【图书介绍】《Spark SQL大数据分析快速上手》-CSDN博客
大数据与数据分析_夏天又到了的博客-CSDN博客
本文介绍Hadoop完全分布式环境搭建方法，这个Hadoop环境用于安装配置Spark。假设读者已经安装好Visual Box 7.0.6虚拟环境与一个CentOS 7虚拟机（如果不熟悉这两个步骤，可以反馈给博主，博主将另外上个博文讲解）。
下载安装Visual Box 7.0.6
Visual Box 7.0.6百度Oracle网站下载，安装过程很简单，按其安装向导提示，即可安装成功。
下载安装CentOS 7
下载CentOS 7，阿里云镜像下载地址：
centos-7-isos-x86_64安装包下载_开源镜像站-阿里云
下载完成后，在Visual Box虚拟环境中安装CentOS 7操作系统，详细步骤略去。
Linux的统一设置
后面配置Hadoop环境时将使用一些Linux的统一设置，在此一并列出。由于本次登录是用root登录的（见图2-30），因此可以直接操作某些命令，而不用添加sudo命令。
1. 配置主机名称
笔者习惯将“server+IP最后一部分数字”作为主机名称，所以取主机名为server201，因为本主机设置的IP地址是192.168.56.201。
# hostnamectl set-hostname server201
2. 修改hosts文件
在hosts文件的最后，添加以下配置（这可通过vim /etc/hosts命令进行修改）：
192.168.56.201 server201
3. 关闭且禁用防火墙
# systemctl stop firewalld
# systemctl disable firewalld
4. 禁用SElinux，需要重新启动
#vim /etc/selinux/config
SELINUX=disabled
5. 设置时间同步（可选）
#vim /etc/chrony.conf
删除所有的server配置，只添加：
server ntp1.aliyun.com iburst
重新启动chronyd：
#systemctl restart chronyd
查看状态：
#chronyc sources -v
^* 120.25.115.20
如果结果显示“*”，则表示时间同步成功。
6. 在/usr/java目录下安装JDK1.8
usr目录的意思是unix system resource目录，可以将JDK1.8的Linux x64版本安装到此目录下。
首先去Oracle网站下载JDK1.8的Linux压缩包版本。
然后将压缩包上传到Linux并解压（作者使用jdk-8u361版本做演示）：
# mkdir /usr/java
# tar -zxvf jdk-8u361-linux-x64.tar.gz -C /usr/java/
7. 配置JAVA_HOME环境变量
# vim /etc/profile
在profile文件最后添加以下配置：
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_361
export PATH=.:$PATH:$JAVA_HOME/bin
让环境变量生效：
# source /etc/profile
检查Java版本：
[root@localhost bin]# java -version
java version "1.8.0_361"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_361-b09)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.361-b09, mixed mode)
到此，基本的Linux运行环境就已经配置完成了。
在VirtualBox虚拟机中，可以通过复制的方式，为本小节已经做了统一设置的CentOS镜像文件创建副本，用于备份或者搭建集群。
8. 为hadoop账户创建统一的工作空间/app
接下来创建一个工作目录/app，方便我们以hadoop账户安装、配置与运行Spark相关程序。
在磁盘根目录（/）下，创建一个app目录，并授权给hadoop用户。我们会将Spark以及其他相关的软件安装到此目录下。
以root账户切换到根目录下：
[hadoop@server201 ~]# cd /
添加sudo前缀，使用mkdir创建/app目录：
[hadoop@server201 /]# sudo mkdir /app
[sudo] hadoop 的密码：
将此目录的所有权授予hadoop用户和hadoop组：
[hadoop@server201 /]# sudo chown hadoop:hadoop /app
su hadoop账户，切换进入/app目录：
[hadoop@server201 /]$ cd /app/
使用ll -d命令查看本目录的详细信息：
[hadoop@server201 app]$ ll -d
drwxr-xr-x 2 hadoop hadoop 6 3月 9 21:35 .
