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Linux下Hadoop2.6.0集群环境的搭建

2016-09-13 13:34:04 来源：中存储网

本文旨在提供最基本的，可以用于在生产环境进行Hadoop、HDFS分布式环境的搭建，对自己是个总结和整理，也能方便新人学习使用。

基础环境

JDK的安装与配置

现在直接到Oracle官网（http://www.oracle.com/）寻找JDK7的安装包不太容易，因为现在官方推荐JDK8。找了半天才找到JDK下载列表页的地址（http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk7-downloads-1880260.html）。因为选择Linux操作系统作为部署环境，所以选择64位的版本。我选择的是jdk-7u79-linux-x64.gz。

使用以下命令将jdk-7u79-linux-x64.gz下载到Linux下的/home/jiaan.gja/software目录

  1. wget http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/7u79-b15/jdk-7u79-linux-x64.tar.gz  

然后使用以下命令将jdk-7u79-linux-x64.gz解压缩到/home/jiaan.gja/install目录

  1. tar zxvf jdk-7u79-linux-x64.gz -C ../install  

回到/home/jiaan.gja目录，配置java环境变量，命令如下：

  1. cd ~  
  2. vim .bash_profile  

在.bash_profile中加入以下内容：

立刻让java环境变量生效，执行如下命令：

  1. source .bash_profile  

最后验证java是否安装配置正确：


 

Host

由于我搭建Hadoop集群包含三台机器，所以需要修改调整各台机器的hosts文件配置，命令如下：

  1. vi /etc/hosts  

如果没有足够的权限，可以切换用户为root。

如果禁止使用root权限，则可以使用以下命令修改：

  1. sudo vi /etc/hosts  

三台机器的内容统一增加以下host配置：


SSH

由于NameNode与DataNode之间通信，使用了SSH，所以需要配置免登录。

首先登录Master机器，生成SSH的公钥，命令如下：

  1. ssh-keygen -t rsa  

执行命令后会在当前用户目录下生成.ssh目录，然后进入此目录将id_rsa.pub追加到authorized_keys文件中，命令如下：

  1. cd .ssh  
  2. cat id_rsa.pub >> authorized_keys  

最后将authorized_keys文件复制到其它机器节点,命令如下：

  1. scp authorized_keys jiaan.gja@Slave1:/home/jiaan.gja/.ssh  
  2. scp authorized_keys jiaan.gja@Slave2:/home/jiaan.gja/.ssh  

文件目录

为了便于管理，给Master的hdfs的NameNode、DataNode及临时文件，在用户目录下创建目录：

/home/jiaan.gja/hdfs/name

/home/jiaan.gja/hdfs/data

/home/jiaan.gja/hdfs/tmp

然后将这些目录通过scp命令拷贝到Slave1和Slave2的相同目录下。

Hadoop的安装与配置

下载

首先到Apache官网（http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/）下载Hadoop，从中选择推荐的下载镜像（http://mirrors.hust.edu.cn/apache/hadoop/common/），我选择hadoop-2.6.0的版本，并使用以下命令下载到Master机器的

/home/jiaan.gja/software目录：

  1. cd ~/software/  
  2. wget http://apache.fayea.com/hadoop/common/hadoop-2.6.0/hadoop-2.6.0.tar.gz  

然后使用以下命令将hadoop-2.6.0.tar.gz解压缩到/home/jiaan.gja/install目录

  1. tar zxvf hadoop-2.6.0.tar.gz -C ../install/  

环境变量

回到/home/jiaan.gja目录，配置hadoop环境变量，命令如下：

  1. cd ~  
  2. vim .bash_profile  

在.bash_profile中加入以下内容：

立刻让hadoop环境变量生效，执行如下命令：

  1. source .bash_profile  

Hadoop的配置

进入hadoop-2.6.0的配置目录：

  1. cd ~/install/hadoop-2.6.0/etc/hadoop/  

依次修改core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml及yarn-site.xml文件。

core-site.xml

  1. <configuration>  
  2. <property>  
  3.   <name>hadoop.tmp.dir</name>  
  4.   <value>file:/home/jiaan.gja/hdfs/tmp</value>  
  5.   <description>A base for other temporary directories.</description>  
  6. </property>  
  7. <property>  
  8.   <name>io.file.buffer.size</name>  
  9.   <value>131072</value>  
  10. </property>  
  11. <property>  
  12.   <name>fs.default.name</name>  
  13.   <value>hdfs://Master:9000</value>  
  14. </property>  
  15. <property>  
  16. <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>  
  17. <value>*</value>  
  18. </property>  
  19. <property>  
  20. <name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>  
  21. <value>*</value>  
  22. </property>  
  23. </configuration>  

hdfs-site.xml

  1. <configuration>  
  2. <property>  
  3.   <name>dfs.replication</name>  
  4.   <value>2</value>  
  5. </property>  
  6. <property>  
  7.   <name>dfs.namenode.name.dir</name>  
  8.   <value>file:/home/jiaan.gja/hdfs/name</value>  
  9.   <final>true</final>  
  10. </property>  
  11. <property>  
  12.   <name>dfs.datanode.data.dir</name>  
  13.   <value>file:/home/jiaan.gja/hdfs/data</value>  
  14.   <final>true</final>  
  15. </property>  
  16. <property>  
  17.   <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>  
  18.   <value>Master:9001</value>  
  19. </property>  
  20. <property>  
  21.   <name>dfs.webhdfs.enabled</name>  
  22.   <value>true</value>  
  23. </property>  
  24. <property>  
  25.   <name>dfs.permissions</name>  
  26.   <value>false</value>  
  27. </property>  
  28. </configuration>  

