内容简介:在这里简要介绍一下Hadoop集群的几个组成部分。Hadoop自2.0版本开始,采用独立的YARN来进行集群内的资源管理。因此,部署时会有两套集群,一套YARN,一套HDFS,可以独立运行。在我们的部署中,为了节约资源,YARN的主节点和HDFS的主节点位于同一主机,YARN的从节点和HDFS的从节点位于同一主机。下面是HDFS集群和YARN集群的主要结构,“节点”或者“管理器”,其实际的表现形式都是一个Java守护进程。
在 安装和配置Hadoop(单节点) 这篇文章中,已经进行了Hadoop单机伪集群模式的部署。生产环境中,Hadoop都是以集群方式进行安装和部署的,否则,就不需要使用Hadoop了,分布式存储和分布式运算是Hadoop提供的核心功能。这篇文章将在单机安装的基础上,进行3个节点Hadoop集群的安装,因此如果你还没有单机安装过Hadoop,那么请先查看一下单机安装的这篇文章。
Hadoop集群的守护进程
这里简要介绍一下Hadoop集群的几个组成部分。Hadoop自2.0版本开始,采用独立的YARN来进行集群内的资源管理。因此,部署时会有两套集群,一套YARN,一套HDFS,可以独立运行。在我们的部署中,为了节约资源,YARN的主节点和HDFS的主节点位于同一主机,YARN的从节点和HDFS的从节点位于同一主机。
下面是HDFS集群和YARN集群的主要结构,“节点”或者“管理器”,其实际的表现形式都是一个 Java 守护进程。
HDFS集群:
- NameNode(名称节点):有时候也叫MasterNode(主节点),它不保存实际数据,只保存元数据(数据块的数目、大小、存储位置)。它也维护着文件系统的命名空间和路径信息。名称节点应当位于可靠的服务器上。
- SecondaryNameNode(第二名称节点):用于在名称节点失效时进行替换。
- DataNode(数据节点):有时候也叫SlaveNode(从节点)。它保存实际的数据,根据名称节点的指令,执行数据块的创建、删除、复制。数据节点的数量可以很庞大,但对服务器的要求不高。
YARN集群:
YARN(Yet Another Resource Negotiator,又一款资源协调器),管理和监控集群的负载,并进行作业分配,有时也被称为Hadoop的数据操作系统,由ResourceManage和NodeManager组成。
- ResourceManager(资源管理器):YARN的主节点,RM管理着全局资源(CPU和内存)在所有应用中的分配。所有的作业(Jobs,例如MapReduce)都会提交到此节点,然后它再分配任务(Tasks)到从节点。
- NodeManager(节点管理器):YARN的从节点,NM用于监控资源的使用情况,并汇报给主节点。
了解了集群的机构后,下面就可以开始一步步进行部署了。
借助ssh、scp两个工具,可以将一条命令同时在3个主机间执行(或者传送文件)。
配置运行环境
修改主机名
第一步是修改主机名称。在这里,我将三台主机分别命名为了hadoop01、hadoop02、hadoop03。有些人习惯根据服务器的职责,使用 hadoop-master,hadoop-slave,或者 hadoop-name,hadoop-data 来对服务器进行命名,我也考虑了很久是否采用这种方式,但考虑到服务器可能会根据需要改变职责(例如namenode发生故障离线后,某个datanode被替换用作namenode),此时根据职责命名反而产生误导,因此,我倾向于直接使用编号来命名。
# hostnamectl set-hostname hadoop01; exit;
修改完后退出,重新登录,会看到主机名已经发生了变化
将其他两台名称修改为 hadoop02、hadoop03。
配置hosts
三台主机的IP、ssh端口、职责、名称分别如下:
IP | ssh port | 职责 | 名称 |
---|---|---|---|
192.168.0.34 | 60034 | NameNode SecondaryNameNode ResourceManager |
hadoop01 |
192.168.0.35 | 60034 | DataNode NodeManager |
hadoop02 |
192.168.0.36 | 60034 | DataNode NodeManager |
hadoop03 |
安全起见,将ssh的默认端口由22改为了60034,所以下面的很多命令都带了-p/-P参数,如果使用22端口,则无需指定。
修改/etc/hosts:
# echo "192.168.0.34 hadoop01 192.168.0.35 hadoop02 192.168.0.36 hadoop03" >> /etc/hosts;
配置SSH免密登录
请参考: linux上配置ssh实现免密登录 。
启动集群时,因为要在一台机器上执行命令启动集群中的所有节点,因此节点间需要能够通过ssh登录。
安装Java
虽然Java10已经推出了,但是对于Hadoop 2.x.x而言,兼容最好的还是java 8。如何下载Java,可以参考:linux上安装JDK8
因为我已经配置了 免密码从windows复制文件到linux ,所以可以使用pscp工具方便地从windows上拷贝文件到linux,然后进行安装。
使用pscp将java安装包从windows拷贝到hadoop01
在windows上执行(或者可以用FTP上传到 Linux 上):
# pscp -P 60034 -i D:\linux\keys\awwork.ppk D:\linux\downloads\jdk-8u171-linux-x64.tar.gz root@hadoop01:/root/downloads
借助ssh、scp,下面的命令均只要在hadoop01上执行即可。
从hadoop01拷贝至其他主机:
再使用scp将java安装包从hadoop01拷贝至haddop02和hadoop03,然后再分别安装。
for i in {2..3}; do ssh -p 60034 root@hadoop0${i} "mkdir -p ~/downloads"; scp -P 60034 ~/downloads/jdk-8u171-linux-x64.tar.gz hadoop0${i}:~/downloads/jdk-8u171-linux-x64.tar.gz; done
