【hadoop3.x】一 搭建集群调优

一、基础环境安装

https://blog.csdn.net/fen_dou_shao_nian/article/details/120945221

二、hadoop运行环境搭建

2.1 模板虚拟机环境准备

0）安装模板虚拟机，IP 地址 192.168.10.100、主机名称 hadoop100、内存 4G、硬盘 50G
1）hadoop100 虚拟机配置要求如下（本文 Linux 系统全部以 CentOS-7.5-x86-1804 为例）
（1）使用 yum 安装需要虚拟机可以正常上网，yum 安装前可以先测试下虚拟机联网情
况

[root@hadoop100 ~]# ping www.baidu.com
PING www.baidu.com (14.215.177.39) 56(84) bytes of data.
64 bytes from 14.215.177.39 (14.215.177.39): icmp_seq=1 
ttl=128 time=8.60 ms
64 bytes from 14.215.177.39 (14.215.177.39): icmp_seq=2 
ttl=128 time=7.72 ms

（2）安装 epel-release
注：Extra Packages for Enterprise Linux 是为“红帽系”的操作系统提供额外的软件包，
适用于 RHEL、CentOS 和 Scientific Linux。相当于是一个软件仓库，大多数 rpm 包在官方
repository 中是找不到的）
[root@hadoop100 ~]# yum install -y epel-release

（3）注意：如果 Linux 安装的是最小系统版，还需要安装如下工具；如果安装的是 Linux
桌面标准版，不需要执行如下操作
➢ net-tool：工具包集合，包含 ifconfig 等命令
[root@hadoop100 ~]# yum install -y net-tools
➢ vim：编辑器
[root@hadoop100 ~]# yum install -y vim
2）关闭防火墙，关闭防火墙开机自启

## 关闭防火墙
[root@hadoop100 ~]# systemctl stop firewalld
## 开启启动是关闭防火墙
[root@hadoop100 ~]# systemctl disable firewalld.service

注意：在企业开发时，通常单个服务器的防火墙时关闭的。公司整体对外会设置非常安全的防火墙
3）创建 atguigu 用户，并修改 atguigu 用户的密码

[root@hadoop100 ~]# useradd atguigu
[root@hadoop100 ~]# passwd atguigu

4）配置 atguigu 用户具有 root 权限，方便后期加 sudo 执行 root 权限的命令

[root@hadoop100 ~]# vim /etc/sudoers

修改/etc/sudoers 文件，在%wheel 这行下面添加一行，如下所示：

atguigu ALL=(ALL) NOPASSWD:ALL

注意：atguigu 这一行不要直接放到 root 行下面，因为所有用户都属于 wheel 组，你先
配置了 atguigu 具有免密功能，但是程序执行到%wheel 行时，该功能又被覆盖回需要
密码。所以 atguigu 要放到%wheel 这行下面。

5）在/opt 目录下创建文件夹，并修改所属主和所属组
（1）在/opt 目录下创建 module、software 文件夹

[root@hadoop100 ~]# mkdir /opt/module
[root@hadoop100 ~]# mkdir /opt/software

（2）修改 module、software 文件夹的所有者和所属组均为 atguigu 用户

[root@hadoop100 ~]# chown atguigu:atguigu /opt/module 
[root@hadoop100 ~]# chown atguigu:atguigu /opt/software

（3）查看 module、software 文件夹的所有者和所属组

[root@hadoop100 ~]# cd /opt/
[root@hadoop100 opt]# ll
总用量 12
drwx--x--x. 4 root    root    4096 8月  24 07:23 containerd
drwxr-xr-x. 2 atguigu atguigu 4096 9月   7 06:37 module
drwxr-xr-x. 2 atguigu atguigu 4096 9月   7 06:39 software

6）卸载虚拟机自带的 JDK
注意：如果你的虚拟机是最小化安装不需要执行这一步。

[root@hadoop100 ~]# rpm -qa | grep -i java | xargs -n1 rpm -e  --nodeps

➢ rpm -qa：查询所安装的所有 rpm 软件包
➢ grep -i：忽略大小写
➢ xargs -n1：表示每次只传递一个参数
➢ rpm -e –nodeps：强制卸载软件
7）重启虚拟机
[root@hadoop100 ~]# reboot

2.2 克隆虚拟机

1）利用模板机 hadoop100，克隆三台虚拟机：hadoop102 hadoop103 hadoop104
注意：克隆时，要先关闭 hadoop100
第一步：右键》电源》关机
第二步：右键》管理》克隆


