0

跟我学丨如何用鲲鹏服务器搭建Hadoop全分布式集群

摘要：今天教大家如何利用鲲鹏服务器搭建Hadoop全分布式集群，动起来···

本文分享自华为云社区《利用鲲鹏服务器快速搭建一个Hadoop全分布式集群笔记分享》，原文作者：Jack20。

一、Hadoop常见的三种运行模式

1、单机模式（独立模式）（Local或Standalone Mode）

默认情况下Hadoop就是处于该模式，用于开发和调式。不对配置文件进行修改。使用本地文件系统，而不是分布式文件系统。

Hadoop不会启动NameNode、DataNode、JobTracker、TaskTracker等守护进程，Map()和Reduce()任务作为同一个进程的不同部分来执行的。

用于对MapReduce程序的逻辑进行调试，确保程序的正确。

2、伪分布式模式（Pseudo-Distrubuted Mode）

Hadoop的守护进程运行在本机机器，模拟一个小规模的集群，在一台主机模拟多主机。

Hadoop启动NameNode、DataNode、JobTracker、TaskTracker这些守护进程都在同一台机器上运行，是相互独立的Java进程。

在这种模式下，Hadoop使用的是分布式文件系统，各个作业也是由JobTraker服务，来管理的独立进程。在单机模式之上增加了代码调试功能，允许检查内存使用情况，HDFS输入输出，以及其他的守护进程交互。类似于完全分布式模式，因此，这种模式常用来开发测试Hadoop程序的执行是否正确。

3、全分布式集群模式（Full-Distributed Mode）

Hadoop的守护进程运行在一个集群上　Hadoop的守护进程运行在由多台主机搭建的集群上，是真正的生产环境。

下载并解压Hadoop、JDK安装包并配置好环境变量、节点域名解析、防火墙、端口等组成相互连通的网络。 进入Hadoop的解压目录,编辑hadoop-env.sh文件(注意不同版本后配置文件的位置有所变化) 编辑Hadoop中配置文件core-site.xml（Hadoop集群的特性，作用于全部进程及客户端）、hdfs-site.xml（配置HDFS集群的工作属性）、mapred-site.xml（配置MapReduce集群的属性）、yarn-site.xml四个核心配置文件 配置ssh,生成密钥,使到ssh可以免密码连接localhost，把各从节点生成的公钥添加到主节点的信任列表。 格式化HDFS后 使用./start-all.sh启动Hadoop集群

二、Hadoop常见组件

Hadoop由HDFS、Yarn、Mapreduce三个核心模块组成，分别负责分布式存储、资源分配和管理、分布式计算。

1、Hadoop-HDFS模块

HDFS:是一种分布式存储系统，采用Master和Slave的主从结构，主要由NameNode和DataNode组成。HDFS会将文件按固定大小切成若干块，分布式存储在所有DataNode中，每个文件块可以有多个副本，默认副本数为3。 NameNode: Master节点，负责元数据的管理，处理客户端请求。 DataNode: Slave节点，负责数据的存储和读写操作。

2、Hadoop-Yarn模块

Yarn:是一种分布式资源调度框架，采用Master和Slave的主从结构，主要由ResourceManager . ApplicationMaster和NodeManager组成，负责整个集群的资源管理和调度。 ResourceManager:是一个全局的资源管理器，负责整个集群的资源管理和分配。 ApplicationMaster:当用户提交应用程序时启动，负责向ResourceManager申请资源和应用程序的管理。 NodeManager:运行在Slave节点，负责该节点的资源管理和使用。 Container: Yarn的资源抽象，是执行具体应用的基本单位，任何一个Job或应用程序必须运行在一个或多个Container中。

3、Hadoop-Mapreduce模块

Mapreduce:是一种分布式计算框架，主要由Map和Reduce两个阶段组成。支持将一个计算任务划分为多个子任务，分散到各集群节点并行计算。 Map阶段:将初始数据分成多份，由多个map任务并行处理。 Reduce阶段:收集多个Map任务的输出结果并进行合并，最终形成一个文件作为reduce阶段的结果。

全分布式集群模式（Full-Distributed Mode）搭建

【基本环境】

三台鲲鹏km1.2xlarge.8内存优化型 8vCPUs | 64GB CentOS 7.6 64bit with ARM CPU:Huawei Kunpeng 920 2.6GHz

其中jack20节点作为NameNode, Node1、 Node2作为DataNode,而Node1也作为辅助NameNode ( Secondary NameNode )。

【基本流程】

下载并解压Hadoop、JDK安装包并配置好环境变量、节点域名解析、防火墙、端口 进入Hadoop的解压目录,编辑hadoop-env.sh文件(注意不同版本后配置文件的位置有所变化) 编辑Hadoop中配置文件core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml四个核心配置文件 配置ssh,生成密钥,使到ssh可以免密码连接localhost 格式化HDFS后 使用./start-all.sh启动Hadoop集群

