如何安装和设置3节点Hadoop集群

chokwin

发布于 2018-09-11 10:44:05

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发布于 2018-09-11 10:44:05

什么是Hadoop？

Hadoop是一个开源Apache项目，允许在大型数据集上创建并行处理应用程序，分布在网络节点上。它由处理节点间数据可扩展性和冗余的Hadoop分布式文件系统（HDFS™）和Hadoop YARN组成：用于在所有节点上执行数据处理任务的作业调度框架。

在你开始之前

按照入门指南创建三个Linode。它们将在本指南中称为node-master，node1和node2。建议您设置每个Linode的主机名以匹配此命名约定。除非另有说明，否则请从node-master运行本指南中的步骤。
按照“ 保护您的服务器”指南强化三台服务器。为安装创建普通用户，并为用户调用hadoop任何Hadoop守护程序。千万不能创建SSH密钥hadoop的用户。SSH密钥将在稍后的部分中介绍。
根据您的操作系统，选择Debian，CentOS或Ubuntu的对应指南安装JDK ，或从Oracle获取最新的JDK。
以下步骤使用每个节点的示例IP。根据您的配置调整每个示例：
- node-master：192.0.2.1
- node1：192.0.2.2
- node2：192.0.2.3
注意本指南是为非root用户编写的。需要提升权限的命令带有前缀sudo。如果您不熟悉该sudo命令，请参阅“ 用户和组”指南。如果没有另外指定，本指南中的所有命令都与hadoop用户一起运行。

Hadoop集群的体系结构

在配置主节点和从节点之前，了解Hadoop集群的不同组件非常重要。

一个主节点保持对分布式文件系统的知识，就像inode上表ext3文件系统，调度资源分配。node-master将在本指南中处理此角色，并托管两个守护进程：

NameNode：管理分布式文件系统，并且知道在集群内部存储的数据块。
ResourceManager：管理YARN工作，发生在从节点保证调度和执行过程。

从节点node1和node2存储实际数据并提供处理能力以运行作业，并将托管两个守护进程：

DataNode管理物理存储节点上的实际数据。
NodeManager管理节点上的任务的执行。

配置系统

在每个节点上创建主机文件

要使每个节点与其名称进行通信，请编辑该/etc/hosts文件以添加三个服务器的IP地址。不要忘记用您的IP替换样本IP：

/ etc / hosts文件

1 2 3	192.0.2.1 node-master 192.0.2.2 node1 192.0.2.3 node2

为Hadoop用户分发身份验证密钥对

主节点将使用ssh-connection通过密钥对身份验证连接到其他节点，以管理群集。

以用户身份登录node-masterhadoop，并生成ssh-key： ssh-keygen -b 4096
将密钥复制到其他节点。将密钥复制到node-master本身也是一种好习惯，这样您也可以根据需要将其用作DataNode。键入以下命令，并hadoop在询问时输入用户密码。如果系统提示您是否将密钥添加到已知主机，请输入yes： ssh-copy-id -i $HOME/.ssh/id_rsa.pub hadoop@node-master ssh-copy-id -i $HOME/.ssh/id_rsa.pub hadoop@node1 ssh-copy-id -i $HOME/.ssh/id_rsa.pub hadoop@node2

下载并解压缩Hadoop二进制文件

以用户身份登录到node-masterhadoop，从Hadoop项目页面下载Hadoop tarball ，然后解压缩：

cd
wget http://apache.mindstudios.com/hadoop/common/hadoop-2.8.1/hadoop-2.8.1.tar.gz
tar -xzf hadoop-2.8.1.tar.gz
mv hadoop-2.8.1 hadoop

设置环境变量

将Hadoop二进制文件添加到PATH中。编辑/home/hadoop/.profile并添加以下行： /home/hadoop/.profile1 PATH=/home/hadoop/hadoop/bin:/home/hadoop/hadoop/sbin:$PATH

配置主节

配置将在node-master上完成并复制到其他节点。

设置JAVA_HOME

获取Java安装路径。如果您从软件包管理器安装了open-jdk，则可以使用以下命令获取路径： update-alternatives --display java 获取当前链接的值并删除后面的部分/bin/java。例如在Debian上，链接是/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64/jre/bin/java，所以JAVA_HOME应该是/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64/jre。如果从Oracle安装java，JAVA_HOME则是解压缩java存档的路径。
编辑~/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh并替换此行： export JAVA_HOME=${JAVA_HOME} 与您的实际Java安装路径。例如在带有open-jdk-8的Debian上：〜/ hadoop的在/ etc / hadoop的/ hadoop-env.sh1 export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64/jre

设置NameNode位置

在每个节点更新上，~/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml您要在端口上将NameNode位置设置为node-master9000：

