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从零开始的Hadoop学习（四）| SSH无密登录配置、集群配置

9月前 作者：庭前云落 分类：Toy博客 阅读(43) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了从零开始的Hadoop学习（四）| SSH无密登录配置、集群配置。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1. SSH 无密登录配置

1.1 配置 ssh

（1）基本语法

ssh 另一台电脑的IP地址

（2）ssh 连接时出现 Host key verification failed 的解决方法

[atguigu@hadoop102 ~]$ ssh hadoop103

（3）回退到 hadoop102

[atguigu@hadoop103 ~]$ exit

1.2 无密钥配置

（1）免密登录原理
从零开始的Hadoop学习（四）| SSH无密登录配置、集群配置,Hadoop,hadoop,学习,ssh

（2）生成公钥和私钥

[atguigu@hadoop102 .ssh]$ pwd
/home/atguigu/.ssh

[atguigu@hadoop102 .ssh]$ ssh-keygen -t rsa

然后敲（三个回车），就会生成两个文件id_rsa（私钥）、id_rsa.pub（公钥）

（3）将公钥拷贝到要免密登录的目标机器上

[atguigu@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop102
[atguigu@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop103
[atguigu@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop104

注意：

还需要在hadoop103上采用atguigu账号配置一下无密登录到hadoop102、hadoop103、hadoop104服务器上。

还需要在hadoop104上采用atguigu账号配置一下无密登录到hadoop102、hadoop103、hadoop104服务器上。

还需要在hadoop102上采用root账号，配置一下无密登录到hadoop102、hadoop103、hadoop104服务器上。

1.3 .ssh 文件夹下（~/.ssh）的文件功能解释

known_hosts 记录ssh访问过计算机的公钥（public key）
id_rsa 生成的私钥
id_rsa.pub 生成的公钥
authorized_keys 存放授权过的无密登录服务器公钥

2. 集群配置

2.1 集群部署规划

注意：

  • NameNode和SecondaryNameNode不要安装在同一台服务器
  • ResourceManager也很消耗内存，不要和NameNode、SecondaryNameNode配置在同一台机器上。
hadoop102 hadoop103 hadoop104
HDFS NameNodeDataNode DataNode SecondaryNameNodeDataNode
YARN NodeManager ResourceManagerNodeManager NodeManager

2.2 配置文件说明

Hadoop配置文件分两类：默认配置文件和自定义配置文件，只有用户想修改某一默认配置值时，才需要修改自定义配置文件，更改相应属性值。

（1）默认配置文件：

要获取的默认文件 文件存放在Hadoop的jar包中的位置
[core-default.xml] hadoop-common-3.1.3.jar/core-default.xml
[hdfs-default.xml] hadoop-hdfs-3.1.3.jar/hdfs-default.xml
[yarn-default.xml] hadoop-yarn-common-3.1.3.jar/yarn-default.xml
[mapred-default.xml] hadoop-mapreduce-client-core-3.1.3.jar/mapred-default.xml

（2）自定义配置文件：

​ core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml、mapred-site.xml 四个配置文件存放在$HADOOP_HOME/etc/hadoop这个路径上，用户可以根据项目需求重新进行修改配置。

2.3 配置集群

2.3.1 配置文件

（1）核心配置文件

配置core-site.xml

[atguigu@hadoop102 ~]$ cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim core-site.xml

文件内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>
    <!-- 指定NameNode的地址 -->
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://hadoop102:8020</value>
    </property>

    <!-- 指定hadoop数据的存储目录 -->
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/opt/module/hadoop-3.1.3/data</value>
    </property>

    <!-- 配置HDFS网页登录使用的静态用户为atguigu -->
    <property>
        <name>hadoop.http.staticuser.user</name>
        <value>atguigu</value>
    </property>
</configuration>

（2）HDFS 配置文件

配置hdfs-site.xml

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim hdfs-site.xml

文件内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>
	<!-- nn web端访问地址-->
	<property>
        <name>dfs.namenode.http-address</name>
        <value>hadoop102:9870</value>
    </property>
	<!-- 2nn web端访问地址-->
    <property>
        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        <value>hadoop104:9868</value>
    </property>
</configuration>

