实战CentOS系统部署Hadoop集群服务

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Hadoop 是一个由 Apache 基金会所开发的分布式系统基础架构，Hadoop 实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称 HDFS。HDFS 有高容错性特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序；HDFS 放宽了（relax）POSIX 的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。

实战 CentOS 系统部署 Hadoop 集群服务
HDFS 架构图

一、Hadoop 框架简介

Hadoop 的框架最核心的设计就是：HDFS 和 MapReduce。HDFS 为海量的数据提供了存储，则 MapReduce 为海量的数据提供了计算。

HDFS(Hadoop Distribution File System)，称为 Hadoop 分布式文件系统，主要特点：

HDFS 最小以 64MB 的数据块存储文件，相比其他文件系统中的 4KB~32KB 分块大得多。
HDFS 在时延的基础上对吞吐量进行了优化，它能够高效处理了对大文件的读请求流，但不擅长对众多小文件的定位请求
HDFS 对普通的“一次写入，多次读取”的工作负载进行了优化。
每个存储节点运行着一个称为 DataNode 的进程，它管理着相应主机上的所有数据块。这些存储节点都由一个称为 NameNode 的主进程来协调，该进程运行于一台独立进程上。
与磁盘阵列中设置物理冗余来处理磁盘故障或类似策略不同，HDFS 使用副本来处理故障，每个由文件组成的数据块存储在集群众的多个节点，HDFS 的 NameNode 不断监视各个 DataNode 发来的报告。

1、MapReduce 工作原理

客户端，提交 MapReduce 作业；jobtracker，协调作业的运行，jobtracker 是一个 java 应用程序，它的主类是 JobTracker；tasktracker。运行作业划分后的任务，tasktracker 是一个 java 应用程序，TaskTracker 是主类。

2、Hadoop 优点

Hadoop 是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在 Hadoop 上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：

高可靠性：Hadoop 按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。

高扩展性：Hadoop 是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。

高效性：Hadoop 能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。

高容错性：Hadoop 能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。

低成本：与一体机、商用数据仓库以及 QlikView、Yonghong Z-Suite 等数据集市相比，hadoop 是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。

Hadoop 带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。

Hadoop 官网：http://hadoop.apache.org/

二、先决条件

保持 Hadoop 集群每个节点配置环境一致，安装 java，配置 ssh。

实验环境：

Platform：xen vm

OS: CentOS 6.8

Software: hadoop-2.7.3-src.tar.gz, jdk-8u101-linux-x64.rpm

Hostname	IP Address	OS version	Hadoop role	Node role
linux-node1	192.168.0.89	CentOS 6.8	Master	namenode
linux-node2	192.168.0.90	CentOS 6.8	Slave	datenode
linux-node3	192.168.0.91	CentOS 6.8	Slave	datenode
linux-node4	192.168.0.92	CentOS 6.8	Slave	datenode

# 把需要的软件包下载下来上传到集群的各个节点上

三、集群的构架和安装

1、Hosts 文件设置

#Hadoop 集群中的每个节点的 hosts 文件都需要修改

[root@linux-node1 ~]# cat /etc/hosts
127.0.0.1   localhost localhost.localdomain linux-node1
192.168.0.89 linux-node1
192.168.0.90 linux-node2
192.168.0.91 linux-node3
192.168.0.92 linux-node4

2、安装 java

# 提前把下载好的 JDK（rpm 包）上传到服务器上，然后安装

rpm -ivh jdk-8u101-linux-x64.rpm
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_101/
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
# java -version
java version "1.8.0_101"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_101-b13)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.101-b13, mixed mode)

