搭建Hadoop3.x完全分布式集群

零、资源准备

• 虚拟机相关：
  • VMware workstation 16：虚拟机 > vmware_177981.zip
  • CentOS Stream 9：虚拟机 > CentOS-Stream-9-latest-x86_64-dvd1.iso
• Hadoop相关
  • jdk1.8：JDK > jdk-8u261-linux-x64.tar.gz
  • Hadoop 3.3.6：Hadoop > Hadoop 3.3.6.tar.gz
• 辅助工具
  • putty：tools > putty.exe
  • mtputty：tools > mtputty.exe
  • winscp：tools > WinSCP-6.3.1-Portable.zip

本文相关资源可以在文末提供的百度网盘资源中下载，除了vmware（你懂的…），以上资源均来源于官网，putty和winscp都是便捷式软件，无需安装

一、安装准备

1. 创建虚拟机

1) 选择典型安装

2）安装来源暂时不指定

3）操作系统选择Linux

4）设置虚拟机名称和位置

注意：位置可以根据自己电脑的使用情况，选择空闲更多的磁盘

5）磁盘容量指定

6）完成新建

7）虚拟机设置

注意：配置内存为2G，处理器2个，可根据电脑配置适当增加

2. 安装CentOS

1）设置CentOS映像文件

ISO映像选择下载的CentOS-Stream-9-xxxxxxx.iso

2）启动虚拟机

3）开始安装

选择Install CentOS Stream 9进行安装

4）语言选择English

5）安装前的配置

① 安装目的地

默认配置即可

② 软件选择

选择最小安装

③ 时区

区域选择Asia， 城市选择shanghai

④ 网络设置

确保网卡已经打开

设置主机名，也可以后续设置

⑤ 配置root用户密码

注意勾选Allow root SSH login with password，作为练习，密码可以设置简单点，比如123456

6）等待安装完成后重启系统。

7）配置虚拟机SSH远程登录

① 启动hadoop1

进入登录界面输入用户名root和密码，注意：密码输入时光标不会跳动

②配置虚拟机SSH远程登录

第一步，检查SSH服务是否安装和启动

在虚拟机中，分别执行rpm -qa | grep ssh和ps -ef | grep sshd命令，查看当前虚拟机是否安装了SSH服务，以及SSH服务是否启动。

• rpm（英文全拼：redhat package manager） 原本是 Red Hat Linux 发行版专门用来管理 Linux 各项套件的程序，由于它遵循 GPL 规则且功能强大方便，因而广受欢迎。逐渐受到其他发行版的采用。RPM 套件管理方式的出现，让 Linux 易于安装，升级，间接提升了 Linux 的适用度。

• ps （英文全拼：process status）命令用于显示当前进程的状态，类似于 windows 的任务管理器。

• grep (global regular expression) 命令用于查找文件里符合条件的字符串或正则表达式。该命令用于查找内容包含指定的范本样式的文件，如果发现某文件的内容符合所指定的范本样式，预设 grep 指令会把含有范本样式的那一列显示出来。若不指定任何文件名称，或是所给予的文件名为 -，则 grep 指令会从标准输入设备读取数据。

如果没有安装，可以使用以下命令进行安装

yum install  openssh-server openssh-clients

第二步，修改SSH服务配置文件

默认情况下，CentOS Stream 9不允许用户root进行远程登录，在虚拟机Hadoop2中执行vi /etc/ssh/sshd_config命令编辑配置文件sshd_config。

PermitRootLogin yes

对于小白，这里介绍下vi命令的简单使用方式：使用vi命令打开文件后，输入字母i进入插入模式 => 修改相应的文件内容 => 按Esc键进入命令行模式 => 输入:进入底行模式 => 输入x或者wq保存退出。

如果文件修改后不想保存，进行底行模式后输入q!进行不保存退出。

第三步， 重启SSH服务

systemctl restart sshd

3. 克隆主机

1）关闭hadoop1

使用命令shutdown -h now关闭hadoop1

或者

![外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传](https://img-home.csdnimg.cn/images/20230724024159.png?origin_url=images%2F

2）克隆虚拟机

克隆虚拟机hadoop2、hadoop3，以克隆hadoop2为例

->

• 完整克隆的虚拟机是通过复制原虚拟机创建完全独立的新虚拟机，不和原虚拟机共享任何资源，可以脱离原虚拟机独立使用。

• 链接克隆的虚拟机需要和原虚拟机共享同一个虚拟磁盘文件，不能脱离原虚拟机独立运行。

4. 网络设置

网络整体规划如下：

虚拟机名	主机名	IP
hadoop1	hadoop1	192.168.121.160
hadoop2	hadoop2	192.168.121.161
hadoop3	hadoop3	192.168.121.162