（3）YARN 配置文件

配置 yarn-site.xml

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim yarn-site.xml

文件内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>
    <!-- 指定MR走shuffle -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>

    <!-- 指定ResourceManager的地址-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>hadoop103</value>
    </property>

    <!-- 环境变量的继承 -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
        <value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
    </property>
</configuration>

（4）MapReduce 配置文件

配置 mapred-site.xml

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim mapred-site.xml

文件内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>
	<!-- 指定MapReduce程序运行在Yarn上 -->
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>
2.3.2 在集群上分发配置好的 Hadoop 配置文件
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/
2.3.3 去103 和 104 上查看文件分发情况
[atguigu@hadoop103 ~]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml
[atguigu@hadoop104 ~]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml

3. 群起集群

3.1 配置 workers

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/workers

在该文件中增加如下内容

hadoop102
hadoop103
hadoop104

注意：该文件中添加的内容结尾不允许有空格，文件中不允许有空行。

同步所有节点配置文件

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/etc

3.2 启动集群

（1）如果集群是第一次启动，需要在hadoop102节点格式化NameNode（注意：格式化NameNode，会产生新的集群id，导致NameNode和DataNode的集群id不一致，集群找不到已往数据。如果集群在运行过程中报错，需要重新格式化NameNode的话，一定要先停止namenode和datanode进程，并且要删除所有机器的data和logs目录，然后再进行格式化。）

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-dfs.sh

（2）启动HDFS

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-dfs.sh

（3）在配置了 ResourceManager的节点（hadoop103）启动YARN

[atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-yarn.sh

（4）Web端查看HDFS的NameNode

  • （a）浏览器中输入：http://hadoop102:9870
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  • （b）查看HDFS上存储的数据信息

（5）Web端查看YARN的ResourceManager

  • （a）浏览器中输入：http://hadoop103:8088
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  • （b）查看YARN上运行的Job信息

3.3 集群基本测试

（1）上传文件到集群

  • 上传小文件

    [atguigu@hadoop102 ~]$ hadoop fs -mkdir /input
[atguigu@hadoop102 ~]$ hadoop fs -put $HADOOP_HOME/wcinput/word.txt /input

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  • 上传大文件

    [atguigu@hadoop102 ~]$ hadoop fs -put /opt/software/jdk-8u212-linux-x64.tar.gz  /

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（2）上传文件后查看文件存放在什么位置

  • 查看 HDFS文件存储路径

    [atguigu@hadoop102 subdir0]$ pwd
/opt/module/hadoop-3.1.3/data/

  • 查看 HDFS 在磁盘存储文件内容

    [atguigu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741825
hadoop yarn
hadoop mapreduce 
atguigu
atguigu

（3）拼接

-rw-rw-r–. 1 atguigu atguigu 134217728 5月 23 16:01 blk_1073741836

-rw-rw-r–. 1 atguigu atguigu 1048583 5月 23 16:01 blk_1073741836_1012.meta

-rw-rw-r–. 1 atguigu atguigu 63439959 5月 23 16:01 blk_1073741837

-rw-rw-r–. 1 atguigu atguigu 495635 5月 23 16:01 blk_1073741837_1013.meta

[atguigu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741836>>tmp.tar.gz
[atguigu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741837>>tmp.tar.gz
[atguigu@hadoop102 subdir0]$ tar -zxvf tmp.tar.gz

（4）下载

[atguigu@hadoop104 software]$ hadoop fs -get /jdk-8u212-linux-x64.tar.gz ./

（5）执行 wordcount 程序

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /input /output

4. 配置历史服务器

为了查看程序的历史运行情况，需要配置一下历史服务器。

1）配置 mapred-site.xml

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim mapred-site.xml

在该文件里面增加如下配置。

<!-- 历史服务器端地址 -->
<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    <value>hadoop102:10020</value>
</property>

<!-- 历史服务器web端地址 -->
<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
    <value>hadoop102:19888</value>
</property>

2）分发配置

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync $HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml

