你好,游客 登录
背景:
阅读新闻

0基础搭建Hadoop大数据处理-集群安装

[日期:2017-05-10] 来源:博客园精华区  作者: [字体: ]

经过一系列的前期环境准备,现在可以开始hadoop的安装了,在这里去apache官网下载2.7.3的版本  http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/hadoop-2.7.3/hadoop-2.7.3.tar.gz

不需要下载最新的3.0版本, 与后续Hive最新版本有冲突,不知道是不是自己的打开方式不对。

hadoop有三种运行方式:单机、伪分布式、完全分布式,本文介绍完全分布式。

安装Hadoop

现在有三个机器,一个Master H32,两个Slaver H33、H34。

将下载的压缩包上传到解压并移动至Master机器的相应目录。

将软件放置/usr/local目录下:

tar -zxvf hadoop-2.7.3.tar.gz
mv hadoop-2.7.3 hadoop273

创建hadoop用户组和用户

[[email protected] local]# groupadd hadoop #添加hadoop组
[[email protected] local]# useradd -g hadoop hadoop -s /bin/false 

将该hadoop文件夹的属主用户设为hadoop

sudo chown -R hadoop:hadoop /usr/local/hadoop273
  配置文件之前先大体介绍一下hadoop2目录中的各个文件夹,注意区分与Hadoop1中的改变。

外层的启动脚本在sbin目录

内层的被调用脚本在bin目录

Native的so文件都在lib/native目录

配置程序文件都放置在libexec

配置文件都在etc目录,对应以前版本的conf目录

所有的jar包都在share/hadoop目录下面

创建Hadoop数据目录:

mkdir -p /usr/local/hadoop273/hdfs/name
mkdir -p /usr/local/hadoop273/hdfs/data

若不配置,Hadoop默认将数据存储在tmp文件夹中,重启会清空tmp数据,因此单独配置其数据存储文件夹,具体使用配置在下面XML中。

配置环境变量

/etc/profile 增加如下内容:

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop273
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH

export HADOOP_MAPARED_HOME=${HADOOP_HOME}
export HADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_HOME}
export HADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_HOME}
export HADOOP_YARN_HOME=${HADOOP_HOME}
export YARN_HOME=${HADOOP_HOME}
export YARN_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
export HDFS_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
export LD_LIBRARY_PATH=${HADOOP_HOME}/lib/native/:$LD_LIBRARY_PATH
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib/native"

执行执行source /etc/profile,使之生效

修改slaves文件,添加子节点服务名或IP

$HADOOP_HOME/etc/hadoop/slaves (Master主机特有,子节点可以不加)

H33 
H34

 或写对应的IP

192.168.80.33

192.168.80.34

hadoop-env.sh中配置java_home

export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_101

让环境变量配置生效source

source /usr/local/hadoop3/etc/hadoop/hadoop-env.sh

Hadoop配置文件在conf目录下,之前的版本的配置文件主要是Hadoop-default.xml和Hadoop-site.xml。

由于Hadoop发展迅速,代码量急剧增加,代码开发分为了core,hdfs和map/reduce三部分,配置文件也被分成了三个core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml。

core-site.xml和hdfs-site.xml是站在HDFS角度上配置文件;core-site.xml和mapred-site.xml是站在MapReduce角度上配置文件。

core-site.xml配置如下 (经过多次坑最后能稳定跑的配置,说多了都是泪)

<configuration>
<property>
  <name>fs.default.name</name>
  <value>hdfs://H32:9000</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/usr/local/hadoop273/hadoop_tmp</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
<value>*</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
<value>*</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.sqoop2.hosts</name>
<value>*</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.sqoop2.groups</name>
<value>*</value>
</property>
</configuration>

