本篇教程探讨了大数据技术 Hadoop分布式集群的搭建，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据技术的理解更加深入。

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环境：


 系统环境：CentOS7.3.1611 64位


 Java版本：OpenJDK 1.8.0


 使用两个节点作为集群环境：一个作为Master节点，另一个作为Slave节点


 


集群搭建流程：


 Hadoop集群的安装配置主要流程如下：


 （1）选定一台机器作为Master；


 （2）在Master节点上配置hadoop用户、Java环境及安装SSH server；


 （3）在 Master 节点上安装 Hadoop，完成配置；


 （4）其余机器作为Slave节点，同理，在 Slave 节点上配置 hadoop 用户、Java环境、安装 SSH Server；


 （5）将 Master 节点上的Hadoop安装目录内容复制到其他 Slave 节点上；


 （6）在 Master 节点上开启 Hadoop；


 


 以上步骤中，配置hadoop用户、Java环境，安装SSH server，安装Hadoop的步骤在《Hadoop单机/伪分布式集群搭建（新手向）》 一文中做了比较详细的介绍，大家可以参照此文中的步骤来：//ks.netease.com/blog?id=8333。


 


 集群所有的节点都需要位于同一个局域网，因此在完成上述步骤的前4步骤后，先进行以下的网络配置，实现节点间的互连。


 


网络配置


 


 本文使用的是VMware虚拟机安装的系统，所以只需要更改网络连接方式为桥接（Bridge）模式，便能实现节点互连。如图：









配置完成后可以在各个节点上查看节点的ip，Linux中查看节点IP地址的命令为：ifconfig，如下图所示，Master节点的ip为10.240.193.67：









网络配置完成后，便可进行hadoop分布式集群的配置了。 


 为了能够方便的区分Master和Slave，我们可以修改节点的主机名用以区分。在CentOS7中，我们在Master节点上执行以下命令来修改 主机名:


sudo vim /etc/hostname


 将主机名修改为Master：









同理，修改Slave节点的主机名为Slave。


 然后，在Master和Slave节点上都执行如下命令修改IP映射，添加所有节点的IP映射：


sudo vim /etc/hosts


 本文中使用的两个节点的名称与对应IP关系如下：









修改完成后需要重启节点，使得以上配置生效。可以在各个节点上ping其他节点的主机名，若能ping通说明配置成功。


SSH无密码登陆节点


 分布式集群搭建需要Master节点能够无密码SSH登陆至各个Slave节点上。因此，我们需要生成Master节点的公钥，并将Master公钥 在Slave节点中加入授权。步骤如下：


 


 （1）首先生成Master节点的公钥，执行如下命令：


cd ~/.ssh --若无该目录，先执行ssh localhost 


rm ./id_rsa* --若已生成过公钥，则删除原有的公钥 


ssh-keygen -t rsa --一路回车


 


 （2）Master节点需能无密码SSH登陆本机，在Master节点上执行命令：


cat ./id_rsa.pub >> ./authorized_keys


chmod 600 ./authorized_keys


 


 若不执行修改权限，会出现以下问题，仍无法实现无密码SSH登陆本机。









完成后，执行ssh Master验证是否可以无密码SSH登陆本机，首次登陆需要输入yes，输入exit即可退出登陆。


上述scp命令远程将Master节点的公钥拷贝至了Slave节点的/home/hadoop目录下，执行过程中会要求输入Slave节点hadoop用户的密 码，输入完成后会显示传输的进度：









 


（4）在Slave节点上，将Master节点的ssh公钥加入授权，执行命令：


ssh localhost --执行该命令是为了生成~/.ssh目录，或者mkdir ~/.ssh创建


cat ~/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys 


chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys


（5）至此，已经完成 了Master节点无密码SSH登陆到Slave节点的配置。在Master节点上输入命令：ssh Slave 进行验证，登陆成功如下 图：









 


配置hadoop分布式环境


 配置hadoop分布式环境需要修改hadoop中的五个配置文件，分别为：slaves、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、 yarn-site.xml。具体的配置项及作用可以参考官网的说明，这里对正常启动分布式集群所必须的配置项进行配置。


 1、slaves


 将作为DataNode节点的主机名写入文件。该文件默认为localhost，因此伪分布配置时，节点是NameNode的同时也是 DataNode。localhost可以删除有可以保留。本文Master仅作为NameNode节点，Slave作为DataNode节点，因此删除localhost。









2、core-site.xml









 


3、hdfs-site.xml


 由于只有一个Slave节点，所有dfs.replication的值设为1。









 


4、mapred-site.xml


 默认文件名为mapred-site.xml.template，重命名为mapred-site.xml后，修改配置。









5、yarn-site.xml









 


配置完成后，将Master上的hadoop文件夹复制到Slave节点上相同路径下（/usr/local/），并修改文件夹的owner为hadoop。


 接着便可启动分布式hadoop集群了，启动集群前需要先关闭集群中每个节点的防火墙，否则会引起DataNode启动了，但Live datanode为0。


 


启动分布式集群


首次启动需要先在Master节点执行NameNode的格式化，命令：


hdfs namenode -format


 然后启动hadoop，hadoop的启动与关闭需要在Master节点上进行。


 启动hadoop，执行hadoop/sbin中的启动脚本


cd /usr/local/hadoop/sbin


./start-dfs.sh 


./start-yarn.sh


./mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver 









在Slave节点中可以看到NodeManager和DataNode进程，如图。









 任一进程缺少都表示启动出错。同时，我们还需要在Master节点通过命令hdfs dfsadmin -report查看DataNode是否正常启动，如果 Live datanode为0，则说明启动失败。由于我们只配置了一个DataNode，所以显示Live datanode为1，如图。









 
 
我们还可以通过web页面查看DataNode和NameNode的状态：//master:50070。









接着我们便可以执行分布式实例了，我们启动了mr-jobhistory服务，可以通过Web页//master:8088/cluster，点击Tracking UI 中的history查看任务运行信息。


 


关闭hadoop集群


 


 在Master节点上执行脚本：


stop-yarn.sh


Stop-dfs.sh


Mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver
     

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