本文主要向大家介绍了【云计算】Hadoop环境搭建教程，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习云计算有所帮助。

前言

Hadoop在大数据技术体系中的地位至关重要，Hadoop是大数据技术的基础，对Hadoop基础知识的掌握的扎实程度，会决定在大数据技术道路上走多远。

这是一篇入门文章，Hadoop的学习方法很多，网上也有很多学习路线图。本文的思路是：以安装部署Apache Hadoop2.x版本为主线，来介绍Hadoop2.x的架构组成、各模块协同工作原理、技术细节。安装不是目的，通过安装认识Hadoop才是目的。

本文分为五个部分、十三节、四十九步。

第一部分：Linux环境安装

Hadoop是运行在Linux，虽然借助工具也可以运行在Windows上，但是建议还是运行在Linux系统上，第一部分介绍Linux环境的安装、配置、Java JDK安装等。

第二部分：Hadoop本地模式安装

Hadoop本地模式只是用于本地开发调试，或者快速安装体验Hadoop，这部分做简单的介绍。

第三部分：Hadoop伪分布式模式安装

学习Hadoop一般是在伪分布式模式下进行。这种模式是在一台机器上各个进程上运行Hadoop的各个模块，伪分布式的意思是虽然各个模块是在各个进程上分开运行的，但是只是运行在一个操作系统上的，并不是真正的分布式。

第四部分：完全分布式安装

完全分布式模式才是生产环境采用的模式，Hadoop运行在服务器集群上，生产环境一般都会做HA，以实现高可用。

第五部分：Hadoop HA安装

HA是指高可用，为了解决Hadoop单点故障问题，生产环境一般都做HA部署。这部分介绍了如何配置Hadoop2.x的高可用，并简单介绍了HA的工作原理。

安装过程中，会穿插简单介绍涉及到的知识。希望能对大家有所帮助。

第一部分：Linux环境安装

第一步、配置Vmware NAT网络

一、Vmware网络模式介绍

二、NAT模式配置

NAT是网络地址转换，是在宿主机和虚拟机之间增加一个地址转换服务，负责外部和虚拟机之间的通讯转接和IP转换。

我们部署Hadoop集群，这里选择NAT模式，各个虚拟机通过NAT使用宿主机的IP来访问外网。

我们的要求是集群中的各个虚拟机有固定的IP、可以访问外网，所以进行如下设置：

1、 Vmware安装后，默认的NAT设置如下：

2、 默认的设置是启动DHCP服务的，NAT会自动给虚拟机分配IP，但是我们需要将各个机器的IP固定下来，所以要取消这个默认设置。

3、 为机器设置一个子网网段，默认是192.168.136网段，我们这里设置为100网段，将来各个虚拟机Ip就为 192.168.100.*。

4、 点击NAT设置按钮，打开对话框，可以修改网关地址和DNS地址。这里我们为NAT指定DNS地址。

5、 网关地址为当前网段里的.2地址，好像是固定的，我们不做修改，先记住网关地址就好了，后面会用到。

第二步、安装Linux操作系统

三、Vmware上安装Linux系统

1、 文件菜单选择新建虚拟机

2、 选择经典类型安装，下一步。

3、 选择稍后安装操作系统，下一步。

4、 选择Linux系统，版本选择CentOS 64位。

5、 命名虚拟机，给虚拟机起个名字，将来显示在Vmware左侧。并选择Linux系统保存在宿主机的哪个目录下，应该一个虚拟机保存在一个目录下，不能多个虚拟机使用一个目录。

6、 指定磁盘容量，是指定分给Linux虚拟机多大的硬盘，默认20G就可以，下一步。

7、 点击自定义硬件，可以查看、修改虚拟机的硬件配置，这里我们不做修改。

8、 点击完成后，就创建了一个虚拟机，但是此时的虚拟机还是一个空壳，没有操作系统，接下来安装操作系统。

9、 点击编辑虚拟机设置，找到DVD，指定操作系统ISO文件所在位置。

10、 点击开启此虚拟机，选择第一个回车开始安装操作系统。

11、 设置root密码。

12、 选择Desktop，这样就会装一个Xwindow。

13、 先不添加普通用户，其他用默认的，就把Linux安装完毕了。

四、设置网络

因为Vmware的NAT设置中关闭了DHCP自动分配IP功能，所以Linux还没有IP，需要我们设置网络各个参数。

1、 用root进入Xwindow，右击右上角的网络连接图标，选择修改连接。

2、 网络连接里列出了当前Linux里所有的网卡，这里只有一个网卡System eth0，点击编辑。

3、 配置IP、子网掩码、网关（和NAT设置的一样）、DNS等参数，因为NAT里设置网段为100.*，所以这台机器可以设置为192.168.100.10网关和NAT一致，为192.168.100.2

