【分布式】Hadoop完全分布式的搭建（零基础）

Hadoop完全分布式的搭建

环境准备：

（1）VMware Workstation Pro17（其他也可）

（2）Centos7

（3）FinalShell

（一）模型机配置

0****）安装模板虚拟机，IP地址192.168.10.100、主机名称node1、内存4G、硬盘****40G

网络环境及基础环境准备：

1）修改VMware的网络虚拟器：将子网ip设置在统一的字段，我统一设置为10

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点击确定

（2）修改电脑的VMent8：也统一在10这个字段

在搜索栏搜索查看网络连接

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找到VMnet8

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右击，选择属性

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单击Internet协议版本4（TCP/IPv4）

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修改相应的IP地址，默认网关，和刚才虚拟机中的保持统一字段，在本文中统一为10.

添加DNS服务器如图所示

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修改Centos 里的ip，将动态地址改为静态

进入到centos7，用root用户登录，修改ifcfg-ens33文件，将其中BOOTPROTO的参数从动态改为静态，并添加对应的IP，依然与刚才前两步保持统一字段

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vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33

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ping一下百度表示网络可用，若失败则需检查相应的问题。网络要通才可进行后续操作。

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修改主机名称为Master01

vim /etc/hostname

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将文件内容改成Master01

将接下来预计要进行连接的虚拟机ip都入加入到hosts文件，根据自己需要搭建的集群数量决定，本文的Master01用于伪分布式搭建，node1，node2及node3用于完全分布式的搭建，要记录对应的ip地址，以便进行后续操作。

vim /etc/hosts

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（4）连接finallshell

打开准备好的远程连接软件，我们后续将都在此进行操作，因为可直接粘贴复制和传送文件（用xshell也可），此处可用root登录也可用普通用户，后续因为yarn的使用，需要用普通用户连接。根据自己的主机ip和密码连接。

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连接成功

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（5）更换阿里云镜像：执行以下命令
a.备份官方的原yum源的配置

mv /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo.backup

b.下载Centos-7.repo文件

wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo

c.脚本配置本地源

找个目录，创建脚本文件：

本人以/root/目录为例

vi /root/auto_aliyun.sh

编写如下内容：

#!/bin/bash# 备份官方的原yum源的配置mv /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo.backup# 下载Centos-7.repo文件,或者curl -o /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo，取决于你是否有wget的命令wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo# 清除yum缓存yum clean all# 缓存本地yum源yum makecache

按ESC。输入:wq保存，完成镜像阿里云源的脚本文件的编写

d.赋予脚本可执行的权限

chmod +x /root/auto_aliyun.sh

e.执行脚本文件，即可

/root/auto_aliyun.sh

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f.安装epel-release

yum install -y epel-release

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（6）关闭防火墙

systemctl stop firewalldsystemctl disable firewalld.service

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（7）将hduser用户（你自己的普通用户）赋予root权限

创建hduser用户，并修改hduser用户的密码

useradd hduser（创建的用户名）passwd 123456（创建的用户密码）

配置hduser用户具有root权限，方便后期加sudo执行root权限的命令

vim /etc/sudoers

找到图中位置添加：

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保存并退出

在/opt目录下创建module、software文件夹

mkdir /opt/modulemkdir /opt/software

修改module、software文件夹的所有者和所属组均为hduser用户

chown hduser:hduser /opt/modulechown hduser:hduser /opt/software

查看module、software文件夹的所有者和所属组

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测试hduser已拥有root权限

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(8)卸载环境自带jdk

查询jdk

jdk rpm -qa | grep -i java

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卸载jdk

rpm -qa | grep -i java | xargs -n1 rpm -e --nodeps

注意：如果你的虚拟机是最小化安装不需要执行这一步。

• rpm -qa：查询所安装的所有rpm软件包
• grep -i：忽略大小写
• xargs -n1：表示每次只传递一个参数
• rpm -e –nodeps：强制卸载软件

查询

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重启虚拟机

[root@Master01?~]# reboot

模型机配置完成

（二）完全分布式搭建

（1）三台虚拟机node1,node2,node3的准备

克隆三台虚拟node1,node2,node3（名称要与前文hosts中一致，注意是完全克隆）

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分别修改三台机器的ip和主机名并重启，检查是否修改完成，并检查网络是否可用

Node1

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Node2

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Node3

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将三台主机均按前面方法连接finalshell

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（2）给node1安装jdk

将下好的jdk和hadoop利用finallshell传到node1中，在finallshell的文件中找到之前建立的software文件夹，直接拖入。

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进入到software文件夹，查看tar包已经存在。

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解压缩：

tar -zxvf jdk-8u202-linux-x64.tar.gz -C /opt/module/

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进入到module目录，已经存在jdk。

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（3）配置JAVA_HOME

在/etc/profile.d/中创建my_env.sh，填写以下内容：

vim /etc/profile.d/my_env.sh

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保存后运行，java配置成功。

source /etc/profile

执行java语句出现以下内容

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（4）安装hadoop:
解压hadoop至/etc/module

tar -zxvf hadoop-3.2.4.tar.gz -C /opt/module/

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进入到hadoop中配置环境变量

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在之前创建的my_env.sh中添加以下内容

vim /etc/profile.d/my_env.sh

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source /etc/profile?