3、安装 hadoop

# 创建 hadoop 用户，设置使用 sudo

[root@linux-node1 ~]# useradd hadoop && echo hadoop | passwd --stdin hadoop
[root@linux-node1 ~]# echo "hadoopALL=(ALL) NOPASSWD:ALL" >> /etc/sudoers
[root@linux-node1 ~]# su - hadoop
[hadoop@linux-node1 ~]$ cd /usr/local/src/
[hadoop@linux-node1src]$wget http://apache.fayea.com/hadoop/common/hadoop-2.7.3/hadoop-2.7.3.tar.gz
[hadoop@linux-node1 src]$ sudo tar zxvf hadoop-2.7.3.tar.gz -C /home/hadoop/ && cd /home/hadoop
[hadoop@linux-node1 home/hadoop]$ sudo mv hadoop-2.7.3/ hadoop
[hadoop@linux-node1 home/hadoop]$ sudo chown -R hadoop:hadoop hadoop/

# 将 hadoop 的二进制目录添加到 PATH 变量，并设置 HADOOP_HOME 环境变量

[hadoop@linux-node1 home/hadoop]$ export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop/
[hadoop@linux-node1 home/hadoop]$ export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH

4、创建 hadoop 相关目录

[hadoop@linux-node1 ~]$ mkdir -p /home/hadoop/dfs/{name,data}
[hadoop@linux-node1 ~]$ mkdir -p /home/hadoop/tmp

# 节点存储数据备份目录

sudo mkdir -p /data/hdfs/{name,data}
sudo chown -R hadoop:hadoop /data/

# 上述操作需在 hadoop 集群的每个节点都操作

5、SSH 配置

# 设置集群主节点免密码登陆其他节点

[hadoop@linux-node1 ~]$ ssh-keygen -t rsa
[hadoop@linux-node1 ~]$ ssh-copy-id linux-node1@192.168.0.90
[hadoop@linux-node1 ~]$ ssh-copy-id linux-node2@192.168.0.91
[hadoop@linux-node1 ~]$ ssh-copy-id linux-node3@192.168.0.92

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# 测试 ssh 登录
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6、修改 hadoop 的配置文件

文件位置：/home/hadoop/hadoop/etc/hadoop，文件名称：hadoop-env.sh、yarn-evn.sh、slaves、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml

（1）配置 hadoop-env.sh 文件

# 在 hadoop 安装路径下，进入 hadoop/etc/hadoop/ 目录并编辑 hadoop-env.sh，修改 JAVA_HOME 为 JAVA 的安装路径

[hadoop@linux-node1 home/hadoop]$ cd hadoop/etc/hadoop/
[hadoop@linux-node1 hadoop]$ egrep JAVA_HOME hadoop-env.sh
# The only required environment variable is JAVA_HOME.  All others are
# set JAVA_HOME in this file, so that it is correctly defined on
#export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_101/

（2）配置 yarn.sh 文件

指定 yran 框架的 java 运行环境，该文件是 yarn 框架运行环境的配置文件，需要修改 JAVA_HOME 的位置。

[hadoop@linux-node1 hadoop]$ grep JAVA_HOME yarn-env.sh
# export JAVA_HOME=/home/y/libexec/jdk1.6.0/
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_101/

（3）配置 slaves 文件

指定 DataNode 数据存储服务器，将所有的 DataNode 的机器的主机名写入到此文件中，如下：

[hadoop@linux-node1 hadoop]$ cat slaves
linux-node2
linux-node3
linux-node4

Hadoop 3 种运行模式

本地独立模式：Hadoop 的所有组件，如 NameNode，DataNode，Jobtracker，Tasktracker 都运行在一个 java 进程中。

伪分布式模式：Hadoop 的各个组件都拥有一个单独的 Java 虚拟机，它们之间通过网络套接字通信��

完全分布式模式：Hadoop 分布在多台主机上，不同的组件根据工作性质的不同安装在不通的 Guest 上。

# 配置完全分布式模式

（4）修改 core-site.xml 文件，添加红色区域的代码，注意蓝色标注的内容

<configuration>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://linux-node1:9000</value>
</property>
<property>
<name>io.file.buffer.size</name>
<value>131072</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>file:/home/hadoop/tmp</value>
<description>Abase for other temporary directories.</description>
</property>
</configuration>