1）配置VMware Workstation网络

在VMware Workstation主界面，依次单击“编辑”→“虚拟网络编辑器…”选项，配置VMware Workstation网络。

2）配置静态IP

以hadoop1主机为例，类似配置hadoop2、 hadoop3

编辑配置文件

vi /etc/NetworkManager/system-connections/ens33.nmconnection

method=manual
address1=192.168.121.160/24,192.168.121.2
dns=114.114.114.114

修改uuid（只需要修改hadoop2、 hadoop3主机）

uuid的作用是使分布式系统中的所有元素都有唯一的标识码。

sed -i '/uuid=/c\uuid='`uuidgen`'' /etc/NetworkManager/system-connections/ens33.nmconnection

重启ens33网卡和重新加载网络配置文件

nmcli c reload
nmcli c up ens33

查看网络信息

ip a

检测网络

ping www.baidu.com

输入ctrl+c退出检测

3）主机名

配置hadoop2主机名

hostnamectl set-hostname hadoop2

配置hadoop3主机名

hostnamectl set-hostname hadoop3

4）配置虚拟机SSH远程登录

① 配置putty

② 配置winscp

5）修改映射文件

在虚拟机hadoop1主机执行vi /etc/hosts命令编辑映射文件hosts，在配置文件中添加如下内容。

192.168.121.160 hadoop1
192.168.121.161 hadoop2
192.168.121.162 hadoop3

在虚拟机hadoop1主机执行如下命令，拷贝配置到hadoop2, hadoop3

scp /etc/hosts root@hadoop2:/etc/hosts
scp /etc/hosts root@hadoop3:/etc/hosts

6) 关闭防火墙

关闭虚拟机Hadoop1、Hadoop2和Hadoop3的防火墙，分别在3台虚拟机中运行如下命令关闭防火墙并禁止防火墙开启启动。

• 关闭防火墙systemctl stop firewalld

• 禁止防火墙开机启动systemctl disable firewalld

5. 免密登录

在集群环境中，主节点需要频繁的访问从节点，以获取从节点的运行状态，主节点每次访问从节点时都需要通过输入密码的方式进行验证，确定密码输入正确后才建立连接，这会对集群运行的连续性造成不良影响，为主节点配置SSH免密登录功能，可以有效避免访问从节点时频繁输入密码。接下来，虚拟机hadoop1作为集群环境的主节点实现SSH免密登录。

SSH免密登录原理（原理：非对称加密算法：公钥加密（给别人）、私钥解密给自己）

1）生成密钥

在虚拟机hadoop1中执行ssh-keygen -t rsa命令，生成密钥。

查看秘钥文件

在虚拟机hadoop1中执行ll /root/.ssh命令查看密钥文件。

2）复制公钥文件

将虚拟机hadoop1生成的公钥文件复制到集群中相关联的所有虚拟机，实现通过虚拟机hadoop1可以免密登录虚拟机hadoop1、hdp3-2和hdp3-3。

ssh-copy-id hadoop1

ssh-copy-id hadoop2

ssh-copy-id hadoop3

3）测试免密登录

ssh hadoop1
ssh hadoop2
ssh hadoop3

6. 安装JDK

约定：软件安装包存放于/software，软件安装至/opt

1）创建目录

在虚拟机hadoop1中执行mkdir /software

2）上传jdk

利用winscp将jdk-8u261-linux-x64.tar.gz上传至hadoop1的/software目录

3）解压jdk

cd /software
ll
tar -xvf jdk-8u261-linux-x64.tar.gz -C /opt

4）配置JDK系统环境变量

在虚拟机hadoop1执行vi /etc/profile命令编辑环境变量文件profile，在该文件的底部添加配置JDK系统环境变量的内容。

export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_261
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

记得执行source /etc/profile重新加载系统环境变量

5）验证jdk

java -version

6）同步文件

分发JDK安装目录和系统环境变量文件至hadoop2、hadoop3

scp -r  /opt/jdk* root@hadoop2:/opt
scp  /etc/profile root@hadoop2:/etcscp -r  /opt/jdk* root@hadoop3:/opt
scp  /etc/profile root@hadoop3:/etc