关闭防火墙和selinux

（1）各个节点都执行命令关闭防火墙：

systemctl stop firewalld systemctl disable firewalld systemctl status firewalld

（2）关闭selinux

进入selinux的config文件，将selinux原来的强制模式（enforcing）修改为关闭模式（disabled）

setenforce 0getenforce sed -i 's#SELINUX=enforcing#SELINUX=disabled#g' /etc/sysconfig/selinux grep SELINUX=disabled /etc/sysconfig/selinux cat /etc/sysconfig/selinux

1.安装openJDK-1.8.0

1.1. 下载安装openJDK-1.8.0

下载openJDK-1.8.0并安装到指定目录（如“/home”）。

进入目录：

cd /home

下载openJDK-1.8.0并安装：

wget https://sandbox-experiment-resource-north-4.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/hadoop-performance-tuning/OpenJDK8U-jdk_aarch64_linux_hotspot_8u252b09.tar.gz #解压 tar -zxf OpenJDK8U-jdk_aarch64_linux_hotspot_8u252b09.tar.gz

1.2. 配置环境变量

执行如下命令，打开/etc/profile文件：

vim /etc/profile

点击键盘"Shift+g"移动光标至文件末尾，单击键盘“i”键进入编辑模式，在代码末尾回车下一行，添加如下内容：

下一行，添加如下内容：

export JAVA_HOME=/home/jdk8u252-b09 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar

添加完成，单击键盘ESC退出编辑，键入“:wq”回车保存并退出。

1.3. 环境变量生效

使环境变量生效：

source /etc/profile

验证openJDK-1.8.0安装是否成功：

java -version

1.4.配置域名解析

vim /etc/hosts

2.安装dstat资源监控工具

yum install dstat-0.7.2-12.el7 -y

验证dstat是否安装成功：

dstat -V

3. 部署hadoop-3.1.1

3. 1. 获取hadoop-3.1.1软件包

①下载hadoop-3.1.1安装包到/home目录下：

cd /home wget https://sandbox-experiment-resource-north-4.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/hadoop-performance-tuning/hadoop-3.1.1.tar.gz #解压hadoop-3.1.1 tar -zxvf hadoop-3.1.1.tar.gz

②建立软链接

ln -s hadoop-3.1.1 hadoop

③配置hadoop环境变量，打开/etc/profile文件：

vim /etc/profile

点击键盘"Shift+g"移动光标至文件末尾，单击键盘“i”键进入编辑模式，在代码末尾回车下一行，添加如下内容：

export HADOOP_HOME=/home/hadoop export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH

添加完成，单击键盘ESC退出编辑，键入“:wq”回车保存并退出。

④使环境变量生效：

source /etc/profile

⑤验证hadoop安装是否成功：

hadoop version

执行结果如下图所示，表示安装成功：

3.2. 修改hadoop配置文件

hadoop所有的配置文件都在$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下，修改以下配置文件前，需要切换到"$HADOOP_HOME/etc/hadoop"目录。

cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop/

①修改hdfs-env.xml

打开hadoop-env.sh文件：

vim hadoop-env.sh

找到hadoop-env.sh的第54行中的java目录（在命令模式下输入“:set nu”，查看行数），输入java的安装目录（），然后删除行左端“#”取消注释，并保存退出

② 修改core-site.xml

打开core-site.xml文件

vim core-site.xml

在<configuration></configuration>标签之间添加如下代码并保存退出

<property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://jack20:9000/</value> <description> 设定NameNode的主机名及端口</description> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/home/hadoop/tmp/hadoop-${user.name}</value> <description>指定hadoop 存储临时文件的目录 </description> </property> <property> <name>hadoop.proxyuser.hadoop.hosts</name> <value>*</value> <description>配置该superUser允许通过代理的用户 </description> </property> <property> <name>hadoop.proxyuser.hadoop.groups</name> <value>*</value> <description>配置该superUser允许通过代理用户所属组 </description> </property>

