前言

因为比赛的限制是使用Hadoop2.7.2，估在此文章下面的也是使用Hadoop2.7.2,具体下载地址为Hadoop2.7.2

开始的准备

目前在我的实验室上有三台Linux主机，因为需要参加一个关于spark数据分析的比赛，所以眼见那几台服务器没有人用，我们团队就拿来配置成集群。具体打算配置如下的集群

首先进行的是ssh免密码登录的操作

具体操作在上一篇学习日记当中已经写到了，在此不再详细说。

配置Java环境

因为我那三台电脑也是配置好了JDK了，所以在此也不详细说。
配置好Java的机子可以使用

java -version

来查看Java的版本

下载Hadoop2.7.2

因为我最后的文件是放在/usr/local下面的，所以我也直接打开/usr/local文件夹下。直接

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.7.2/hadoop-2.7.2.tar.gz

安装Hadoop以及配置Hadoop环境

解压

tar -zxvf hadoop-2.7.2.tar.gz

删除

rm -rf hadoop-2.7.2.tar.gz

解压删除之后打开hadoop-2.7.2文件夹，在etc/hadoop/hadoop-env.sh中配置JDK的信息
先查看本机的jdk目录地址在哪里

echo $JAVA_HOME

vi etc/hadoop/hadoop-env.sh

将

export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}

改为

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_131

为了方便我们以后开机之后可以立刻使用到Hadoop的bin目录下的相关命令，可以把hadoop文件夹下的bin和sbin目录配置到/etc/profile文件中。

vi /etc/profile

添加

export PATH=$PATH:/usr/local/hadoop-2.7.2/bin:/usr/local/hadoop-2.7.7/sbin

按一下esc,按着shift+两次z键保存

使用

source  /etc/profile

使得命令配置信息生效,是否生效可以通过

hadoop version

查看

配置Hadoop分布式集群

前言

考虑是为了建立spark集群，所以主机命名为SparkMaster SparkWorker1 SparkWorker2

修改主机名

vi /etc/hostname

修改里面的名字为SprakMaster,按一下esc,按着shift+两次z键保存。

设置hosts文件使得主机名和IP地址对应关系

vi /etc/hosts

配置主机名和IP地址的对应关系。

Ps:其他两台slave的主机也修改对应的SparkWorker1 SparkWorker2，如果修改完主机名字之后户籍的名字没有生效，那么重启系统便可以。三台机子的hostname与hosts均要修改

在==三台==机子的总的hadoop-2.7.2文件夹下建立如下四个文件夹

• 目录/tmp，用来存储临时生成的文件
• 目录/hdfs，用来存储集群数据
• 目录hdfs/data，用来存储真正的数据
• 目录hdfs/name，用来存储文件系统元数据

mkdir tmp hdfs hdfs/data hdfs/name

配置hadoop文件

在此先修改SparkMaster的配置文件，然后修改完毕后通过rsync命令复制到其他节点电脑上。

修改core-site.xml

vi etc/hadoop/core-site.xml

具体修改如下:

<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://SparkMaster:9000</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>file:/usr/local/hadoop-2.7.2/tmp</value>
    </property>
    <property>
        <name>io.file.buffer.size</name>
        <value>131072</value>
    </property>
</configuration>

变量fs.defaultFS保存了NameNode的位置，HDFS和MapReduce组件都需要它。这就是它出现在core-site.xml文件中而不是hdfs-site.xml文件中的原因。

修改marpred-site.xml

具体修改如下

首先我们需要的是将marpred-site.xml复制一份：

cp etc/hadoop/marpred-site.xml.template etc/hadoop/marpred-site.xml

vi etc/hadoop/marpred-site.xml.template 

此处修改的是marpred-site.xml，不是marpred-site.xml.template。

具体修改如下

<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>SparkMaster:10020</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>SparkMaster:19888</value>
    </property>
</configuration>

修改hdfs-site.xml

vi etc/hadoop/hdfs-site.xml

具体修改如下

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>file:/usr/local/hadoop-2.7.2/hdfs/name</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>file:/usr/local/hadoop-2.7.2/hdfs/data</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>2</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        <value>SparkMaster:9001</value>
    </property>
    <property>
    <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
    <value>true</value>
    </property>
</configuration>

PS：变量dfs.replication指定了每个HDFS数据块的复制次数，即HDFS存储文件的副本个数.我的实验环境只有一台Master和两台Worker（DataNode），所以修改为2。

配置yarn-site.xml

vi etc/hadoop/yarn-site.xml

具体配置如下：

<configuration>
        <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>SparkMaster:8032</value>
       </property>
       <property>
               <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
               <value>SparkMaster:8030</value>
       </property>
       <property>
               <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
               <value>SparkMaster:8031</value>
       </property>
       <property>
               <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
               <value>SparkMaster:8033</value>
       </property>
       <property>
               <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
               <value>SparkMaster:8088</value>
       </property>
</configuration>

修改slaves的内容

将localhost修改成为SparkWorker1、SparkWorker2

将SparkMaster节点的`hadoop-2.7.2/etc/下面的文件通过以下方式放去其他节点

rsync -av /usr/local/hadoop-2.7.2/etc/ SparkWorker1:/usr/local/hadoop-2.7.2/etc/

rsync -av /usr/local/hadoop-2.7.2/etc/ SparkWorker1:/usr/local/hadoop-2.7.2/etc/

完成之后可以查看SparkWorker1、SparkWorker2下面的文件是否变了

启动hadoop分布式集群

在SparkMaster节点格式化集群的文件系统

输入

hadoop namenode -format

启动Hadoop集群

start-all.sh

查看各个节点的进程信息

使用

jps

查看各节点的进程信息
可以看到

此时分布式的hadoop集群已经搭好了

在浏览器输入

SparkMaster_IP:50070

SparkMaster_IP:8088

看到以下界面代表Hadoop集群已经开启了

结言

到此Hadoop的分布式集群就搭好了。这个Spark运行的基础。

参见：CentOS 6.7安装Hadoop 2.7.2
++王家林/王雁军/王家虎的《Spark 核心源码分析与开发实战》++

文章出自kwongtai'blog，转载请标明出处！