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Hadoop完全分布式集群配置

2016-03-13 13:23 351 查看

1.前话

寒假实在太闲了，所以闲着无聊地去了解“大数据”这个新概念，这几年到处都在说什么大数据时代的，不能不让我感到好奇啊。

大数据有啥用？随便谷歌百度一大堆我也不多说了。

我自己的理解是，单个数据价值微乎其微，但当数据量极大时，那么就可以通过截取统计海量数据来进行分析，以此得出十分有价值的结果。

例如：

谷歌公司的搜索数据库，这数据库数据量是极大的，数据种类也是极大的，它存储着世界各地用户使用谷歌时键入的搜索关键词。

所以当我们对其进行大数据挖掘，对搜索关键词中含有“药”的关键字进行统计分析，就可以间接得出各个国家国民健康水平，病种分布，某病种发病的区域比重等，通过大数据挖掘，提取有用的信息，然后得出了十分有价值的信息。

因为这种数据库数据量极大，且多为分布式存储，直接遍历分析困难，且十分耗时。

所以出现了解决大数据如何挖掘的问题的技术——Hadoop

2.Hadoop是什么

我直接度娘一段吧：



Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。

用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。

Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。

总之，Hadoop是由Java编写的一套框架，它解决大数据挖掘的问题，而我们只需编写相应的MapReduce程序即可。

好啦，其他的也不介绍了（其实其他的我也不懂），先吧Hadoop整个运行框架搭建起来吧。

提示：你需要一定的linux基础 :)

3.框架搭建（Linux环境，Hadoop2.6.4）

官方文档入口 http://hadoop.apache.org/docs/r2.6.4/

Hadoop有三种运行模式

本机模式（一台主机）

伪分布模式（一台主机）

完全分布模式（多台主机，即集群）

本机模式直接解压，修改
${HADOOP_PREFIX}/etc/hadoop/hadoop-env.sh
，添加
export JAVA_HOME=/usr/java/latest
即可。

伪分布模式也直接跟着官方文档一步步配置即可。

伪分布模式是单机配置，将该单机作为master配置后的Hadoop程序文件夹分发给其他作为slaver的主机，增加配置内容即可实现完全分布模式配置。

3.0 准备

因为只有一台笔记本，要模拟完全分布模式就得使用虚拟机了。

我使用的是Oracle VirtualBox，这是一款免费的软件。

本配置实例需要的镜像相应配置如下：

hostnameip地址系统
master192.168.1.113CentOS7
slaver01192.168.1.114CentOS7
slaver02192.168.1.115CentOS7
如前面所说，分发伪分布模式配置文件并增加相应配置内容即可实现完全分布模式配置。

因此我只需配置作为master的主机，然后拷贝多两份系统镜像修改其hostname和ip地址即可。

一台主机别名master作为完全分布集群的NameNode主机，其他别名slaver*作为DataNode主机。

修改文件
/etc/hostname


master


修改文件
/etc/hosts


192.168.1.113   master
192.168.1.114   slaver01
192.168.1.115   slaver02


3.1 安装Java配置环境（略）

3.2 本机SSH免密码登陆（略）

3.3 下载解压并配置Hadoop路径

下载Hadoop程序压缩包

解压至指定目录，例如
/usr/local/hadoop2.6.4


配置
/etc/profile
，添加Hadoop目录路径 
export HADOOP_PREFIX=/usr/local/hadoop
，并添加至PATH中 
export PATH=$PATH:$HADOOP_PREFIX


3.4 Hadoop完全分布模式配置

3.4.1 修改
${HADOOP_PREFIX}/etc/hadoop/hadoop-env.sh

添加内容 
export JAVA_HOME=/usr/java/latest


3.4.2 修改
${HADOOP_PREFIX}/etc/hadoop/core-site.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://master:9000</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/usr/local/hadoop-2.6.4/tmp</value>
</property>

</configuration>


3.4.3 修改
${HADOOP_PREFIX}/etc/hadoop/hdfs-site.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>/usr/local/hadoop-2.6.4/data/namenode</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>/usr/local/hadoop-2.6.4/data/datanode</value>
</property>
</configuration>


3.4.4 修改
${HADOOP_PREFIX}/etc/hadoop/mapred-site.xml

<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<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>


3.4.5 修改
${HADOOP_PREFIX}/etc/hadoop/yarn-site.xml

<?xml version="1.0"?>

<configuration>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<description>The hostname of the ResourceManager.</description>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>master</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address</name>
<value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8032</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
<value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8030</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
<value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8088</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.https.address</name>
<value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8090</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
<value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8031</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
<value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8033</value>
</property>
</configuration>


3.4.5 修改
${HADOOP_PREFIX}/etc/hadoop/slaves

该slaves文件需填写DataNode的IP地址，前面已配置
/etc/hosts
因此填写hostname即可

slaver01
slaver02


3.5 拷贝多两份master系统镜像

修改拷贝出的系统hostname分别为 slaver01 和 slaver02

3.6 启动

3.6.1 首先格式化NameNode

执行命令 
hdfs namenode -format


3.6.2 启动所有服务

进入目录
${HADOOP_PREFIX}/sbin


执行命令 
./start-all.sh


特别注意，防火墙允许相应端口或者关闭防火墙

浏览器键入 http://192.168.1.113:50070/ 可查看Hadoop运行信息，若NameNode启动成功和DataNode也存在列表中说明配置成功。

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标签：  hadoop 大数据 分布式 集群
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