3）在 hadoop102 启动历史服务器

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ mapred --daemon start historyserver

4）查看历史服务器是否启动

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ jps

5）查看 JobHistory

http://hadoop102:19888/jobhistory
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5. 配置日志的聚集

日志聚集概念：应用运行完成以后，将程序运行日志信息上传到 HDFS 系统上。
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日志聚集功能好处：可以方便的查看到程序运行详情，方便开发调试。

注意：开启日志聚集功能，需要重新启动 NodeManager、ResourceManager和HistoryServer。

开启日志聚集功能具体步骤如下：

1）配置 yarn-site.xml

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim yarn-site.xml

在该文件里面增加如下配置

<!-- 开启日志聚集功能 -->
<property>
    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
    <value>true</value>
</property>
<!-- 设置日志聚集服务器地址 -->
<property>  
    <name>yarn.log.server.url</name>  
    <value>http://hadoop102:19888/jobhistory/logs</value>
</property>
<!-- 设置日志保留时间为7天 -->
<property>
    <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
    <value>604800</value>
</property>

2）分发配置

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync $HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml

3）关闭 NodeManager、ResourceManager 和 HistoryServer

[atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/stop-yarn.sh
[atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ mapred --daemon stop historyserver

4）启动 NodeManager、ResourceManager 和 HistoryServer

[atguigu@hadoop103 ~]$ start-yarn.sh
[atguigu@hadoop102 ~]$ mapred --daemon start historyserver

5）删除 HDFS 上已经存在的输出文件

[atguigu@hadoop102 ~]$ hadoop fs -rm -r /output

6）执行 WordCount 程序

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /input /output

7）查看日志

（1）历史服务器地址

http://hadoop102:19888/jobhistory

（2）历史任务列表
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（3）查看任务运行日志
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（4）运行日志详情
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6. 集群启动/停止方式总结

1）各个模块分开启动/停止（配置 ssh 是前提）常用

  • 整体启动/停止 HDFS

    start-dfs.sh/stop-dfs.sh

  • 整体启动/停止 YARN

    start-yarn.sh/stop-yarn.sh

2）各个服务组件逐一启动/停止

  • 分别启动/停止 HDFS 组件

    hdfs --daemon start.stop namenode/datanode/secondarynamenode

  • 启动/停止 YARN

    yarn --daemon start/stop resourcemanager/nodemanager

7. 编写 Hadoop 集群常用脚本

1）Hadoop 集群启停脚本（包含 HDFS、Yarn、Historyserver）：myhadoop.sh

[atguigu@hadoop102 ~]$ cd /home/atguigu/bin
[atguigu@hadoop102 bin]$ vim myhadoop.sh

  • 输入如下内容

    #!/bin/bash

if [ $# -lt 1 ]
then
    echo "No Args Input..."
    exit ;
fi

case $1 in
"start")
        echo " =================== 启动 hadoop集群 ==================="

        echo " --------------- 启动 hdfs ---------------"
        ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-dfs.sh"
        echo " --------------- 启动 yarn ---------------"
        ssh hadoop103 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-yarn.sh"
        echo " --------------- 启动 historyserver ---------------"
        ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon start historyserver"
;;
"stop")
        echo " =================== 关闭 hadoop集群 ==================="

        echo " --------------- 关闭 historyserver ---------------"
        ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon stop historyserver"
        echo " --------------- 关闭 yarn ---------------"
        ssh hadoop103 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-yarn.sh"
        echo " --------------- 关闭 hdfs ---------------"
        ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-dfs.sh"
;;
*)
    echo "Input Args Error..."
;;
esac

  • 保存后退出，然后赋予脚本执行权限

    [atguigu@hadoop102 bin]$ chmod +x myhadoop.sh

2）查看三台服务器 Java 进程脚本：jpsall

[atguigu@hadoop102 ~]$ cd /home/atguigu/bin
[atguigu@hadoop102 bin]$ vim jpsall

  • 输入如下内容

    #!/bin/bash

for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
        echo =============== $host ===============
        ssh $host jps 
done