注意：不同的虚拟机要建立在不同的文件夹下，否则不能同时启动多个虚拟机

同理，再刻录2个

删除hadoop100
右键》管理》从磁盘中删除

2）修改克隆机 IP，以下以 hadoop102 举例说明
（1）修改克隆虚拟机的静态 IP

[root@hadoop100 ~]# vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33
改成
DEVICE=ens33
TYPE=Ethernet
ONBOOT=yes
BOOTPROTO=static
NAME="ens33"
IPADDR=192.168.10.102
PREFIX=24
GATEWAY=192.168.10.2
DNS1=192.168.10.2

（2）查看 Linux 虚拟机的虚拟网络编辑器，编辑->虚拟网络编辑器->VMnet8


（3）查看 Windows 系统适配器 VMware Network Adapter VMnet8 的 IP 地址

（4）保证 Linux 系统 ifcfg-ens33 文件中 IP 地址、虚拟网络编辑器地址和 Windows 系
统 VM8 网络 IP 地址相同。
3）修改克隆机主机名，以下以 hadoop102 举例说明
（1）修改主机名称

[root@hadoop100 ~]# vim /etc/hostname
hadoop102

（2）配置 Linux 克隆机主机名称映射 hosts 文件，打开/etc/hosts

[root@hadoop100 ~]# vim /etc/hosts

添加如下内容

192.168.10.100 hadoop100
192.168.10.101 hadoop101
192.168.10.102 hadoop102
192.168.10.103 hadoop103
192.168.10.104 hadoop104
192.168.10.105 hadoop105
192.168.10.106 hadoop106
192.168.10.107 hadoop107
192.168.10.108 hadoop108

4）重启克隆机 hadoop102

[root@hadoop100 ~]# reboot

5）修改 windows 的主机映射文件（hosts 文件）
（1）如果操作系统是 window7，可以直接修改
（a）进入 C:\Windows\System32\drivers\etc 路径
（b）打开 hosts 文件并添加如下内容，然后保存

192.168.10.100 hadoop100
192.168.10.101 hadoop101
192.168.10.102 hadoop102
192.168.10.103 hadoop103
192.168.10.104 hadoop104
192.168.10.105 hadoop105
192.168.10.106 hadoop106
192.168.10.107 hadoop107
192.168.10.108 hadoop108

（2）如果操作系统是 window10，先拷贝出来，修改保存以后，再覆盖即可
（a）进入 C:\Windows\System32\drivers\etc 路径
（b）拷贝 hosts 文件到桌面
（c）打开桌面 hosts 文件并添加如下内容

192.168.10.100 hadoop100
192.168.10.101 hadoop101
192.168.10.102 hadoop102
192.168.10.103 hadoop103
192.168.10.104 hadoop104
192.168.10.105 hadoop105
192.168.10.106 hadoop106
192.168.10.107 hadoop107
192.168.10.108 hadoop108

（d）将桌面 hosts 文件覆盖 C:\Windows\System32\drivers\etc 路径 hosts 文件

2.3 在 hadoop102 安装 JDK

1）卸载现有 JDK
注意：安装 JDK 前，一定确保提前删除了虚拟机自带的 JDK。详细步骤见问文档 3.1 节
中卸载 JDK 步骤。
2）用 XShell 传输工具将 JDK 导入到 opt 目录下面的 software 文件夹下面

3）在 Linux 系统下的 opt 目录中查看软件包是否导入成功

[atguigu@hadoop102 ~]$ ls /opt/software/

看到如下结果：
jdk-8u212-linux-x64.tar.gz
4）解压 JDK 到/opt/module 目录下

[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf jdk-8u212-linuxx64.tar.gz -C /opt/module/

5）配置 JDK 环境变量
（1）新建/etc/profile.d/my_env.sh 文件

[atguigu@hadoop102 ~]$ sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh

添加如下内容

#JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_212
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

（2）保存后退出 :wq
（3）source 一下/etc/profile 文件，让新的环境变量 PATH 生效

[atguigu@hadoop102 ~]$ source /etc/profile

6）测试 JDK 是否安装成功

[atguigu@hadoop102 ~]$ java -version

如果能看到以下结果，则代表 Java 安装成功。

java version "1.8.0_212"

注意：重启（如果 java -version 可以用就不用重启）

[atguigu@hadoop102 ~]$ sudo reboot

2.4 在 hadoop102 安装 Hadoop

Hadoop 下载地址：https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-3.1.3/
1）用 XShell 文件传输工具将 hadoop-3.1.3.tar.gz 导入到 opt 目录下面的 software 文件夹下
面
2）进入到 Hadoop 安装包路径下

