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移动端

详细解析 hadoop 分布式部署

对于 Hadoop 来说,在 HDFS 看来,节点分为 Namenode 和 Datanode,其中Namenode 只有一个, Datanode 可以是很多;在 MapReduce 看来,节点又分为Jobtracker 和 Tasktracker,其中 Jobtracker 只有一个,Tasktracker 可以是很多。我是将 namenode 和 jobtracker 部署在 hadoop1 上, hadoop2, hadoop3 作为 datanode和 tasktracker 。

作者:lee_ypp来源:lee_ypp的博客|2014-07-15 11:15

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1.硬件环境

共有 3 台机器,均使用的 linux 系统,Java 使用的是 jdk1.6.0。 配置如下:

hadoop1.example.com:192.168.2.1(NameNode)

hadoop2.example.com:192.168.2.2(DataNode)

hadoop3.example.com:192.168.2.3 (DataNode)

hadoop4.example.com:192.168.2.4

主机与IP之间有正确解析

对于 Hadoop 来说,在 HDFS 看来,节点分为 Namenode 和 Datanode,其中Namenode 只有一个, Datanode 可以是很多;在 MapReduce 看来,节点又分为Jobtracker 和 Tasktracker,其中 Jobtracker 只有一个,Tasktracker 可以是很多。我是将 namenode 和 jobtracker 部署在 hadoop1 上, hadoop2, hadoop3 作为 datanode和 tasktracker 。当然你也可以将 namenode ,datanode ,jobtracker,tasktracker 全部部署在一台机器上(这样就是伪分布式)。

2.目录结构

由于 Hadoop 要求所有机器上 hadoop 的部署目录结构要相同,并且都有一个相同的用户名的帐户。

我 的 三 台 机 器 上 是 这 样 的 : 都 有 一 个 hadoop 的 帐 户 , 主 目 录是/home/hadoop。

添加用户hadoop

  1. #userad -u 800 hadoop 

下载hadop-1.2.1.tar.gz

解压    #tar zxf hadop-1.2.1.tar.gz

  1. #ln -s hadoop-1.2.1 hadoop  
  2. #mv hadoop-1.2.1 /home/hadoop/  
  3. #cd /home/hadoop  
  4. #chown -R hadoop.hadoop hadoop-1.2.1/  
  5. #passwd hadoop 给用户hadoop创建密码 

下载jdk-6u32-linux-x64.bin

  1. sh jdk-6u32-linux-x64.bin  
  2.  
  3. cd ~  
  4. mv jdk1.6.0_32 hadoop-1.2.1/  
  5.  
  6. cd hadoop-1.2.1/ 

创建软链接,以便与日后的更新、升级

ln -s jdk jdk1.6.0_32

3.SSH设置

在 Hadoop 启动以后,Namenode 是通过 SSH(Secure Shell)来启动和停止各个节点上的各种守护进程的,这就需要在节点之间执行指令的时候是不需要输入密码的方式,故我们需要配置 SSH 使用无密码公钥认证的方式。

首先要保证每台机器上都装了 SSH 服务器,且都正常启动。实际中我们用的都是 OpenSSH,这是 SSH 协议的一个免费开源实现。

以本文中的 3 台机器为例,现在 hadoop1 是主节点,它需要主动发起 SSH连接到 hadoop2 ,对于 SSH 服务来说, hadoop1 就是 SSH 客户端,而hadoop2,hadoop3 则是 SSH 服务端,因此在 hadoop2,hadoop3 上需要确定 sshd 服务已经启动。简单的说,在 hadoop1 上需要生成一个密钥对,即一个私钥,一个公钥。将公钥拷贝到 hadoop2 上,这样,比如当 hadoop1 向 hadoop2 发起 ssh 连接的时候,hadoop2 上就会生成一个随机数并用 hadoop1 的公钥对这个随机数进行加密并发送给 hadoop1,hadoop1 收到这个加密的数以后用私钥进行解密,并将解密后的数发送回hadoop2,hadoop2 确认解密的数无误后就允许 hadoop1 进行连接了。这就完成了一次公钥认证过程。

对于本文中的 3 台机器,首先在 hadoop1 上生成密钥对:

