Hadoop day01 HADOOP集群搭建

集群简介

HADOOP集群具体来说包含两个集群：HDFS集群和YARN集群，两者逻辑上分离，但物理上常在一起
HDFS集群：
负责海量数据的存储，集群中的角色主要有 NameNode / DataNode
YARN集群：
负责海量数据运算时的资源调度，集群中的角色主要有 ResourceManager /NodeManager
(那mapreduce是什么呢？它其实是一个应用程序开发包)

服务器系统设置

[root@hdp01 hadoop]# vi /etc/hosts

配置ssh免密登陆

[root@hdp01 hadoop]# ssh-keygen 

yum安装ssh服务 在三个节点都要安装
[root@hdp01 hadoop]# yum -y install openssh-clients.x86_64
[root@hdp02 hadoop]# yum -y install openssh-clients.x86_64
[root@hdp03 hadoop]# yum -y install openssh-clients.x86_64

将生成的秘钥发到hdp01、hdp02、hdp03上
[root@hdp01 hadoop]# ssh-copy-id hdp01
[root@hdp01 hadoop]# ssh-copy-id hdp02
[root@hdp01 hadoop]# ssh-copy-id hdp03
在hdp01上测试一下，看一看能不能不输入密码，就能登录到hdp02、hdp03上
    
[root@hdp01 hadoop]# ssh hdp02
[root@hdp01 hadoop]# ssh hdp03

Jdk环境安装

 解压jdk
[root@hdp01apps]#tar -zxvf jdk-8u181-linux-x64.tar.gz
配置环境变量
[root@hdp01 jdk1.8.0_181]# vi /etc/profile
export JAVA_HOME=/home/hadoop/apps/jdk1.8.0_181
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
保存退出。Shift+zz
[root@hdp01 jdk1.8.0_181]# vi /etc/profile
查看java是否存在
[root@hdp01 jdk1.8.0_181]# java -version

HADOOP安装部署

解压安装包
 [root@hdp01 apps]# tar -zxvf hadoop-2.8.0.tar.gz
 修改配置文件
[root@hdp01 hadoop]# vi /etc/profile
添加一下内容：
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/apps/hadoop-2.8.0
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

[root@hdp01 hadoop]# source /etc/profile
[root@hdp01 hadoop]# hadoop version

修改配置文件

修改配置文件  /home/hadoop/apps/hadoop-2.8.0/etc/hadoop/
最简化配置如下：
[root@hdp01 hadoop]# cd /home/hadoop/apps/hadoop-2.8.0/etc/hadoop
vi  hadoop-env.sh
# The java implementation to use.
export JAVA_HOME=/home/hadoop/apps/jdk1.8.0_181

vi  core-site.xml
<configuration>
<!--  该配置是指定hadoop所用的分布式文件系统为hdfs，并且指定hdfs的namenode所在的地址  -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://hdp01:9000</value>
</property>
ZZ
<!--  该配置是指定hadoop集群的各个程序组件在运行时，产生的临时数据所存放的本地目录  -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/root/hdptmp</value>
</property>


</configuration>

vi  hdfs-site.xml
<configuration>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>/root/hdp-meta</value>
</property>
<!---namenode配置多个目录和datanode配置多个目录，有什么区别？---->
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>/root/hdp-blocks</value>
</property>

<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>

<property>
<name>dfs.blocksize</name>
<value>128m</value>
</property>

<property>
<name>dfs.secondary.http.address</name>
<value>hdp01:50090</value>
</property>
</configuration>

[root@hdp01 hadoop]# cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml
vi  mapred-site.xml
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>

vi  yarn-site.xml
<configuration>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>hdp01</value>
</property>

<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>

vi  slaves
hdp01
hdp02
hdp03

在hdp02和hdp03是分别创建
[root@hdp02 home]# mkdir -p /home/hadoop/apps

[root@hdp03 home]# mkdir -p /home/hadoop/apps

在hdp01上，经之前安装好jdk、/etc/profile 、 /etc/hosts
文件分别发送到hsp02和hdp03上
[root@hdp01 hadoop]# scp -r /home/hadoop/apps/jdk1.8.0_181/ hdp02:/home/hadoop/apps/
[root@hdp01 hadoop]# scp -r /home/hadoop/apps/jdk1.8.0_181/ hdp03:/home/hadoop/apps/
[root@hdp01 hadoop]# scp -r /home/hadoop/apps/hadoop-2.8.0 hdp02:/home/hadoop/apps/
[root@hdp01 hadoop]# scp -r /home/hadoop/apps/hadoop-2.8.0 hdp03:/home/hadoop/apps/
[root@hdp01 hadoop]# scp -r /etc/hosts hdp02:/etc
[root@hdp01 hadoop]# scp -r /etc/hosts hdp03:/etc
[root@hdp01 hadoop]# scp -r /etc/profile hdp02:/etc/profile
[root@hdp01 hadoop]# scp -r /etc/profile hdp03:/etc/profile

分别在hdp02、hdp03上执行以下命令
[root@hdp02 hadoop]# source /etc/profile
[root@hdp03 hadoop]# source /etc/profile

启动集群

在hdp01上执行
初始化HDFS
[root@hdp01 hadoop]# hadoop namenode -format

自动化脚本启动：
[root@hdp01 hadoop-2.8.0]# start-all.sh 
查看hadoop启动的线程：
在hdp01
[root@hdp01 hadoop-2.8.0]# jps

在hdp02
[root@hdp02 hadoop-2.8.0]# jps

在hdp03
[root@hdp03 hadoop-2.8.0]# jps

namenode在浏览器的界面

原文地址：https://blog.csdn.net/qq_43798391/article/details/100106777