单独创建tmp文件夹hadoop_tmp 给 hadoop.tmp.dir 用于跟普通数据隔离。

hdfs-site.xml

<configuration>
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>H32:9001</value>
</property>
<property>
   <name>dfs.replication</name>
   <value>1</value>
</property>
<property>
  <name>dfs.tmp.dir</name>
  <value>/usr/local/hadoop273/hadoop_tmp</value>
</property>
<property>
   <name>dfs.namenode.name.dir</name>
   <value>file:/usr/local/hadoop273/hdfs/name</value>
</property>
<property>
    <name>dfs.datanode.data.dir</name>
    <value>file:/usr/local/hadoop273/hdfs/data</value>
</property>
<property>
    <name>dfs.permissions</name>
    <value>false</value>
</property>
<property>
    <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
    <value>true</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.max.xcievers</name>
<value>4096</value>
</property>
</configuration>

mapred-site.xml

<configuration>
<property> 
<name>mapreduce.framework.name</name> 
<value>yarn</value> 
</property>
<property>
<name>mapreduce.application.classpath</name>
<value>/usr/local/hadoop273/etc/hadoop,/usr/local/hadoop273/share/hadoop/common/*,/usr/local/hadoop273/share/hadoop/common/lib/*,/usr/local/hadoop273/share/hadoop/hdfs/*,/usr/local/hadoop273/share/hadoop/hdfs/lib/*,/usr/local/hadoop273/share/hadoop/mapreduce/*,/usr/local/hadoop273/share/hadoop/mapreduce/lib/*,/usr/local/hadoop273/share/hadoop/yarn/*,/usr/local/hadoop273/share/hadoop/yarn/lib/*</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>H32:10020</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>H32:19888</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.map.memory.mb</name>
<value>1536</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.map.java.opts</name>
<value>-Xmx3072M</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>
<value>3072</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.reduce.java.opts</name>
<value>-Xmx6144M</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.cluster.map.memory.mb</name>
<value>-1</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.cluster.reduce.memory.mb</name>
<value>-1</value>
</property>
</configuration>

yarn-site.xml

<configuration>

<!-- Site specific YARN configuration properties -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address</name>
<value>H32:8032</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
<value>H32:8030</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
<value>H32:8031</value>
</property>   
<property>
<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
<value>H32:8033</value>
</property>   
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
<value>H32:8088</value>
</property>  
<property> 
  <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> 
  <value>mapreduce_shuffle</value> 
</property>   
<property> 
  <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name> 
  <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value> 
</property>
<property>
<name>mapreduce.application.classpath</name>
<value>/usr/local/hadoop273/etc/hadoop,/usr/local/hadoop273/share/hadoop/common/*,/usr/local/hadoop273/share/hadoop/common/lib/*,/usr/local/hadoop273/share/hadoop/hdfs/*,/usr/local/hadoop273/share/hadoop/hdfs/lib/*,/usr/local/hadoop273/share/hadoop/mapreduce/*,/usr/local/hadoop273/share/hadoop/mapreduce/lib/*,/usr/local/hadoop273/share/hadoop/yarn/*,/usr/local/hadoop273/share/hadoop/yarn/lib/*</value>
</property> 
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>
<value>3</value>
</property>
</configuration>

注意黄色标志,要classpath一定是绝对路径,不要用$HADOOP_HOME,运行会一直提示找不到相关类错误,至此master节点的hadoop搭建完毕。

搭建剩余节点

现在在Master机器上的Hadoop配置就结束了,剩下的就是配置Slave机器上的Hadoop。

将 Master上配置好的hadoop所在文件夹"/usr/local/hadoop273"复制到所有的Slave的"/usr/local"目录下(实际上Slave机器上的slavers文件是不必要的, 复制了也没问题)。用下面命令格式进行。(备注:此时用户可以为hadoop也可以为root)

把H32的hadoop目录下的logs和tmp删除,再把H32中的jdk、hadoop文件夹复制到H33和H34节点

scp -r /usr/local/hadoop273 [email protected]:/usr/local

例如:从"Master.Hadoop"到"Slave1.Hadoop"复制配置Hadoop的文件。

Hadoop

上图中以root用户进行复制,当然不管是用户root还是hadoop,虽然Master机器上的"/usr/local/hadoop273"文件夹用户hadoop有权限,但是Slave1上的hadoop用户却没有"/usr/local"权限,所以没有创建文件夹的权限。所以无论是哪个用户进行拷贝,右面都是"[email protected]机器IP"格式。因为我们只是建立起了hadoop用户的SSH无密码连接,所以用root进行"scp"时,扔提示让你输入"Slave1.Hadoop"服务器用户root的密码。