二、完全分布式部署

基于完全分布式模式部署Hadoop，需要将Hadoop中HDFS和YARN的相关服务运行在不同的计算机中，我们使用已经部署好的3台虚拟机Hadoop1、Hadoop2和Hadoop3。为了避免在使用过程中造成混淆，先规划HDFS和YARN的相关服务所运行的虚拟机。

虚拟机名	主机名	IP	角色	服务
hadoop1	hadoop1	192.168.121.160	master	NameNode、ResourceManager
hadoop2	hadoop2	192.168.121.161	workers	SecondaryNameNode、DataNode、NodeManager
hadoop3	hadoop3	192.168.121.162	workers	DataNode、NodeManager

1. 安装Hadoop

1）解压

以解压方式安装Hadoop，将Hadoop安装到虚拟机Hadoop1的/opt目录。

tar -xvf /software/hadoop-3.3.6.tar.gz   -C /opt

2）配置环境变量

在Hadoop1执行vi /etc/profile命令配置系统环境变量，在该文件的底部添加如下内容。

export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-3.3.6
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

3）验证

在虚拟机Hadoop1的任意目录执行hadoop version命令查看当前虚拟机中Hadoop的版本号。

2. 修改配置文件

配置文件	功能描述
hadoop-env.sh	配置Hadoop运行时的环境，确保HDFS能够正常运行NameNode、SecondaryNameNode和DataNode服务
yarn-env.sh	配置YARN运行时的环境，确保YARN能够正常运行ResourceManager和NodeManager服务
core-site.sh	Hadoop核心配置文件
hdfs-site.xml	HDFS核心配置文件
mapred-site.xml	MapReduce核心配置文件
yarn-site.xml	YARN核心配置文件
workers	控制从节点所运行的服务器

1）配置Hadoop运行时环境

在Hadoop安装目录/etc/hadoop/目录，执行vi hadoop-env.sh命令，在hadoop-env.sh文件的底部添加如下内容。

export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_261
export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
export YARN_NODEMANAGER_USER=root

• 指定Hadoop使用的JDK

• 指定管理NameNode、DataNode等服务的用户为root

2）配置hadoop

在Hadoop安装目录/etc/hadoop/目录，执行vi core-site.xml命令，在core-site.xml文件中添加如下内容。

<property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://hadoop1:9000</value>
</property>
<property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/opt/data/hadoop-3.3.6</value>
</property>
<property><name>hadoop.http.staticuser.user</name><value>root</value>
</property>
<property><name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name><value>*</value>
</property>
<property><name>hadoop.proxyuser.root.groups</name><value>*</value>
</property>
<property><name>fs.trash.interval</name><value>1440</value>
</property>

注意：

• 上面的配置项要配置到<configuration>标签中，后面的配置项类似

配置项：

• fs.defaultFS：指定HDFS的通信地址
• hadoop.tmp.dir：指定Hadoop临时数据的存储目录
• hadoop.http.staticuser.user：指定通过Web UI访问HDFS的用户root
• hadoop.proxyuser.root.hosts：允许任何服务器的root用户可以向Hadoop提交任务
• hadoop.proxyuser.root.groups：允许任何用户组的root用户可以向Hadoop提交任务
• fs.trash.interval：指定HDFS中被删除文件的存活时长为1440秒

更多参数请参考官网：https://hadoop.apache.org/docs/r3.3.6/hadoop-project-dist/hadoop-common/core-default.xml

3）配置HDFS

在Hadoop安装目录/etc/hadoop/目录，执行vi hdfs-site.xml命令，在hdfs-site.xml文件中添加如下内容。

<property><name>dfs.replication</name><value>2</value>
</property>
<property><name>dfs.namenode.secondary.http-address</name><value>hadoop2:9868</value>
</property>

配置项：

• dfs.replication：指定数据副本个数

• dfs.namenode.secondary.http-address：指定SecondaryNameNode服务的通信地址

更多参数请参考官网：https://hadoop.apache.org/docs/r3.3.6/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/hdfs-default.xml

4）配置MapReduce

在Hadoop安装目录/etc/hadoop/目录，执行vi mapred-site.xml命令，在mapred-site.xml文件中添加如下内容。

<property><name>mapreduce.framework.name</name><value>yarn</value>
</property>
<property><name>mapreduce.job.ubertask.enable</name><value>true</value>
</property>
<property><name>mapreduce.jobhistory.address</name><value>hadoop1:10020</value>
</property>
<property><name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name><value>hadoop1:19888</value>
</property>
<property><name>yarn.app.mapreduce.am.env</name><value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
</property>
<property><name>mapreduce.map.env</name><value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
</property>
<property><name>mapreduce.reduce.env</name><value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
</property>

