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本文将介绍如何在基于 Ubuntu 的系统上安装多节点 Hadoop 3.1.1 集群，作者将在 Ubuntu 18.04.1 上安装一个包含 HDFS 的三节点 Hadoop 集群。
首先，我们需要为集群创建三个虚拟机，创建一个具有 4 个 vCPU，4 GB 内存和 40 GB 硬盘空间的 Hadoop Master 服务器；为每个节点创建两个带有 4 个 vCPU，8 GB 内存和 40 GB 硬盘空间的 Hadoop 节点。
本文的三台服务器安装了 Ubuntu Server 18.04.1，安装了所有更新并重新启动，一定要确保使用静态 IP 地址和内部 DNS 解析配置每个服务器，或将每个服务器添加到 / etc / hosts 文件。
准备运行 Hadoop 服务器
首先，我们需要安装 Oracle Java 8，因为从 Ubuntu 18.04.1 开始，Java 8 不再可用。
# add-apt-repository ppa:webupd8team/java
# apt update
# apt install -y oracle-java8-set-default
接受许可条款，并下载 Hadoop 二进制文件
# wget http://apache.claz.org/hadoop/common/hadoop-3.1.1/hadoop-3.1.1.tar.gz
解压缩归档并将其移至 / usr / local /
# tar -xzvf hadoop-3.1.1.tar.gz
# mv hadoop-3.1.1 /usr/local/hadoop
更新默认环境变量以包含 JAVA_HOME 和 Hadoop 二进制目录。
首先，我们需要知道 Java 的安装位置，运行以下命令查找。
# update-alternatives –display java
java – manual mode
link best version is /usr/lib/jvm/java-8-oracle/jre/bin/java
link currently points to /usr/lib/jvm/java-8-oracle/jre/bin/java
link java is /usr/bin/java
slave java.1.gz is /usr/share/man/man1/java.1.gz
/usr/lib/jvm/java-8-oracle/jre/bin/java – priority 1081
slave java.1.gz: /usr/lib/jvm/java-8-oracle/man/man1/java.1.gz
如上所示，JAVA_HOME 应设置为 / usr / lib / jvm / java-8-oracle / jre。
打开 /etc/environment 并更新 PATH 行以包含 Hadoop 二进制目录。
PATH=”/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games:/usr/local/hadoop/bin:/usr/local/hadoop/sbin”
为 JAVA_HOME 变量和 YARN_RESOURCEMANAGER_OPTS 变量添加一行。
vim
YARN_RESOURCEMANAGER_OPTS=”–add-modules=ALL-SYSTEM”
确保该目录与上面的 update-alternatives 选项减去 bin/java 部分的输出相匹配。
接下来，我们将添加一个 hadoop 用户并为他们提供正确的权限。
# adduser hadoop
# usermod -aG hadoop hadoop
# chown hadoop:root -R /usr/local/hadoop
# chmod g+rwx -R /usr/local/hadoop
以 hadoop 用户身份登录并生成 SSH 密钥，只需要在 Hadoop Master 上完成此步骤。
# su – hadoop
# ssh-keygen -t rsa
接受 ssh-keygen 的所有默认值。
现在以 hadoop 用户身份登录并将 SSH 密钥复制到所有 Hadoop 节点。同样，只需要在 Hadoop Master 上完成此步骤。
# su – hadoop
$ ssh-copy-id hadoop@hadoop1.admintome.lab
$ ssh-copy-id hadoop@hadoop2.admintome.lab
$ ssh-copy-id hadoop@hadoop3.admintome.lab
配置 Hadoop 主服务器
打开 /usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml 文件并输入以下内容：
<configuration>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://hadoop1.admintome.lab:9000</value>
</property>
</configuration>
保存并退出。
接下来，打开 /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml 文件并添加以下内容：
<configuration>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>/usr/local/hadoop/data/nameNode</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>/usr/local/hadoop/data/dataNode</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
</configuration>
保存并退出。
打开 /usr/local/hadoop/etc/hadoop/workers 文件并添加以下两行（每个 Hadoop 节点一行）
hadoop2.admintome.lab
hadoop3.admintome.lab
保存并退出。
将配置文件从 Hadoop Master 复制到每个 Hadoop 节点。
# scp /usr/local/hadoop/etc/hadoop/* hadoop2.admintome.lab:/usr/local/hadoop/etc/hadoop/
# scp /usr/local/hadoop/etc/hadoop/* hadoop3.admintome.lab:/usr/local/hadoop/etc/hadoop/
格式化 HDFS 文件系统
$ source /etc/environmnet
$ hdfs namenode -format
现在可以启动 HDFS：
hadoop@hadoop1:~$ start-dfs.sh
Starting namenodes on [hadoop1.admintome.lab]
Starting datanodes
Starting secondary namenodes [hadoop1]
hadoop@hadoop1:~$
通过在所有 Hadoop 服务器上以 Hadoop 用户身份运行 jps 命令来验证所有内容是否正确启动。
在 Hadoop Master 上你应该可以看到如下结果：
hadoop@hadoop1:~$ jps
13634 Jps
13478 SecondaryNameNode
13174 NameNode
在每个 Hadoop 节点上，你应该可以看到：
hadoop@hadoop2:~$ jps
8672 Jps
8579 DataNode
HDFS Web UI
HDFS Web UI
现在，我们可以通过浏览到 Hadoop 主服务器端口 9870 来访问 HDFS Web UI。
http://hadoop1.admintome.lab:9870
可以看到如下 UI：
如上所示，我们的 HDFS 文件系统上有近 60 GB 的空闲空间。
开始运行 Yarn
现在 HDFS 正在运行，我们已准备好启动 Yarn 调度程序。
Hadoop 本身需要运行任务，因此我们需要 Yarn 以在 Hadoop 集群上合理安排任务。
export HADOOP_HOME=”/usr/local/hadoop”
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_YARN_HOME=$HADOOP_HOME
运行以下命令以启动 Yarn：
$ start-yarn.sh
Starting resourcemanager
Starting nodemanagers
我们可以通过以下命令来验证是否可以正确启动：
$ yarn node -list
2018-08-15 04:40:26,688 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop1.admintome.lab/192.168.1.35:8032
Total Nodes:2
Node-Id Node-State Node-Http-Address Number-of-Running-Containers
hadoop3.admintome.lab:35337 RUNNING hadoop3.admintome.lab:8042 0
hadoop2.admintome.lab:38135 RUNNING hadoop2.admintome.lab:8042 0
没有任何正在运行的容器，因为我们还没有开始任何工作。
Hadoop Web UI
我们可以通过以下 URL 来查看 Hadoop Web UI：
http://hadoop1.admintome.lab:8088/cluster
替换 Hadoop Master 主机名：
运行 Hadoop 任务示例
我们现在可以运行 Hadoop 任务示例并在集群上安排它，我们将运行的示例是使用 MapReduce 来计算 PI。
运行以下命令来运行作业：
yarn jar /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.1.jar pi 16 1000
完成整个过程将需要几分钟的时间。完成后，应该可以看到它已经开始计算 PI：
Job Finished in 72.973 seconds
Estimated value of Pi is 3.1425000000000000000
更多 Hadoop 相关信息见 Hadoop 专题页面 https://www.linuxidc.com/topicnews.aspx?tid=13
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