[atguigu@hadoop102 ~]$ cd /opt/software/

3）解压安装文件到/opt/module 下面

[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf hadoop-3.1.3.tar.gz -C  /opt/module/

4）查看是否解压成功

[atguigu@hadoop102 software]$ ls /opt/module/
hadoop-3.1.3

5）将 Hadoop 添加到环境变量
（1）获取 Hadoop 安装路径

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

（2）打开/etc/profile.d/my_env.sh 文件

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh

➢ 在 my_env.sh 文件末尾添加如下内容：（shift+g）

#HADOOP_HOME
export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-3.1.3
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin

➢ 保存并退出： :wq
（3）让修改后的文件生效

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ source /etc/profile

6）测试是否安装成功

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop version
Hadoop 3.1.3

7）重启（如果 Hadoop 命令不能用再重启虚拟机）

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sudo reboot

2.5 Hadoop 目录结构

1）查看 Hadoop 目录结构

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ ll
总用量 52
drwxr-xr-x. 2 atguigu atguigu 4096 5 月 22 2017 bin
drwxr-xr-x. 3 atguigu atguigu 4096 5 月 22 2017 etc
drwxr-xr-x. 2 atguigu atguigu 4096 5 月 22 2017 include
drwxr-xr-x. 3 atguigu atguigu 4096 5 月 22 2017 lib
drwxr-xr-x. 2 atguigu atguigu 4096 5 月 22 2017 libexec
-rw-r--r--. 1 atguigu atguigu 15429 5 月 22 2017 LICENSE.txt
-rw-r--r--. 1 atguigu atguigu 101 5 月 22 2017 NOTICE.txt
-rw-r--r--. 1 atguigu atguigu 1366 5 月 22 2017 README.txt
drwxr-xr-x. 2 atguigu atguigu 4096 5 月 22 2017 sbin
drwxr-xr-x. 4 atguigu atguigu 4096 5 月 22 2017 share

2）重要目录
（1）bin 目录：存放对 Hadoop 相关服务（hdfs，yarn，mapred）进行操作的脚本
（2）etc 目录：Hadoop 的配置文件目录，存放 Hadoop 的配置文件
（3）lib 目录：存放 Hadoop 的本地库（对数据进行压缩解压缩功能）
（4）sbin 目录：存放启动或停止 Hadoop 相关服务的脚本
（5）share 目录：存放 Hadoop 的依赖 jar 包、文档、和官方案例

第 3 章 Hadoop 运行模式

1）Hadoop 官方网站：http://hadoop.apache.org/
2）Hadoop 运行模式包括：本地模式、伪分布式模式以及完全分布式模式。

➢ 本地模式：单机运行，只是用来演示一下官方案例。生产环境不用。
➢ 伪分布式模式：也是单机运行，但是具备 Hadoop 集群的所有功能，一台服务器模
拟一个分布式的环境。个别缺钱的公司用来测试，生产环境不用。
➢ 完全分布式模式：多台服务器组成分布式环境。生产环境使用。

3.1 本地运行模式（官方 WordCount）
1）创建在 hadoop-3.1.3 文件下面创建一个 wcinput 文件夹

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ cd /opt/module/hadoop-3.1.3
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ mkdir wcinput

2）在 wcinput 文件下创建一个 word.txt 文件

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ cd wcinput

3）编辑 word.txt 文件

[atguigu@hadoop102 wcinput]$ vim word.txt

➢ 在文件中输入如下内容

hadoop yarn
hadoop mapreduce
atguigu
atguigu

➢ 保存退出：:wq
4）回到 Hadoop 目录/opt/module/hadoop-3.1.3
5）执行程序

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

6）查看结果

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ cat wcoutput/part-r-00000

看到如下结果：

atguigu 2
hadoop 2
mapreduce 1
yarn 1

3.2 完全分布式运行模式（开发重点）

分析：
1）准备 3 台客户机（关闭防火墙、静态 IP、主机名称）
2）安装 JDK
3）配置环境变量
4）安装 Hadoop
5）配置环境变量
6）配置集群
7）单点启动
8）配置 ssh
9）群起并测试集群