配置项：

• mapreduce.framework.name：MapReduce的执行模式，默认是本地模式，另外可以设置成classic(采用MapReduce1.0模式运行) 或 yarn（基于YARN框架运行）.
• mapreduce.job.ubertask.enable：是否允许开启uber模式，当开启后，小作业会在一个JVM上顺序运行，而不需要额外申请资源
• mapreduce.jobhistory.address：指定MapReduce历史服务的通信地址
• mapreduce.jobhistory.webapp.address：指定通过Web UI访问MapReduce历史服务的地址
• yarn.app.mapreduce.am.env：指定MapReduce任务的运行环境
• mapreduce.map.env：指定MapReduce任务中Map阶段的运行环境
• mapreduce.reduce.env：指定MapReduce任务中Reduce阶段的运行环境

更多参数请参考官网：https://hadoop.apache.org/docs/r3.3.6/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/mapred-default.xml

5）配置YARN

在Hadoop安装目录/etc/hadoop/目录，执行vi yarn-site.xml命令，在yarn-site.xml文件中添加如下内容。

<property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>hadoop1</value>
</property>
<property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property><name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name><value>false</value>
</property>
<property><name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name><value>false</value>
</property>
<property><name>yarn.log-aggregation-enable</name><value>true</value>
</property>
<property><name>yarn.log.server.url</name><value>http://hadoop1:19888/jobhistory/logs</value>
</property>
<property><name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name><value>604800</value>
</property>

配置项：

• yarn.resourcemanager.hostname：指定ResourceManager服务运行的主机
• yarn.nodemanager.aux-services：指定NodeManager运行的附属服务
• yarn.nodemanager.pmem-check-enabled：指定是否启动检测每个任务使用的物理内存
• yarn.nodemanager.vmem-check-enabled：指定是否启动检测每个任务使用的虚拟内存
• yarn.log-aggregation-enable：指定是否开启日志聚合功能
• yarn.log.server.url：指定日志聚合的服务器
• yarn.log-aggregation.retain-seconds：指定日志聚合后日志保存的时间

更多参数请参考官网：https://hadoop.apache.org/docs/r3.3.6/hadoop-yarn/hadoop-yarn-common/yarn-default.xml

6）配置workers

在虚拟机Hadoop1的/opt/hadoop-3.3.6/etc/hadoop/目录，执行vi workers命令，将workers文件默认的内容修改为如下内容。

hadoop2
hadoop3

3. 同步文件

使用scp命令将虚拟机Hadoop1的Hadoop安装目录分发至虚拟机Hadoop2和Hadoop3中存放安装程序的目录。

scp -r /opt/hadoop-3.3.6 root@hadoop2:/opt
scp -r /opt/hadoop-3.3.6 root@hadoop3:/optscp /etc/profile root@hadoop2:/etc
scp /etc/profile root@hadoop3:/etc

4. 格式化

• 在基于伪分布式模式部署的Hadoop安装目录/opt/pdch/hadoop-3.3.6中，关闭基于伪分布式模式部署的Hadoop

• 在虚拟机Hadoop1执行hdfs namenode -format命令，对基于完全分布式模式部署的Hadoop进行格式化HDFS文件系统的操作。

注意：格式化HDFS文件系统的操作只在初次启动Hadoop集群之前进行。

5. 启动

在虚拟机Hadoop1中执行命令启动Hadoop

start-dfs.sh
start-yarn.sh

6. 检测

1）jps查看进程

HDFS和YARN的相关服务运行在JVM进程中，可以执行jps命令查看当前虚拟机中运行的JVM进程。

2）Web UI

① 在本地计算机的浏览器输入http://192.168.121.160:9870查看HDFS的运行状态。

② 在本地计算机的浏览器输入http://192.168.121.160:8088查看YARN的运行状态。

如果希望在本地计算机上使用 http://hadoop1:9870和http://hadoop1:8088查看Hadoop运行状态, 需要配置本机的hosts文件

C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts, 添加如下内容即可

192.168.121.160 hadoop1
192.168.121.161 hadoop2
192.168.121.162 hadoop3

7. Hadoop启动服务总结

下面就Hadoop的服务启动进行简单的总结:

