Hadoop集群完全分布式安装#yyds干货盘点# _分布式安装

枕上从妨一夜睡，灯前读尽十年诗。这篇文章主要讲述Hadoop集群完全分布式安装#yyds干货盘点#相关的知识，希望能为你提供帮助。
集群部署规划

主机名称	hcmaster	hcslave1	hcslave2
IP地址	172.16.85.140	172.16.85.141	172.16.85.142
角色	master	slave	slave
host	xmaster	xslave1	xslave2

NameNode	有
SecondaryNameNode			有
DataNode	有	有	有

NodeManager	有	有	有
ResourceManager		有

HistoryServer			有

说明：考虑到NameNode、SecondaryNameNode、ResourceManager消耗的资源比较磊，所以将它们分别部署到三台机子上
准备工作root用户登录，在三台虚拟机上都做以下操作：
安装JDK由于Hadoop 的编译及MapReduce的运行都需要使用JDK，所以需要在集群中的每一台机器上提前安装好能够满足Hadoop 最低版本要求的JDK。
关闭防火墙为避免由于防火墙策略导致安装失败问题，需要先关闭防火墙，命令：
关闭SELinux：修改/etc/selinux/config 文件【Hadoop集群完全分布式安装#yyds干货盘点#】因为CentOS的所有访问权限都是有SELinux来管理的，为了避免安装过程中由于权限关系而导致的失败，需要先将其关闭，以后根据需要再进行重新管理。

文章图片

以root账户登录，创建hc/hc用户由于Hadoop 集群中的各节点默认会使用当前的账号SSH免密码登录其它节点，所以需要在每个节点中创建一个相同的供 Hadoop 集群专用的账户。

文章图片

编辑/etc/sudoers

文章图片

安装配置Hadoop 准备工作

在hcmaster上，将下载下来的Hadoop压缩包解压到/usr/local目录，并修改文件的拥有者为hc。

文章图片

在/usr/local/hadoop3.1.2目录下创建logs文件夹，并修改拥有者为hc。

文章图片

修改配置一般情况下，我们只需要修改下图标示的几个文件即可：
编辑core-site.xml

< ?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> < ?xml-stylesheet type="text/xsl" href="https://www.songbingjia.com/android/configuration.xsl"?> < configuration> < property> < name> fs.defaultFS< /name> < value> hdfs://hcmaster:8020< /value> < /property> < property> < name> hadoop.tmp.dir< /name> < value> /usr/local/hadoop3.1.2/data/tmp/< /value> < /property> < property> < name> hadoop.proxyuser.hc.hosts< /name> < value> *< /value> < /property> < property> < name> hadoop.proxyuser.hc.groups< /name> < value> *< /value> < /property> < /configuration>

说明：

fs.defaultFS：用来指定NameNode 的hdfs协议的文件系统通信地址，可以指定一个主机+端口，也可以指定为一个NameNode 服务（这个服务内部可以有多台NameNode 实现ha的NameNode 服务。
hadoop.tmp.dir：hadoop集群在工作的时候存储的一些临时文件的目录。
/data/tmp目录需要自己创建；tmp目录不用自己创建，Hadoop启动起来后会自己创建；Hadoop启动起来后会在tmp下面创建data和name子目录

编辑hadoop-env.sh

export java_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_181/

编辑hdfs-site.xml

< ?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> < ?xml-stylesheet type="text/xsl" href="https://www.songbingjia.com/android/configuration.xsl"?> < configuration> < property> < name> dfs.namenode.name.dir< /name> < value> /usr/local/hadoop3.1.2/data/tmp/dfs/name< /value> < /property> < property> < name> dfs.datanode.data.dir< /name> < value> /usr/local/hadoop3.1.2/data/tmp/dfs/data< /value> < /property> < property> < name> dfs.replication< /name> < value> 3< /value> < /property> < property> < name> dfs.namenode.secondary.http-address< /name> < value> hcslave2:50090< /value> < /property> < /configuration>

说明：

dfs.NameNode .name.dir：NameNode 数据的存放地点。也就是NameNode 元数据存放的地方，记录了hdfs系统中文件的元数据。可以同时指定多个name节点，这多个节点中的内容是一样的
dfs.DataNode .data.dir：DataNode 数据的存放地点。也就是block块存放的目录了。
dfs.replication：hdfs的副本数设置。也就是上传一个文件，其分割为block块后，每个block的冗余副本个数，默认配置是3。
dfs.secondary.http.address：secondaryNameNode 运行节点的信息，和NameNode 不同节点
不管是dfs.NameNode .name.dir还是dfs.DataNode .data.dir都可以配置多个目录，比如：