4、 用ping来检查是否可以连接外网，如下图，已经连接成功。

五、修改Hostname

1、 临时修改hostname

[root@localhost Desktop]# hostname bigdata-senior01.chybinmy.com

1

这种修改方式，系统重启后就会失效。

2、 永久修改hostname

想永久修改，应该修改配置文件 /etc/sysconfig/network。

命令：[root@bigdata-senior01 ~] vim /etc/sysconfig/network

1

打开文件后，

NETWORKING=yes #使用网络

HOSTNAME=bigdata-senior01.chybinmy.com #设置主机名

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六、配置Host

命令：[root@bigdata-senior01 ~] vim /etc/hosts

添加hosts: 192.168.100.10 bigdata-senior01.chybinmy.com

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七、关闭防火墙

学习环境可以直接把防火墙关闭掉。

(1) 用root用户登录后，执行查看防火墙状态。

[root@bigdata-senior01 hadoop]# service iptables status

1

(2) 用[root@bigdata-senior01 hadoop]# service iptables stop关闭防火墙，这个是临时关闭防火墙。

[root@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]# service iptables stop

iptables: Setting chains to policy ACCEPT: filter [ OK ]

iptables: Flushing firewall rules: [ OK ]

iptables: Unloading modules: [ OK ]

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(3) 如果要永久关闭防火墙用。

[root@bigdata-senior01 hadoop]# chkconfig iptables off

1

关闭，这种需要重启才能生效。

八、关闭selinux

selinux是Linux一个子安全机制，学习环境可以将它禁用。

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ vim /etc/sysconfig/selinux

1

# This file controls the state of SELinux on the system.

# SELINUX= can take one of these three values:

# enforcing - SELinux security policy is enforced.

# permissive - SELinux prints warnings instead of enforcing.

# disabled - No SELinux policy is loaded.

SELINUX=disabled

# SELINUXTYPE= can take one of these two values:

# targeted - Targeted processes are protected,

# mls - Multi Level Security protection.

SELINUXTYPE=targeted

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第三步、安装JDK

九、安装Java JDK

1、 查看是否已经安装了java JDK。

[root@bigdata-senior01 Desktop]# java –version

1

注意：Hadoop机器上的JDK，最好是Oracle的Java JDK，不然会有一些问题，比如可能没有JPS命令。

如果安装了其他版本的JDK，卸载掉。

2、 安装java JDK

(1) 去下载Oracle版本Java JDK：jdk-7u67-linux-x64.tar.gz

(2) 将jdk-7u67-linux-x64.tar.gz解压到/opt/modules目录下

[root@bigdata-senior01 /]# tar -zxvf jdk-7u67-linux-x64.tar.gz -C /opt/modules

1

(3) 添加环境变量

设置JDK的环境变量 JAVA_HOME。需要修改配置文件/etc/profile，追加

export JAVA_HOME="/opt/modules/jdk1.7.0_67"

export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

1 2

修改完毕后，执行 source /etc/profile

(4)安装后再次执行 java –version,可以看见已经安装完成。

[root@bigdata-senior01 /]# java -version

java version "1.7.0_67"

Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.7.0_67-b01)

Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 24.65-b04, mixed mode)

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第二部分：Hadoop本地模式安装

第四步、Hadoop部署模式

Hadoop部署模式有：本地模式、伪分布模式、完全分布式模式、HA完全分布式模式。

区分的依据是NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager等模块运行在几个JVM进程、几个机器。

第五步、本地模式部署

十、本地模式介绍

本地模式是最简单的模式，所有模块都运行与一个JVM进程中，使用的本地文件系统，而不是HDFS，本地模式主要是用于本地开发过程中的运行调试用。下载hadoop安装包后不用任何设置，默认的就是本地模式。