运行

命令行输入hadoop，出现以下内容配置完成

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（5）将node1中的jdk和hadoop复制到node2和node3上

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集群分配脚本的编写：

创建一个脚本xsync，并将其配置在环境变量中,内容如下

注意是在hduser用户的bin目录下：

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建立一个xsync文件，输入以下内容保存

#!/bin/bash#1. 判断参数个数
if?[?$#?-lt?1?]
then
????echo?Not?Enough?Arguement!
????exit;
fi#2. 遍历集群所有机器
for?host?in?node1?node2?node3
do
????echo?====================??$host??====================
????#3. 遍历所有目录，挨个发送????for?file?in?$@
????do
????????#4. 判断文件是否存在
????????if?[?-e?$file?]
????????????then
????????????????#5. 获取父目录
????????????????pdir=$(cd?-P?$(dirname?$file);?pwd)????????????????#6. 获取当前文件的名称
????????????????fname=$(basename?$file)
????????????????ssh?$host?"mkdir -p $pdir"
????????????????rsync?-av?$pdir/$fname?$host:$pdir
????????????else
????????????????echo?$file?does?not?exists!
????????fi
????done
done

注意以下内容修改成自己对应的主机名字

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进入到相应的目录，找到相应的bin目录，查询刚才建立的xsync文件，注意是hduser下的bin目录。

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vim xsync

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赋予xsync相应权限

chomd 777 xsync

发现文件变绿

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利用xsync脚本将环境变量分发到node2和node3中

sudo ./bin/xsync /etc/profile.d/my_env.sh

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让环境变量生效

[hduser@node2?bin]$ source /etc/profile[hduser@node2?opt]$ source /etc/profile

1. ssh免密登录设置

   cd .ssh/

   cat known_hosts

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[hduser@node1?.ssh]$ssh-keygen -t rsa?

然后敲（三个回车），就会生成两个文件 id_rsa（私钥）、id_rsa.pub（公钥）

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将公钥拷贝到要免密登录的目标机器上

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ssh node2后免密登录成功

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第三台机器同理

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（三）配置集群

（1）核心配置文件

cd $HADOOP_HOME/etc/hadoopvim core-site.xml

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core-site.xml文件内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?><configuration><!-- 指定 NameNode 的地址 --><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://node1:8020</value></property><!-- 指定 hadoop 数据的存储目录 --><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/opt/module/hadoop-3.2.4/data</value></property><!-- 配置 HDFS 网页登录使用的静态用户为 atguigu --><property><name>hadoop.http.staticuser.user</name><value>hduser</value></property></configuration>

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（2）HDFS 配置文件

配置 hdfs-site.xml

vim hdfs-site.xml

文件内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?><configuration><!-- nn web 端访问地址--><property><name>dfs.namenode.http-address</name><value>node1:9870</value></property><!-- 2nn web 端访问地址--><property><name>dfs.namenode.secondary.http-address</name><value>node3:9868</value></property></configuration>

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（3）YARN 配置文件

配置 yarn-site.xml

vim yarn-site.xml

文件内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?><configuration><!-- 指定 MR 走 shuffle --><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property><!-- 指定 ResourceManager 的地址--><property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>node2</value></property><!-- 环境变量的继承 --><property><name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name><value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value></property></configuration>

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（4）MapReduce 配置文件

配置 mapred-site.xml

vim mapred-site.xml

文件内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?><configuration><!-- 指定 MapReduce 程序运行在 Yarn 上 --><property><name>mapreduce.framework.name</name><value>yarn</value></property></configuration>

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****5）****在集群上分发配置好的 Hadoop 配置文件

xsync /opt/module/hadoop- 3.2.4/etc/hadoop/

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6）去 node2和 node3上查看文件分发情况

cat /opt/module/hadoop-3.2.4/etc/hadoop/core-site.xml

编辑workers文件

vim?/opt/module/hadoop-3.2.4/etc/hadoop/workers

在该文件中增加如下内容：

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注意：该文件中添加的内容结尾不允许有空格，文件中不允许有空行。

同步所有节点配置文件

xsync /opt/module/hadoop-3.2.4/etc

启动集群

（1）如果集群是第一次启动，需要在node1节点格式化NameNode（注意：格式化NameNode，会产生新的集群id，导致NameNode和DataNode的集群id不一致，集群找不到已往数据。如果集群在运行过程中报错，需要重新格式化NameNode的话，一定要先停止namenode和datanode进程，并且要删除所有机器的data和logs目录，然后再进行格式化。）

[hduser@node1?hadoop-3.2.4]$ hdfs namenode -format

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（2）启动HDFS

[hduser@node1?hadoop-3.2.4]$ sbin/start-dfs.sh

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（3）****在配置了ResourceManager的节点（node2）****启动YARN

[hduser@node1?hadoop-3.2.4]$ sbin/start-yarn.sh

Web端查看HDFS的NameNode

浏览器中输入：http://node1:9870

（4）查看HDFS上存储的数据信息

Web端查看YARN的ResourceManager

浏览器中输入：http://node2:8088

（b）查看YARN上运行的Job信息

验证HDFS是否成功启动，可以使用jps命令查看Java进程，确认NameNode和DataNode等进程是否运行。

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完全分布式搭建完成。