查看"Slave1.Hadoop"服务器的"/usr/local"目录下是否已经存在"hadoop"文件夹,确认已经复制成功。

hadoop文件夹确实已经复制了,但是我们发现hadoop权限是root,所以我们现在要给"Slave1.Hadoop"服务器上的用户hadoop添加对"/usr/local/hadoop"读权限。

以上配置完成后,将hadoop整个文件夹复制到其他机器。

启动hadoop

1.格式化namenode

hdfs namenode -format 只需一次,下次启动不再需要格式化,只需 start-all.sh

若没有设置路径$HADOOP_HOME/bin为环境变量,则需在$HADOOP_HOME路径下执行

bin/hdfs namenode -format

2.启动dfs及yarn

start-dfs.sh 在启动前关闭集群中所有机器的防火墙,不然会出现datanode开后又自动关闭(暂未发现) service iptables stop

start-yarn.sh

若没有设置路径$HADOOP_HOME/sbin为环境变量,则需在$HADOOP_HOME路径下执行

sbin/start-dfs.sh
sbin/start-yarn.sh
或 直接start-all.sh都启动

另外还要启动history服务,不然在面板中不能打开history链接。

sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

停止集群

sbin/stop-dfs.sh
sbin/stop-yarn.sh
或 直接stop-all.sh

下面使用jps命令查看启动进程:

4504 ResourceManager

4066 DataNode

4761 NodeManager

5068 JobHistoryServer

4357 SecondaryNameNode

3833 NameNode

5127 Jps

打开监控页面

现在便可以打开页面http://192.168.80.32:8088及http://192.168.80.32:50070;看到下面两个页面时说明安装成功。

测试

hdfs测试:

在root中创建文件:

~/hadoop-test-data.txt

向hdfs中上传文件:

bin/hadoop fs -put ~/hadoop-test-data.txt /tmp/input

查看hdfs文件目录:

hdfs dfs –ls /

移除文件命令:

hadoop fs -rm -r /tmp/input

Yarn测试:

运行WordCount测试程序,output为输出文件。

bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar wordcount /tmp/input output

运行过程出现下面内容,没有错误提示说明正常:

具体查看结果:

查看生成列表,会有两个文件,主要查看part-r-00000

hadoop fs -ls output/

hadoop fs -cat output/part-r-00000

结果显示:

hadoop 1

hello 2

java 4

jsp 1

到这里,hadoop-2环境搭建结束,配置文件根据具体需求,具体配置。

查看集群状态:

[[email protected] hadoop273]$ ./bin/hdfs dfsadmin -report 

MapReduce Application Master界面:

Map Task运行状况:

某个Node上各个Container状态:

扩展

以下列布署过程中遇到的几个常见问题,加了网上一些网友的内容。

解决"no datanode to stop"问题

当停止Hadoop时发现如下信息:

原因:每次namenode format会重新创建一个namenodeId,而tmp/dfs/data下包含了上次format下的id,namenode format清空了namenode下的数据,但是没有清空datanode下的数据,导致启动时失败,所要做的就是每次fotmat前,清空tmp一下的所有目录。

第一种解决方案如下:

1)先删除"/usr/hadoop/tmp"

rm -rf /usr/hadoop/tmp

2)创建"/usr/hadoop/tmp"文件夹

mkdir /usr/hadoop/tmp

3)删除"/tmp"下以"hadoop"开头文件

rm -rf /tmp/hadoop*

4)重新格式化hadoop

hadoop namenode -format

5)启动hadoop

start-all.sh

使用第一种方案,有种不好处就是原来集群上的重要数据全没有了。假如说Hadoop集群已经运行了一段时间。建议采用第二种。

第二种方案如下:

