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hadoop分布式部署

發布時間:2020-07-02 16:20:57 來源:網絡 閱讀:1025 作者:zenge_blog 欄目:大數據

Hadoop Cluster中的角色:

    HDFS:

           NameNode,NN

           SecondaryNameNode,SNN

           DataNode,DN

     YARN:

           ResourceManager

           NodeManager


生產環境中hadoop分布式部署注意事項

HDFS集群:

NameNode和Secondary應該分開部署,避免NameNode和SecondaryNode同時出現故障,而無法恢復

DataNode數量至少為3個,因為數據至少要保存3份


YARN集群:

ResourceManager部署在獨立的節點上

NodeManager運行在DataNode上


Hadoop集群架構如下圖所示:

hadoop分布式部署


我在測試環境中進行分布式部署時,將NameNode、SecondaryNameNode和ResourceManager三個角色部署在同一服務器Master節點上,

三個從節點部署DataNode和NodeManager


1、配置hosts文件

node1、node2、node3、node4上的/etc/hosts文件中追加以下內容

172.16.2.3     node1.hadooptest.com node1 master
172.16.2.14    node2.hadooptest.com node2
172.16.2.60    node3.hadooptest.com node3
172.16.2.61    node4.hadooptest.com node4


2、創建hadoop用戶和組

如果需要通過master節點啟動或者停止整個集群,還需要在master節點上配置用于運行服務的用戶(如hdfs和yarn)能以密鑰的方式通過ssh遠程連接到各個從節點

node1、node2、node3、node4上分別執行

useradd hadoop
echo 'p@ssw0rd' | passwd --stdin hadoop


登錄node1,創建密鑰

su - hadoop
ssh-keygen -t rsa


將公鑰從node1分別上傳到node2、node3、node4

ssh-copy-id  -i .ssh/id_rsa.pub  hadoop@node2

ssh-copy-id  -i .ssh/id_rsa.pub  hadoop@node3 

ssh-copy-id  -i .ssh/id_rsa.pub  hadoop@node4


注意:master節點也要將公鑰傳到自己的hadoop賬戶下,否則啟動secondarynamenode時,要輸入密碼

[hadoop@node1 hadoop]$ node1ssh-copy-id  -i .ssh/id_rsa.pub  hadoop@0.0.0.0


測試從node1登錄到node2、node3、node4

[hadoop@OPS01-LINTEST01 ~]$ ssh node2 'date'
Tue Mar 27 14:26:10 CST 2018

[hadoop@OPS01-LINTEST01 ~]$ ssh node3 'date'
Tue Mar 27 14:26:13 CST 2018

[hadoop@OPS01-LINTEST01 ~]$ ssh node4 'date'
Tue Mar 27 14:26:17 CST 2018


3、配置hadoop環境

node1、node2、node3、node4上都需要執行

vim /etc/profile.d/hadoop.sh
export HADOOP_PREFIX=/bdapps/hadoop
export PATH=$PATH:${HADOOP_PREFIX}/bin:${HADOOP_PREFIX}/sbin
export HADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_PREFIX}
export HADOOP_YARN_HOME=${HADOOP_PREFIX}
export HADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_PREFIX}
export HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_PREFIX}


node1配置

創建目錄

[root@OPS01-LINTEST01 ~]# mkdir -pv /bdapps /data//hadoop/hdfs/{nn,snn,dn}
mkdir: created directory `/bdapps'
mkdir: created directory `/data//hadoop'
mkdir: created directory `/data//hadoop/hdfs'
mkdir: created directory `/data//hadoop/hdfs/nn'
mkdir: created directory `/data//hadoop/hdfs/snn'
mkdir: created directory `/data//hadoop/hdfs/dn'


配置權限

chown -R hadoop:hadoop /data/hadoop/hdfs/
cd /bdapps/
[root@OPS01-LINTEST01 bdapps]# ls
hadoop-2.7.5
[root@OPS01-LINTEST01 bdapps]# ln -sv hadoop-2.7.5 hadoop
[root@OPS01-LINTEST01 bdapps]# cd hadoop
[root@OPS01-LINTEST01 hadoop]# mkdir logs


