🔥博客主页： A_SHOWY
🎥系列专栏：力扣刷题总结录 数据结构 云计算
第一部分 创建实例过程
首先，需要创建3台EC2，一台作主节点 (master node)，两台作从节点 (slaves node)。
1.镜像选择
EC2（弹性计算云）：是AWS提供的最基本的云计算产品：虚拟专用服务器。这些“实例”可以运行大多数操作系统。
2.选择实例类型
实例类型这里我选择的t2.medium,虽然选择t2.micro或者t2.small可能便宜一些，但是性能和CPU运行速率相差较大，运用Hadoop会显得比较吃力。
3.配置存储信息并设置实例数量
本次实验需要安装的文件大于8GiB，将默认的8GiB改成15GiB，由于需要创建3台EC2，一台作主节点 (master node)，两台作从节点 (slaves node)。所以实例数量设置为3。
4.创建密钥对
密钥对名臣设置为hadoop，密钥对类型设置为RSA，私钥文件格式选择.pem（其实可以选择.ppk），由于面对EC2的操作我是用PuTTY来做的，所以将下载好的私钥还需通过PuTTYgen转换为.ppk格式。
成功创建SSH密钥对后：阿里云会保存SSH密钥对的公钥部分。自己需要下载并妥善保管私钥。当实例用公钥发送一段用于验证身份的密文，我们本地的SSH客户端便使用私钥将密文进行解密。
5.启动实例
实例创建成功
6.对三个实例进行重命名
一台作主节点 (master node)，两台作从节点 (slaves node)。为了后续操作清晰进行，故三个实例分别命名为master、slave01、slave02。
第二部分 实例配置连接过程
1.配置PuTTY
启动实例后，需要对EC2实例进行环境配置，需要使用SSH软件来完成远程连接，可以使用tabby、Xshell、electerm，在这里我使用的是Putty，这款工具是款老牌工具，体积小，使用方便，功能强大。
下面我仅仅展示master的连接过程图，slave01和slave02的连接过程同master完全一致。
- 点击勾选master实例，从下方查看master实例的共有IPv4地址并复制。
- 打开PuTTY，在将复制的master的共有IPv4粘贴到Host Name一栏，并在Saved Sessions一栏中将名称改为master，点击load进行连接，然后点击save（这样可以保证在下次启动实例时可以点击名称直接连接相应的IPv4，当然重启实验，以及过了0点会让共有IPv4地址改变，此时需要从写在Host Name中重新粘贴新的IPv4地址并连接保存）
- 在PuTTYgen中将保存的.pem格式私密转为.ppk格式保存。
- 在Connection——SSH——Auth路径下，点击Browse，选择保存的私钥路径。
- 已经成功连接。
2.创建 hadoop 用户
- sudo useradd -m hadoop -s /bin/bash//创建hadoop用户
- sudo passwd Hadoop//设置 hadoop 用户的密码，需要输入两遍
- sudo adduser hadoop sudo//为 hadoop 用户添加权限
- sudo nano /etc/sudoers//打开权限相关文件
- 在root下面添加一条属于hadoop的权限
第三部分 安装JDK
- su hadoop//切换到 hadoop 用户
- sudo yum updateinfo//安装 updateinfo
- sudo yum install java-1.8.0-openjdk-devel.x86_64//指定安装版本
- 如果看到complete信息，则表明JDK安装成功
- java -version//查看java安装的版本
由于master、slave01、slave02的配置方法是一样的，故上述只以master为例。
第四部分 网络配置
如果要想实现通过主机名进行通信，不需要记录对应的IP地址，需要将主机名和IP地址为组存入hosts中。这样的操作就可以避免了通多较为麻烦的局域网内的本地IP进行通信。从三个实例中找到三个实例的私有IP地址
1.sudo nano /etc/hosts//修改hosts文件内容
（slave01,slave02内容修改）,可以看到将3个主机名和对应的IP地址都输入到了hosts文件内容中。
2.重启实例
3.设置安全组，使三台主机的通信不被拦截
- 选择实例，选择安全，后选择安全组，选择编辑入站规则
- 编辑安全组类型选择所有流量，源选择任何位置的IPv4,保存规则
- 通过ping操作，测试主机之间的连通性
测试可知，Master主机ping Master是通的
测试可知，Master主机ping Slave01 是通的
测试可知，Master主机ping Slave02 是通的
同理，在Slave01主机和Slave02主机上分别ping包括自己的3台z主机都是通的
4.安装 SSH Server
切换到 Master 主机对应的 putty 界面，首先查看 ssh 目录是否存在，如果不存在就创建该目录。
- cd ~/.ssh/
mkdir ~/.ssh
- cd ~/.ssh/ //进入ssh目录
- 将密钥加入授权
cat ./id_rsa.pub >> ./authorized_keys
- 接下来切换到 Slave01 对应的 putty 界面
- cd ~/.ssh/
mkdir ~/.ssh
- cd ~ //返回用户主目录
- touch id_rsa.pub//创建 id_rsa.pub 文件
sudo nano id_rsa.pub//输入内容
- 打开 Master 对应的 putty 界面
cd ~/.ssh/ //进入 ssh 目录。
sudo vim id_rsa.pub //打开 id_rsa.pub 文件
- 复制其中的内容并粘贴到Slave01 对应的 putty 界面
- 在Slave2中完成相同的操作
- 在 Slave01 对应的 putty 界面中和 Slave02 对应的 putty 界面中分别输入：
cat ~/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
- 切换到 Master 主机对应的 putty 界面中输入
sudo vim /etc/ssh/sshd_config //打开文件
- 将 PasswordAuthentication no 改为 PasswordAuthentication yes
- 重新启动 sshd，检查是否能实现用户之间的切换，测试 ssh 是否配置成功。若能够完成用户之间的切换，表明配置成功，否则表明配置失败。
以下两图可以看出Master用户成功转换为Slave01，接着转换为Slave02，表面配置成功。