十一、解压hadoop后就是直接可以使用

1、 创建一个存放本地模式hadoop的目录

[hadoop@bigdata-senior01 modules]$ mkdir /opt/modules/hadoopstandalone

1

2、 解压hadoop文件

[hadoop@bigdata-senior01 modules]$ tar -zxf /opt/sofeware/hadoop-2.5.0.tar.gz  -C /opt/modules/hadoopstandalone/

1

3、 确保JAVA_HOME环境变量已经配置好

[hadoop@bigdata-senior01 modules]$ echo ${JAVA_HOME}

/opt/modules/jdk1.7.0_67

1 2

十二、运行MapReduce程序，验证

我们这里用hadoop自带的wordcount例子来在本地模式下测试跑mapreduce。

1、 准备mapreduce输入文件wc.input

[hadoop@bigdata-senior01 modules]$ cat /opt/data/wc.input

hadoop mapreduce hive

hbase spark storm

sqoop hadoop hive

spark hadoop

1 2 3 4 5

2、 运行hadoop自带的mapreduce Demo

[hadoop@bigdata-senior01 hadoopstandalone]$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0.jar wordcount /opt/data/wc.input output2

1

这里可以看到job ID中有local字样，说明是运行在本地模式下的。

3、 查看输出文件

本地模式下，mapreduce的输出是输出到本地。

[hadoop@bigdata-senior01 hadoopstandalone]$ ll output2

total 4

-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop 60 Jul 7 12:50 part-r-00000

-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop 0 Jul 7 12:50 _SUCCESS

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输出目录中有_SUCCESS文件说明JOB运行成功，part-r-00000是输出结果文件。

第三部分：Hadoop伪分布式模式安装

第六步、伪分布式Hadoop部署过程

十三、Hadoop所用的用户设置

1、 创建一个名字为hadoop的普通用户

[root@bigdata-senior01 ~]# useradd hadoop

[root@bigdata-senior01 ~]# passwd hadoop

1 2

2、 给hadoop用户sudo权限

[root@bigdata-senior01 ~]# vim /etc/sudoers

1

设置权限，学习环境可以将hadoop用户的权限设置的大一些，但是生产环境一定要注意普通用户的权限限制。

root ALL=(ALL) ALL

hadoop ALL=(root) NOPASSWD:ALL

1 2

注意：如果root用户无权修改sudoers文件，先手动为root用户添加写权限。

[root@bigdata-senior01 ~]# chmod u+w /etc/sudoers

1

3、 切换到hadoop用户

[root@bigdata-senior01 ~]# su - hadoop

[hadoop@bigdata-senior01 ~]$

1 2

4、 创建存放hadoop文件的目录

[hadoop@bigdata-senior01 ~]$ sudo mkdir /opt/modules

1

5、 将hadoop文件夹的所有者指定为hadoop用户

如果存放hadoop的目录的所有者不是hadoop，之后hadoop运行中可能会有权限问题，那么就讲所有者改为hadoop。

[hadoop@bigdata-senior01 ~]# sudo chown -R hadoop:hadoop /opt/modules

1

十四、解压Hadoop目录文件

1、 复制hadoop-2.5.0.tar.gz到/opt/modules目录下。

2、 解压hadoop-2.5.0.tar.gz

[hadoop@bigdata-senior01 ~]# cd /opt/modules

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop]# tar -zxvf hadoop-2.5.0.tar.gz

1 2

十五、配置Hadoop

1、 配置Hadoop环境变量

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop]# vim /etc/profile

1

追加配置：

export HADOOP_HOME="/opt/modules/hadoop-2.5.0"

export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH

1 2

执行：source /etc/profile 使得配置生效

验证HADOOP_HOME参数：

[hadoop@bigdata-senior01 /]$ echo $HADOOP_HOME

/opt/modules/hadoop-2.5.0

1 2

2、 配置 hadoop-env.sh、mapred-env.sh、yarn-env.sh文件的JAVA_HOME参数

[hadoop@bigdata-senior01 ~]$ sudo vim  ${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/hadoop-env.sh

1

修改JAVA_HOME参数为：

export JAVA_HOME="/opt/modules/jdk1.7.0_67"