③ 修改hdfs-site.xml，

打开hdfs-site.xml文件

vim hdfs-site.xml

在<configuration></configuration>标签之间添加如下代码并保存退出

<property> <name>dfs.namenode.http-address</name> <value>jack20:50070</value> <description> NameNode 地址和端口 </description> </property> <property> <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name> <value>node1:50090</value> <description> Secondary NameNode地址和端口 </description> </property> <property> <name>dfs.replication</name> <value>3</value> <description> 设定 HDFS 存储文件的副本个数，默认为3 </description> </property> <property> <name>dfs.namenode.name.dir</name> <value>file:///home/hadoop/hadoop3.1/hdfs/name</value> <description> NameNode用来持续存储命名空间和交换日志的本地文件系统路径</description> </property> <property> <name>dfs.datanode.data.dir</name> <value>file:///home/hadoop/hadoop3.1/hdfs/data</value> <description> DataNode在本地存储块文件的目录列表</description> </property> <property> <name>dfs.namenode.checkpoint.dir</name> <value>file:///home/hadoop/hadoop3.1/hdfs/namesecondary</value> <description> 设置 Secondary NameNode存储临时镜像的本地文件系统路径。如果这是一个用逗号分隔的文件列表，则镜像将会冗余复制到所有目录 </description> </property> <property> <name>dfs.webhdfs.enabled</name> <value>true</value> <description>是否允许网页浏览HDFS文件</description> </property> <property> <name>dfs.stream-buffer-size</name> <value>1048576</value> <description> 默认是4 KB，作为Hadoop缓冲区，用于Hadoop读HDFS的文件和写HDFS的文件， 还有map的输出都用到了这个缓冲区容量（如果太大了map和reduce任务可能会内存溢出） </description> </property>

④修改mapred-site.xml

打开mapred-site.xml文件：

vim mapred-site.xml

在<configuration></configuration>标签之间添加如下代码并保存退出

<property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> <description> 指定MapReduce程序运行在Yarn上 </description> </property> <property> <name>mapreduce.jobhistory.address</name> <value>jack20:10020</value> <description> 指定历史服务器端地址和端口 </description> </property> <property> <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name> <value>jack20:19888</value> <description> 历史服务器web端地址和端口</description> </property> <property> <name>mapreduce.application.classpath</name> <value> /home/hadoop/etc/hadoop, /home/hadoop/share/hadoop/common/*, /home/hadoop/share/hadoop/common/lib/*, /home/hadoop/share/hadoop/hdfs/*, /home/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/*, /home/hadoop/share/hadoop/mapreduce/*, /home/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib/*, /home/hadoop/share/hadoop/yarn/*, /home/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/* </value> </property> <property> <name>mapreduce.map.memory.mb</name> <value>6144</value> <description> map container配置的内存的大小（调整到合适大小防止物理内存溢出）</description> </property> <property> <name>mapreduce.reduce.memory.mb</name> <value>6144</value> <description> reduce container配置的内存的大小（调整到合适大小防止物理内存溢出）</description> </property> <property> <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name> <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/home/hadoop</value> </property> <property> <name>mapreduce.map.env</name> <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/home/hadoop</value> </property> <property> <name>mapreduce.reduce.env</name> <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/home/hadoop</value> </property>

⑤修改yarn-site.xml

打开yarn-site.xml文件：

vim yarn-site.xml

在<configuration></configuration>标签之间添加如下代码并保存退出

<property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>jack20</value> <description> 指定ResourceManager的主机名</description> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name> <value>53248</value> <description> NodeManager总的可用物理内存。 注意：该参数是不可修改的，一旦设置，整个运行过程中不可动态修改。 该参数的默认值是8192MB，即使你的机器内存不够8192MB，YARN也会按照这些内存来使用， 因此，这个值通过一定要配置。 </description> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> <description> 指定MapReduce走shuffle</description> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name> <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.address</name> <value>jack20:8032</value> <description> 指定ResourceManager对客户端暴露的地址和端口，客户端通过该地址向RM提交应用程序，杀死应用程序等</description> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name> <value>jack20:8030</value> <description> 指定ResourceManager对ApplicationMaster暴露的访问地址。ApplicationMaster通过该地址向RM申请资源、释放资源等</description> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name> <value>jack20:8031</value> <description> 指定ResourceManager对NodeManager暴露的地址。NodeManager通过该地址向RM汇报心跳，领取任务等</description> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name> <value>jack20:8033</value> <description> 指定ResourceManager 对管理员暴露的访问地址。管理员通过该地址向RM发送管理命令等</description> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name> <value>jack20:8088</value> <description> 指定ResourceManager对外web UI地址。用户可通过该地址在浏览器中查看集群各类信息</description> </property> <property> <name>yarn.log-aggregation-enable</name> <value>true</value> <description> 开启日志聚集功能</description> </property> <property> <name>yarn.log.server.url</name> <value>http://jack20:19888/jobhistory/logs</value> <description> 设置日志聚集服务器地址</description> </property> <property> <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name> <value>604800</value> <description> 设置日志保留时间为7天</description> </property>

