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CentOS7安装Hadoop2.7完整流程

来源:  2017-01-07 17:24:38    评论:0点击:

总体思路,准备主从服务器,配置主服务器可以无密码SSH登录从服务器,解压安装JDK,解压安装Hadoop,配置hdfs、mapreduce等主从关系。

1、环境,3台CentOS7,64位,Hadoop2.7需要64位Linux,CentOS7 Minimal的ISO文件只有600M,操作系统十几分钟就可以安装完成,
Master 192.168.0.182
Slave1 192.168.0.183
Slave2 192.168.0.184


2、SSH免密码登录,因为Hadoop需要通过SSH登录到各个节点进行操作,我用的是root用户,每台服务器都生成公钥,再合并到authorized_keys
(1)CentOS默认没有启动ssh无密登录,去掉/etc/ssh/sshd_config其中2行的注释,每台服务器都要设置,
#RSAAuthentication yes
#PubkeyAuthentication yes
(2)输入命令,ssh-keygen -t rsa,生成key,都不输入密码,一直回车,/root就会生成.ssh文件夹,每台服务器都要设置,
(3)合并公钥到authorized_keys文件,在Master服务器,进入/root/.ssh目录,通过SSH命令合并,
cat id_rsa.pub>> authorized_keys
ssh root@192.168.0.183 cat ~/.ssh/id_rsa.pub>> authorized_keys
ssh root@192.168.0.184 cat ~/.ssh/id_rsa.pub>> authorized_keys
(4)把Master服务器的authorized_keys、known_hosts复制到Slave服务器的/root/.ssh目录
(5)完成,ssh root@192.168.0.183、ssh root@192.168.0.184就不需要输入密码了


3、安装JDK,Hadoop2.7需要JDK7,由于我的CentOS是最小化安装,所以没有OpenJDK,直接解压下载的JDK并配置变量即可
(1)下载“jdk-7u79-linux-x64.gz”,放到/home/java目录下
(2)解压,输入命令,tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.gz
(3)编辑/etc/profile
export JAVA_HOME=/home/java/jdk1.7.0_79
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin 
(4)使配置生效,输入命令,source /etc/profile
(5)输入命令,java -version,完成


4、安装Hadoop2.7,只在Master服务器解压,再复制到Slave服务器
(1)下载“hadoop-2.7.0.tar.gz”,放到/home/hadoop目录下
(2)解压,输入命令,tar -xzvf hadoop-2.7.0.tar.gz
(3)在/home/hadoop目录下创建数据存放的文件夹,tmp、hdfs、hdfs/data、hdfs/name


5、配置/home/hadoop/hadoop-2.7.0/etc/hadoop目录下的core-site.xml
<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://192.168.0.182:9000</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>file:/home/hadoop/tmp</value>
    </property>
    <property>
        <name>io.file.buffer.size</name>
        <value>131702</value>
    </property>
</configuration>


6、配置/home/hadoop/hadoop-2.7.0/etc/hadoop目录下的hdfs-site.xml
<configuration>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>file:/home/hadoop/dfs/name</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>file:/home/hadoop/dfs/data</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>2</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        <value>192.168.0.182:9001</value>
    </property>
    <property>
    <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
    <value>true</value>
    </property>
</configuration>


7、配置/home/hadoop/hadoop-2.7.0/etc/hadoop目录下的mapred-site.xml
<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>192.168.0.182:10020</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>192.168.0.182:19888</value>
    </property>
</configuration>


8、配置/home/hadoop/hadoop-2.7.0/etc/hadoop目录下的mapred-site.xml
<configuration>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.auxservices.mapreduce.shuffle.class</name>
        <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.address</name>
        <value>192.168.0.182:8032</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
        <value>192.168.0.182:8030</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
        <value>192.168.0.182:8031</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
        <value>192.168.0.182:8033</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
        <value>192.168.0.182:8088</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
        <value>768</value>
    </property>
</configuration>


9、配置/home/hadoop/hadoop-2.7.0/etc/hadoop目录下hadoop-env.sh、yarn-env.sh的JAVA_HOME,不设置的话,启动不了,
export JAVA_HOME=/home/java/jdk1.7.0_79




10、配置/home/hadoop/hadoop-2.7.0/etc/hadoop目录下的slaves,删除默认的localhost,增加2个从节点,
192.168.0.183
192.168.0.184


11、将配置好的Hadoop复制到各个节点对应位置上,通过scp传送,
scp -r /home/hadoop 192.168.0.183:/home/
scp -r /home/hadoop 192.168.0.184:/home/


12、在Master服务器启动hadoop,从节点会自动启动,进入/home/hadoop/hadoop-2.7.0目录
(1)初始化,输入命令,bin/hdfs namenode -format
(2)全部启动sbin/start-all.sh,也可以分开sbin/start-dfs.sh、sbin/start-yarn.sh
(3)停止的话,输入命令,sbin/stop-all.sh
(4)输入命令,jps,可以看到相关信息


13、Web访问,要先开放端口或者直接关闭防火墙
(1)输入命令,systemctl stop firewalld.service
(2)浏览器打开http://192.168.0.182:8088/
(3)浏览器打开http://192.168.0.182:50070/


14、安装完成。这只是大数据应用的开始,之后的工作就是,结合自己的情况,编写程序调用Hadoop的接口,发挥hdfs、mapreduce的作用。
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