CentOS 7.0 hadoop 2.6 安装与配置

2024年1月14日 209次阅读来源: 羽风之歌

CentOS 7.0 hadoop 安装与配置

蒋小超 2015.04.03

背景介绍

hadoop 是一种大数据分布式运算解决方案。

hadoop 是什么？

实际上 hadoop 就是 Google 的 MapReduce 核心算法的一个开源实现，主要用于海量数据的处理。

一般来说数据量超过 1T 就可以算海量数据了，当然如果只是一个简单的文件超过 1T 还是很容易的，但是这里说的是数据，就是一个一个小的数据记录的集合，比如淘宝这样的很多商品，比如 Google 这样的搜索引擎。

那么就有个疑问了，如果只是数据记录， hadoop 相比数据库有什么优势？数据库也是大量数据的集合啊？这就牵扯到了分布式计算， hadoop 在设计时就考虑过用大量性能不是那么强的节点合并在一起工作，而数据库往往有一个主数据库，能力往往取决于主要设备的性能。实际上 hadoop 还有一个 hive 分支用来做和数据库差不多的事情。

hadoop 能做什么？

就像上面说的， hadoop 主要目的就是海量数据处理，根据它的设计可以做：

大量数据的保存。这个其实不是主要功能，不过 hadoop 可以在保存文件的时候保存几个备份，而且还会把他们放到不同的节点里面，所以当做 RAID 也是可以的。
数据仓库/数据挖掘。比如大量日志的分析等等
搜索引擎。这是设计初衷了，就是想快速索引和查询
云计算。收集用户方方面面的信息然后从中间获取信息（看起来像数据挖掘？）
研究。分布式计算什么的挺前沿的，可以研究一下咯。而且云计算的本质也就是海量数据的存储和并行处理

这里是hadoop 主页

大数据集群中不同主机扮演不同角色，主要分为下面几种：

Master
- NameNode
  NameNode 用于管理文件系统 HDFS ，维护文件系统树结构和文件元数据。当有新文件要写入系统时客户端会先向 NameNode 查询当前文件系统的状态，然后得知自己可以往哪里写入，最后实际写入文件系统，这中间 NameNode 就是管理主要信息的核心设备。
- ResourceManager
  ResourceManager 用于管理和分配工作，它是所有工作的总调度程序。
Slave
- DataNode
  DataNode 提供文件存储，它将自己的存储空间分块，然后向 NameNode 报告自己的存储状态并负责真正保存文件
- NodeManager
  NodeManager 用于接受 ResourceManager 分配的工作并实际工作，是所有工作的实际执行者。

这篇文档实际上是参考这里加上自己的实际试验写出来了，原文没有使用 CentOS 7，而且版本稍微有点老，我仅仅是更新了一下。

安装和配置步骤

安装环境

我这里的安装环境基于虚拟机，有3个 CentOS 7.0 虚拟机，IP地址分别为：

192.168.110.10 Master.hadoop
192.168.110.11 Slave_1.hadoop
192.168.110.12 Slave_2.hadoop

因为 hadoop 要求所有参与设备的环境都相同，包括有相同用户，相同安装目录等，所以可以先把准备工作做好。

准备工作

创建用户 ‘hadoop’，用户密码和用户名相同。这个用户用于实际工作，root 用户仅用于配置环境
```
useradd hadoop
passwd hadoop
```
主机命名和注册
首先修改每台主机的 /etc/hostname 文件，确定主机名
然后修改每台主机的 /etc/hosts 文件，将主机名和 IP 地址对应关系都写进去
开启不需要密码的 ssh 登录
hadoop 对其他 DataNode 的操作都用的是 ssh 连接，频繁操作肯定不能不停的输入密码。理论上每个设备都应该创建密钥并在其他设备上注册，但其实在 NameNode 上做下面的操作也可以，因为一般情况下都是 NameNode 操作 DataNode.
```
# 创建用户密钥，root 用户和 hadoop 用户都要创建
ssh-keygen -t rsa

# 将密钥在 DataNode 上注册，注意要切换用户
ssh-copy-id root@Master.hadoop
ssh-copy-id hadoop@Master.hadoop
```

上面的动作都完成后应该可以用下面的命令测试：

```bash
# 必须获得响应
ping Slave_1.hadoop

# 不需要输入密码即可登录其他设备
ssh Slave_1.hadoop
```

