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Hadoop完全分布式+spark（python）

在大数据技术中大数据平台的搭建是必不可少的，从今天开始小编就手把手带大家搭建大数据平台。Hadoop是一个用于处理大数据的分布式集群架构，支持在Linux系统以及Windows系统上进行安装使用，Hadoop集群的搭建涉及多台机器，而在日常学习和个人开发测试过程中，这显然是不现实的，为此我们使用虚拟机软件VMware Workstation在同一台电脑上构建多个Linux虚拟环境，从而进行Hadoop集群的学习和个人测试。

在搭建平台之前首先要准备主机（简单说就是电脑），在实际的生产环境中不可能是一台主机的，但是考虑是学习的情况下我们需要准备一台配置为8代CPU、8GB内存、256GB硬盘或更高配置的电脑来模拟搭建一个完全分布式大数据平台。

本文中所用到的软件及系统版本如下：

VMware Workstation Pro 15

Ubuntu 18.04.5

Xshell 7

Xftp 7

一、VMware Workstation 介绍
VMware Workstation（中文名“威睿工作站”）是一款功能强大的桌面虚拟计算机软件，提供用户可在单一的桌面上同时运行不同的操作系统，和进行开发、测试 、部署新的应用程序的最佳解决方案。VMware Workstation可在一部实体机器上模拟完整的网络环境，以及可便于携带的虚拟机器，其更好的灵活性与先进的技术胜过了市面上其他的虚拟计算机软件。对于企业的 IT开发人员和系统管理员而言， VMware在虚拟网路，实时快照，拖曳共享文件夹，支持 PXE 等方面的特点使它成为必不可少的工具。

虚拟机安装可以选择合适的位置

二、虚拟网卡配置及系统安装

开始安装Ubuntu server版本

配置网络之前先检测任务管理器中5个关于虚拟机的服务都是开启的。然后，依次点击菜单栏中 编辑-虚拟网络编辑器 配置虚拟机网卡，具体步骤如下

点击图片上方网卡名称中的VMnet8并配置下方的子网IP和子网掩码，子网IP更改为192.168.30.0 ，子网掩码更改为255.255.255.0

点击上一个图片中部的NAT设置，并配置网关为192.168.30.2，之后点击确定

接着点击第一张图片下方的DHCP设置，并配置起始IP地址和结束IP地址，分别为192.168.30.128和192.168.30.254，然后点击确定

最后点击确定，这样虚拟机网卡就配置好了，然后设置Windows的网络配置 ，右键桌面网络，查看属性，点击更改适配器设置，找到vmnet8，右键看属性 ipv4，

右键看属性 ipv4，

设置IP地址

配置好以后点击确定。

修改静态IP地址

sudo vim /etc/netplan/01-network-manager-all.yaml(文件名可能不同)，改完保存，

然后sudo netplan apply。

注意yaml语法格式，：之后要加空格

克隆三个节点，master, slave1，slave2

修改主机名 sudo vim /etc/hostname

为什么要设置主机名呢？这是因为在根据master主机克隆的同时把主机名也克隆了，这就导致slave1主机和slave2主机的主机名也为master，因此要进行配置，在slave1,slave2上分别执行

sudo vim /etc/hostname命令并修改master为slave1,slave2

修改IP地址

修改映射 sudo vim /etc/hosts

添加

192.168.30.131 master

192.168.30.132 slave1

192.168.30.133 slave2

为了以后操作方便，我们也为宿主系统配置主机名映射，使用文本编辑器打开 C:\Windows\System32\drivers\etc\host 文件并在文件末尾添加以下配置并保存退出

192.168.30.131 master

192.168.30.132 slave1

192.168.30.133 slave2

修改完主机名和映射以后就可以使用xshell通过ssh协议远程连接linux主机

Xshell中新建三个连接分别命名为master，slave1，slave2，登录用户名为spark000，密码为123456。

下一步就可以在xshell中配置集群内三台主机之间的免密登录。

免密ssh

三个节点分别 生成秘钥ssh-keygen -t rsa

分别在三个节点运行 ssh-copy-id master 全部拷贝至master

进入.ssh 目录 cd .ssh

scp ~/.ssh/authorized_keys slave1:~/.ssh

scp ~/.ssh/authorized_keys slave2:~/.ssh

与此同时系统会让输入slave1主机和slave2主机hadoop用户的密码，这样ssh免密功能就配置好啦，可以在master上尝试 $ ssh slave1 命令 和 $ ssh slave2 命令进行验证是否为免密登录。
做完以上操作后系统的准备工作就做好了，但实际在操作主机时是不会真的在主机上操作，而通常是通过一个远程连接软件来操作主机的，那么我们就来使用XShell软件实现远程登录。

在各个节点的/home/用户名/目录下创建两个文件夹

mkdir software

mkdir servers

修改Ubuntu时区

我选择的是上海的时区 可以修改为BeiJing 根据自己需要进行修改即可

sudo timedatectl set-timezone Asia/Shanghai

在Master上：

上传jdk安装包到software，解压到servers

cd ~/software

tar -zxvf ./jdk-8u201-linux-x64.tar.gz -C ~/servers

mv  jdk1.8.0_201 jdk

设置jdk环境变量

vi ~/.bashrc

添加如下代码

export JAVA_HOME=~/servers/jdk

export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre

export CLASSPATH=${JAVA_HOME}/lib/dt.jar:${JAVA_HOME}/lib/tools.jar:.

export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH

使得设置生效

source ~/.bashrc

检测是否安装成功

java -version

出现如下版本信息表示jdk安装成功

java version "1.8.0_201"

Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_201-b09)

Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.201-b09, mixed mode)