ssh的-p是小写,scp的-P是大写。
安装:
for i in {1..3}; do ssh -p 60034 root@hadoop0${i} "tar -xzvf ~/downloads/jdk-8u171-linux-x64.tar.gz -C /opt;" done
从hadoop01往hadoop02、hadoop03拷贝文件,循环{2..3};而在三台主机安装应用,则循环{1..3}。以下同。
配置环境变量:
# vim ~/.bashrc export JAVA_HOME=/opt/jdk/jdk1.8.0_171 export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
为了使环境变量立即生效,执行一下 source ~/.bashrc
。
拷贝~/.bashrc至其他主机
for i in {2..3}; do scp -P 60034 ~/.bashrc hadoop0${i}:~/.bashrc ssh -p 60034 root@hadoop0${i} "source ~/.bashrc" done
安装Hadoop
集群安装Hadoop和单机安装是类似的,可以参考这里: 安装和配置Hadoop(单节点)
使用pscp将hadoop安装包从windows拷贝到hadoop01
在windows上执行(或者可以用FTP上传到Linux上):
# pscp -P 60034 -i D:\linux\keys\awwork.ppk D:\linux\downloads\hadoop-2.9.1.tar.gz root@hadoop01:/root/downloads
从hadoop01拷贝至其他主机
for i in {2..3}; do scp -P 60034 ~/downloads/hadoop-2.9.1.tar.gz hadoop0${i}:~/downloads/hadoop-2.9.1.tar.gz; done
安装hadoop
for i in {1..3}; do ssh -p 60034 root@hadoop0${i} "tar -xzvf ~/downloads/hadoop-2.9.1.tar.gz -C /opt" done
配置环境变量
# vim ~/.bashrc export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-2.9.1 export HADOOP_INSTALL=$HADOOP_HOME export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop export YARN_HOME=$HADOOP_HOME export YARN_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin
将~/.bashrc拷贝至其他主机,和java部分相同,就不重复了。
因为修改了ssh的默认端口号,也要对此进行配置:
# vim $HADOOP_CONF_DIR/hadoop-env.sh export HADOOP_SSH_OPTS="-p 60034"
配置Hadoop
配置NameNode
# vim $HADOOP_CONF_DIR/core-site.xml <configuration> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://hadoop01:9000</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/data/hadoop</value> </property> </configuration>
ds.defaultFS指定了hdfs的默认路径;hadoop.tmp.dir指定了hadoop文件存放路径的根目录。
配置HDFS
# vim $HADOOP_CONF_DIR/hdfs-site.xml <configuration> <property> <name>dfs.namenode.name.dir</name> <value>file:///data/hadoop/dfs/name</value> </property> <property> <name>dfs.datanode.data.dir</name> <value>file:///data/hadoop/dfs/data</value> </property> <property> <name>dfs.replication</name> <value>2</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name> <value>hadoop01:50090</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.secondary.https-address</name> <value>hadoop01:50091</value> </property> </configuration>
可以不用设置dfs.namenode.name.dir和dfs.datanode.data.dir,因为它们的值/data/hadoop会继承自core-site.xml中的hadoop.tmp.dir。
dfs.replication设置副本数量,因为3节点中只有2个DataNode,因此此处为2,默认是3。
配置MapReduce
# vim $HADOOP_CONF_DIR/mapred-site.xml <configuration> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> </configuration>
YARN是一个通用的资源协调器,不仅可以为MapReduce服务,也可以为Spark、Tez等应用服务。
配置YARN
# vim $HADOOP_CONF_DIR/yarn-site.xml <configuration> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>hadoop01</value> </property> </configuration>
配置salves文件