1）整体启动和关闭

start-all.sh
stop-all.sh

2）各个服务组件逐一启动/停止

（1）分别启动/停止HDFS组件

hadoop-daemon.sh start namenode
hadoop-daemon.sh start datanode
hadoop-daemon.sh start secondarynamenode
hadoop-daemon.sh stop namenode
hadoop-daemon.sh stop datanode
hadoop-daemon.sh stop secondarynamenode

（2）分别启动/停止YARN组件

yarn-daemon.sh start resourcemanager
yarn-daemon.sh start nodemanager
yarn-daemon.sh stop resourcemanager
yarn-daemon.sh stop nodemanager

3） 各个模块分开启动/停止

（1）整体启动/停止HDFS

start-dfs.sh
stop-dfs.sh

（2）整体启动/停止YARN

 start-yarn.sh stop-yarn.sh

8. 常见错误及解决办法

1）出现command not found错误

• 检查/etc/profile文件中是否配置了正确的PATH

• 如果/etc/profile设置正确，是否没有执行source /etc/profile 使环境变量生效

2）所有命令都不能运行

如果你发现不止安装的程序命令，就连原系统的内置命令都使用不了（比如ls、vi、cat等），很明显，你在修改/etc/profile时，将PATH路径设置错了。最常见的是错误就是在设置PATH时，PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin，把$PATH:漏掉了，这就相当于现在的PATH路径只有两个值$HADOOP_HOME/bin和$HADOOP_HOME/sbin。

解决办法：

1）恢复默认的PATH路径：

export PATH=/root/.local/bin:/root/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin

2）使用vi命令修改/etc/profile文件，检查设置PATH的地方是否漏掉了$PATH:

3）不小心多次格式化

多次格式化导致DataNode 与 NameNode namespaceID不一致，导致启动HDFS失败，这里告诉最直接暴力的解决办法：

首先清空$hadoop.tmp.dir这个目录，以本文为例：

stop-all.sh
#本教程配置的hadoop.tmp.dir目录为/home/xiaobai/opt/hadoop/tmp
rm -fr /opt/data/hadoop-3.3.6

然后重新格式化HDFS即可

4）NameNode启动不成功

• NameNode没有格式化

• 环境变量配置错误

• Ip和hostname绑定失败，需要通过ip a查看ip地址，重新配置/etc/hosts文件，设置正确的ip和hostname

• hostname含有特殊符号如.(符号点)，会被误解析

5）万能大法

一切的错误，最好的解决办法是查看日志

Hadoop的默认日志文件目录在$HADOOP_HOME/logs

三、案例——词频统计

WordCount示例是大数据计算里的”Hello World”, 它的功能是对输入文件的单词进行统计，输出每个单词的出现次数。

1. 准备数据

1）创建文本数据

在hadoop1上使用 vi /opt/data/word.txt命令编辑如下内容：

hello world
hello hadoop
hello hdfs
hello yarn

2）创建目录

在HDFS创建/wordcount/input目录，用于存放文件word.txt。

hdfs dfs -mkdir -p /wordcount/input

3）在虚拟机Hadoop1执行如下命令将文件word.txt上传到HDFS的/wordcount/input目录。

hdfs dfs -put /opt/data/word.txt /wordcount/input

4）查看文件是否上传成功

通过HDFS的Web UI查看文件word.txt是否上传成功。

2. 运行MapReduce程序

1）查看示例程序

进入虚拟机Hadoop1的/opt/hadoop-3.3.6/share/hadoop/mapreduce 目录，在该目录下执行“ll”命令，查看Hadoop提供的MapReduce程序。

2）执行程序

在MapReduce程序所在的目录执行下列命令，统计word.txt中每个单词出现的次数。

hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-3.3.6.jar  wordcount /wordcount/input /wordcount/output

• hadoop jar：用于指定运行的MapReduce程序；也可以使用yarn jar运行
• wordcount：表示程序名称；
• wordcount/input：表示文件word.txt所在目录；
• wordcount/output：表示统计结果输出的目录

3）MapReduce程序部分运行效果。

3. 查看程序运行状态

MapReduce程序运行过程中，使用浏览器访问YARN的Web UI查看MapReduce程序的运行状态。

在HDFS的Web UI查看统计结果。

附、网盘资源

链接：https://pan.baidu.com/s/1MSUdwbPArIAglQTDRhOjrg?pwd=jiau
提取码：jiau