1 2

3、 配置core-site.xml

[hadoop@bigdata-senior01 ~]{HADOOP_HOME}/etc/hadoop/core-site.xml

（1） fs.defaultFS参数配置的是HDFS的地址。

fs.defaultFS

hdfs://bigdata-senior01.chybinmy.com:8020

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（2）hadoop.tmp.dir配置的是Hadoop临时目录，比如HDFS的NameNode数据默认都存放这个目录下，查看*-default.xml等默认配置文件，就可以看到很多依赖${hadoop.tmp.dir}的配置。

默认的hadoop.tmp.dir是/tmp/hadoop-${user.name},此时有个问题就是NameNode会将HDFS的元数据存储在这个/tmp目录下，如果操作系统重启了，系统会清空/tmp目录下的东西，导致NameNode元数据丢失，是个非常严重的问题，所有我们应该修改这个路径。

创建临时目录：

    [hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sudo mkdir -p /opt/data/tmp

1 将临时目录的所有者修改为hadoop

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sudo chown –R hadoop:hadoop /opt/data/tmp

1 修改hadoop.tmp.dir

hadoop.tmp.dir

/opt/data/tmp

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十六、配置、格式化、启动HDFS

1、 配置hdfs-site.xml

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ vim ${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/hdfs-site.xml

1

dfs.replication

1

1 2 3 4

dfs.replication配置的是HDFS存储时的备份数量，因为这里是伪分布式环境只有一个节点，所以这里设置为1。

2、 格式化HDFS

[hadoop@bigdata-senior01 ~]$ hdfs namenode –format

1

格式化是对HDFS这个分布式文件系统中的DataNode进行分块，统计所有分块后的初始元数据的存储在NameNode中。

格式化后，查看core-site.xml里hadoop.tmp.dir（本例是/opt/data目录）指定的目录下是否有了dfs目录，如果有，说明格式化成功。

注意：

格式化时，这里注意hadoop.tmp.dir目录的权限问题，应该hadoop普通用户有读写权限才行，可以将/opt/data的所有者改为hadoop。

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sudo chown -R hadoop:hadoop /opt/data

查看NameNode格式化后的目录。

   [hadoop@bigdata-senior01 ~]$ ll /opt/data/tmp/dfs/name/current

1

fsimage是NameNode元数据在内存满了后，持久化保存到的文件。

fsimage*.md5是校验文件，用于校验fsimage的完整性。

seen_txid是hadoop的版本

vession文件里保存：

namespaceID：NameNode的唯一ID。

clusterID:集群ID，NameNode和DataNode的集群ID应该一致，表明是一个集群。

#Mon Jul 04 17:25:50 CST 2016

namespaceID=2101579007

clusterID=CID-205277e6-493b-4601-8e33-c09d1d23ece4

cTime=0

storageType=NAME_NODE

blockpoolID=BP-1641019026-127.0.0.1-1467624350057

layoutVersion=-57

1 2 3 4 5 6 7

3、 启动NameNode

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ${HADOOP_HOME}/sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

starting namenode, logging to /opt/modules/hadoop-2.5.0/logs/hadoop-hadoop-namenode-bigdata-senior01.chybinmy.com.out

1 2

4、 启动DataNode

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ${HADOOP_HOME}/sbin/hadoop-daemon.sh start datanode

starting datanode, logging to /opt/modules/hadoop-2.5.0/logs/hadoop-hadoop-datanode-bigdata-senior01.chybinmy.com.out

1 2

5、 启动SecondaryNameNode

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ${HADOOP_HOME}/sbin/hadoop-daemon.sh start secondarynamenode

starting secondarynamenode, logging to /opt/modules/hadoop-2.5.0/logs/hadoop-hadoop-secondarynamenode-bigdata-senior01.chybinmy.com.out

1 2

6、 JPS命令查看是否已经启动成功，有结果就是启动成功了。

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ jps

3034 NameNode

3233 Jps

3193 SecondaryNameNode

3110 DataNode

1 2 3 4 5

7、 HDFS上测试创建目录、上传、下载文件

HDFS上创建目录

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ${HADOOP_HOME}/bin/hdfs dfs -mkdir /demo1

1

上传本地文件到HDFS上

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ${HADOOP_HOME}/bin/hdfs dfs -put

${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/core-site.xml /demo1

1 2

读取HDFS上的文件内容

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ${HADOOP_HOME}/bin/hdfs dfs -cat /demo1/core-site.xml

