目录
一、部署说明
二、集群规划
三、开始配置
3.1 MapReduce配置文件
3.2 YARN配置文件
3.3 分发配置文件
四、集群启停
4.1 命令介绍
4.2 演示
4.3 查看YARN的WEB UI页面
一、部署说明
Hadoop HDFS分布式文件系统,我们会启动:
- NameNode进程作为管理节点
- DataNode进程作为工作节点
- SecondaryNamenode作为辅助
同理,Hadoop YARN分布式资源调度,会启动:
- ResourceManager进程作为管理节点
- NodeManager进程作为工作节点
- ProxyServer、JobHistoryServer这两个辅助节点
那么,MapReduce呢?
MapReduce运行在YARN容器内,无需启动独立进程
所以关于MapReduce和YARN的部署,其实就是2件事情:
关于MapReduce: 修改相关配置文件,但是没有进程可以启动
关于YARN: 修改相关配置文件, 并启动ResourceManager、NodeManager进程以及辅助进程(代理服务器、历史服务器)
总结
组件 |
配置文件 |
启动进程 |
备注 |
Hadoop HDFS |
需修改 |
需启动
NameNode
作为主节点
DataNode
作为从节点
SecondaryNameNode
主节点辅助
|
分布式文件系统 |
Hadoop YARN |
需修改 |
需启动
ResourceManager
作为集群资源管理者
NodeManager
作为单机资源管理者
ProxyServer
代理服务器提供安全性
JobHistoryServer
记录历史信息和日志
|
分布式资源调度 |
Hadoop MapReduce |
需修改 |
无需启动任何进程 MapReduce程序运行在YARN容器内 |
分布式数据计算 |
二、集群规划
有3台服务器,其中node1配置较高
集群规划如下:
主机 |
角色 |
centos100 |
ResourceManager NodeManager ProxyServer JobHistoryServer |
centos101 | NodeManager |
centos102 | NodeManager |
三、开始配置
3.1 MapReduce配置文件
在 $HADOOP_HOME/etc/hadoop 文件夹内,修改:
mapred-env.sh文件,添加如下环境变量
# 设置JDK路径
export JAVA_HOME=/opt/software/jdk/jdk1.8.0_202
# 设置JobHistoryServer进程内存为1G
export HADOOP_JOB_HISTORYSERVER_HEAPSIZE=1000
# 设置日志级别为INFO
export HADOOP_MAPRED_ROOT_LOGGER=INFO,RFA
mapred-site.xml文件,添加如下配置信息
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
<description>MapReduce的运行框架设置为YARN</description>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>centos100:10020</value>
<description>历史服务器通讯端口为centos100:10020</description>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>centos100:19888</value>
<description>历史服务器web端口为centos100的19888</description>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir</name>
<value>/data/mr-history/tmp</value>
<description>历史信息在HDFS的记录临时路径</description>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.done-dir</name>
<value>/data/mr-history/done</value>
<description>历史信息在HDFS的记录路径</description>
</property>
<property>
<name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME</value>
<description>MapReduce HOME 设置为HADOOP_HOME</description>
</property>
<property>
<name>mapreduce.map.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME</value>
<description>MapReduce HOME 设置为HADOOP_HOME</description>
</property>
<property>
<name>mapreduce.reduce.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=%HADOOP_HOME</value>
<description>MapReduce HOME 设置为HADOOP_HOME</description>
</property>
</configuration>
3.2 YARN配置文件
在 $HADOOP_HOME/etc/hadoop 文件夹内,修改:
yarn-env.sh文件,添加如下4行环境变量内容:
# 设置JDK路径的环境变量
export JAVA_HOME=/opt/software/jdk/jdk1.8.0_202
# 设置HADOOP_HOME的环境变量
export HADOOP_HOME=/opt/software/hadoop/hadoop-3.3.4
# 设置配置文件路径的环境变量
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
# 设置日志文件路径的环境变量
export HADOOP_LOG_DIR=$HADOOP_HOME/logs
yarn-site.xml文件,配置如下
<!-- 核心配置文件 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>centos100</value>
<description>ResourceMangager设置在centos100节点</description>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>
<value>/data/nm-local</value>
<description>NodeManager中间数据本地存储路径</description>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.log-dirs</name>
<value>/data/nm-log</value>
<description>NodeManager数据日志本地存储路径</description>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
<description>为MapReduce程序开启Shuffle服务</description>
</property>
<!-- 额外配置 -->
<!-- 额外配置项的功能后续会慢慢接触到,目前先复制粘贴配置上使用即可 -->
<property>
<name>yarn.log.server.url</name>
<value>http://centos100:19888/jobhistory/logs</value>
<description>历史服务器URL</description>
</property>
<property>
<name>yarn.web-proxy.address</name>
<value>centos100:8089</value>
<description>代理服务器主机和端口</description>
</property>
<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
<description>开启日志聚合</description>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name>
<value>/tmp/logs</value>
<description>程序日志HDFS的存储路径</description>
</property>
<property>
<name>yarn.resoucemanager.scheduler.class</name>
<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler</value>
<description>选择公平调度器</description>
</property>
3.3 分发配置文件
MapReduce和YARN的配置文件修改好后,需要分发到其它的服务器节点中。
scp mapred-env.sh mapred-site.xml yarn-env.sh yarn-site.xml centos101:`pwd`/
scp mapred-env.sh mapred-site.xml yarn-env.sh yarn-site.xml centos102:`pwd`/
分发完成配置文件,就可以启动YARN的相关进程啦。
(ps:分发完成也可以去其他服务器检查一下是否成功!)
四、集群启停
4.1 命令介绍
常用的进程启动命令如下:
一键启动YARN集群: $HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh
- 会基于yarn-site.xml中配置的yarn.resourcemanager.hostname来决定在哪台机器上启动resourcemanager
- 会基于workers文件配置的主机启动NodeManager
一键停止YARN集群: $HADOOP_HOME/sbin/stop-yarn.sh
在当前机器,单独启动或停止进程
$HADOOP_HOME/bin/yarn --daemon start|stop resourcemanager|nodemanager|proxyserver
- start和stop决定启动和停止
- 可控制resourcemanager、nodemanager、proxyserver三种进程
历史服务器启动和停止
$HADOOP_HOME/bin/mapred --daemon start|stop historyserver
4.2 演示
下面开始演示:
在centos100服务器,以hadoop用户执行
首先执行:$HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh,一键启动所需的:
- ResourceManager
- NodeManager
- ProxyServer(代理服务器)
其次执行:$HADOOP_HOME/bin/mapred --daemon start historyserver 启动:
HistoryServer(历史服务器)
4.3 查看YARN的WEB UI页面
打开 http://centos100:8088 即可看到YARN集群的监控页面(ResourceManager的WEB UI)
文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-707017.html
最后别忘记了给虚拟机打上快照哦!文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-707017.html
到了这里,关于大数据技术之Hadoop:Yarn集群部署(七)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!