文件夹中都有什么结果。
$ hadoop fs -ls /output

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然后，查看计数结果
$ hadoop fs -cat /output/part-r-00000

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需要说明的是，这些文件夹以及都是在hdfs上，因此无法在本地磁盘中找到。且在程序运行前，结果文件夹output必须是不存在的。若文件需要更改，然后重新运行程序，则需要将input和output都删除，重新生成。或者新建两个对应的文件夹。
删除输入文件夹：$ hadoop fs -rm -r /input
删除输出文件夹：$ hadoop fs -rm -r /output
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本篇博客参考了诸多博客以及书籍，其中需要特别感谢的是：
https://www.cnblogs.com/pcxie/p/7747317.html
https://blog.csdn.net/happy_wu/article/details/70240014

在CentOS7上实现Hadoop2.7.3完全分布式的安装部署（小白版）

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