  1. #su - hadoop  
  2.  
  3. $ssh-keygen  

这个命令将为 hadoop1 上的用户 hadoop 生成其密钥对。生成的密钥对id_rsa,id_rsa.pub,在/home/hadoop/.ssh 目录下。

  1. $ssh-copy-id localhost   
  2.  
  3. $ssh-copy-id 192.168.2.2  
  4.  
  5. $ssh-copy-id 192.168.2.3 

发布密钥到你本地和hadoop2、hadoop3

试着登录本地和hadoop2、hadoop3看是否有密码验证,无密码即验证成功

下载jdk-6u32-linux-x64.bin

  1. sh jdk-6u32-linux-x64.bin  
  2.  
  3. cd ~  
  4. mv jdk1.6.0_32 hadoop-1.2.1/  
  5.  
  6. cd hadoop-1.2.1/ 

创建软链接

ln -s jdk jdk1.6.0_32

4.环境变量

在 ~/hadoop-1.2.1/conf/ 目 录 下 的 hadoop-env.sh 中 设 置Hadoop 需 要 的 环 境 变 量 , 其 中 JAVA_HOME 是 必 须 设 定 的 变 量 。HADOOP_HOME 变量可以设定也可以不设定,如果不设定, HADOOP_HOME默认的是 bin 目录的父目录,即本文中的/home/hadoop/hadoop。

vim~/hadoop-1.2.1/conf/hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/home/hadoop/hadoop/jdk

先进行简单测试:

  1. $cd  /home/hadoop/hadoop/  
  2.  
  3. $mkdir input  
  4.  
  5. $cp conf/* input/  
  6.  
  7. $bin/hadoop jar hadoop-examples-1.2.1.jar  
  8.  
  9. $bin/hadoop jar hadoop-examples-1.2.1.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'  
  10.  
  11. $cd output  
  12.  
  13. $cat * 

统计文件中的单词:

  1. $bin/hadoop jar hadoop-examples-1.2.1.jar  
  2.  
  3. $bin/hadoop jar hadoop-examples-1.2.1.jar wordcount input test  
  4.  
  5. $cd test/  
  6.  
  7. $cat * 

5.hadoop配置文件

$cd /home/hadoop/hadoop/conf

conf/core-site.xml:

<configuration>
     <property>
         <name>fs.default.name</name>
         <value>hdfs://hadoop1.example.com:9000</value>
     </property></configuration>

conf/hdfs-site.xml:

<configuration>
     <property>
         <name>dfs.replication</name>
         <value>2</value>
     </property></configuration>

conf/mapred-site.xml:

<configuration>
     <property>
         <name>mapred.job.tracker</name>
         <value>hadoop1.example.com:9001</value>
     </property></configuration>

伪分布式测试:

$mkdir ~/bin

$ln -s /home/hadoop/hadoop/jdk/bin/jps ~/bin/

$cd /home/hadoop/hadoop/

$bin/hadoop namenode -format  先进行初始化

$bin/start-all.sh

web测试192.168.2.1:50070

192.168.2.1:50030

$rm -fr input/ output/ test/

$bin/hadoop fs -mkdir input

$bin/hadoop fs -put conf input

$bin/hadoop fs -lsr

192.168.2.1:50075下查看/usr/hadoop/input是否有变化

6.部署Hadoop

前面讲的这么多 Hadoop 的环境变量和配置文件都是在 hadoop1 这台机器上的,现在需要将 hadoop 部署到其他的机器上,保证目录结构一致。

$scp -r /home/hadoop/hadoop hadoop2.example.com:/home/hadoop/

$scp -r /home/hadoop/hadoop hadoop3.example.com:/home/hadoop/

$scp -r .ssh/ hadoop2:

$scp -r .ssh/ hadoop3:

注意还要修改以下文件:

$cd /home/hadoop/hadoop/conf

conf/masters

hadoop1.example.com

conf/slaves

hadoop2.example.com
hadoop3.example.com

$ln -s hadoop-1.2.1/ hadoop

$mkdir ~/bin

$ln -s ~/hadoop/jdk/bin/jps ~/bin

至此,可以说,Hadoop 已经在各个机器上部署完毕了,下面就让我们开始启动 Hadoop 吧。

7. 启动 Hadoop

启动之前,我们先要格式化 namenode,先进入~/hadoop/目录,执行下面的命令:

