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腾讯云搭建hadoop3.x伪集群 手把手教你在腾讯云上搭建hadoop3.x伪集群的方法

萝莉巴索小布丁 人气:0

一、环境准备

CentOS Linux release 7.5.1804 (Core) 系统下

安装

创建文件夹

$ cd /home/centos
$ mkdir software
$ mkdir module

将安装包导入software文件夹

$ cd software
# 然后把文件拖进去即可

这里使用的安装包是

/home/centos/software/hadoop-3.1.3.tar.gz

/home/centos/software/jdk-8u212-linux-x64.tar.gz

$ tar -zxvf jdk-8u212-linux-x64.tar.gz -C ../module
$ tar -zxvf hadoop-3.1.3.tar.gz -C ../module

配置环境变量

$ cd /etc/profile.d/
$ vim my_env.sh

为了不污染系统变量,我们自己创建一个环境变量的脚本,配置内容如下

#JAVA_HOME,PATH 
# export 提升为全局变量,如果你的路径和我不同,记得这里要使用自己的路径哦
export JAVA_HOME=/home/centos/module/jdk1.8.0_212
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

#HADOOP_HOME
export HADOOP_HOME=/home/centos/module/hadoop-3.1.3
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin

然后保存退出(这里不会的话可以看下vim基础使用,不再赘述了)。

我们source一下,使环境变量生效

$ source /etc/profile

测试一下,看看是否成功

$ hadoop version

$ java

出现以上界面就是没问题了,如果还没成功可以做以下两项检查:

ssh免密

虽然是伪集群,但是本机连接本机的时候还是会需要密码的,所以要设置一下ssh免密

$ ssh-keygen -t rsa

出现提示就不停的按回车即可,生成完秘钥后

$ ssh-copy-id 本机hostname

配置host文件

vi /etc/hosts
#这里我保留的配置为,其中master配置的是腾讯云的内网, 如果配置外网会导致eclipse客户端连不上hadoop
::1 localhost.localdomain localhost
::1 localhost6.localdomain6 localhost6
172.16.0.3 master
127.0.0.1 localhost

修改主机名

vi /etc/sysconfig/network 
#修改HOSTNAME为master
HOSTNAME=master

修改hostname

$ hostnamectl --static set-hostname master

关闭防火墙

$ systemctl disable firewalld    #永久

二、配置hadoop

配置文件

进入hadoop的配置文件专区,所有配置文件都在这个文件夹

$ cd /home/centos/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop

我们要配置的文件主要有

core-site.xml

hdfs-site.xml

yarn-site.xml
mapred-site.xml
hadoop-env.sh

那接下来就按照步骤操作吧!

$ vim core-site.xml

<configuration>
  <property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://腾讯云内网ip地址:9820</value>
  </property>
 
  <property>
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>/home/centos/module/hadoop-3.1.3/data/tmp</value>
  </property>
	<!-- 通过web界面操作hdfs的权限 -->
  <property>
    <name>hadoop.http.staticuser.user</name>
    <value>root</value>
  </property>
    <!-- 后面hive的兼容性配置 -->
  <property>
    <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
    <value>*</value>
  </property>
  <property>
    <name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
    <value>*</value>
    </property>
</configuration>

$ vim hdfs-site.xml

<configuration>
  <property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>1</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
    <value>腾讯云内网ip地址:9868</value>
  </property>
</configuration>

$ vim hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/home/centos/module/jdk1.8.0_212

$ vim yarn-site.xml

<configuration>

  <!-- Reducer获取数据的方式-->
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
  </property>
  <!-- 指定YARN的ResourceManager的地址-->
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
    <value>master</value>
  </property>
<!-- 环境变量通过从NodeManagers的容器继承的环境属性,对于mapreduce应用程序,除了默认值 hadoop op_mapred_home应该被添加外。属性值 还有如下-->
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
 <value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
    </property>
    <!-- 解决Yarn在执行程序遇到超出虚拟内存限制,Container被kill -->
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
    <value>false</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
    <value>false</value>
  </property>
    <!-- 后面hive的兼容性配置 -->
  <property>
    <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
    <value>512</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
    <value>4096</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
    <value>4096</value>
    </property>
  
