思维导图:
(一)配置Hadoop集群
配置文件****功能描述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.xmlHadoop核心全局配置文件,可在其他配置文件中引用hdfs-site.xmlHDFS配置文件,继承core-site.xml配置文件mapred-site.xmlMapReduce配置文件,继承core-site.xml配置文件yarn-site.xmlYarn配置文件,继承core-site.xml配置文件workers配置从节点文件
(1)编辑Hadoop环境配置文件 - hadoop-env.sh
- 执行命令:cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop,进入hadoop配置目录
- 执行命令:vim hadoop-env.sh,添加三条环境变量配置(注意添加环境变量的位置位置)
1.export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_341
2.export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-3.3.4
3.export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
- 存盘退出后,执行命令source hadoop-env.sh,让配置生效
- 查看三个配置的三个环境变量
- 命令: echo $JAVA_HOME $HADOOP_HOME $HADOOP_CONF_DIR
(2)编辑Hadoop核心配置文件 - core-site.xml
- 执行命令:vim core-site.xml
1.<configuration>
2.
3. <property>
4. <name>fs.defaultFS</name>
5. <value>hdfs://master:9000</value>
6. </property>
7.
8. <property>
9. <name>hadoop.tmp.dir</name>
10. <value>/usr/local/hadoop-3.3.4/tmp</value>
11. </property>
12.</configuration>
- 由于配置了IP地址主机名映射,因此配置HDFS老大节点可用hdfs://master:9000,否则必须用IP地址hdfs://192.168.1.100:9000
(3)编辑HDFS配置文件 - hdfs-site.xml
- 执行命令:vim hdfs-site.xml
- 可以不用设置名称节点的目录、数据节点的目录以及辅助名称节点
<configuration>
<!--设置名称节点的目录-->
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>/usr/local/hadoop-3.3.4/tmp/namenode</value>
</property>
<!--设置数据节点的目录-->
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>/usr/local/hadoop-3.3.4/tmp/datanode</value>
</property>
<!--设置辅助名称节点-->
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>master:50090</value>
</property>
<!--hdfs web的地址,默认为9870,可不配置-->
<!--注意如果使用hadoop2,默认为50070-->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address</name>
<value>0.0.0.0:9870</value>
</property>
<!--副本数,默认为3,可不配置-->
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
<!--是否启用hdfs权限,当值为false时,代表关闭-->
<property>
<name>dfs.permissions.enabled</name>
<value>false</value>
</property>
</configuration>
(4)编辑MapReduce配置文件 - mapred-site.xml
- 执行命令:vim mapred-site.xml
<configuration>
<!--配置MR资源调度框架YARN-->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
<name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.map.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.reduce.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
</property>
</configuration>
- 后三个属性如果不设置,在运行Hadoop自带示例的词频统计时,会报错:Error: Could not find or load main class org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster
(5)编辑yarn配置文件 - yarn-site.xml
- 执行命令:vim yarn-site.xml
<configuration>
<!--配置资源管理器:集群master-->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>master</value>
</property>
<!--配置节点管理器上运行的附加服务-->
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<!--关闭虚拟内存检测,在虚拟机环境中不做配置会报错-->
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
</configuration>
(6)编辑workers文件确定数据节点
- hadoop-2.x里配置slaves文件,hadoop-3.x里配置workers文件
- 通过workers文件定义数据节点,根据集群规划,三个节点都要作为数据节点
- 执行命令:vim workers
- 这样集群总共有3个数据节点,正好跟副本数配置的3一致。
2、在slave1虚拟机上安装配置hadoop
(1)将master虚拟机上的hadoop分发到slave1虚拟
- 执行命令:scp -r $HADOOP_HOME root@slave1:$HADOOP_HOME
- 在slave1虚拟机上查看分发的hadoop(命令:ll /usr/local)
(2)将master虚拟机上环境配置文件分发到slave1虚拟机
- 执行命令:scp /etc/profile root@slave1:/etc/profile
(3)在slave1虚拟机上让环境配置生效
- 切换到slave1虚拟机,执行命令:source /etc/profile
3、在slave2虚拟机上安装配置hadoop
(1)将master虚拟机上的hadoop分发到slave2虚拟机
- 执行命令:scp -r $HADOOP_HOME root@slave2:$HADOOP_HOME
- 在slave2虚拟机上查看分发的hadoop(命令:ll /usr/local)
(2)将master虚拟机上环境配置文件分发到slave2虚拟机
- 执行命令:scp /etc/profile root@slave2:/etc/profile
(3)在slave2虚拟机上让环境配置生效
- 切换到slave2虚拟机,执行命令:source /etc/profile
(二)格式化文件系统
- 初次启动HDFS集群时,必须对主节点进行格式化处理。
- 执行命令:hdfs namenode -format
- 查看名称节点格式化成功的信息
(三)启动和关闭Hadoop集群
1、主节点上启动hadoop集群
- 执行start-all.sh命令,一起启动hdfs和yarn服务,也可以分开启动两种服务。
(1)启动hdfs服务
- 执行命令:start-dfs.sh
如果大家安装jdk版本是其他版本,会出现警告!大家可以在网上搜寻解决方法!
- 查看master虚拟机上的进程(命令:jps)
- 查看slave1虚拟机上的进程(命令:jps)
- 查看slave2虚拟机上的进程(命令:jps)
(2)启动yarn服务
- 执行命令:start-yarn.sh
- 启动了YARN守护进程;一个资源管理器(resourcemanager)在master虚拟机上,三个节点管理器(nodemanager)在master、slave1与slave2虚拟机上
- 执行命令jps查看master虚拟机的进程
- 查看slave1和slave2上的进程,只有NodeManager和DataNode
2、主节点上停止Hadoop集群
- 在master虚拟机上执行命令:stop-all.sh(相当于同时执行了stop-dfs.sh与stop-yarn.sh)
分享结束!此章暂且完结。撒花..........
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