mapred-site.xml

  1. <configuration>  
  2. <property>  
  3.   <name>mapreduce.framework.name</name>  
  4.   <value>yarn</value>  
  5. </property>  
  6. </configuration>  

yarn-site.xml

<configuration>  

  1.   
  2. <!-- Site specific YARN configuration properties -->  
  3. <property>  
  4.   <name>yarn.resourcemanager.address</name>  
  5.   <value>Master:18040</value>  
  6. </property>  
  7. <property>  
  8.   <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>  
  9.   <value>Master:18030</value>  
  10. </property>  
  11. <property>  
  12.   <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>  
  13.   <value>Master:18088</value>  
  14. </property>  
  15. <property>  
  16.   <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>  
  17.   <value>Master:18025</value>  
  18. </property>  
  19. <property>  
  20.   <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>  
  21.   <value>Master:18141</value>  
  22. </property>  
  23. <property>  
  24.   <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>  
  25.   <value>mapreduce.shuffle</value>  
  26. </property>  
  27. <property>  
  28.   <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>  
  29.   <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>  
  30. </property>  
  31. </configuration>  

由于我们已经配置了JAVA_HOME的环境变量，所以hadoop-env.sh与yarn-env.sh这两个文件不用修改，因为里面的配置是：

  1. export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}  

最后，将整个hadoop-2.6.0文件夹及其子文件夹使用scp复制到两台Slave的相同目录中：

  1. scp -r hadoop-2.6.0 jiaan.gja@Slave1:/home/jiaan.gja/install/  
  1. scp -r hadoop-2.6.0 jiaan.gja@Slave2:/home/jiaan.gja/install/  
 

运行Hadoop

运行HDFS

格式化NameNode

执行命令：

  1. hadoop namenode -format  

执行过程如下图：

最后的执行结果如下图：

启动NameNode

执行命令如下：

  1. hadoop-daemon.sh start namenode  

执行结果如下图：

最后在Master上执行ps -ef | grep hadoop，得到如下结果：

在Master上执行jps命令，得到如下结果：

说明NameNode启动成功。

启动DataNode

执行命令如下：

  1. hadoop-daemons.sh start datanode  

执行结果如下：

在Slave1上执行命令，如下图：

在Slave2上执行命令，如下图：

说明Slave1和Slave2上的DataNode运行正常。

以上启动NameNode和DataNode的方式，可以用start-dfs.sh脚本替代：

运行YARN

运行Yarn也有与运行HDFS类似的方式。启动ResourceManager使用以下命令：

  1. yarn-daemon.sh start resourcemanager  

批量启动多个NodeManager使用以下命令：

  1. yarn-daemons.sh start nodemanager  

以上方式我们就不赘述了，来看看使用start-yarn.sh的简洁的启动方式：

在Master上执行jps：

说明ResourceManager运行正常。

在两台Slave上执行jps，也会看到NodeManager运行正常，如下图：

测试Hadoop

测试HDFS

最后测试下亲手搭建的Hadoop集群是否执行正常，测试的命令如下图所示：

测试YARN

可以访问YARN的管理界面，验证YARN，如下图所示：

测试mapreduce

本人比较懒，不想编写mapreduce代码。幸好Hadoop安装包里提供了现成的例子，在Hadoop的share/hadoop/mapreduce目录下。运行例子：

配置运行Hadoop中遇见的问题

JAVA_HOME未设置？

我在启动Hadoop时发现Slave2机器一直启动不了，然后登录Slave2，在~/install/hadoop-2.6.0/logs目录下查看日志，发现了以下错误：

  1. Error: JAVA_HOME is not set and could not be found.  

如果我执行echo $JAVA_HOME或者查看.bash_profile文件，都证明正确配置了JAVA_HOME的环境变量。无奈之下，只能将Slave2机器的hadoop-env.sh硬编码为如下的配置：

  1. # The java implementation to use.  
  2. export JAVA_HOME=/home/jiaan.gja/install/jdk1.7.0_79  

然后问题就解决了。虽然解决了，但是目前不知道所以然，有好心的同仁，告诉我下。。。

Incompatible clusterIDs

由于配置Hadoop集群不是一蹴而就的，所以往往伴随着配置——>运行——>。。。——>配置——>运行的过程，所以DataNode启动不了时，往往会在查看日志后，发现以下问题：

此问题是由于每次启动Hadoop集群时，会有不同的集群ID，所以需要清理启动失败节点上data目录（比如我创建的/home/jiaan.gja/hdfs/data）中的数据。

NativeCodeLoader的警告

在测试Hadoop时，细心的人可能看到截图中的警告信息：

我也是查阅网络资料，得知以下解决办法：

1、下载hadoop-native-64-2.6.0.tar：
在网站http://dl.bintray.com/sequenceiq/sequenceiq-bin/可以找到下载的相应版本，由于我是2.6.0的Hadoop，所以选择下载

2、停止Hadoop，执行命令如下：


下载完以后，解压到hadoop的native目录下，覆盖原有文件即可。操作如下：

  1. tar xvf hadoop-native-64-2.6.0.tar -C /home/jiaan.gja/install/hadoop-2.6.0/lib/native/  

令人失望的是，这种方式并不好使，看到最后的解决方案是需要下载Hadoop源码，重新编译，但这种方式有些重，我不打算尝试了。有没有简便的解决方案，还希望知道的同学告诉一下。

yarn.nodemanager.aux-services错误

在执行start-yarn.sh脚本启动YARN时，在Slave1和Slave2机器上执行jps命令未发现NodeManager进程，于是登录Slave机器查看日志，发现以下错误信息：

参考网上的解决方式，是因为yarn.nodemanager.aux-services对应的值mapreduce.shuffle已经被替换为mapreduce_shuffle。有些参考用书上也错误的写为另一个值mapreduce-shuffle。

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