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Hadoop2.7.6+Spark2.1.0分布式集群环境搭建

分类: 文章 • 2023-01-17 00:06:03

Hadoop2.7.6+Spark2.1.0分布式集群环境搭建

参考博文链接：https://www.cnblogs.com/purstar/p/6293605.html
http://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html

一、 修改host文件

1、在主节点，就是第一台主机的命令行下;

vim /etc/hosts
#假设是三台主机在原文件的基础上加上;
ip1 master worker0 namenode
ip2 worker1 datanode1
ip3 worker2 datanode2
#其中的ipN代表一个可用的集群IP，ip1为master的主节点，ip2和iip3为从节点。

2、统一hosts文件，让几个主机能通过host名字来识别彼此

scp /etc/hosts [email protected]:/etc/hosts

二、 ssh互信（免密码登陆）

注意我这里配置的是root用户，所以以下的家目录是/root
如果你配置的是用户是xxxx，那么家目录应该是/home/xxxxx/

1、主机生成公钥 ssh-****** -t rsa -P '' 一路回车

2、将公钥从主机节点追加到从机 .ssh/authorized_keys 中

ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub [email protected]

意味着执行时的用户能够通过秘钥登陆到workerN的root用户上（也可以将root换车其他用户），所以主机到一台从机可以有多种组合（普通用户到从机root用户，普通用户到从机普通用户，root用户到从机普通用户，root用户到从机root用户，都需要一一设置）

3、从主机节点拷贝id-rsa.pub到从机worker1

scp /root/.ssh/id_rsa.pub [email protected]:/root/.ssh/id_rsa.pub.master

4、在主机和从机上执行如下命令

cat /root/.ssh/id_rsa.pub >> /root/.ssh/authorized_keys
cat /root/.ssh/id_rsa.pub.master >>/root/.ssh/authorized_keys

附注：2和3、4的效果是一样的，都是追加到对应认证秘钥中

5、修改相关文件及文件夹权限(如果使用的都是root用户，则对root相关文件夹和文件添加权限)

   chmod g-w /home/your_user # 或　chmod 755 /home/your_user
   chmod 700 /home/your_user/.ssh
   chmod 600 /home/your_user/.ssh/authorized_keys

测试配置是否可以访问本身

# 登录到自己主机
ssh localhost

6、然后修改/etc/ssh/sshd_config，禁止密码登陆，允许RSA和公钥登陆。重启ssh服务

附注：由于搭建分布式可能会出现主机通过秘钥访问主机，所以还需要执行
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub [email protected]

三、安装基础环境（JAVA和SCALA环境）

1.Java1.8环境搭建：

Hadoop2.7.6+Spark2.1.0分布式集群环境搭建
配置master的java环境

#下载jdk1.8的rpm包
#去官网下载，框内的其实都能用来安装
rpm -ivh jdk-8u112-linux-x64.rpm 
#增加JAVA_HOME
vim etc/profile
#增加如下行：
#Java HOME
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_112/
#刷新配置：
source /etc/profile #当然reboot也是可以的
配置workerN主机的java环境
#使用scp命令进行拷贝
scp jdk-8u112-linux-x64.rpm [email protected]:/root
#其他的步骤如master节点配置一样

2.Scala2.12.2环境搭建：

Master节点：

#下载scala 2.12.2安装包：
可以去官网下，也可以去国内镜像源下载比如阿里云的
#安装rpm包（如果缺少依赖，用alien -i安装）：
rpm -ivh scala-2.12.2.rpm
#增加SCALA_HOME
vim /etc/profile
#增加如下内容;
#Scala Home
export SCALA_HOME=/usr/share/scala
#刷新配置
source /etc/profile
WorkerN节点;
#使用scp命令进行拷贝
scp scala-2.12.2.rpm [email protected]:/root
#其他的步骤如master节点配置一样

四、Hadoop2.7.6完全分布式搭建

MASTER节点：

1.下载二进制包：

去官网下载，或者去镜像源网站下载

2.解压并移动至相应目录

我的习惯是将软件放置/opt目录下：

tar -zxvf hadoop-2.7.3.tar.gz -C /opt

3.修改相应的配置文件：

（1）/etc/profile：
增加如下内容：

#hadoop enviroment 
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-2.7.3/
export PATH="$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH"
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export YARN_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop

（2）$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh
修改JAVA_HOME为显式路径 如下：

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_112/

（3）$HADOOP_HOME/etc/hadoop/slaves
worker1
worker2

（4）$HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml

<configuration>
        <property>
                <name>fs.defaultFS</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>/opt/hadoop-2.7.6/tmp</value>
        </property>
</configuration>

（5）$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hdfs-site.xml

<configuration>
    <property>
      <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
      <value>master:50090</value>
    </property>
    <property>
      <name>dfs.replication</name>
      <value>2</value>
    </property>
    <property>
      <name>dfs.namenode.name.dir</name>
      <value>file:/opt/hadoop-2.7.6/hdfs/name</value>
    </property>
    <property>
      <name>dfs.datanode.data.dir</name>
      <value>file:/opt/hadoop-2.7.6/hdfs/data</value>
    </property>
</configuration>