  • 保存后退出，然后赋予脚本执行权限

    [atguigu@hadoop102 bin]$ chmod +x jpsall

3）分发/home/atguigu/bin 目录，保证自定义脚本在三台机器上都可以使用

[atguigu@hadoop102 ~]$ xsync /home/atguigu/bin/

8. 常用端口号说明

端口名称 Hadoop2.x Hadoop3.x
NameNode内部通信端口 8020 / 9000 8020 / 9000/9820
NameNode HTTP UI 50070 9870
MapReduce查看执行任务端口 8088 8088
历史服务器通信端口 19888 19888

9. 集群时间同步

如果服务器在公网环境（能连接外网），可以不采用集群时间同步，因为服务器会定期和公网时间进行校准；

如果服务器在内网环境，必须要配置集群时间同步，否则时间久了，会产生时间偏差，导致集群执行任务时间不同步。

9.1 需求

找一个机器，作为时间服务器，所有的机器与这台集群时间进行定时的同步，生产环境根据任务对时间的准确程度要求周期同步，测试环境为了尽快看到效果，采用1分钟同步一次。
从零开始的Hadoop学习（四）| SSH无密登录配置、集群配置,Hadoop,hadoop,学习,ssh

9.2 时间服务器配置（必须root用户）

（1）查看所有节点 ntpd 服务状态和开机自启动状态

[atguigu@hadoop102 ~]$ su root
[root@hadoop102 atguigu]# systemctl status ntpd
[root@hadoop102 atguigu]# systemctl start ntpd
[root@hadoop102 atguigu]# systemctl is-enabled ntpd

（2）修改 hadoop102 的 ntp.conf 配置文件

[root@hadoop102 atguigu]# vim /etc/ntp.conf

修改内容如下：

  • （a）修改1（授权192.168.10.0-192.168.10.255网段上的所有机器可以从这台机器上查询和同步时间）

    #restrict 192.168.10.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap

为restrict 192.168.10.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap

  • （b）修改2（集群在局域网中，不使用其他互联网上的时间）

    server 0.centos.pool.ntp.org iburst
server 1.centos.pool.ntp.org iburst
server 2.centos.pool.ntp.org iburst
server 3.centos.pool.ntp.org iburst

    为

    #server 0.centos.pool.ntp.org iburst
#server 1.centos.pool.ntp.org iburst
#server 2.centos.pool.ntp.org iburst
#server 3.centos.pool.ntp.org iburst

  • （c）添加3（当该节点丢失网络连接，依然可以采用本地时间作为时间服务器为集群中的其他节点提供时间同步）

    server 127.127.1.0
fudge 127.127.1.0 stratum 10

（3）修改 hadoop102 的/etc/sysconfig/ntpd 文件

[root@hadoop102 ~]# vim /etc/sysconfig/ntpd

增加内容如下（让硬件时间与系统时间一起同步）

SYNC_HWCLOCK=yes

（4）重新启动 ntpd 服务

[root@hadoop102 ~]# systemctl start ntpd

（5）设置ntpd服务开机启动

[root@hadoop102 ~]#systemctl enable ntpd

9.3 其他机器配置（必须root用户）

（1）关闭所有节点上 ntp 服务和自启动

[atguigu@hadoop102 ~]$ su root
[root@hadoop103 ~]# systemctl stop ntpd
[root@hadoop103 ~]# systemctl disable ntpd
[root@hadoop104 ~]# systemctl stop ntpd
[root@hadoop104 ~]# systemctl disable ntpd

（2）在其他机器上配置 1 分钟与时间服务器同步一次

[root@hadoop103 ~]# crontab -e

编写定时任务如下：

*/1 * * * * /usr/sbin/ntpdate hadoop102

（3）修改任意机器时间

[root@hadoop103 ~]# date -s "2021-9-11 11:11:11"