我们使用hadoop01来作为NameNode,hadoop02、hadoop03作为DataNode。slaves默认只有一行内容:localhost,使用vim编辑slaves,并写入下面内容:
# vim $HADOOP_CONF_DIR/slaves hadoop02 hadoop03
拷贝所有配置文件到hadoop02、hadoop03
上面的所有配置文件的修改都是在hadoop01上完成的,需要把它们复制到其他两台机器上,同样是使用scp工具来完成:
for i in {2..3}; do scp -P 60034 $HADOOP_HOME/etc/hadoop/* hadoop0${i}:$HADOOP_HOME/etc/hadoop/; done
启动Hadoop
格式化NameNode
# hdfs namenode -format
这个命令非常危险!你应当只在新建集群后执行一次,因为namenode保存的是HDFS的所有元信息,如果丢失了,整个集群中DataNode的数据都无法访问,就算它们还在磁盘上。
启动HDFS
# start-dfs.sh Starting namenodes on [hadoop01] hadoop01: starting namenode, logging to /opt/hadoop-2.9.1/logs/hadoop-root-namenode-hadoop01.out hadoop03: starting datanode, logging to /opt/hadoop-2.9.1/logs/hadoop-root-datanode-hadoop03.out hadoop02: starting datanode, logging to /opt/hadoop-2.9.1/logs/hadoop-root-datanode-hadoop02.out Starting secondary namenodes [hadoop01] hadoop01: starting secondarynamenode, logging to /opt/hadoop-2.9.1/logs/hadoop-root-secondarynamenode-hadoop01.out
查看NameNode的Web UI
使用浏览器打开 http://hadoop01:50070 ,正常应该可以看到下面的页面:
你的开发用windows电脑需要和linux位于同一局域网,并且配置了hosts才可以通过上面的地址访问。在生产环境通常是不能的(需要访问授权,搭建前端的nginx服务器等)。
查看HDFS进程
在NameNode(hadoop01)上执行jps:
# jps 12119 NameNode 12332 SecondaryNameNode 12478 Jps
在DataNode(hadoop02/hadoop03)上执行jps:
# jps 18208 DataNode 18296 Jps
停止HDFS
# stop-dfs.sh Stopping namenodes on [hadoop01] hadoop01: stopping namenode hadoop02: stopping datanode hadoop03: stopping datanode Stopping secondary namenodes [hadoop01] hadoop01: stopping secondarynamenode
运行YARN
# start-yarn.sh starting yarn daemons starting resourcemanager, logging to /opt/hadoop-2.9.1/logs/yarn-root-resourcemanager-hadoop01.out hadoop02: starting nodemanager, logging to /opt/hadoop-2.9.1/logs/yarn-root-nodemanager-hadoop02.out hadoop03: starting nodemanager, logging to /opt/hadoop-2.9.1/logs/yarn-root-nodemanager-hadoop03.out
查看ResourceManager的Web UI
当启用YARN之后,就可以查看ResourceManager的Web UI了,使用浏览器打开 http://hadoop01:8088 。
查看YARN进程
在ResourceManager(hadoop01)上执行jps:
# jps 12119 NameNode 12551 ResourceManager 12332 SecondaryNameNode 12846 Jps
在NodeManager(hadoop02/hadoop03)上执行jps:
# jps 18208 DataNode 18355 NodeManager 18502 Jps
停止YARN
# stop-yarn.sh stopping yarn daemons stopping resourcemanager hadoop02: stopping nodemanager hadoop03: stopping nodemanager hadoop02: nodemanager did not stop gracefully after 5 seconds: killing with kill -9 hadoop03: nodemanager did not stop gracefully after 5 seconds: killing with kill -9 no proxyserver to stop
总结
至此,一个三节点的Hadoop集群就搭建完毕了。Hadoop的配置纷繁复杂,这里没有涉及过多的深度配置,例如内存调优等,以后有时间再进行分析和总结。
感谢阅读,希望这篇文章能给你带来帮助!
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持 码农网
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