**Hadoop **安装配置

进入Index of /dist/hadoop/common官网下载Hadoop相应版本

上传到software目录

解压到servers

tar -zxvf hadoop-2.7.4.tar.gz -C ~/servers/

重命名文件

mv hadoop-2.7.4/ hadoop

设置环境变量，以后就可以在任意目录下使用Hadoop相关命令

vi ~/.bashrc

添加下面的语句

export HADOOP_HOME=~/servers/hadoop

export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

使设置生效

source ~/.bashrc

hadoop version 查看hadoop的版本

在hadoop的目录中，bin目录存放相关的一些服务脚本，但一般用的不多

在etc中存放的配置文件 hadoop要修改的配置文件都在这里

在include中存放的是和C++相关的头文件

在lib中存放的是库文件

在libexec中放的是和shell相关的文件

在sbin中存放的是hadoop的一些管理脚本，用的相对比较多

在share中存放的是jar包

在src中存放的是源码包

Hadoop****中需要配置7个文件

Hadoop-env.sh 配置Hadoop运行所需的环境变量

Yarn-env.sh 配置yarn运行所需的环境变量

Core-site.xml hadoop核心全局配置文件

Hdfs-site.xml hdfs配置文件，继承core-site.xml配置文件

Mapred-site.xml MapReduce配置文件，继承core-site.xml配置文件

Yarn-site.xml yarn配置文件，继承core-site.xml

Slaves 用来配置DataNode节点。

hadoop_env.sh****中

修改

# The java implementation to use.

export JAVA_HOME=/home/spark000/servers/jdk

配置jdk的安装路径

修改core-site.xml

<configuration>   根标签

 <property>

   <name>fs.defaultFS</name>   hadoop集群文件系统的类型

   <value>hdfs://master:8020</value>  主节点以及端口

 </property> 

 <property>

   <name>hadoop.tmp.dir</name>   临时文件存储目录

   <value>/home/spark000/servers/hadoop/tmp</value>

 </property>

</configuration>

修改hdfs-site.xml 

  <property>

                <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>

                            指定secondarynamenode的主机和端口

                <value>master:50090</value>

        </property>

        <property>

                <name>dfs.replication</name> 指定存储文件副本的数量

                <value>2</value>

        </property>

mapred-site.xml

复制cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml

<configuration>

<property>

    <name>mapreduce.framework.name</name>

    <value>yarn</value>

</property>

<!-- jobhistory properties -->

<property>

    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>

    <value>master:10020</value>

</property>

<property>

     <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>

     <value>master:19888</value>

</property>

</configuration>

修改yarn-site.xml

<property>

    <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>设置yarn的主节点

    <value>master</value>

  </property>

<property>

    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

    <value>mapreduce_shuffle</value>

  </property>

修改yarn-env.sh

找到

# export JAVA_HOME=/home/y/libexec/jdk1.6.0/

在下面添加

export JAVA_HOME=~/servers/jdk

修改slaves

配置从节点

添加 slave1 slave2

远程分发

scp -r /servers/hadoop slave1:/servers

scp -r /servers/hadoop slave2:/servers

scp /home/hadoop/.bashrc slave1:~/

scp /home/hadoop/.bashrc slave2:~/

分发完毕以后在每个节点都要执行

source ~/.bashrc

格式化文件系统

hdfs namenode -format

然后再启动集群

如果先启动集群再格式化有可能丢失namenode，需要删除tmp文件夹下所有内容，然后重新进行格式化操作

集群安装spark

**(1)**上传安装包到software

cd /home/spark000/software

解压缩spark到servers

tar -zxvf /home/spark000/software/spark-2.4.0-bin-without-hadoop.tgz -C /home/spark000/servers/

进入servers

cd /home/spark000/servers

重命名spark-2.4.0-bin-without-hadoop

mv spark-2.4.0-bin-without-hadoop spark

在Master节点主机的终端中执行如下命令：

vim ~/.bashrc

添加如下配置

export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin

export SPARK_HOME=/home/spark000/servers/spark

运行source命令，使配置立即生效

source ~/.bashrc

配置slaves文件,将 slaves.template 拷贝到 slaves

$ cd /home/spark000/servers/spark/

$ cp ./conf/slaves.template ./conf/slaves

slaves****文件设置Worker节点。编辑slaves内容,把默认内容localhost替换成如下内容：

slave1
slave2

进入spark

cp ./conf/spark-env.sh.template ./conf/spark-env.sh

vim conf/spark-env.sh

编辑如下内容

export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/home/spark000/servers/hadoop/bin/hadoop )

export HADOOP_CONF_DIR=/home/spark000/servers/hadoop/etc/hadoop

export SPARK_MASTER_IP=192.168.30.131

export JAVA_HOME=/home/spark000/servers/jdk

配置好后，将Master主机上的/home/spark000/servers/spark文件夹复制到各个节点上在Master主机上执行如下命令：

scp  -r /home/spark000/servers/spark spark000@slave1:/home/spark000/servers

scp  -r /home/spark000/servers/spark spark000@slave2:/home/spark000/servers

测试是否安装成功

  1. 启动hadoop集群
  2. 启动spark集群

在Master节点主机上运行如下命令：

ssh spark000@master "/home/spark000/servers/spark/sbin/start-master.sh"

以启动master节点

ssh spark000@master "/home/spark000/servers/spark/sbin/start-slaves.sh"

以启动slave节点

在Master主机上打开浏览器，访问http://master:8080

（1）关闭Master节点

$ sbin/stop-master.sh

（2）关闭Worker节点

$ sbin/stop-slaves.sh

（3）关闭Hadoop集群

$ sbin/stop-all.sh
标签： 分布式 hadoop spark
本文转载自: https://blog.csdn.net/Aurast/article/details/136760044
版权归原作者 Aurast-Byte 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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