（4）1 分钟后查看机器是否与时间服务器同步

[root@hadoop103 ~]# date

10. 常见错误及解决方案

1）防火墙没关闭、或者没有启动YARN

INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop108/192.168.10.108:8032

2）主机名称配置错误

3）IP地址配置错误

4）ssh没有配置好

5）root用户和atguigu两个用户启动集群不统一

6）配置文件修改不细心

7）不识别主机名称

java.net.UnknownHostException: hadoop102: hadoop102
        at java.net.InetAddress.getLocalHost(InetAddress.java:1475)
        at org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter.submitJobInternal(JobSubmitter.java:146)
        at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$10.run(Job.java:1290)
        at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$10.run(Job.java:1287)
        at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415)

解决办法：

  • （1）在/etc/hosts文件中添加192.168.10.102 hadoop102
  • （2）主机名称不要起hadoop hadoop000等特殊名称

8）DataNode和NameNode进程同时只能工作一个。
从零开始的Hadoop学习（四）| SSH无密登录配置、集群配置,Hadoop,hadoop,学习,ssh

9）执行命令不生效，粘贴Word中命令时，遇到-和长–没区分开。导致命令失效

解决办法：尽量不要粘贴Word中代码。

10）jps发现进程已经没有，但是重新启动集群，提示进程已经开启。

原因是在Linux的根目录下/tmp目录中存在启动的进程临时文件，将集群相关进程删除掉，再重新启动集群。

11）jps不生效

原因：全局变量hadoop java没有生效。解决办法：需要source /etc/profile文件。

12）8088端口连接不上

[atguigu@hadoop102 桌面]$ cat /etc/hosts

注释掉如下代码

#127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4

#::1 hadoop102文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-681144.html

到了这里，关于从零开始的Hadoop学习（四）| SSH无密登录配置、集群配置的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

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    我一起写后端Api我都是直接裸连的，但是现在为了规范一些，我还是打算上一个JWT功能 ASP.NET Web API 2系列(四)：基于JWT的token身份认证方案 Jwt-dotnet github 选好了模板，就进去看看号了，42M的下载量已经很高了，一般来说，只要超过500k的下载量，基本就是一个稳定的代码仓库了

    2024年04月09日
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  • 从零开始的Hadoop学习（六）| HDFS读写流程、NN和2NN工作机制、DataNode工作机制

    从零开始的Hadoop学习（六）| HDFS读写流程、NN和2NN工作机制、DataNode工作机制

    1.1 HDFS写数据流程 1.1.1 剖析文件写入 （1）客户端通过 Distributed FileSystem 模块向 NameNode 请求上传文件，NameNode检查目标文件是否已存在，父目录是否存在。 （2）NameNode 返回是否可以上传。 （3）客户端请求第一个 Block 上传到哪几个 DataNode 服务上。 （4）NameNode 返回 3个 DataN

    2024年02月10日
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  • 【Web项目实战】从零开始学习Web自动化测试：用Python和Selenium实现网站登录功能

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    B站首推！2023最详细自动化测试合集，小白皆可掌握，让测试变得简单、快捷、可靠 https://www.bilibili.com/video/BV1ua4y1V7Db 目录 1.环境搭建

    2024年02月06日
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  • 跟我一起从零开始学python（十）Hadoop从零开始入门

    跟我一起从零开始学python（十）Hadoop从零开始入门

    回顾之前讲了python语法编程 ，必修入门基础和网络编程，多线程/多进程/协程等方面的内容，后续讲到了数据库编程篇MySQL，Redis，MongoDB篇，和机器学习，全栈开发，数据分析前面没看的也不用往前翻，系列文已经整理好了： 1.跟我一起从零开始学python（一）编程语法必修

    2024年02月11日
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  • 从零开始配置深度学习环境：CUDA+Anaconda+Pytorch+TensorFlow

    从零开始配置深度学习环境：CUDA+Anaconda+Pytorch+TensorFlow

    本文适用于电脑有GPU（显卡）的同学，没有的话直接安装cpu版是简单的。CUDA是系统调用GPU所必须的，所以教程从安装CUDA开始。 可以配合视频教程食用：https://www.bilibili.com/video/BV12m4y1m7pq/?vd_source=06e4e8652ea90d79dadb7a59ff8acd36 CUDA是加速深度学习计算的工具，诞生于NVIDIA公司，是一

    2023年04月14日
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