（6）$HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml
复制template，生成xml：

cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml

内容：

<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.address</name>
          <value>master:19888</value>
  </property>
</configuration>

（7）$HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml

    <!-- Site specific YARN configuration properties -->
     <property>
          <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
          <value>mapreduce_shuffle</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>

至此master节点的hadoop搭建完毕
再启动之前我们需要
格式化一下namenode

hadoop namenode –format

注意：不要重复format，否则会造成后续datanode无法启动

WorkerN节点：
（1）复制master节点的hadoop文件夹到worker上：

scp -r /opt/hadoop-2.7.6 [email protected]:/opt 
#注意这里的N要改为1或者2

（2）修改/etc/profile：
 过程如master一样

五、Spark2.1.0完全分布式环境搭建：

MASTER节点：

1.下载文件：

去官网或者镜像源网站下载
spark-2.1.2-bin-hadoop2.7.tgz

2.解压并移动至相应的文件夹;

tar -xzvf spark-2.1.2-bin-hadoop2.7.tgz –C /opt/

3.修改相应的配置文件：

（1）/etc/profie

#Spark enviroment
export SPARK_HOME=/opt/spark-2.1.2-bin-hadoop2.7/
export PATH="$SPARK_HOME/bin:$PATH"

（2）$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh

cp spark-env.sh.template spark-env.sh
#配置内容如下：
export SCALA_HOME=/usr/share/scala
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_112/
export SPARK_MASTER_IP=master
export SPARK_WORKER_MEMORY=1g
export HADOOP_CONF_DIR=/opt/hadoop-2.7.6/etc/hadoop

（3）$SPARK_HOME/conf/slaves

cp slaves.template slaves
#配置内容如下
master
worker1
worker2
WorkerN节点：
#将配置好的spark文件复制到workerN节点
scp spark-2.1.2-bin-hadoop2.7 [email protected]:/opt
#修改/etc/profile，增加spark相关的配置，如MASTER节点一样

六、启动集群的脚本
启动集群脚本start-cluster.sh如下：

#!/bin/bash
echo -e "\033[31m ========Start The Cluster======== \033[0m"
echo -e "\033[31m Starting Hadoop Now !!! \033[0m"
/opt/hadoop-2.7.6/sbin/start-all.sh
echo -e "\033[31m Starting Spark Now !!! \033[0m"
/opt/spark-2.1.2-bin-hadoop2.7/sbin/start-all.sh
echo -e "\033[31m The Result Of The Command \"jps\" :  \033[0m"
jps
echo -e "\033[31m ========END======== \033[0m"

截图如下：
Hadoop2.7.6+Spark2.1.0分布式集群环境搭建

关闭集群脚本stop-cluser.sh如下：

#!/bin/bash
echo -e "\033[31m ===== Stoping The Cluster ====== \033[0m"
echo -e "\033[31m Stoping Spark Now !!! \033[0m"
/opt/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/sbin/stop-all.sh
echo -e "\033[31m Stopting Hadoop Now !!! \033[0m"
/opt/hadoop-2.7.3/sbin/stop-all.sh
echo -e "\033[31m The Result Of The Command \"jps\" :  \033[0m"
jps
echo -e "\033[31m ======END======== \033[0m"

截图如下：
Hadoop2.7.6+Spark2.1.0分布式集群环境搭建

七、测试集群：

这里我都用最简单最常用的Wordcount来测试好了！

1.测试hadoop

测试的源文件的内容为:
Hello hadoop
hello spark
hello bigdata
然后执行下列命令：

hadoop fs -mkdir -p /Hadoop/Input
#这里创建的是hadoop文件系统的虚拟路径，可以随意，后续一致就行
hadoop fs -put wordcount.txt /Hadoop/Input
hadoop jar /opt/hadoop-2.7.6/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.6.jar wordcount /Hadoop/Input /Hadoop/Output

Hadoop2.7.6+Spark2.1.0分布式集群环境搭建

#等待mapreduce执行完毕后，查看结果;
hadoop fs -cat /Hadoop/Output/*

Hadoop2.7.6+Spark2.1.0分布式集群环境搭建
hadoop集群搭建成功！

2.测试spark

为了避免麻烦这里我们使用spark-shell，做一个简单的worcount的测试
用于在测试hadoop的时候我们已经在hdfs上存储了测试的源文件，下面就是直接拿来用就好了！

spark-shell

val file=sc.textFile("hdfs://master:9000/Hadoop/Input/wordcount.txt")
val rdd = file.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word,1)).reduceByKey(_+_)
rdd.collect()
rdd.foreach(println)

Hadoop2.7.6+Spark2.1.0分布式集群环境搭建
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退出的话使用如下命令：
:quit

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