3.2.2 编写集群分发脚本 xsync

1）scp（secure copy）安全拷贝
（1）scp 定义
scp 可以实现服务器与服务器之间的数据拷贝。（from server1 to server2）
（2）基本语法
scp -r $pdir/$fname $user@$host:$pdir/$fname
命令 递归 要拷贝的文件路径/名称 目的地用户@主机:目的地路径/名称
（3）案例实操
➢ 前提：在 hadoop102、hadoop103、hadoop104 都已经创建好的/opt/module、
/opt/software 两个目录，并且已经把这两个目录修改为 atguigu:atguigu

[atguigu@hadoop102 ~]$ sudo chown atguigu:atguigu -R /opt/module

（a）在 hadoop102 上，将 hadoop102 中/opt/module/jdk1.8.0_212 目录拷贝到
hadoop103 上。

[atguigu@hadoop102 ~]$ scp -r /opt/module/jdk1.8.0_212 atguigu@hadoop103:/opt/module

（b）在 hadoop103 上，将 hadoop102 中/opt/module/hadoop-3.1.3 目录拷贝到
hadoop103 上。

[atguigu@hadoop103 ~]$ scp -r  atguigu@hadoop102:/opt/module/hadoop-3.1.3 /opt/module/

（c）在 hadoop103 上操作，将 hadoop102 中/opt/module 目录下所有目录拷贝到
hadoop104 上。

[atguigu@hadoop103 opt]$ scp -r atguigu@hadoop102:/opt/module/* atguigu@hadoop104:/opt/module

2）rsync 远程同步工具
rsync 主要用于备份和镜像。具有速度快、避免复制相同内容和支持符号链接的优点。
rsync 和 scp 区别：用 rsync 做文件的复制要比 scp 的速度快，rsync 只对差异文件做更
新。scp 是把所有文件都复制过去。
（1）基本语法
rsync -av $pdir/$fname $user@$host:$pdir/$fname
命令 选项参数 要拷贝的文件路径/名称 目的地用户@主机:目的地路径/名称

（2）案例实操
（a）删除 hadoop103 中/opt/module/hadoop-3.1.3/wcinput

[atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ rm -rf wcinput/

（b）同步 hadoop102 中的/opt/module/hadoop-3.1.3 到 hadoop103

[atguigu@hadoop102 module]$ rsync -av hadoop-3.1.3/ atguigu@hadoop103:/opt/module/hadoop-3.1.3/

3）xsync 集群分发脚本
（1）需求：循环复制文件到所有节点的相同目录下
（2）需求分析：
（a）rsync 命令原始拷贝：

rsync -av /opt/module atguigu@hadoop103:/opt/

（b）期望脚本：
xsync 要同步的文件名称
（c）期望脚本在任何路径都能使用（脚本放在声明了全局环境变量的路径）

[atguigu@hadoop102 ~]$ echo $PATH
/usr/local/bin:/usr/bin:/usr/local/sbin:/usr/sbin:/home/atguigu/.local/bin:/home/atguigu/bin:/opt/module/jdk1.8.0_212/bin

（3）脚本实现
（a）在/home/atguigu/bin 目录下创建 xsync 文件

[atguigu@hadoop102 opt]$ cd /home/atguigu
[atguigu@hadoop102 ~]$ mkdir bin
[atguigu@hadoop102 ~]$ cd bin
[atguigu@hadoop102 bin]$ vim xsync

在该文件中编写如下代码

#!/bin/bash
#1. 判断参数个数
if [ $# -lt 1 ]
then
 echo Not Enough Arguement!
 exit;
fi
#2. 遍历集群所有机器
for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
 echo ==================== $host ====================
 #3. 遍历所有目录，挨个发送
 for file in $@
 do
 #4. 判断文件是否存在
 if [ -e $file ]
 then
 #5. 获取父目录,-P 软连接时也能找到真是的路径
 pdir=$(cd -P $(dirname $file); pwd)
 #6. 获取当前文件的名称
 fname=$(basename $file)
 # -p 如果有这个文件夹就不创建
 ssh $host "mkdir -p $pdir"
 rsync -av $pdir/$fname $host:$pdir
 else
 echo $file does not exists!
 fi
 done
done

（b）修改脚本 xsync 具有执行权限

[atguigu@hadoop102 bin]$ chmod +x xsync

（c）测试脚本

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

（d）将脚本复制到/bin 中，以便全局调用

[atguigu@hadoop102 bin]$ sudo cp xsync /bin/

（e）同步环境变量配置（root 所有者）

#这里为什么要全路劲，因为sudo相当于root权限，root权限下的环境变量中没有/home/atguigu/bin
[atguigu@hadoop102 ~]$ sudo /home/atguigu/bin/xsync  /etc/profile.d/my_env.sh