1)修改每个Slave的namespaceID使其与Master的namespaceID一致。

或者

2)修改Master的namespaceID使其与Slave的namespaceID一致。

该"namespaceID"位于"/usr/hadoop/tmp/dfs/data/current/VERSION"文件中,前面蓝色的可能根据实际情况变化,但后面红色是不变的。

例如:查看"Master"下的"VERSION"文件

本人建议采用第二种,这样方便快捷,而且还能防止误删。

Slave服务器中datanode启动后又自动关闭

查看日志发下如下错误。

ERROR org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: java.io.IOException: Call to ... failed on local exception: java.net.NoRouteToHostException: No route to host

解决方案是:关闭防火墙

service iptables stop

从本地往hdfs文件系统上传文件

出现如下错误:

INFO hdfs.DFSClient: Exception in createBlockOutputStream java.io.IOException: Bad connect ack with firstBadLink

INFO hdfs.DFSClient: Abandoning block blk_-1300529705803292651_37023

WARN hdfs.DFSClient: DataStreamer Exception: java.io.IOException: Unable to create new block.

解决方案是:

1)关闭防火墙

service iptables stop

2)禁用selinux

编辑 "/etc/selinux/config"文件,设置"SELINUX=disabled"

处理速度特别的慢

出现map很快,但是reduce很慢,而且反复出现"reduce=0%"。

解决方案如下:

结合解决方案5.7,然后修改"conf/hadoop-env.sh"中的"export HADOOP_HEAPSIZE=4000"

解决hadoop OutOfMemoryError问题

出现这种异常,明显是jvm内存不够得原因。

解决方案如下:要修改所有的datanode的jvm内存大小。

Java –Xms 1024m -Xmx 4096m

一般jvm的最大内存使用应该为总内存大小的一半,我们使用的8G内存,所以设置为4096m,这一值可能依旧不是最优的值。

Namenode in safe mode

解决方案如下:

bin/hadoop dfsadmin -safemode leave

IO写操作出现问题

0-1246359584298, infoPort=50075, ipcPort=50020):Got exception while serving blk_-5911099437886836280_1292 to /172.16.100.165:

java.net.SocketTimeoutException: 480000 millis timeout while waiting for channel to be ready for write. ch : java.nio.channels.SocketChannel[connected local=/

172.16.100.165:50010 remote=/172.16.100.165:50930]

at org.apache.hadoop.net.SocketIOWithTimeout.waitForIO(SocketIOWithTimeout.java:185)

at org.apache.hadoop.net.SocketOutputStream.waitForWritable(SocketOutputStream.java:159)

……

It seems there are many reasons that it can timeout, the example given in HADOOP-3831 is a slow reading client.

解决方案如下:

在hadoop-site.xml中设置dfs.datanode.socket.write.timeout=0

java.net.NoRouteToHostException: No Route to Host from H32/192.168.80.32 to H30:40080 failed on socket timeout exception: java.net.NoRouteToHostException: 没有到主机的路由;

关闭to H30的防火墙,或不能访问H30服务器,重启H30

This token is expired. current time is 1489243761235 found 1489239661109

Note: System times on machines may be out of sync. Check system time and time zones.

两个主机的时间不一致,重置两个主机的时间,重置方法网上有很多。

启动hadoop时没有NameNode的可能原因:

(1) NameNode没有格式化

(2) 环境变量配置错误

(3) Ip和hostname绑定失败

(4)hostname含有特殊符号如何.(符号点),会被误解析

地址占用

报错:org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode: Address already in use

解决方法:查找被占用的端口号对应的PID:netstat –tunl

Pkill -9 PID

实在不行就killall -9 java





收藏 推荐 打印 | 录入: | 阅读:
本文评论   查看全部评论 (0)
表情: 表情 姓名: 字数
点评:
       
评论声明
  • 尊重网上道德,遵守中华人民共和国的各项有关法律法规
  • 承担一切因您的行为而直接或间接导致的民事或刑事法律责任
  • 本站管理人员有权保留或删除其管辖留言中的任意内容
  • 本站有权在网站内转载或引用您的评论
  • 参与本评论即表明您已经阅读并接受上述条款