在每个 slave 上面用 ssh-copy-id 将自己的私钥在 Master 上注册，slave 之间就不需要注册了

下载和安装

对于 hadoop 来说有 2 个必要组件，分别是：

hadoop
下载站点
Java 运行环境
CentOS 自带 Java 环境，只要用 yum 安装就可以了
yum install openjdk
环境变量最好加入 /etc/profile 文件里，在文件里加入下面的内容：
```
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-openjdk
export JRE_HOME=/usr/lib/jvm/java-openjdk/jre
export CLASSPATH=.:${CLASSPATH}:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
export PATH=${PATH}:${JAVA_HOME}/bin:${JRE_HOME}/bin
```
然后让配置生效：
source /etc/profile
将配置文件复制到其他客户端：
scp /etc/profile root@slave_1:/etc
如果没有意外的话 java 应该就可用了，可以用下面的命令检查：
```
[root@Master etc]# java -version
java version "1.7.0_51"
OpenJDK Runtime Environment (rhel-2.4.5.5.el7-x86_64 u51-b31)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 24.51-b03, mixed mode)
```

配置 hadoop

我这里下载的是 hadoop-2.6.0.tar.gz 文件，将它复制到 /usr 目录下，然后用下面的命令解压并把它交给 hadoop 用户：

```bash
cd /usr
tar zxvf hadoop-2.6.0.tar.gz
mv hadoop-2.6.0 hadoop
chown -R hadoop:hadoop hadoop
```

从现在开始就要切换到 hadoop 用户了，之后的命令中如果有需要 root 权限的都会专门说明。

先在 hadoop 安装目录中创建一个 tmp 目录，未来的查询都可以在这个目录下进行
```
cd /usr/hadoop
mkdir tmp
```
将 hadoop 需要的环境变量加入 /etc/profile 文件中去，这个步骤需要 root 权限
在文件最后加上下面的内容，然后拷贝到其他主机中去：
```
# Set hadoop environment
export HADOOP_HOME=/usr/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
```

现在开始真正配置 hadoop 了，下面的文件都在 hadoop 安装目录的 etc/hadoop 目录下，注意先备份。

最开始的时候 hadoop 配置文件很少，不过随着项目越来越大配置文件也开始增加了，到现在为止 hadoop 的代码大致分为了 core ， hdfs 和 map/reduce 三部分，配置文件也被分成了三个。不过 mapred-site.xml 其实可以不配置：

core- site.xml
hdfs-site.xml
mapred-site.xml

其中 core-site.xml 和 hdfs-site.xml 是站在 HDFS 角度上配置文件； core-site.xml 和 mapred-site.xml 是站在 MapReduce 角度上配置文件。

配置 hadoop-env.sh
这里真正要配置的其实就是 JAVA_HOME 这个参数，不过其实不配置也可以在上面步骤中的环境变量中得到
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-openjdk

配置 core-site.xml

按照下面的内容配置 Master (NameNode/ResourceManager) 的地址和端口号，进行下面的配置前一定要创建 /usr/hadoop/tmp 目录。

fs.defaultFS 用来指定 ResourceManager 设备

<configuration>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/usr/hadoop/tmp</value>
        <description>A base for other temporary directories.</description>
    </property>

    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://Master.hadoop</value>
    </property>

    <!-- file system properties -->
    <property>
        <name>fs.default.name</name>
        <value>hdfs://Master.hadoop:9000</value>
    </property>

</configuration>

上面的 hadoop.tmp.dir 如果不配置的话默认就会用临时目录 /tmp/hadoo-hadoop 。这个目录每次重启后都会被删掉，必须重新执行format才行，否则会出错。

配置 hdfs-site.xml
下面配置中的 dfs.replication 参数用来指定每个文件保存多少份，对于普通使用来说 1 份就可以，但这种没有备份的情况可能一个 DataNode 损坏就丢失文件了，如果文件比较重要最好还是多备份一份，这里设置为 2 是因为我们有 2 台 DataNode 正好每个上面备份一个，如果配置的 DataNode 数量不够会报警。如果不配置这个参数那么默认是 3
```
<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>2</value>
    </property>
</configuration>
```
配置 mapred-site.xml
hadoop 2.6 不需要配置这个文件
主机配置
1. 修改 /usr/hadoop/etc/hadoop/masters 文件，默认如果没有那么就得新建一个，在里面加上一行：
  192.168.110.11 或者名称也可以 Master.hadoop
2. 修改 /usr/hadoop/etc/hadoop/slaves 文件，在里面把其他 DataNode 加进来
```
Slave_1.hadoop
Slave_2.hadoop
```

