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Hadoop-2.6.4 完全分布式搭建

资源准备

  1. 准备4台 Linux 服务器要求:glibc 版本 >= 2.14
    1. 192.168.9.1
    2. 192.168.9.2
    3. 192.168.9.3
    4. 192.168.9.4
  2. 下载:hadoop-2.6.4

服务器配置

  1. 4台服务器分别创建用户hadoop

    root@XXX# useradd hadoop
    root@XXX# echo ‘hadoop’ | passwd –stdin hadoop

  2. 4台服务器分别配置 hosts

    root@XXX# vi /etc/hosts

    添加内容如下:

    192.168.9.1 master
    192.168.9.2 secmaster
    192.168.9.3 slave0
    192.168.9.4 slave1

  3. master 主机免密码登陆其他主机配置
    1. 在各个主机上生成 SSH 密钥

      hadoop@XXX$ ssh-keygen -t rsa -P ” -f ~/.ssh/id_rsa

    2. 在 master 主机上copy公钥

      hadoop@192.168.9.1$ ssh-copy-id -i secmaster 输入密码:hadoop即copy公钥成功
      hadoop@192.168.9.1$ ssh-copy-id -i slave0 输入密码:hadoop即copy公钥成功
      hadoop@192.168.9.1$ ssh-copy-id -i slave1 输入密码:hadoop即copy公钥成功

    3. 测试ssh免登陆

      在192.168.9.1主机上执行如下命令确保 master 可以实现对其他主机的免密码登陆,首次执行需要输入”yes” 确认
      hadoop@192.168.9.1$ ssh secmaster
      hadoop@192.168.9.1$ ssh slave0
      hadoop@192.168.9.1$ ssh slave1

hadoop自身配置

  1. 在 master(192.168.9.1) 主机上解压 hadoop-2.6.4.tar.gz

    hadoop@192.168.9.1$ tar xvf hadoop-2.6.4.tar.gz

  2. 配置 etc/hadoop/core-site.xml

    <configuration>  <property>      <name>fs.default.name</name>      <value>hdfs://master:9000</value>  </property>  <property>      <name>io.file.buffer.size</name>      <value>131072</value>  </property>  <property>      <name>hadoop.tmp.dir</name>      <value>/home/hadoop/tmp</value>  </property>  <property>      <name>hadoop.proxyuser.u0.hosts</name>      <value>*</value>  </property>  <property>      <name>hadoop.proxyuser.u0.groups</name>      <value>*</value>  </property> </configuration>
  3. 配置 etc/hadoop/hdfs-site.xml

    <configuration>  <property>      <name>dfs.replication</name>      <value>2</value>  </property>  <property>      <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>      <value>secmaster:9001</value>  </property>  <property>      <name>dfs.namenode.name.dir</name>      <value>file:/home/hadoop/dfs/name</value>  </property>  <property>      <name>dfs.datanode.data.dir</name>      <value>file:/home/hadoop/dfs/data</value>  </property>  <property>      <name>dfs.webhdfs.enabled</name>      <value>true</value> </property> </configuration>
  4. 配置 etc/hadoop/mapred-site.xml

    <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>
  5. 配置etc/hadoop/yarn-site.xml

    <configuration> <!-- Site specific YARN configuration properties -->  <property>      <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>      <value>mapreduce_shuffle</value>  </property>  <property>          <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>          <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>      </property>      <property>         <name>yarn.resourcemanager.address</name>             <value>master:8032</value>      </property>      <property>             <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>             <value>master:8030</value>     </property>     <property>          <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>           <value>master:8031</value>    </property>    <property>            <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>             <value>master:8033</value>     </property>     <property>             <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>             <value>master:8088</value>     </property> </configuration>

Master向各个节点同步配置完毕后的 hadoop 工程

hadoop@192.168.9.1$ scp -r /home/hadoop/hadoop-2.6.4 hadoop@secmaster:/home/hadoop
hadoop@192.168.9.1$ scp -r /home/hadoop/hadoop-2.6.4 hadoop@slave0:/home/hadoop
hadoop@192.168.9.1$ scp -r /home/hadoop/hadoop-2.6.4 hadoop@slave1:/home/hadoop

格式化 namenode,启动 hadoop 所有组件

[hadoop@192.168.9.1hadoop2.6.4]$ bin/hadoop namenode -format
[hadoop@192.168.9.1hadoop2.6.4]$ sbin/start-all.sh

如果不出意外完全分布式的 hadoop cluster 已经运行起来了^_^

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