修改hadoop目錄下所有文件的屬主屬組為hadoop,并給logs目錄添加寫入權限

[root@OPS01-LINTEST01 hadoop]# chown -R hadoop:hadoop ./*
[root@OPS01-LINTEST01 hadoop]# ll
total 140
drwxr-xr-x 2 hadoop hadoop  4096 Dec 16 09:12 bin
drwxr-xr-x 3 hadoop hadoop  4096 Dec 16 09:12 etc
drwxr-xr-x 2 hadoop hadoop  4096 Dec 16 09:12 include
drwxr-xr-x 3 hadoop hadoop  4096 Dec 16 09:12 lib
drwxr-xr-x 2 hadoop hadoop  4096 Dec 16 09:12 libexec
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop 86424 Dec 16 09:12 LICENSE.txt
drwxr-xr-x 2 hadoop hadoop  4096 Mar 27 14:51 logs
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop 14978 Dec 16 09:12 NOTICE.txt
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop  1366 Dec 16 09:12 README.txt
drwxr-xr-x 2 hadoop hadoop  4096 Dec 16 09:12 sbin
drwxr-xr-x 4 hadoop hadoop  4096 Dec 16 09:12 share

[root@OPS01-LINTEST01 hadoop]# chmod g+w logs


core-site.xml文件配置

<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://master:8020</value>
        <final>true</final>
    </property>
</configuration>


yarm-site.xml文件配置

注意:yarn-site.xml是ResourceManager角色相關配置。生產環境下該角色和NameNode是應該分開部署的,所以該文件中的master和core-site.xml中的master不是同一臺機器。由于我這里是在測試環境中模擬分布式部署,

將NameNode和ResourceManager部署在一臺機器上了,所以才會需要在NameNode服務器上配置該文件。

<configuration>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.address</name>
        <value>master:8032</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
        <value>master:8030</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
        <value>master:8031</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
        <value>master:8033</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
        <value>master:8088</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.auxservices.mapreduce_shuffle.class</name>
        <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
        <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler</value>
    </property>
</configuration>


hdfs-site.xml文件配置

修改 dfs.replication 副本保留數量

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>2</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>file:///data/hadoop/hdfs/nn</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>file:///data/hadoop/hdfs/dn</value>
    </property>
    <property>
        <name>fs.checkpoint.dir</name>
        <value>file:///data/hadoop/hdfs/snn</value>
    </property>
    <property>
        <name>fs.checkpoint.edits.dir</name>
        <value>file:///data/hadoop/hdfs/snn</value>
    </property>
</configuration>


mapred-site.xml文件配置

 cp mapred-site.xml.template  mapred-site.xml
<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>


slaves文件配置

node2
node3
node4


hadoop-env.sh文件配置

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_151



配置node2、node3、node4節點

###創建hadoop安裝目錄,和數據目錄以及logs目錄,并修改權限
mkdir -pv /bdapps /data/hadoop/hdfs/{nn,snn,dn}
chown -R hadoop.hadoop /data/hadoop/hdfs/
tar zxf hadoop-2.7.5.tar.gz -C /bdapps/

cd /bdapps
ln -sv hadoop-2.7.5 hadoop 
cd hadoop
mkdir logs
chmod g+w logs
chown -R hadoop:hadoop ./*


配置文件修改

由于我們前面在master節點(node1)已經修改了hadoop相關配置文件,所以可以直接從master節點同步到node2、node3、node4節點上

scp /bdapps/hadoop/etc/hadoop/* node2:/bdapps/hadoop/etc/hadoop/
scp /bdapps/hadoop/etc/hadoop/* node3:/bdapps/hadoop/etc/hadoop/
scp /bdapps/hadoop/etc/hadoop/* node4:/bdapps/hadoop/etc/hadoop/


啟動hadoop相關服務

master節點

與偽分布式模式相同,在HDFS集群的NN啟動之前需要先初始化其用于處處數據的目錄,如果hdfs-site.xml中 dfs.namenode.name.dir屬性指定的目錄不存在,

格式化命令會自動創建之,如果事先存在,請確保其權限設置正確,此時格式操作會清除其內部的所有數據并重新建立一個新的文件系統。需要以hdfs用戶的身份在master節點執行如下命令

hdfs namenode -format


啟動集群節點有兩種方式:

1、登錄到各個節點手動啟動服務

2、在master節點控制啟動整個集群

集群規模較大時,分別啟動各個節點的各個服務會比較繁瑣,所以hadoop提供了start-dfs.shstop-dfs.sh來啟動及停止整個hdfs集群,以及start-yarn.sh和stop-yarn.sh來啟動和停止整個yarn集群


