
3.5 搭建Hadoop 2.x分布式集群
本例的搭建思路是,在节点centos01中安装Hadoop并修改配置文件,然后将配置好的Hadoop安装文件远程复制到集群中的其他节点。集群各节点的角色分配如表3-1所示。
表3-1 Hadoop集群角色分配

表3-1中的角色指的是Hadoop集群各节点所启动的守护进程,其中的NameNode、DataNode和SecondaryNameNode是HDFS集群所启动的进程(HDFS将在第4章进行详细讲解);ResourceManager和NodeManager是YARN集群所启动的进程。
Hadoop集群搭建的操作步骤如下。
1. 上传Hadoop并解压
在centos01节点中,将Hadoop安装文件hadoop-2.8.2.tar.gz上传到/opt/softwares/目录,然后进入该目录,解压安装文件到/opt/modules/,命令如下:

2. 配置系统环境变量
为了可以方便地在任意目录下执行Hadoop命令,而不需要进入到Hadoop安装目录,需要配置Hadoop系统环境变量。此处只需要配置centos01节点即可。
执行以下命令,修改文件/etc/profile:

在文件末尾加入以下内容:

执行以下命令,刷新profile文件,使修改生效。

执行hadoop命令,若能成功输出以下返回信息,说明Hadoop系统变量配置成功:

3. 配置Hadoop环境变量
Hadoop所有的配置文件都存在于安装目录下的etc/hadoop中,进入该目录,修改以下配置文件:

三个文件分别加入JAVA_HOME环境变量,如下:

4. 配置HDFS
(1)修改配置文件core-site.xml,加入以下内容:

上述配置属性解析如下:
- fs.defaultFS:HDFS的默认访问路径,也是NameNode的访问地址。
- hadoop.tmp.dir:Hadoop数据文件的存放目录。该参数如果不配置,默认指向/tmp目录,而/tmp目录在系统重启后会自动被清空,从而导致Hadoop的文件系统数据丢失。
(2)修改配置文件hdfs-site.xml,加入以下内容:

上述配置属性解析如下:
- dfs.replication:文件在HDFS系统中的副本数。
- dfs.namenode.name.dir:NameNode节点数据在本地文件系统的存放位置。
- dfs.datanode.data.dir:DataNode节点数据在本地文件系统的存放位置。
(3)修改slaves文件,配置DataNode节点。slaves文件原本无任何内容,需要将所有DataNode节点的主机名都添加进去,每个主机名占一整行(注意不要有空格)。本例中,DataNode为三个节点,配置信息如下:

5. 配置YARN
(1)重命名mapred-site.xml.template文件为mapred-site.xml,修改mapred-site.xml文件,添加以下内容,指定任务执行框架为YARN。

(2)修改yarn-site.xml文件,添加以下内容:

上述配置属性解析如下:
- yarn.nodemanager.aux-services:NodeManager上运行的附属服务,需配置成mapreduce_shuffle才可运行MapReduce程序。YARN提供了该配置项用于在NodeManager上扩展自定义服务,MapReduce的Shuffle功能正是一种扩展服务。
也可以继续在yarn-site.xml文件中添加以下属性内容,指定ResourceManager所在的节点与访问端口(默认端口为8032),此处指定ResourceManager运行在centos01节点:

若不添加上述内容,ResourceManager将默认在执行YARN启动命令(start-yarn.sh)的节点上启动。
6. 复制Hadoop安装文件到其他主机
在centos01节点上,将配置好的整个Hadoop安装目录复制到其他节点(centos02和centos03),命令如下:

7. 格式化NameNode
启动Hadoop之前,需要先格式化NameNode。格式化NameNode可以初始化HDFS文件系统的一些目录和文件,在centos01节点上执行以下命令,进行格式化操作:

若能输出以下信息,说明格式化成功:

格式化成功后,会在当前节点的Hadoop安装目录中生成tmp/dfs/name/current目录,该目录中则生成了用于存储HDFS文件系统元数据信息的文件fsimage(关于元数据文件将在下一章进行详细讲解),如图3-8所示。

图3-8 格式化NameNode后生成的相关文件
需要注意的是,必须在NameNode所在节点上进行格式化操作。
8. 启动Hadoop
在centos01节点上执行以下命令,启动Hadoop集群:

也可以执行start-dfs.sh和start-yarn.sh分别启动HDFS集群和YARN集群。
Hadoop安装目录下的sbin目录中存放了很多启动脚本,若由于内存等原因使集群中的某个守护进程宕掉了,可以执行该目录中的脚本对相应的守护进程进行启动。常用的启动和停止脚本及说明如表3-2所示。
表3-2 Hadoop启动和停止脚本及说明

注意
①若不配置SecondaryNameNode所在的节点,将默认在执行HDFS启动命令(start-dfs.sh)的节点上启动;②若不配置ResourceManager所在的节点,将默认在执行YARN启动命令(start-yarn.sh)的节点上启动;若配置了ResourceManager所在的节点,则必须在所配置的节点启动YARN,否则在其他节点启动时将抛出异常;③NodeManager无须配置,会与DataNode在同一个节点上,以获取任务执行时的数据本地性优势,即有DataNode的节点就会有NodeManager。
9. 查看各节点启动进程
集群启动成功后,分别在各个节点上执行jps命令,查看启动的Java进程。可以看到,各节点的Java进程如下。
centos01节点的进程:

centos02节点的进程:

centos03节点的进程:

10. 测试HDFS
在centos01节点中执行以下命令,在HDFS根目录创建文件夹input,并将Hadoop安装目录下的文件README.txt上传到新建的input文件夹中:

浏览器访问网址http://centos01:50070(需要在本地配置好域名IP映射,域名为NameNode所在节点的主机名,关于NameNode将在第4章进行详细讲解)可以查看HDFS的NameNode信息并浏览HDFS系统中的文件,如图3-9所示。

图3-9 HDFS Web主界面
11. 测试MapReduce
在centos01节点中执行以下命令,运行Hadoop自带的MapReduce单词计数程序,统计/input文件夹中的所有文件的单词数量:

统计完成后,执行以下命令,查看MapReduce执行结果:

如果以上测试没有问题,则Hadoop集群搭建成功。
本书第4、5章将对HDFS和MapReduce做出详细讲解。