〜/ hadoop的在/ etc / hadoop的/芯-site.xml中

1 2 3 4 5 6 7 8	<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <configuration> <property> <name>fs.default.name</name> <value>hdfs://node-master:9000</value> </property> </configuration>

设置HDFS的路径

编辑hdfs-site.conf：

~/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16	<configuration> <property> <name>dfs.namenode.name.dir</name> <value>/home/hadoop/data/nameNode</value> </property> <property> <name>dfs.datanode.data.dir</name> <value>/home/hadoop/data/dataNode</value> </property> <property> <name>dfs.replication</name> <value>1</value> </property> </configuration>

最后一个属性dfs.replication表示在群集中复制数据的次数。您可以设置2为在两个节点上复制所有数据。请勿输入高于实际从属节点数的值。

将YARN设置为Job Scheduler

在~/hadoop/etc/hadoop/，重命名mapred-site.xml.template为mapred-site.xml： cd ~/hadoop/etc/hadoop mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml
编辑文件，将yarn设置为MapReduce操作的默认框架： ~/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml1 2 3 4 5 6 <configuration> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> </configuration>

配置YARN

编辑yarn-site.xml：

~/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16	<configuration> <property> <name>yarn.acl.enable</name> <value>0</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>node-master</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> </configuration>

配置Slaves

slaves启动脚本使用该文件在所有节点上启动所需的守护程序。编辑~/hadoop/etc/hadoop/slaves为：

~/hadoop/etc/hadoop/slaves

1 2	node1 node2

配置内存分配

低RAM节点上的内存分配可能很棘手，因为默认值不适合RAM少于8GB的节点。本节将重点介绍内存分配如何适用于MapReduce作业，并提供2GB RAM节点的示例配置。

内存分配属性

使用两种资源执行YARN作业：

一个应用主站（AM）是负责在集群中的监视应用程序和协调分布式执行者。
由AM创建的一些执行程序实际上运行该作业。对于MapReduce作业，它们将并行执行map或reduce操作。

两者都在从属节点上的容器中运行。每个从属节点都运行一个NodeManager守护程序，该守护程序负责在节点上创建容器。整个集群由ResourceManager管理，ResourceManager根据容量要求和当前费用调度所有从节点上的容器分配。

需要正确配置四种类型的资源分配才能使群集正常工作。这些是：

可以为单个节点上的YARN容器分配多少内存。这个限制应该高于所有其他限制; 否则，容器分配将被拒绝，应用程序将失败。但是，它不应该是节点上的全部RAM。此值配置yarn-site.xml为yarn.nodemanager.resource.memory-mb。
单个容器可以消耗多少内存以及允许的最小内存分配。容器永远不会大于最大值，否则分配将失败并始终被分配为最小RAM量的倍数。这些在yarn-site.xml文件中通过yarn.scheduler.maximum-allocation-mb和yarn.scheduler.minimum-allocation-mb两个变量名称进行配置。
将为ApplicationMaster分配多少内存。这是一个常量值，应该适合容器的最大大小。此变量在mapred-site.xml文件中的yarn.app.mapreduce.am.resource.mb进行配置。
将为每个映射分配多少内存或减少操作。这应该小于最大尺寸。这在mapred-site.xml文件中对属性mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.reduce.memory.mb进行配置即可。

所有这些属性之间的关系如下图所示：

2GB节点的示例配置

对于2GB节点，工作配置可能是：

属性	值
yarn.nodemanager.resource.memory-MB	1536
yarn.scheduler.maximum-allocation-MB	1536
yarn.scheduler.minimum-allocation-MB	128
yarn.app.mapreduce.am.resource.mb	512
mapreduce.map.memory.mb	256
mapreduce.reduce.memory.mb	256

编辑/home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml并添加以下行： ~/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 <property> <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name> <value>1536</value> </property> <property> <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name> <value>1536</value> </property> <property> <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name> <value>128</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name> <value>false</value> </property>

最后一个属性禁用虚拟内存检查，可以防止在JDK8上正确分配容器。

编辑/home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml并添加以下行： ~/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 <property> <name>yarn.app.mapreduce.am.resource.mb</name> <value>512</value> </property> <property> <name>mapreduce.map.memory.mb</name> <value>256</value> </property> <property> <name>mapreduce.reduce.memory.mb</name> <value>256</value> </property>

每个节点上的重复配置文件

将hadoop二进制文件复制到从属节点： cd /home/hadoop/ scp hadoop-*.tar.gz node1:/home/hadoop scp hadoop-*.tar.gz node2:/home/hadoop
通过ssh 连接到node1。由于上面复制的ssh密钥，不需要密码： ssh node1
解压缩二进制文件，重命名目录，然后退出node1以返回node-master： tar -xzf hadoop-2.8.1.tar.gz mv hadoop-2.8.1 hadoop exit
对node2重复步骤2和3 。
将Hadoop配置文件复制到从属节点： for node in node1 node2; do scp ~/hadoop/etc/hadoop/* $node:/home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/; done

