大数据讲课笔记3.3 Hadoop集群配置

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了大数据讲课笔记3.3 Hadoop集群配置相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

文章目录

零、学习目标

1.掌握Hadoop集群配置
2. 掌握格式化文件系统
3. 掌握启动和关闭Hadoop集群

一、导入新课

  • 上次课中,主要讲解了Hadoop集群部署模式、JDK和Hadoop的安装。本次课将针对Hadoop集群的配置、文件系统的格式化以及Hadoop集群的启动和关闭进行详细讲解。

二、新课讲解

(一)配置Hadoop集群

配置文件功能描述
hadoop-env.sh配置Hadoop运行所需的环境变量
yarn-env.sh配置Yarn运行所需的环境变量
core-site.xmlHadoop核心全局配置文件,可在其他配置文件中引用
hdfs-site.xmlHDFS配置文件,继承core-site.xml配置文件
mapred-site.xmlMapReduce配置文件,继承core-site.xml配置文件
yarn-site.xmlYarn配置文件,继承core-site.xml配置文件
workers配置从节点文件

1、在master虚拟机上配置hadoop

(1)编辑Hadoop环境配置文件 - hadoop-env.sh

  • 执行命令:cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop,进入hadoop配置目录
  • 执行命令:vim hadoop-env.sh,添加三条环境变量配置
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_162 
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-3.3.4
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
  • 存盘退出后,执行命令source hadoop-env.sh,让配置生效

  • 查看三个配置的三个环境变量

(2)编辑Hadoop核心配置文件 - core-site.xml

  • 执行命令:vim core-site.xml
<configuration>
    <!--用来指定hdfs的老大-->
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://master:9000</value>
    </property>
    <!--用来指定hadoop运行时产生文件的存放目录-->
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/usr/local/hadoop-3.3.4/tmp</value>
    </property>    
</configuration>
  • 由于配置了IP地址主机名映射,因此配置HDFS老大节点可用hdfs://master:9000,否则必须用IP地址hdfs://192.168.1.101:9000

(3)编辑HDFS配置文件 - hdfs-site.xml

  • 执行命令:vim hdfs-site.xml
  • 可以不用设置名称节点的目录、数据节点的目录以及辅助名称节点
<configuration>
    <!--设置名称节点的目录-->
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>/usr/local/hadoop-3.3.4/tmp/namenode</value>
    </property>
    <!--设置数据节点的目录-->
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>/usr/local/hadoop-3.3.4/tmp/datanode</value>
    </property>
    <!--设置辅助名称节点-->
    <property>
        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        <value>master:50090</value>
    </property>
    <!--hdfs web的地址,默认为9870,可不配置-->
    <!--注意如果使用hadoop2,默认为50070-->
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address</name>
        <value>0.0.0.0:9870</value>
    </property>
    <!--副本数,默认为3,可不配置-->
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>3</value>
    </property>
    <!--是否启用hdfs权限,当值为false时,代表关闭-->
    <property>
        <name>dfs.permissions.enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>
</configuration>

(4)编辑MapReduce配置文件 - mapred-site.xml

  • 执行命令:vim mapred-site.xml
<configuration>
    <!--配置MR资源调度框架YARN-->
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
        <value>HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.map.env</name>
        <value>HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.reduce.env</name>
        <value>HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME</value>
    </property>
</configuration>
  • 后三个属性如果不设置,在运行Hadoop自带示例的词频统计时,会报错:Error: Could not find or load main class org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster

(5)编辑yarn配置文件 - yarn-site.xml

  • 执行命令:vim yarn-site.xml
<configuration>
    <!--配置资源管理器:集群master-->
    <property>        
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>master</value>
    </property>
    <!--配置节点管理器上运行的附加服务-->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <!--关闭虚拟内存检测,在虚拟机环境中不做配置会报错-->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>
</configuration>

(6)编辑workers文件确定从节点

  • hadoop-2.x里配置slaves文件,hadoop-3.x里配置workers文件
  • 通过workers文件定义从节点,根据集群规划,有两个从节点:slave1与slave2
  • 执行命令:vim workers
  • 如此配置,数据节点在slave1和slave2上,master上就不会有数据节点。当然也可以将master加到workers文件里,那样master上也会有数据节点。

2、在slave1虚拟机上安装配置hadoop

(1)将master虚拟机上的hadoop分发到slave1虚拟机

  • 执行命令:scp -r $HADOOP_HOME root@slave1:$HADOOP_HOME
  • 在slave1虚拟机上查看分发的hadoop

(2)将master虚拟机上环境配置文件分发到slave1虚拟机

  • 执行命令:scp /etc/profile root@slave1:/etc/profile

(3)在slave1虚拟机上让环境配置生效

  • 切换到slave1虚拟机,执行命令:source /etc/profile

3、在slave2虚拟机上安装配置hadoop

(1)将master虚拟机上的hadoop分发到slave2虚拟机

  • 执行命令:scp -r $HADOOP_HOME root@slave2:$HADOOP_HOME
  • 在slave2虚拟机上查看分发的hadoop

(2)将master虚拟机上环境配置文件分发到slave2虚拟机

  • 执行命令:scp /etc/profile root@slave2:/etc/profile

(3)在slave2虚拟机上让环境配置生效

  • 切换到slave2虚拟机,执行命令:source /etc/profile

(二)格式化文件系统

  • 初次启动HDFS集群时,必须对主节点进行格式化处理。
  • 执行命令:hdfs namenode -format
  • 查看名称节点格式化成功的信息

(三)启动和关闭Hadoop集群

1、主节点上启动hadoop集群

  • 执行start-all.sh命令,一起启动hdfs和yarn服务,也可以分开启动两种服务。

(1)启动hdfs服务

  • 执行命令:start-dfs.sh

  • 一个名称节点(namenode)——老大,在master虚拟机上;两个数据节点(datanode)——小弟,在slave1与slave2虚拟机上。辅助名称节点(secondary namenode)的地址是master,因为在hdfs-site.xml文件里配置了辅助名称节点。

  • 此时查看三个虚拟机的进程


(2)启动yarn服务

  • 执行命令:start-yarn.sh
  • 启动了YARN守护进程;一个资源管理器(resourcemanager)在master虚拟机上,两个节点管理器(nodemanager)在slave1与slave2虚拟机上
  • 执行命令jps查看master虚拟机的进程,只有NameNode、SecondaryNameNode和ResourceManager
  • 查看slave1和slave2上的进程,只有NodeManager和DataNode

2、停止Hadoop集群

  • 在master虚拟机上执行命令:stop-all.sh(相当于同时执行了stop-dfs.shstop-yarn.sh
  • 当然,我们可以分开使用stop-dfs.shstop-yarn.sh来停止hdfs和yarn服务
  • 再次启动Hadoop服务后,采用分开方式停止Hadoop集群

三、归纳总结

  • 回顾本节课所讲的内容,并通过提问的方式引导学生解答问题并给予指导。

四、上机操作

  • 形式:单独完成
  • 题目:安装配置hadoop集群
  • 要求:让学生自己动手进行Hadoop集群配置、格式化文件系统以及启动和关闭Hadoop集群的操作,以此来巩固本节的学习内容。写一篇CSDN博客,记录操作过程。

以上是关于大数据讲课笔记3.3 Hadoop集群配置的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

大数据讲课笔记3.4 Hadoop集群测试

大数据讲课笔记3.1 Hadoop安装准备

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