好了，到这里 Master 上的配置就完成了，之后需要将配置好的目录用 scp 拷贝到其他 slave 机器上。理论上来说 slave 上面应该单独配置，不过直接复制其实也是可以的。复制完成了一定记得到 slave 主机上把 hadoop 目录的权限交给 hadoop：

```bash
scp -r /usr/hadoop root@192.168.110.12:/usr
chown -R hadoop:hadoop /usr/hadoop
```

记得把 /etc/profile 文件也复制到客户机上去，主要是那几个系统变量：

`scp /etc/profile root@192.168.110.12:/etc`

启动和功能验证

下面的操作都是用 hadoop 用户在 Master 上进行的。

格式化 HDFS 系统

在 NameNode 上要格式化 HDFS 系统，这个动作只需要做一次就可以了：

`hadoop namenode -format`

我这里执行后的输出如下，看到 Exiting with status 0 吗？

```bash
[hadoop@Master hadoop]$ hadoop namenode -format
DEPRECATED: Use of this script to execute hdfs command is deprecated.
Instead use the hdfs command for it.

15/04/07 18:15:30 INFO namenode.NameNode: STARTUP_MSG:
/************************************************************
STARTUP_MSG: Starting NameNode
STARTUP_MSG:   host = Master.hadoop/192.168.110.11
STARTUP_MSG:   args = [-format]
STARTUP_MSG:   version = 2.6.0
STARTUP_MSG:   classpath = ...
STARTUP_MSG:   build = https://git-wip-us.apache.org/repos/asf/hadoop.git -r e3496499ecb8d220fba99dc5ed4c99c8f9e33bb1; compiled by 'jenkins' on 2014-11-13T21:10Z
STARTUP_MSG:   java = 1.7.0_51
************************************************************/
15/04/07 18:15:30 INFO namenode.NameNode: registered UNIX signal handlers for [TERM, HUP, INT]
15/04/07 18:15:30 INFO namenode.NameNode: createNameNode [-format]
Formatting using clusterid: CID-8762898e-f67e-4cc9-b9ff-199c054c3051
15/04/07 18:15:31 INFO namenode.FSNamesystem: No KeyProvider found.
15/04/07 18:15:31 INFO namenode.FSNamesystem: fsLock is fair:true
15/04/07 18:15:31 INFO blockmanagement.DatanodeManager: dfs.block.invalidate.limit=1000
15/04/07 18:15:31 INFO blockmanagement.DatanodeManager: dfs.namenode.datanode.registration.ip-hostname-check=true
15/04/07 18:15:31 INFO blockmanagement.BlockManager: dfs.namenode.startup.delay.block.deletion.sec is set to 000:00:00:00.000
15/04/07 18:15:31 INFO blockmanagement.BlockManager: The block deletion will start around 2015 Apr 07 18:15:31
15/04/07 18:15:31 INFO util.GSet: Computing capacity for map BlocksMap
15/04/07 18:15:31 INFO util.GSet: VM type       = 64-bit
15/04/07 18:15:32 INFO util.GSet: 2.0% max memory 889 MB = 17.8 MB
15/04/07 18:15:32 INFO util.GSet: capacity      = 2^21 = 2097152 entries
15/04/07 18:15:32 INFO blockmanagement.BlockManager: dfs.block.access.token.enable=false
15/04/07 18:15:32 INFO blockmanagement.BlockManager: defaultReplication         = 2
15/04/07 18:15:32 INFO blockmanagement.BlockManager: maxReplication             = 512
15/04/07 18:15:32 INFO blockmanagement.BlockManager: minReplication             = 1
15/04/07 18:15:32 INFO blockmanagement.BlockManager: maxReplicationStreams      = 2
15/04/07 18:15:32 INFO blockmanagement.BlockManager: shouldCheckForEnoughRacks  = false
15/04/07 18:15:32 INFO blockmanagement.BlockManager: replicationRecheckInterval = 3000
15/04/07 18:15:32 INFO blockmanagement.BlockManager: encryptDataTransfer        = false
15/04/07 18:15:32 INFO blockmanagement.BlockManager: maxNumBlocksToLog          = 1000
15/04/07 18:15:32 INFO namenode.FSNamesystem: fsOwner             = hadoop (auth:SIMPLE)
15/04/07 18:15:32 INFO namenode.FSNamesystem: supergroup          = supergroup
15/04/07 18:15:32 INFO namenode.FSNamesystem: isPermissionEnabled = true
15/04/07 18:15:32 INFO namenode.FSNamesystem: HA Enabled: false
15/04/07 18:15:32 INFO namenode.FSNamesystem: Append Enabled: true
15/04/07 18:15:32 INFO util.GSet: Computing capacity for map INodeMap
15/04/07 18:15:32 INFO util.GSet: VM type       = 64-bit
15/04/07 18:15:32 INFO util.GSet: 1.0% max memory 889 MB = 8.9 MB
15/04/07 18:15:32 INFO util.GSet: capacity      = 2^20 = 1048576 entries
15/04/07 18:15:32 INFO namenode.NameNode: Caching file names occuring more than 10 times
15/04/07 18:15:32 INFO util.GSet: Computing capacity for map cachedBlocks
15/04/07 18:15:32 INFO util.GSet: VM type       = 64-bit
15/04/07 18:15:32 INFO util.GSet: 0.25% max memory 889 MB = 2.2 MB
15/04/07 18:15:32 INFO util.GSet: capacity      = 2^18 = 262144 entries
15/04/07 18:15:32 INFO namenode.FSNamesystem: dfs.namenode.safemode.threshold-pct = 0.9990000128746033
15/04/07 18:15:32 INFO namenode.FSNamesystem: dfs.namenode.safemode.min.datanodes = 0
15/04/07 18:15:32 INFO namenode.FSNamesystem: dfs.namenode.safemode.extension     = 30000
15/04/07 18:15:32 INFO namenode.FSNamesystem: Retry cache on namenode is enabled
15/04/07 18:15:32 INFO namenode.FSNamesystem: Retry cache will use 0.03 of total heap and retry cache entry expiry time is 600000 millis
15/04/07 18:15:32 INFO util.GSet: Computing capacity for map NameNodeRetryCache
15/04/07 18:15:32 INFO util.GSet: VM type       = 64-bit
15/04/07 18:15:32 INFO util.GSet: 0.029999999329447746% max memory 889 MB = 273.1 KB
15/04/07 18:15:32 INFO util.GSet: capacity      = 2^15 = 32768 entries
15/04/07 18:15:32 INFO namenode.NNConf: ACLs enabled? false
15/04/07 18:15:32 INFO namenode.NNConf: XAttrs enabled? true
15/04/07 18:15:32 INFO namenode.NNConf: Maximum size of an xattr: 16384
15/04/07 18:15:32 INFO namenode.FSImage: Allocated new BlockPoolId: BP-1017743206-192.168.110.11-1428401732358
15/04/07 18:15:32 INFO common.Storage: Storage directory /usr/hadoop/tmp/dfs/name has been successfully formatted.
15/04/07 18:15:32 INFO namenode.NNStorageRetentionManager: Going to retain 1 images with txid >= 0
15/04/07 18:15:32 INFO util.ExitUtil: Exiting with status 0
15/04/07 18:15:32 INFO namenode.NameNode: SHUTDOWN_MSG:
/************************************************************
SHUTDOWN_MSG: Shutting down NameNode at Master.hadoop/192.168.110.11
************************************************************/
```