  1. $bin/hadoop namenode –format 

不出意外,应该会提示格式化成功。如果不成功,就去 hadoop/logs/目录下去查看日志文件。

下面就该正式启动 hadoop 啦,在 bin/下面有很多启动脚本,可以根据自己的需要来启动。

* start-all.sh 启动所有的 Hadoop 守护。包括 namenode, datanode, jobtracker,tasktrack

* stop-all.sh 停止所有的 Hadoop

* start-mapred.sh 启动 Map/Reduce 守护。包括 Jobtracker 和 Tasktrack

* stop-mapred.sh 停止 Map/Reduce 守护

* start-dfs.sh 启动 Hadoop DFS 守护.Namenode 和 Datanode

* stop-dfs.sh 停止 DFS 守护

在这里,简单启动所有守护:

  1. [hadoop@hadoop1:hadoop]$bin/start-all.sh  
  2. $jps 

查看JobTracker,Jps,SecondaryNameNode,NameNode是否启动成功。

同样,如果要停止 hadoop,则

  1. [hadoop@hadoop1:hadoop]$bin/stop-all.sh 

8. HDFS 操作

运行 bin/目录的 hadoop 命令,可以查看 Haoop 所有支持的操作及其用法,这里以几个简单的操作为例。

建立目录:

  1. [hadoop@hadoop1 hadoop]$bin/hadoop dfs -mkdir testdir 

在 HDFS 中建立一个名为 testdir 的目录,复制文件:

  1. [hadoop@hadoop1 hadoop]$bin/hadoop dfs -put /home/large.zip testfile.zip 

把 本 地 文 件 large.zip 拷 贝 到 HDFS 的 根 目 录 /user/hadoop/ 下 , 文 件 名 为testfile.zip,查看现有文件:

  1. [hadoop@hadoop1 hadoop]$bin/hadoop dfs -ls 

9.hadoop 在线更新节点:

新增节点:

1). 在新增节点上安装 jdk,并创建相同的 hadoop 用户,uid 等保持一致

2). 在 conf/slaves 文件中添加新增节点的 ip

3). 同步 master 上 hadoop 所有数据到新增节点上,路径保持一致

4). 在新增节点上启动服务:

  1. $ bin/hadoop-daemon.sh start datanode  
  2. $ bin/hadoop-daemon.sh start tasktracker 

5). 均衡数据:

$ bin/start-balancer.sh

(1)如果不执行均衡,那么 cluster 会把新的数据都存放在新的 datanode 上,这样会降低 mapred的工作效率

(2)设置平衡阈值,默认是 10%,值越低各节点越平衡,但消耗时间也更长

  1. $ bin/start-balancer.sh -threshold 5 

在线删除datanode节点:

1). 在 master 上修改 conf/mapred-site.xml

  1. <property> 
  2.  
  3. <name>dfs.hosts.exclude</name> 
  4.  
  5. <value>/home/hadoop/hadoop-1.2.1/conf/datanode-excludes</value> 
  6.  
  7. </property> 

2). 创建 datanode-excludes 文件,并添加需要删除的主机,一行一个

192.168.2.4

3). 在 master 上在线刷新节点

  1. $ bin/hadoop dfsadmin -refreshNodes 

此操作会在后台迁移数据,等此节点的状态显示为 Decommissioned,就可以安全关闭了。

4). 你可以通过以下命令查看 datanode 状态

  1. $ bin/hadoop dfsadmin -report 

在做数据迁移时,此节点不要参与 tasktracker,否则会出现异常。

在线删除tasktracker 节点:

1). 在 master 上修改 conf/mapred-site.xml

  1. <property> 
  2.  
  3. <name>mapred.hosts.exclude</name> 
  4.  
  5. <value>/home/hadoop/hadoop-1.2.1/conf/tasktracker-excludes</value> 
  6.  
  7. </property> 

2. 创建 tasktracker-excludes 文件,并添加需要删除的主机名,一行一个

hadoop4.example.com

3. 在 master 上在线刷新节点

  1. $ bin/hadoop mradmin -refreshNodes 

4. 登录 jobtracker 的网络接口,进行查看。

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【责任编辑:林师授 TEL:(010)68476606】

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