[hadoop@node1 hadoop]$start-dfs.sh 
Starting namenodes on [master]
hadoop@master's password: 
master: starting namenode, logging to /bdapps/hadoop/logs/hadoop-hadoop-namenode-node1.out
node4: starting datanode, logging to /bdapps/hadoop/logs/hadoop-hadoop-datanode-node4.out
node2: starting datanode, logging to /bdapps/hadoop/logs/hadoop-hadoop-datanode-node2.out
node3: starting datanode, logging to /bdapps/hadoop/logs/hadoop-hadoop-datanode-node3.out
Starting secondary namenodes [0.0.0.0]
hadoop@0.0.0.0's password: 
0.0.0.0: starting secondarynamenode, logging to /bdapps/hadoop/logs/hadoop-hadoop-secondarynamenode-node1.out

[hadoop@node1 hadoop]$ jps
69127 NameNode
69691 Jps
69566 SecondaryNameNode


登錄到datanode節點查看進程

[root@node2 ~]# jps
66968 DataNode
67436 Jps


[root@node3 ~]# jps
109281 DataNode
109991 Jps

[root@node4 ~]# jps
108753 DataNode
109674 Jps


停止整個集群的服務

[hadoop@node1 hadoop]$ stop-dfs.sh
Stopping namenodes on [master]
master: stopping namenode
node4: stopping datanode
node2: stopping datanode
node3: stopping datanode
Stopping secondary namenodes [0.0.0.0]
0.0.0.0: stopping secondarynamenode


測試

在master節點上,上傳一個文件

[hadoop@node1 ~]$ hdfs dfs -mkdir /test
[hadoop@node1 ~]$ hdfs dfs -put /etc/fstab /test/fstab
[hadoop@node1 ~]$ hdfs dfs -ls -R /test
-rw-r--r--   2 hadoop supergroup        223 2018-03-27 16:48 /test/fstab


登錄node2

[hadoop@node2 ~]$ ls /data/hadoop/hdfs/dn/current/BP-1194588190-172.16.2.3-1522138946011/current/finalized/
[hadoop@node2 ~]$

沒有fstab文件


登錄node3,可以看到fstab文件

[hadoop@node3 ~]$ cat  /data/hadoop/hdfs/dn/current/BP-1194588190-172.16.2.3-1522138946011/current/finalized/subdir0/subdir0/blk_1073741825
UUID=dbcbab6c-2836-4ecd-8d1b-2da8fd160694       /       ext4    defaults        1       1
tmpfs   /dev/shm        tmpfs   defaults        0       0
devpts  /dev/pts        devpts  gid=5,mode=620  0       0
sysfs   /sys    sysfs   defaults        0       0
proc    /proc   proc    defaults        0       0
dev/vdb1        none    swap    sw      0       0


登錄node4,也可以看到fstab文件

[hadoop@node4 root]$ cat /data/hadoop/hdfs/dn/current/BP-1194588190-172.16.2.3-1522138946011/current/finalized/subdir0/subdir0/blk_1073741825

UUID=dbcbab6c-2836-4ecd-8d1b-2da8fd160694       /       ext4    defaults        1       1
tmpfs   /dev/shm        tmpfs   defaults        0       0
devpts  /dev/pts        devpts  gid=5,mode=620  0       0
sysfs   /sys    sysfs   defaults        0       0
proc    /proc   proc    defaults        0       0
dev/vdb1        none    swap    sw      0       0

結論:由于我們數據保存2份,所以只在node3,node4上有文件副本,node2上沒有



啟動yarn集群

登錄node1(master),執行start-yarn.sh 

[hadoop@node1 ~]$ start-yarn.sh 
starting yarn daemons
starting resourcemanager, logging to /bdapps/hadoop/logs/yarn-hadoop-resourcemanager-node1.out
node4: starting nodemanager, logging to /bdapps/hadoop/logs/yarn-hadoop-nodemanager-node4.out
node2: starting nodemanager, logging to /bdapps/hadoop/logs/yarn-hadoop-nodemanager-node2.out
node3: starting nodemanager, logging to /bdapps/hadoop/logs/yarn-hadoop-nodemanager-node3.out

[hadoop@node1 ~]$ jps
78115 ResourceManager
71574 NameNode
71820 SecondaryNameNode
78382 Jps


登錄node2,執行jps命令,可以看到NodeManager服務已經啟動了

[ansible@node2 ~]$ sudo su - hadoop
[hadoop@node2 ~]$ jps
68800 DataNode
75400 Jps
74856 NodeManager


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hadoop分布式部署



hadoop分布式部署


hadoop分布式部署



其他參考文檔:

http://www.codeceo.com/understand-hadoop-hbase-hive-spark-distributed-system-architecture.html


向AI問一下細節

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