启动 hadoop

以前的时候都是用 sbin/start-all.sh 脚本启动，不过现在已经不建议这么做了，建议的方式是分别执行下面 2 个脚本：

```bash
./sbin/start-dfs.sh
./sbin/start-yarn.sh
```

执行上面命令之前最好关闭集群中其他设备的防火墙，有可能会被奇怪的挡住……另外只需要在 Master 上执行即可，不需要找 Slave

我这里的输出是这样的：

```bash
[hadoop@Master hadoop]$ ./sbin/start-dfs.sh
Starting namenodes on [localhost]
localhost: starting namenode, logging to /usr/hadoop/logs/hadoop-hadoop-namenode-Master.hadoop.out
Slave_1.hadoop: starting datanode, logging to /usr/hadoop/logs/hadoop-hadoop-datanode-Slave_1.hadoop.out
Slave_2.hadoop: starting datanode, logging to /usr/hadoop/logs/hadoop-hadoop-datanode-Slave_2.hadoop.out
Starting secondary namenodes [0.0.0.0]
0.0.0.0: secondarynamenode running as process 32261. Stop it first.
```

```bash
[hadoop@Master hadoop]$ ./sbin/start-yarn.sh
starting yarn daemons
starting resourcemanager, logging to /usr/hadoop/logs/yarn-hadoop-resourcemanager-Master.hadoop.out
Slave_1.hadoop: starting nodemanager, logging to /usr/hadoop/logs/yarn-hadoop-nodemanager-Slave_1.hadoop.out
Slave_2.hadoop: starting nodemanager, logging to /usr/hadoop/logs/yarn-hadoop-nodemanager-Slave_2.hadoop.out
```