格式化HDFS

HDFS需要像任何经典文件系统一样进行格式化。在node-master上，运行以下命令：

hdfs namenode -format

您的Hadoop安装现已配置并准备运行。

运行并监控HDFS

本节将介绍如何在NameNode和DataNodes上启动HDFS，并监控所有内容是否正常工作以及与HDFS数据交互。

启动和停止HDFS

通过从node-master运行以下脚本来启动HDFS ： start-dfs.sh 根据配置文件slaves中的配置，它将在node-master上启动NameNode和SecondaryNameNode，在node1和node2上启动DataNode。
在每个节点上的使用命令jps检查每个进程是否正在运行。你在node-master使用（PID会有所不同）： 21922 Jps 21603 NameNode 21787 SecondaryNameNode 在node1和node2上使用： 19728 DataNode 19819 Jps
要在主节点和从节点上停止HDFS，请从node-master运行以下命令： stop-dfs.sh

监控您的HDFS群集

您可以使用该hdfs dfsadmin命令获取有关运行HDFS群集的有用信息。试试例子： hdfs dfsadmin -report 这将打印所有正在运行的DataNode的信息（例如，容量和使用情况）。要获取所有可用命令的描述，请键入： hdfs dfsadmin -help
您还可以自动使用更友好的Web用户界面。将浏览器指向http：// node-master-IP：50070

，您将获得一个用户友好的监控控制台。

将数据放入HDFS

使用命令hdfs dfs完成HDFS的写入和读取。首先，手动创建主目录。所有其他命令将使用相对于此默认主目录的路径：

hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop

让我们以Gutenberg项目中的一些教科书为例。

在HDFS中创建books目录。以下命令将在主目录中创建它/user/hadoop/books： hdfs dfs -mkdir books
从Gutenberg项目中获取一些书籍： cd /home/hadoop wget -O alice.txt https://www.gutenberg.org/files/11/11-0.txt wget -O holmes.txt https://www.gutenberg.org/ebooks/1661.txt.utf-8 wget -O frankenstein.txt https://www.gutenberg.org/ebooks/84.txt.utf-8
将三本书通过HDFS放在books目录中： hdfs dfs -put alice.txt holmes.txt frankenstein.txt books
列出目录的内容book： hdfs dfs -ls books
将其中一本书移到本地文件系统： hdfs dfs -get books/alice.txt
您也可以直接从HDFS打印书籍： hdfs dfs -cat books/alice.txt

有许多命令可以管理您的HDFS。有关完整列表，您可以查看Apache HDFS shell文档，或者打印以下帮助：

hdfs dfs -help

运行YARN

HDFS是一个分布式存储系统，它不为集群中的运行和调度任务提供任何服务。这是YARN框架的工作。以下部分介绍如何启动，监控和向YARN提交作业。

启动和停止YARN

使用脚本启动YARN： start-yarn.sh
使用该jps命令检查一切是否正在运行。除了以前的HDFS守护程序，您应该在node-master上看到ResourceManager，在node1和node2上看到NodeManager。
要停止YARN，请在node-master上运行以下命令： stop-yarn.sh

监控YARN

该yarn命令提供了用于管理YARN群集的实用程序。您还可以使用以下命令打印正在运行的节点的报告： yarn node -list 同样，您可以使用以下命令获取正在运行的应用程序列表： yarn application -list 要获取该yarn命令的所有可用参数，请参阅Apache YARN文档。
与HDFS一样，YARN提供了更友好的Web UI，默认情况下在8088资源管理器的端口上启动。将浏览器指向http：// node-master-IP：8088并浏览UI：

将MapReduce作业提交给YARN

将Yarn作业打包到jar文件中并提交给YARN以使用该命令执行yarn jar。Hadoop安装包提供了可以运行以测试集群的示例应用程序。您将使用它们在之前上传到HDFS的三本书上运行字数统计。

将样品罐提交给YARN。在node-master上，运行： yarn jar ~/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.8.1.jar wordcount "books/*" output 最后一个参数是保存作业的输出 - 在HDFS中。
作业完成后，您可以通过查询HDFS获得结果hdfs dfs -ls output。如果成功，输出将类似于： Found 2 items -rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 0 2017-10-11 14:09 output/_SUCCESS -rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 269158 2017-10-11 14:09 output/part-r-00000
打印结果： hdfs dfs -cat output/part-r-00000

下一步

现在您已启动并运行YARN群集，您可以：

了解如何使用Apache文档编写自己的YARN作业代码。
使用Linode Spark指南在您的YARN群集上安装Spark 。