hadoop搭建
准备工作
三台虚拟机：master、node1、node2
检查时间是否同步：date
检查java的jdk是否被安装好：java-version
修改主机名
三台分别执行 vim /etc/hostname 并将内容指定为对应的主机名
关闭防火墙：systemctl stop firewalld
a.查看防火墙状态：systemctl status firewalld
b.取消防火墙自启：systemctl disable firewalld
静态IP配置
a.直接使用图形化界面配置（不推荐）
b.手动编辑配置文件进行配置
1、编辑网络配置文件
vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33
TYPE=Ethernet
BOOTPROTO=static
HWADDR=00:0C:29:E2:B8:F2
NAME=ens33
DEVICE=ens33
ONBOOT=yes
IPADDR=192.168.190.100
GATEWAY=192.168.190.2
NETMASK=255.255.255.0
DNS1=192.168.190.2
DNS2=223.6.6.6
需要修改：HWADDR（mac地址,centos7不需要手动指定mac地址）
IPADDR（根据自己的网段，自定义IP地址）
GATEWAY（根据自己的网段填写对应的网关地址）
2、关闭NetworkManager，并取消开机自启
systemctl stop NetworkManager
systemctl disable NetworkManager
3、重启网络服务
systemctl restart network
免密登录
# 1、生成密钥 ssh-keygen -t rsa # 2、配置免密登录 ssh-copy-id master ssh-copy-id node1 ssh-copy-id node2 # 3、测试免密登录 ssh node1
配置好映射文件：/etc/hosts
192.168.80.100 master 192.168.80.20 node1 192.168.80.30 node2
搭建Hadoop集群
NameNode：接受客户端的读/写服务,收集 DataNode 汇报的 Block 列表信息
DataNode：真实数据存储的地方（block）
SecondaryNameNode：做持久化的时候用到
| 进程 | master（主） | node1（从） | node2（从） |
|---|---|---|---|
| NameNode | √ | ||
| SecondaryNameNode | √ | ||
| ResourceManager | √ | ||
| DataNode | √ | √ | |
| NodeManager | √ | √ |
完全分布式搭建
上传安装包并解压
# 使用xftp上传压缩包至master的/usr/local/soft/ cd /urs/local/soft/ # 解压 tar -zxvf hadoop-2.7.6.tar.gz
配置环境变量
vim /etc/profile（标颜色的需要加） HADOOP_HOME=/usr/local/soft/hadoop-2.7.6 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH # 重新加载环境变量 source /etc/profile
bin存放启动之后操作hadoop的命令
sbi存放启动时存放hadoop的命令
etc存放一些配置文件
lib存放超链接或者软连接
修改hadoop配置文件
目录：cd /usr/local/soft/hadoop-2.7.6/etc/hadoop/
1.hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/local/soft/jdk1.8.0_171
2.core-site.xml文件（hadoop核心配置）
- fs.defaultFS： 默认文件系统的名称。其方案和权限决定文件系统实现的URI。uri的方案确定命名文件系统实现类的配置属性（fs.scheme.impl）。uri的权限用于确定文件系统的主机、端口等。
- hadoop.tmp.dir：是 hadoop文件系统依赖的基本配置，很多配置路径都依赖它，它的默认位置是在 /tmp/{$user}下面，注意这是个临时目录！！！因此，它的持久化配置很重要的！ 如果选择默认，一旦因为断电等外在因素影响，/tmp/{$user}下的所有东西都会丢失。
- fs.trash.interval：启用垃圾箱配置，dfs命令删除的文件不会立即从HDFS中删除。相反，HDFS将其移动到垃圾目录（每个用户在
/user/<username>/.Trash下都有自己的垃圾目录）。只要文件保留在垃圾箱中，文件可以快速恢复。（1440分钟）（如果垃圾站空间不够，则文件会被立即清除）
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://master:9000</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/usr/local/soft/hadoop-2.7.6/tmp</value>
</property>
<property>
<name>fs.trash.interval</name>
<value>1440</value>
</property>
3.hdfs-site.xml
- dfs.replication：每个datanode上只能存放一个副本。我这里就2个datanode
- dfs.permissions：如果为“true”，则在HDFS中启用权限检查。如果为“false”，则关闭权限检查，但所有其他行为保持不变。从一个参数值切换到另一个参数值不会更改文件或目录的模式、所有者或组。
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
<property>
<name>dfs.permissions</name>
<value>false</value>
</property>
4.mapred-site.xml.template
- mapreduce.framework.name：用于执行MapReduce作业的运行时框架。