  <!-- 开启日志聚集 -->
  <property>
    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <!-- 访问路径-->
  <property> 
    <name>yarn.log.server.url</name> 
    <value>http://172.17.0.13:19888/jobhistory/logs</value>
  </property>
  <!-- 保存的时间7天 -->
  <property>
    <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
    <value>604800</value>
  </property>
</configuration>

配置历史服务器

$ vim mapred-site.xml

<!-- 历史服务器端地址 -->
<property>
  <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
  <value>腾讯云内网ip:10020</value>
</property>

<!-- 历史服务器web端地址 -->
<property>
  <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
  <value>腾讯云内网ip:19888</value>
</property>

初始化

第一次启动需要格式化NameNode,后面就不需要啦

$ hdfs namenode -format

初始化后,可以看到hadoop安装文件夹中,出现了data和logs两个文件夹,这样就是初始化成功了

接下来看下启动集群

$ start-dfs.sh

启动完毕,没有异常信息,查看一下进程

[root@VM_0_13_centos hadoop]# jps
20032 Jps
30900 DataNode
31355 SecondaryNameNode
30559 NameNode

全部启动成功~!

一键启动

上面都没问题后,可以做一个脚本一键启动集群,在bin目录下新建

$ vim mycluster

添加如下内容

#!/bin/bash
case $1 in
"start")
#dfs yarn history
start-dfs.sh
start-yarn.sh
mapred --daemon start historyserver
;;
"stop")
# dfs yarn history
stop-dfs.sh
stop-yarn.sh
mapred --daemon stop historyserver
;;
*)
echo "args is error! please input start or stop"
;;
esac

配置脚本的权限

$ chmod u+x mycluster

使用脚本启动

$ mycluster start

$ jps
23680 NodeManager
24129 JobHistoryServer
22417 DataNode
24420 Jps
22023 NameNode
23384 ResourceManager
22891 SecondaryNameNode

三、查看hdfs

配置安全组规则

在进行以下操作前,现在安全组规则中的协议端口中,加入以下要使用的端口

端口号:

hadoop web页面

在浏览器输入:腾讯云公网地址:端口号,即可进入对应的web界面

这是我们发现Secondary NameNode的界面显示不太正常,这是由于hadoop3中dfs-dust.js的时间函数使用有误。我们手动改正一下。

首先关闭集群

$ mycluster stop

修改文件

$ vim /home/centos/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/hdfs/webapps/static/dfs-dust.js

约61行的位置,如图所示,更改为:

return new Date(Number(v)).toLocaleString();

此时我们再启动集群

$ mycluster start

可以看到Secondary NameNode的web界面已经正常了

测试hdfs

那我们来上传文件玩一玩吧

在hadoop目录下新建一个文件夹

$ mkdir temdatas

进入文件夹,新建一个测试文件

$ vim text.txt

内容随便写吧,写好保存,我们开始上传文件

$ hdfs dfs -put text.txt /

查看一下web页面,上传成功了~

再尝试把这个文件down下来

$ hdfs dfs -get /text.txt ./text1.txt

成功~
至此hadoop集群搭建完毕,可以自己耍一些好玩的事啦~!

WordCount案例实操

在web端新建文件夹 input

在其中上传一个自己写的各种单词的文件,做单词统计

#或者自己在vim中写好上传也可
$ hdfs dfs -put wordcount.txt /input

然后测试一下wordcount案例,注意输出文件夹不能存在

$ hadoop jar /home/centos/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /input /output

运行完之后,我们看一下结果

#拉取hdfs文件
[root@master mydata]# hdfs dfs -get /output ./
#查看结果
[root@master output]# cat part-r-00000 
a    2
b    3
c    2
d    1
e    1
f    1

至此,你已经可以自由的玩耍hadoop啦。

当然,如果你已经尝试了的话,会发现,还有一个小问题没有解决,就是在web端点击文件查看head或tail时,会发生无法查看的情况,download也是不可以的。这个在虚拟机安装时并没有发生过,我还在研究怎么回事。如果有大神知道怎么回事,可以留言说一下哈

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