编辑yarn-site.xml

< ?xml version="1.0"?> < configuration> < property> < name> yarn.nodemanager.aux-services< /name> < value> mapreduce_shuffle< /value> < /property> < property> < name> yarn.resourcemanager.hostname< /name> < value> hcslave1< /value> < /property> < property> < name> yarn.log-aggregation-enable< /name> < value> true< /value> < /property> < property> < name> yarn.log-aggregation.retain-seconds< /name> < value> 604800< /value> < /property> < property> < name> yarn.resoucemanager.webapp.address< /name> < value> hcslave1:8080< /value> < /property> < property> < name> yarn.application.classpath< /name> < value> /usr/local/hadoop3.1.2/etc/hadoop:/usr/local/hadoop3.1.2/share/hadoop/common/lib/*:/usr/local/hadoop3.1.2/share/hadoop/common/*:/usr/local/hadoop3.1.2/share/hadoop/hdfs:/usr/local/hadoop3.1.2/share/hadoop/hdfs/lib/*:/usr/local/hadoop3.1.2/share/hadoop/hdfs/*:/usr/local/hadoop3.1.2/share/hadoop/mapreduce/lib/*:/usr/local/hadoop3.1.2/share/hadoop/mapreduce/*:/usr/local/hadoop3.1.2/share/hadoop/yarn:/usr/local/hadoop3.1.2/share/hadoop/yarn/lib/*:/usr/local/hadoop3.1.2/share/hadoop/yarn/*< /value> < /property> < property> < name> yarn.nodemanager.resource.memory-mb< /name> < value> 22528< /value> < /property> < property> < name> yarn.scheduler.minimum-allocation-mb< /name> < value> 1500< /value> < /property> < property> < name> yarn.scheduler.maximum-allocation-mb< /name> < value> 16384< /value> < /property> < /configuration>

说明：

yarn.resourcemanager.hostname：yarn总管理器的IPC通讯地址
yarn.nodemanager.aux-services：YARN 集群为 MapReduce 程序提供的服务（常指定为 shuffle ）
下面两条是和日志聚集相关配置
yarn.log-aggregation-enable:是否启用日志聚集功能。
yarn.log-aggregation.retain-seconds：设置日志保留时间，单位是秒。

编辑mapred-site.xml

< ?xml version="1.0"?> < ?xml-stylesheet type="text/xsl" href="https://www.songbingjia.com/android/configuration.xsl"?> < configuration> < property> < name> mapreduce.framework.name< /name> < value> yarn< /value> < /property> < property> < name> mapreduce.jobhistory.address< /name> < value> hcslave2:10020< /value> < /property> < property> < name> mapreduce.jobhistory.webapp.address< /name> < value> hcslave2:19888< /value> < /property> < property> < name> mapreduce.map.memory.mb< /name> < value> 1500< /value> < /property> < property> < name> mapreduce.reduce.memory.mb< /name> < value> 3000< /value> < /property> < property> < name> mapreduce.map.java.opts< /name> < value> -Xmx1200m< /value> < /property> < property> < name> mapreduce.reduce.java.opts< /name> < value> -Xmx2600m< /value> < /property> < /configuration>

说明：

mapreduce.framework.name：指定MapReduce在的资源调度框架yarn上运行。

下面两条是和历史服务器相关的配置：

mapreduce.jobhistory.address
mapreduce.jobhistory.webapp.address

编辑works
把原本的localhost删掉，增加如下内容所示的数据结点：

hcmaster hcslave1 hcslave2

当服务器启动的时候，会向这些结点发送启动数据结点的命令。
编辑/etc/profile
将Hadoop的环境变量添加到profile中

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop3.1.2 export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH

分发分发Hadoop
切换到root用户，在hcmaster上执行xsync.sh /usr/local/hadoop3.1.2将hcmaster上配置好的Hadoop文件发送到其它两台虚拟机。

文章图片

分别修改hcslave1和hcslave2上的hadoop3.1.2的拥有者为hc。
分发/etc/profile文件
格式化NameNode在hcmaster虚拟机上格式化NameNode。
第一次启动HDFS需要先进行格式化以创建一个新分布式文件系统，然后才能正常启动NameNode 服务。
注意：格式化文件系统时只需要在master上做一次就行了。
启动Hadoop切换成hc用户
在hcmaster启动dfs