如果都正确启动的话可以在 slave 主机上去看看 /usr/hadoop/tmp 目录，里面应该有这 2 个目录的，都是自动创建的：

```bash
[root@Salve_1 hadoop]# ll tmp/
total 0
drwxrwxr-x 3 hadoop hadoop 17 Apr  7 18:34 dfs
drwxr-xr-x 5 hadoop hadoop 54 Apr  7 18:37 nm-local-dir
```

验证是否启动

下面的方法都可以验证：

使用 java 的 jps 小工具可以看到 ResourceManager , NameNode 都启动了：

# On Master
[hadoop@Master hadoop]$ jps
29011 ResourceManager
21836 NameNode
2159 Jps
32261 SecondaryNameNode

# On Slave
[root@Salve_1 hadoop]# jps
4799 DataNode
20182 Jps
11010 NodeManager

用 ./bin/hdfs dfsadmin -report 查看状态

# On Master
[hadoop@Master hadoop]$ ./bin/hdfs dfsadmin -report
Configured Capacity: 107321753600 (99.95 GB)
Present Capacity: 95001157632 (88.48 GB)
DFS Remaining: 95001149440 (88.48 GB)
DFS Used: 8192 (8 KB)
DFS Used%: 0.00%
Under replicated blocks: 0
Blocks with corrupt replicas: 0
Missing blocks: 0

-------------------------------------------------
Live datanodes (2):

Name: 192.168.110.12:50010 (Slave_1.hadoop)
Hostname: Slave_1.hadoop
Decommission Status : Normal
Configured Capacity: 53660876800 (49.98 GB)
DFS Used: 4096 (4 KB)
Non DFS Used: 6159425536 (5.74 GB)
DFS Remaining: 47501447168 (44.24 GB)
DFS Used%: 0.00%
DFS Remaining%: 88.52%
Configured Cache Capacity: 0 (0 B)
Cache Used: 0 (0 B)
Cache Remaining: 0 (0 B)
Cache Used%: 100.00%
Cache Remaining%: 0.00%
Xceivers: 1
Last contact: Thu Apr 09 10:49:27 CST 2015


Name: 192.168.110.13:50010 (Slave_2.hadoop)
Hostname: Slave_2.hadoop
Decommission Status : Normal
Configured Capacity: 53660876800 (49.98 GB)
DFS Used: 4096 (4 KB)
Non DFS Used: 6161170432 (5.74 GB)
DFS Remaining: 47499702272 (44.24 GB)
DFS Used%: 0.00%
DFS Remaining%: 88.52%
Configured Cache Capacity: 0 (0 B)
Cache Used: 0 (0 B)
Cache Remaining: 0 (0 B)
Cache Used%: 100.00%
Cache Remaining%: 0.00%
Xceivers: 1
Last contact: Thu Apr 09 10:49:27 CST 2015

如果都运行了，就可以用浏览器查看了。在系统中使用下面的命令可以看到 hadoop 使用的端口：

[hadoop@Master hadoop]$ netstat -tnulp | grep java
(Not all processes could be identified, non-owned process info
 will not be shown, you would have to be root to see it all.)
tcp        0      0 127.0.0.1:9000          0.0.0.0:*               LISTEN      21836/java
tcp        0      0 0.0.0.0:50090           0.0.0.0:*               LISTEN      32261/java
tcp        0      0 0.0.0.0:50070           0.0.0.0:*               LISTEN      21836/java
tcp6       0      0 :::8030                 :::*                    LISTEN      29011/java
tcp6       0      0 :::8031                 :::*                    LISTEN      29011/java
tcp6       0      0 :::8032                 :::*                    LISTEN      29011/java
tcp6       0      0 :::8033                 :::*                    LISTEN      29011/java
tcp6       0      0 :::8088                 :::*                    LISTEN      29011/java

hadoop 在进程中的表现就是 java 程序， IPv6 的几个端口用于内部通讯， IPv4 的 3 个端口分别是数据通讯RPC端口(9000)、DFS 状态查看(50070)和整体状态查询(50090)

附录

正常情况下各个进程情况

Master
Master 有 3 个主要进程就可以了，以前还有 JobTracker ，不过现在这个进程会在每次开始工作时自动启动，完成后退出
```
[hadoop@Master hadoop]$ jps
15336 SecondaryNameNode
23851 Jps
16195 ResourceManager
14081 NameNode
```

Slave
Slave 有 2 个即可， TaskTracker 也是需要时启动

[hadoop@Slave_1 logs]$ jps
9683 NodeManager
18383 Jps
8749 DataNode

    原文作者：羽风之歌
    原文地址: https://www.jianshu.com/p/859e10af9796
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