（5）修改 hdfs-site.xml 文件

<configuration>
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>linux-node1:9001</value>
<description># 通过 web 界面来查看 HDFS 状态 </description>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:/home/hadoop/dfs/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:/home/hadoop/dfs/data</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
<description># 每个 Block 有 2 个备份 </description>
</property>
<property>
<name>dfs.webhdfs.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
</configuration>

（6）修改 mapred-site.xml

这个是 mapreduce 任务的配置，由于 hadoop2.x 使用了 yarn 框架，所以要实现分布式部署，必须在 mapreduce.framework.name 属性下配置为 yarn。mapred.map.tasks 和 mapred.reduce.tasks 分别为 map 和 reduce 的任务数。

[hadoop@linux-node1 hadoop]$ cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>linux-node1:10020</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>linux-node1:19888</value>
</property>
</configuration>

（7）配置节点 yarn-site.xml

# 该文件为 yarn 架构的相关配置

<?xml version="1.0"?>
<!-- mapred-site.xml  -->
<configuration>
<property>
<name>mapred.child.java.opts</name>
<value>-Xmx400m</value>
<!--Not marked as final so jobs can include JVM debuggung options -->
</property>
</configuration>
<?xml version="1.0"?>
<!-- yarn-site.xml  -->
<configuration>
<!-- Site specific YARN configuration properties -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>
<value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address</name>
<value>linux-node1:8032</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
<value>linux-node1:8030</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
<value>linux-node1:8031</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
<value>linux-node1:8033</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
<value>linux-node1:8088</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
<value>8192</value>
</property>
</configuration>

7、复制 hadoop 到其他节点

scp -r /home/hadoop/hadoop/ 192.168.0.90:/home/hadoop/
scp -r /home/hadoop/hadoop/ 192.168.0.91:/home/hadoop/
scp -r /home/hadoop/hadoop/ 192.168.0.92:/home/hadoop/

8、在 linux-node1 使用 hadoop 用户初始化 NameNode

/home/hadoop/hadoop/bin/hdfs namenode –format

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#echo $?
#sudo yum –y install tree
# tree /home/hadoop/dfs

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9、启动 hadoop

/home/hadoop/hadoop/sbin/start-dfs.sh
/home/hadoop/hadoop/sbin/stop-dfs.sh

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#namenode 节点上面查看进程

ps aux | grep --color namenode

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#DataNode 上面查看进程

ps aux | grep --color datanode

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10、启动 yarn 分布式计算框架

[hadoop@linux-node1 .ssh]$ /home/hadoop/hadoop/sbin/start-yarn.sh starting yarn daemons

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#NameNode 节点上查看进程

ps aux | grep --color resourcemanager

#DataNode 节点上查看进程
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ps aux | grep --color nodemanager

注：start-dfs.sh 和 start-yarn.sh 这两个脚本可用 start-all.sh 代替

/home/hadoop/hadoop/sbin/stop-all.sh
/home/hadoop/hadoop/sbin/start-all.sh

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11、启动 jobhistory 服务，查看 mapreduce 状态

# 在 NameNode 节点上

[hadoop@linux-node1 ~]$ /home/hadoop/hadoop/sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
starting historyserver, logging to /home/hadoop/hadoop/logs/mapred-hadoop-historyserver-linux-node1.out

12、查看 HDFS 分布式文件系统状态

/home/hadoop/hadoop/bin/hdfs dfsadmin –report

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# 查看文件块组成，一个文件由那些块组成

/home/hadoop/hadoop/bin/hdfs fsck / -files -blocks

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13、web 页面查看 hadoop 集群状态

查看 HDFS 状态：http://192.168.0.89:50070/
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查看 Hadoop 集群状态：http://192.168.0.89:8088/

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