可见此目录已经属于hadoop用户。
搭建Hadoop完全分布式环境
由于Spark在将Yarn作为集群管理器时会用到Hadoop，因此在安装Spark之前，先要把Hadoop完全分布式（集群）环境搭建起来。在Hadoop的集群中，有一个NameNode，一个ResourceManager；在高可靠的集群环境中，可以拥有两个NameNode和两个ResourceManager；在Hadoop3以后，同一个NameService可以拥有3个NameNode。由于NameNode和ResourceManager是两个主要的服务，因此建议将它们部署到不同的服务器上。
下面以3台服务器为例，来快速搭建Hadoop的完全分布式环境，这对深入了解后面要讲解的Spark集群运行的基本原理非常有用。
注意：可以利用虚拟机软件VirtualBox复制出来的CentOS镜像文件，快速搭建3个CentOS虚拟主机来做集群。
完整的集群主机配置如表2-1所示。
从表2-1中可以看出，server101运行的进程比较多，且NameNode运行在上面，所以这台主机需要更多的内存。
由于需要使用3台Linux服务器搭建集群环境，因此推荐使用VirtualBox把2.2节配置好的虚拟机CentOS7-201复制出来，稍微做些修改，即可快速搭建Hadoop完全分布式环境。
（1）把CentOS7-201复制为CentOS7-101，按下面的步骤（1）~步骤（3） 核对和修改相关配置，已经配置好的可以跳过去。
（2）把CentOS7-101复制为CentOS7-102、CentOS7-103，由于此时CentOS7-101已基本配置好了，复制出来的CentOS7-102、CentOS7-103只需修改主机名称和IP地址即可。
（3）3台虚拟机配置好了以后，再按下面的步骤（4） 和步骤（5） 运行这个完全分布式集群。
Hadoop完全分布式环境如图2-36所示。
图2-35 Hadoop完全分布式环境
步骤（1） 完成准备工作。
（1）所有主机安装JDK1.8+。建议将JDK安装到不同主机的相同目录下，这样可以减少
修改配置文件的次数。
（2）在主节点（即执行start-dfs.sh和start-yarn.sh的主机）上向所有其他主机做SSH免密码登录。
（3）修改所有主机的名称和IP地址。
（4）配置所有主机的hosts文件，添加主机名和IP的映射：
192.168.56.101 server101
192.168.56.102 server102
192.168.56.103 server103
（5）使用以下命令关闭所有主机上的防火墙：
systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld
步骤（2） 在server101上安装Hadoop。
可以将Hadoop 安装到任意目录下，如在根目录下，创建/app然后授予hadoop用户即可。
将hadoop-3.2.3.tar.gz解压到/app目录下，并配置/app目录属于hadoop用户：
$ sudo tar -zxvf hadoop-3.2.3.tag.gz -C /app/
将/app目录及子目录授权给hadoop用户和hadoop组：
$suto chown hadoop:hadoop -R /app
接下来的配置文件都在/app/hadoop-3.2.3/etc/hadoop目录下。配置hadoop-env.sh文件：
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_361
配置core-site.xml文件：
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://server101:8020</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/app/datas/hadoop</value>
</property>
</configuration>
配置hdfs-site.xml文件：
<configuration>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>/app/hadoop-3.2.3/dfs/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>/app/hadoop-3.2.3/dfs/data</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
<property>
<name>dfs.permissions.enabled</name>
<value>false</value>
</property>
</configuration>
配置mapred-site.xml文件：
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
配置yarn-site.xml文件：
<configuration>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>server101</value>
</property>
<property>
<name>yarn.application.classpath</name>
<value>请自行执行hadoop classpath命令并将结果填入</value>
</property>
</configuration>
配置workers文件。workers文件用于配置执行DataNode和NodeManager的节点：
步骤（3） 使用scp将Hadoop分发到其他主机。
由于scp会在网络上传递文件，而hadoop/share/doc目录下都是文档，没有必要进行复制，因此可以删除这个目录。
删除doc目录：
$ rm -rf /app/hadoop-3.2.3/share/doc
然后复制server101的文件到其他两台主机的相同目录下：
$scp -r /app/hadoop-3.2.3 server102:/app/
$scp -r /app/hadoop-3.2.3 server103:/app/
步骤（4） 在server101上格式化NameNode。
首先需要在server101上配置Hadoop的环境变量。打开/etc/profile文件：
$ sudo vim /etc/profile
在文件最后追加以下内容：
export HADOOP_HOME=/app/hadoop-3.2.3
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
在server101上执行namenode初始化命令：
步骤（5） 启动HDFS和YARN。
在server101上执行启动工作时，由于配置了集群，此启动过程会以SSH方式登录其他两台主机，并分别启动DataNode和NodeManager。
$ /app/hadoop-3.2.3/sbin/start-dfs.sh
$ /app/hadoop-3.2.3/sbin/start-yarn.sh
启动完成后，通过宿主机的浏览器查看9870端口，页面会显示集群情况。即访问http://192.168.56.101:9870，会发现同时存在3个DataNode节点，如图2-36所示。
图2-36 存在3个DataNode节点
访问http://192.168.56.101:8088，会发现同时存在集群的3个活动节点，如图2-37所示。
图2-37 存在集群的3个活动节点
步骤（6） 执行MapReduce测试集群。
建议执行MapReduce测试一下集群，比如执行WordCount示例，如果可以顺利执行完成，则说明整个集群的配置都是正确的。首先创建一个文本文件a.txt，并输入几行英文句子：
[hadoop@server101 ~]$ vim a.txt
Hello This is
a Very Sample MapReduce
Example of Word Count
Hope You Run This Program Success!
然后分别执行以下命令：
[hadoop@server101 ~]$ hdfs dfs -mkdir -p /home/hadoop
[hadoop@server101 ~]$ hdfs dfs -mkdir /home/hadoop
[hadoop@server101 ~]$ hdfs dfs -put ./a.txt /home/hadoop
[hadoop@server101 ~]$ yarn jar /app/hadoop-3.2.3/share/hadoop/mapreduce/ hadoop-mapreduce-examples-3.2.3.jar wordcount ~/a.txt /out002
至此，就完成了Hadoop完全分布式环境的搭建。
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