第五部分 安装Hadoop
1.下载并安装Hadoop：出现以下提示表明下载成功。
2.进入用户主目录，查看下载好的文件，并将其解压到/usr/lib，之后将文件夹名改为 hadoop，并修改 hadoop 用户对其的文件权限
- cd ~
ls - sudo tar -zxf /home/hadoop/hadoop-2.8.4.tar.gz -C /usr/lib
cd /usr/lib
sudo mv ./hadoop-2.8.4/ ./hadoop
sudo chown -R hadoop ./hadoop
3.修改环境变量文件
sudo nano ~/.bashrc //打开文件的原始内容
在文件中的末尾加上export PATH=$PATH:/usr/lib/hadoop/bin:/usr/lib/hadoop/sbin
- 配置文件使其生效
source ~/.bashrc
- 进入 hadoop 文件目录
cd /usr/lib/hadoop/etc/Hadoop
4.修改 hadoop-env.sh 文件
sudo nano hadoop-env.sh
- 此时，可以通过java-bose找到自己的路径将这个路径设置到JAVA_Home中
根据查到的地址在文件中进行修改。
5.修改slaves文件
sudo nano slaves
修改后的内容如下
6.修改 core-site.xml 文件
sudo nano core-site.xml
替换成以下内容
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://Master:9000</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>file:/usr/lib/hadoop/tmp</value>
<description>Abase for other temporary directories.</description>
</property>
</configuration>
7.修改 hdfs-site.xml 文件
sudo nano hdfs-site.xml
将内容替换为
<configuration>
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>Master:50090</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:/usr/lib/hadoop/tmp/dfs/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:/usr/lib/hadoop/tmp/dfs/data</value>
</property>
</configuration>
8.将mapred-site.xml.template改名为 mapred-site.xml并进行修改。
内容替换成
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>Master:10020</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>Master:19888</value>
</property>
</configuration>
9.修改 yarn-site.xml 文件
sudo nano yarn-site.xml
将其修改为
<configuration>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>Master</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>
10.将改好的文件部署到从节点
- 把修改后的文件内容压缩成压缩包
cd /usr/lib
tar -zcf ~/hadoop.master.tar.gz ./hadoop
- 使用 scp 命令进行传输，将修改好的文件传输到 Slave01 和 Slave02的用户文件夹下。
scp -r ~/hadoop.master.tar.gz Slave01:/home/hadoop
scp -r ~/hadoop.master.tar.gz Slave02:/home/hadoop
11.在从节点解压刚刚传输来的文件
在两个子节点分别输入
sudo tar -zxf ~/hadoop.master.tar.gz -C /usr/lib
sudo chown -R hadoop /usr/lib/hadoop
12.在Master节点执行 NameNode 的格式化
hdfs namenode -format
出现Exiting with status 0表明格式化成功
- 启动Hadoop程序
当完成初始化后，要进行启动服务
- 首先先看看目前有什么服务，发现仅有一个服务
- 在 Master 中启动 dfs
start-dfs.sh
可以看到有三个服务
- 查看 Slave01 和Slave02服务是否开启成功，可以看到均有两个服务，开启成功。
- 启动Yarn程序
-
start-yarn.sh
- 查看 Master 服务是否开启成功
可以看到有4个服务，说明启动成功
- 切换到 Slave01和Slave02 对应的 putty 界面，查看服务是否开启成功。
均有3个启动起来的服务，说明Slave01和Slave02均开启成功。
13.在Master主机开启 historyserver 服务
mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver，可以看到有5个服务，说明启动成功。
14.通过 hdfs dfsadmin -report 查看集群状态
hdfs dfsadmin -report
其中 Live datanodes (2) 表明两个从节点都已正常启动，启动成功。
15.通过web查看集群的一些信息
将复制的公有 IPv4 地址复制到浏览器地址栏后加上:50070打开此页面
将复制的公有 IPv4 地址复制到浏览器地址栏后加上 :8088打开此页面文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-773507.html
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-773507.html
到了这里，关于启动 AWS Academy Learner Lab【教学】（Hadoop实验）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！