注意：如果用了 sudo，那么 xsync 一定要给它的路径补全。
让环境变量生效

[atguigu@hadoop103 bin]$ source /etc/profile
[atguigu@hadoop104 opt]$ source /etc/profile

3.2.3 SSH 无密登录配置

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

➢ 如果出现如下内容
Are you sure you want to continue connecting (yes/no)?
➢ 输入 yes，并回车
（3）退回到 hadoop102

[atguigu@hadoop103 ~]$ exit

2）无密钥配置
（1）免密登录原理

（2）生成公钥和私钥

[atguigu@hadoop102 .ssh]$ pwd 
/home/atguigu/.ssh
# 任意目录下执行
[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

#任意目录下执行
[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；

测试

# 新建两个文件
[atguigu@hadoop102 ~]$ touch aaa.txt bbb.txt
#分发
[atguigu@hadoop102 ~]$ xsync aaa.txt bbb.txt

结果

3.2.4 集群配置

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 NameNode
DataNode DataNode
SecondaryNameNode
DataNode
YARN
NodeManager
ResourceManager
NodeManager NodeManager
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。
3）配置集群
（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>

4）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/

5）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

3.2.5 群起集群
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

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。）

# 只有第一次启动的集群的时候才需要初始化
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs namenode -format

（2）启动集群，只在hadoop102上启动， HDFS

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

（3）启动集群，在配置了 ResourceManager 的节点（在hadoop103上）启动 YARN

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

与配置需求对应

如果一下网页访问不到，需要关闭防火墙

sudo systemctl stop firewalld

（4）Web 端查看 HDFS 的 NameNode
（a）浏览器中输入：http://hadoop102:9870
（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
（b）查看 YARN 上运行的 Job 信息

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 /wcinput
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -put wcinput/word.txt /wcinput
2023-09-16 07:12:20,952 INFO sasl.SaslDataTransferClient: SASL encryption trust check: localHostTrusted = false, remoteHostTrusted = false

➢ 上传大文件

 [atguigu@hadoop102 ~]$ hadoop fs -put /opt/software/jdk-8u212-linux-x64.tar.gz /
 2023-09-16 07:13:40,174 INFO sasl.SaslDataTransferClient: SASL encryption trust check: localHostTrusted = false, remoteHostTrusted = false
2023-09-16 07:13:42,711 INFO sasl.SaslDataTransferClient: SASL encryption trust check: localHostTrusted = false, remoteHostTrusted = false

（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/dfs/data/current/BP-1436128598-192.168.10.102-1610603650062/current/finalized/subdir0/subdir0

➢ 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 /wcinput/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 /wcinput /wcoutput

3.2.6 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。具体配置步骤如下：
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

3.2.7 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。

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 ~]$ cd /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/
[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]$ cd /opt/module/hadoop-3.1.3/
[atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/stop-yarn.sh
[atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ mapred --daemon stop 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

（3）查看任务运行日志

（4）运行日志详情

3.2.8 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
（1）整体启动/停止 HDFS

start-dfs.sh/stop-dfs.sh

（2）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
（1）分别启动/停止 HDFS 组件

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

（2）启动/停止 YARN

yarn --daemon start/stop resourcemanager/nodemanager

3.2.9 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/

3.2.10 常用端口号说明

3.2.11 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。

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 ~]$ sudo systemctl status ntpd
[atguigu@hadoop102 ~]$ sudo systemctl start ntpd
[atguigu@hadoop102 ~]$ sudo systemctl is-enabled ntpd

（2）修改 hadoop102 的 ntp.conf 配置文件

[atguigu@hadoop102 ~]$ sudo 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

[atguigu@hadoop102 ~]$ sudo 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

[atguigu@hadoop102 ~]$ sudo systemctl start ntpd

（5）设置 ntpd 服务开机启动

[atguigu@hadoop102 ~]$ sudo systemctl enable ntpd

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@hadoop103 ~]$ sudo systemctl stop ntpd
[atguigu@hadoop103 ~]$ sudo systemctl disable ntpd
[atguigu@hadoop104 ~]$ sudo systemctl stop ntpd
[atguigu@hadoop104 ~]$ sudo systemctl disable ntpd

（2）在其他机器配置 1 分钟与时间服务器同步一次

[atguigu@hadoop103 ~]$ sudo crontab -e

编写定时任务如下：

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

（3）修改任意机器时间

[atguigu@hadoop103 ~]$ sudo 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

[atguigu@hadoop103 ~]$ sudo date

第 4 章 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(Job
Submitter.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。

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-730971.html

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