1

从HDFS上下载文件到本地

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -get /demo1/core-site.xml

1

十七、配置、启动YARN

1、 配置mapred-site.xml

默认没有mapred-site.xml文件，但是有个mapred-site.xml.template配置模板文件。复制模板生成mapred-site.xml。

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]# cp etc/hadoop/mapred-site.xml.template etc/hadoop/mapred-site.xml

1

添加配置如下：

mapreduce.framework.name

yarn

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指定mapreduce运行在yarn框架上。

2、 配置yarn-site.xml

添加配置如下：

yarn.nodemanager.aux-services

mapreduce_shuffle

yarn.resourcemanager.hostname

bigdata-senior01.chybinmy.com

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yarn.nodemanager.aux-services配置了yarn的默认混洗方式，选择为mapreduce的默认混洗算法。

yarn.resourcemanager.hostname指定了Resourcemanager运行在哪个节点上。

3、 启动Resourcemanager

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ${HADOOP_HOME}/sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

1

4、 启动nodemanager

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ${HADOOP_HOME}/sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager

1

5、 查看是否启动成功

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ jps

3034 NameNode

4439 NodeManager

4197 ResourceManager

4543 Jps

3193 SecondaryNameNode

3110 DataNode

1 2 3 4 5 6 7

可以看到ResourceManager、NodeManager已经启动成功了。

6、 YARN的Web页面

YARN的Web客户端端口号是8088，通过//192.168.100.10:8088/可以查看。

十八、运行MapReduce Job

在Hadoop的share目录里，自带了一些jar包，里面带有一些mapreduce实例小例子，位置在share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0.jar，可以运行这些例子体验刚搭建好的Hadoop平台，我们这里来运行最经典的WordCount实例。

1、 创建测试用的Input文件

创建输入目录:

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -mkdir -p /wordcountdemo/input

1

创建原始文件:

在本地/opt/data目录创建一个文件wc.input,内容如下。

将wc.input文件上传到HDFS的/wordcountdemo/input目录中:

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -put /opt/data/wc.input /wordcountdemo/input

1

2、 运行WordCount MapReduce Job

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-

2.5.0.jar wordcount /wordcountdemo/input /wordcountdemo/output

1 2

3、 查看输出结果目录

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -ls /wordcountdemo/output

-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 0 2016-07-05 05:12 /wordcountdemo/output/_SUCCESS

-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 60 2016-07-05 05:12 /wordcountdemo/output/part-r-00000

1 2 3

output目录中有两个文件，_SUCCESS文件是空文件，有这个文件说明Job执行成功。

part-r-00000文件是结果文件，其中-r-说明这个文件是Reduce阶段产生的结果，mapreduce程序执行时，可以没有reduce阶段，但是肯定会有map阶段，如果没有reduce阶段这个地方有是-m-。

一个reduce会产生一个part-r-开头的文件。

查看输出文件内容。

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -cat /wordcountdemo/output/part-r-00000

hadoop 3

hbase 1

hive 2

mapreduce 1

spark 2

sqoop 1

storm 1

1 2 3 4 5 6 7 8

结果是按照键值排好序的。

十九、停止Hadoop

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop namenode

stopping namenode

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop datanode

stopping datanode

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/yarn-daemon.sh stop resourcemanager

stopping resourcemanager

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager

stopping nodemanager

1 2 3 4 5 6 7 8

二十、 Hadoop各个功能模块的理解

1、 HDFS模块

HDFS负责大数据的存储，通过将大文件分块后进行分布式存储方式，突破了服务器硬盘大小的限制，解决了单台机器无法存储大文件的问题，HDFS是个相对独立的模块，可以为YARN提供服务，也可以为HBase等其他模块提供服务。

2、 YARN模块

YARN是一个通用的资源协同和任务调度框架，是为了解决Hadoop1.x中MapReduce里NameNode负载太大和其他问题而创建的一个框架。

YARN是个通用框架，不止可以运行MapReduce，还可以运行Spark、Storm等其他计算框架。

3、 MapReduce模块

MapReduce是一个计算框架，它给出了一种数据处理的方式，即通过Map阶段、Reduce阶段来分布式地流式处理数据。它只适用于大数据的离线处理，对实时性要求很高的应用不适用。

第七步、开启历史服务

二十一、历史服务介绍

Hadoop开启历史服务可以在web页面上查看Yarn上执行job情况的详细信息。可以通过历史服务器查看已经运行完的Mapreduce作业记录，比如用了多少个Map、用了多少个Reduce、作业提交时间、作业启动时间、作业完成时间等信息。