⑥将各个节点加入到workers

echo jack20 > workers echo node1 > workers echo node2 > workers

⑦修改dfs和yarn的启动脚本，添加root用户权限

（1）打开start-dfs.sh和stop-dfs.sh文件：

vim /home/hadoop/sbin/start-dfs.sh vim /home/hadoop/sbin/stop-dfs.sh

单击键盘“i”键进入编辑模式，在两个配置文件的第一行添加并保存退出：

HDFS_DATANODE_USER=root HDFS_DATANODE_SECURE_USER=hdfs HDFS_NAMENODE_USER=root HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root

（2）打开start-yarn.sh 和 stop-yarn.sh文件

vim /home/hadoop/sbin/start-yarn.sh vim /home/hadoop/sbin/stop-yarn.sh

单击键盘“i”键进入编辑模式，在两个配置文件的第一行添加并保存退出：

YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn YARN_NODEMANAGER_USER=root

4.集群配置&节点间免密登录

（1）连通性测试

（2）从主节点同步各个节点域名解析文件

scp /etc/hosts node1:/etc/hosts scp /etc/hosts node2:/etc/hosts

（3） 配置各节点间SSH免密登录

分别在三台服务器中输入命令生成私钥和公钥（提示输入时按回车即可）：

ssh-keygen -t rsa

jack20：

node1：

node2：

然后分别在三台服务器上输入命令以复制公钥到服务器中：

ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@jack20 ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@node1 ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@node2

①继续连接：输入“yes”回车；
②输入密码（输入密码时，命令行窗口不会显示密码，输完之后直接回车）

查看所有协商的秘钥

SSH免密登录测试：

Jack20->node1->node2->jack20->node2->node1->jack20

（4） 复制hadoop到各datanode并修改

把jack20的hadoop目录、jdk目录、/etc/hosts、/etc/profile复制到node1，node2节点

cd $HADOOP_HOME/.. #hadoop目录 scp -r hadoop node1:/home scp -r hadoop node2:/home #java目录 scp -r jdk8u252-b09 node1:/home scp -r jdk8u252-b09 node2:/home

登录修改各服务器java和haoop环境变量

vim /etc/profile

点击键盘"Shift+g"移动光标至文件末尾，单击键盘“i”键进入编辑模式，在代码末尾回车下一行，添加如下内容并保存退出：

export JAVA_HOME=/home/jdk8u252-b09 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar export HADOOP_HOME=/home/hadoop export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH

使环境变量生效：

source /etc/profile

5.启动hadoop

注意：如果启动报错，请检查hadoop配置文件是否配置有误。

第一次启动前一定要格式化HDFS：

hdfs namenode -format

注意：提示信息的倒数第2行出现“>= 0”表示格式化成功，如图。在Linux中，0表示成功，1表示失败。因此，如果返回“1”，就应该好好分析前面的错误提示信息，一 般来说是前面配置文件和hosts文件的问题，修改后同步到其他节点上以保持相同环境，再接着执行格式化操作

执行脚本命令群起节点

cd /home/hadoop/sbin #群起节点 ./start-all.sh

启动HDFS后，可以发现jack20节点作为NameNode, Node1、 Node2作为DataNode,而Node1也作为辅助NameNode ( Secondary NameNode )。可以通过jps命令在各节点上验证HDFS是否启动。jps 也是Windows中的命令，表示开启的Java进程如果出现下图所示的结果，就表示验证成功。

客户端Web访问测试：

（1）RMwebUI界面

（2）NameNode的webUI界面

6.集群基准测试

（1）使用Hadoop自带的WordCount例子/share/Hadoop/mapredu icehadoop-mapreduce-examples-3.1.1.jar验证集群

#创建目录，目录/data/wordcount用来存储Hadoop自带的WordCount例子的数据文件，运行这个MapReduce任务的结果输出到目录中的/output/wordcount文件中 hdfs dfs -mkdir -p /data/wordcount hdfs dfs -mkdir -p /output/ #将本地文件上传到HDFS中(这里上传一个配置文件),执行如下命令 hdfs dfs -put /home/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml /data/wordcount

可以查看，上传后的文件情况，执行如下命令

hdfs dfs -ls /data/wordcount

下面运行WordCount案例，执行如下命令

hadoop jar /home/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.1.jar wordcount /data/wordcount /output/wordcount

（2）DFSIO测试

使用hadoop的DFSIO写入50个文件，每个文件1000M

hadoop jar /home/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-3.1.1-tests.jar TestDFSIO -write -nrFiles 50 -filesize 1000

可以在RMwebUI界面查看当前任务的基本情况，包括内存使用量，CPU使用量等

在NameNode的webUI界面查看刚刚DFSIO测试的各个节点HDFS占用情况

（3）计算圆周率的大小

hadoop jar /home/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-3.1.1-tests.jar pi 20 20

静静等待结果就可以~

点击关注，第一时间了解华为云新鲜技术~

你知道吗？