- mapreduce.jobhistory.address：Hadoop自带了一个历史服务器，可以通过历史服务器查看已经运行完的Mapreduce作业记录，比如用了多少个Map、用了多少个Reduce、作业提交时间、作业启动时间、作业完成时间等信息。默认情况下，Hadoop历史服务器是没有启动的，我们可以通过*mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver命令来启动Hadoop历史服务器。我们可以通过Hadoop jar的命令来实现我们的程序jar包的运行，关于运行的日志，我们一般都需要通过启动一个服务来进行查看，就是我们的JobHistoryServer，我们可以启动一个进程，专门用于查看我们的任务提交的日志。mapreduce.jobhistory.address和mapreduce.jobhistory.webapp.address默认的值分别是0.0.0.0:10020和0.0.0.0:19888
# 1、重命名文件
cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml
# 2、修改
<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>
5.yarn-site.xml
- yarn.resourcemanager.hostname：指定yarn主节点
- yarn.nodemanager.aux-services：NodeManager上运行的附属服务。需配置mapreduce_shuffle，才可运行MapReduce程序。默认值：“”
- yarn.log-aggregation-enable：yarn日志聚合功能开关
- yarn.log-aggregation.retain-seconds：日志保留时限，默认7天（秒级别）
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>master</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</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>
6.slaves
从节点的信息（前提是已经配置了映射）
node1
node2
在文件中有一个localhost，意思是既是主节点又是从节点，属于伪分布是搭建
最后把/usr/local/soft目录下的hadoop-2.7.6文件复制给node1，node2
cd /usr/local/soft/ scp -r hadoop-2.7.6/ node1:`pwd` scp -r hadoop-2.7.6/ node2:`pwd`
格式化namenode（第一次启动的时候需要执行。以及每次修改核心配置文件后都需要）
cd /usr/local/soft/hadoop-2.7.6/bin/（在这个目录下做）
hdfs namenode -format
格式化在master节点下去做
格式化之后在hadoop-2.7.6下产生一个tmp文件
在sbin目录下有单独启动hdfs和yarn的命令
后缀是cmd是windows下的命令，sh是linux的命令
start-all.sh先启动与hdfs相关的，后启动与yarn相关的
检查master、node1、node2上的进程（jps只能看java进程）
master
node1
node2
访问可视化工具（主节点+端口号：50070是2.7.6的固定端口号）访问HDFS的WEB界面
utilities里browse system file可以查看文件
访问YARN的WEB界面（主节点+端口号：端口号是8088）
Hadoop中的常见的shell命令（前缀是hadoop fs或者是hdfs dfs） 1、如何将linux本地的数据上传到HDFS中呢？ hadoop fs -put 本地的文件 HDFS中的目录 hdfs dfs -put 本地的文件 HDFS中的目录
2、如何创建HDFS中的文件夹呢？ 需求：想创建/shujia/bigdata17 hadoop fs -mkdir /shujia/bigdata17 hdfs dfs -mkdir /shujia/bigdata17
在hdfs的web网页中输入/查看文件
创建递归文件
例如：hdfs dfs -mkdir -p /wyy/bigdata19/test 3、查看当前HDFS目录下的文件和文件夹 hadoop fs -ls /shujia/bigdata17 hdfs dfs -ls /shujia/bigdata17
查看文件内容：hdfs dfs -cat /wqy/d.txt 4、将HDFS的文件下载到Linux本地中 hadoop fs -get HDFS中的文件目录 本地要存放文件的目录 hdfs dfs -get HDFS中的文件目录 本地要存放文件的目录
例如：hdfs dfs -get /wqy/d.txt /usr/local/soft/ 5、删除命令（如果垃圾回收站大小小于被删除文件的大小，直接被删除，
不经过回收站。。。删除文件后可在垃圾站回收）
hadoop fs -rm .... # 仅删除文件 hadoop fs -rmr .... # 删除文件夹
6、移动文件 hadoop fs -mv 目标文件 目的地路径 7、HDFS内部复制文件 hadoop fs -cp [-p] ... ... # 如果想复制文件夹，加上-p参数
例如：hdfs dfs -cp /wqy/d.txt /wyy/bigdata19/test/
block位置：/usr/local/soft/hadoop-2.7.6/tmp/dfs/data/current/BP-349031295-192.168.80.100-1661069242799/current/finalized/subdir0/subdir0
meta是一个校验文件
在windows下配置节点映射
C:\Windows\System32\drivers\etc下hosts里配置ip地址和名字
强制格式化集群（遇到问题的简单暴力的方法）
1、停止正在运行的集群
stop-all.sh
2、删除所有节点hadoop根目录中的tmp文件夹
3、在主节点（master）中hadoop的根目录中的bin目录下，重新格式化HDFS
./hdfs namenode -format
4、启动集群
start-all.sh
原文地址：https://www.cnblogs.com/wqy1027/p/16610006.html
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