二十二、开启历史服务

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver、

1

开启后，可以通过Web页面查看历史服务器：

//bigdata-senior01.chybinmy.com:19888/

二十三、Web查看job执行历史

1、 运行一个mapreduce任务

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-

2.5.0.jar wordcount /wordcountdemo/input /wordcountdemo/output1

1 2

2、 job执行中

3、 查看job历史

历史服务器的Web端口默认是19888，可以查看Web界面。

但是在上面所显示的某一个Job任务页面的最下面，Map和Reduce个数的链接上，点击进入Map的详细信息页面，再查看某一个Map或者Reduce的详细日志是看不到的，是因为没有开启日志聚集服务。

二十四、开启日志聚集

4、 日志聚集介绍

MapReduce是在各个机器上运行的，在运行过程中产生的日志存在于各个机器上，为了能够统一查看各个机器的运行日志，将日志集中存放在HDFS上，这个过程就是日志聚集。

5、 开启日志聚集

配置日志聚集功能：

Hadoop默认是不启用日志聚集的。在yarn-site.xml文件里配置启用日志聚集。

yarn.log-aggregation-enable

true

yarn.log-aggregation.retain-seconds

106800

1 2 3 4 5 6 7 8

yarn.log-aggregation-enable:是否启用日志聚集功能。

yarn.log-aggregation.retain-seconds：设置日志保留时间，单位是秒。

将配置文件分发到其他节点：

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop]$ scp /opt/modules/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/yarn-site.xml bigdata-senior02.chybinmy.com:/opt/modules/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop]$ scp /opt/modules/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/yarn-site.xml bigdata-senior03.chybinmy.com:/opt/modules/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/

1 2

重启Yarn进程：

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/stop-yarn.sh

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/start-yarn.sh

1 2

重启HistoryServer进程：

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

1 2

6、 测试日志聚集

运行一个demo MapReduce，使之产生日志：

bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0.jar wordcount /input /output1

1

查看日志：

运行Job后，就可以在历史服务器Web页面查看各个Map和Reduce的日志了。

第四部分：完全分布式安装

第八步、完全布式环境部署Hadoop

完全分部式是真正利用多台Linux主机来进行部署Hadoop，对Linux机器集群进行规划，使得Hadoop各个模块分别部署在不同的多台机器上。

二十五、环境准备

1、 克隆虚拟机

Vmware左侧选中要克隆的机器，这里对原有的BigData01机器进行克隆，虚拟机菜单中，选中管理菜单下的克隆命令。

选择“创建完整克隆”，虚拟机名称为BigData02，选择虚拟机文件保存路径，进行克隆。

再次克隆一个名为BigData03的虚拟机。

2、 配置网络

修改网卡名称：

在BigData02和BigData03机器上编辑网卡信息。执行sudo vim /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules命令。因为是从BigData01机器克隆来的，所以会保留BigData01的网卡eth0，并且再添加一个网卡eth1。并且eth0的Mac地址和BigData01的地址是一样的，Mac地址不允许相同，所以要删除eth0，只保留eth1网卡，并且要将eth1改名为eth0。将修改后的eth0的mac地址复制下来，修改network-scripts文件中的HWADDR属性。

sudo vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0

1

修改网络参数：

BigData02机器IP改为192.168.100.12

BigData03机器IP改为192.168.100.13

3、 配置Hostname

BigData02配置hostname为 bigdata-senior02.chybinmy.com

BigData03配置hostname为 bigdata-senior03.chybinmy.com

4、 配置hosts

BigData01、BigData02、BigData03三台机器hosts都配置为：

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sudo vim /etc/hosts

192.168.100.10 bigdata-senior01.chybinmy.com

192.168.100.12 bigdata-senior02.chybinmy.com

192.168.100.13 bigdata-senior03.chybinmy.com

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5、 配置Windows上的SSH客户端

在本地Windows中的SSH客户端上添加对BigData02、BigData03机器的SSH链接。

二十六、服务器功能规划

二十七、在第一台机器上安装新的Hadoop

为了和之前BigData01机器上安装伪分布式Hadoop区分开来，我们将BigData01上的Hadoop服务都停止掉，然后在一个新的目录/opt/modules/app下安装另外一个Hadoop。

我们采用先在第一台机器上解压、配置Hadoop，然后再分发到其他两台机器上的方式来安装集群。

6、 解压Hadoop目录：

[hadoop@bigdata-senior01 modules]$ tar -zxf /opt/sofeware/hadoop-2.5.0.tar.gz -C /opt/modules/app/

1

7、 配置Hadoop JDK路径修改hadoop-env.sh、mapred-env.sh、yarn-env.sh文件中的JDK路径：

export JAVA_HOME="/opt/modules/jdk1.7.0_67"

1

8、 配置core-site.xml

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ vim etc/hadoop/core-site.xml

1

fs.defaultFS

hdfs://bigdata-senior01.chybinmy.com:8020

hadoop.tmp.dir

/opt/modules/app/hadoop-2.5.0/data/tmp

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fs.defaultFS为NameNode的地址。

hadoop.tmp.dir为hadoop临时目录的地址，默认情况下，NameNode和DataNode的数据文件都会存在这个目录下的对应子目录下。应该保证此目录是存在的，如果不存在，先创建。

9、 配置hdfs-site.xml

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ vim etc/hadoop/hdfs-site.xml

1

dfs.namenode.secondary.http-address

bigdata-senior03.chybinmy.com:50090

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dfs.namenode.secondary.http-address是指定secondaryNameNode的http访问地址和端口号，因为在规划中，我们将BigData03规划为SecondaryNameNode服务器。

所以这里设置为：bigdata-senior03.chybinmy.com:50090

10、 配置slaves

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ vim etc/hadoop/slaves

bigdata-senior01.chybinmy.com

bigdata-senior02.chybinmy.com

bigdata-senior03.chybinmy.com

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slaves文件是指定HDFS上有哪些DataNode节点。

11、 配置yarn-site.xml

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ vim etc/hadoop/yarn-site.xml

1

yarn.nodemanager.aux-services

mapreduce_shuffle

yarn.resourcemanager.hostname

bigdata-senior02.chybinmy.com

yarn.log-aggregation-enable

true

yarn.log-aggregation.retain-seconds

106800

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

根据规划yarn.resourcemanager.hostname这个指定resourcemanager服务器指向bigdata-senior02.chybinmy.com。

yarn.log-aggregation-enable是配置是否启用日志聚集功能。

yarn.log-aggregation.retain-seconds是配置聚集的日志在HDFS上最多保存多长时间。

12、 配置mapred-site.xml

从mapred-site.xml.template复制一个mapred-site.xml文件。

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ cp etc/hadoop/mapred-site.xml.template etc/hadoop/mapred-site.xml

1

mapreduce.framework.name

yarn

mapreduce.jobhistory.address

bigdata-senior01.chybinmy.com:10020

mapreduce.jobhistory.webapp.address

bigdata-senior01.chybinmy.com:19888

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mapreduce.framework.name设置mapreduce任务运行在yarn上。

mapreduce.jobhistory.address是设置mapreduce的历史服务器安装在BigData01机器上。

mapreduce.jobhistory.webapp.address是设置历史服务器的web页面地址和端口号。

二十八、设置SSH无密码登录

Hadoop集群中的各个机器间会相互地通过SSH访问，每次访问都输入密码是不现实的，所以要配置各个机器间的

SSH是无密码登录的。

1、 在BigData01上生成公钥

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ssh-keygen -t rsa

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一路回车，都设置为默认值，然后再当前用户的Home目录下的.ssh目录中会生成公钥文件（id_rsa.pub）和私钥文件（id_rsa）。

2、 分发公钥

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ssh-copy-id bigdata-senior01.chybinmy.com

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ssh-copy-id bigdata-senior02.chybinmy.com

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ssh-copy-id bigdata-senior03.chybinmy.com

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3、 设置BigData02、BigData03到其他机器的无密钥登录

同样的在BigData02、BigData03上生成公钥和私钥后，将公钥分发到三台机器上。

二十九、分发Hadoop文件

1、 首先在其他两台机器上创建存放Hadoop的目录

[hadoop@bigdata-senior02 ~]$ mkdir /opt/modules/app

[hadoop@bigdata-senior03 ~]$ mkdir /opt/modules/app

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2、 通过Scp分发

Hadoop根目录下的shar    

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