Hadoop环境配置教程总结

冷不防 2022-07-13 08:46 205阅读 0赞

# 前言 #

> 记录一下学习搭建Hadoop环境时看的一些文章

# 正文 #

## 1，单机模式 ##

*  [【Hadoop基础教程】2、Hadoop之单机模式搭建][Hadoop_2_Hadoop]：这个文章是Hadoop1.2.1的配置方法，但用在2.x系列上也好用。这个博客里的相关Hadoop的文章都可以看看，写的很清楚，就是版本老了点。
 *  [Hadoop单机模式和伪分布式搭建教程CentOS][Hadoop_CentOS]：2.6版本的Hadoop的配置文章

Macos 上安装 Hadoop

1.  把 hadoop 包放到某个目录下后，要修改目录的权限

> sudo chown -R you:yourgroup /usr/local/hadoop/

1.  其它文章  
    [Mac下Hadoop的安装和启动][Mac_Hadoop]：可以参考这个文章来安装。  
    [Mac OS X Yosemite安装Hadoop 2.6记录][Mac OS X Yosemite_Hadoop 2.6]：这个文章有个运行 hadoop mapreduce 的例子。

## 2，伪分布式 ##

*  [Hadoop单机模式和伪分布式搭建教程CentOS][Hadoop_CentOS]：2.6版本的Hadoop的配置文章
 *  [【Hadoop基础教程】3、Hadoop之伪分布式环境搭建][Hadoop_3_Hadoop]：版本是Hadoop1.2.1，可以参考一下。但JobTracker和TaskTracker相关的可以不看，因为在Hadoop2.x以后，JobTracker和TaskTracker都变成了ResourceManager和NodeManager。
 *  [Hadoop安装教程\_单机/伪分布式配置\_Hadoop2.6.0/Ubuntu14.04][Hadoop_Hadoop2.6.0_Ubuntu14.04]：这个教程版本是2.6.0，还没有看，但博客观看体验非常好，有需要的可以看看。

## 3，完全分布式安装与配置 ##

**基本配置：**

*  [Hadoop2.3完全分布式安装与配置][Hadoop2.3] :2.3版本的Hadoop的配置文章
 *  [【Hadoop基础教程】4、Hadoop之完全分布式环境搭建][Hadoop_4_Hadoop]：版本是Hadoop1.2.1，可以参考一下。但JobTracker和TaskTracker相关的可以不看，因为在Hadoop2.x以后，JobTracker和TaskTracker都变成了ResourceManager和NodeManager。
 *  [Hadoop2.2.0中配置SecondaryNameNode][Hadoop2.2.0_SecondaryNameNode]：这个文章把SecondaryNamenode的每个配置项的作用都解释的很好，推荐
 *  [hadoop2.X如何将namenode与SecondaryNameNode分开配置][hadoop2.X_namenode_SecondaryNameNode]：这是关于配置SecondaryNameNode的文章
 *  [Hadoop集群安装配置教程\_Hadoop2.6.0\_Ubuntu/CentOS][Hadoop_Hadoop2.6.0_Ubuntu14.04]：这个教程版本是2.6.0，还没有看，但博客观看体验非常好，有需要的可以看看。
 *  [Hadoop Cluster Setup][]：官方的教程，还没有看过，有时间看看

**CUP和内存配置：**

*  [YARN的内存和CPU配置][YARN_CPU]：如果在小内存和CPU的机器上配置环境的话，要看这个文章。因为如果配置不好的话，Yarn无法给Mapreduce分配资源，从而程序无法进行。
 *  [Hadoop YARN中内存和CPU两种资源的调度和隔离][Hadoop YARN_CPU]

注意：  
（1）在配置完全分布式时，原来以为Slave机器在配置core-site.xml和hdfs-site.xml等文件时，可以少配置很多东西。但其实不是，也需要配置很多东西。就有一个篇解决Slave配置中问题的文章中写的一部分：

> 把Master中的core-site.xml和hdfs-site.xml文件拷贝一份到slave机器。

这段说明可以看出，Master机器和Slave机器在基础配置里还是有很多东西要一样的。

（2）如果想在本机用虚拟机进做环境的话，一定要设置好“内存”和“CPS”的参数。因为如果这个设置不好的话，会有下面的两种情况：

*  程序会一直停留有Pending的状态，不能进入到Running状态，因为没有资源能够分配。我刚才开始搭建环境的时候，给Master和Slave虚拟机只分配了1G的内存，而没有修改“内存”和“CPU”相关的相关配置（这些参数的默认值有很多就超过了1G）。
 *  到了Running状态，启动log始终显示`mapreduce.Job: map 0% reduce 0%`。这是因为`yarn.nodemanager.resource.memory-mb` 配置的最小值必须为4096，但我只设置了1024。把虚拟机的内存设置为5120（1024 x 5）后，再把内存的相关参数扩大后，就可以运行了。  
    关于`map 0% reduce 0%` 参考：
 *  [MapReduce in Hadoop 2.2.0 not working][]
 *  [Map reduce job getting stuck at map 0% reduce 0%][Map reduce job getting stuck at map 0_ reduce 0]

（3）Master和Slave上的几个conf配置文件不需要全部同步，如果确定都是通过Master去启动和关闭，那么Slave机器上的配置不需要去维护。但如果希望在任意一台机器都可以启动和关闭Hadoop，那么就需要全部保持一致了。

（4）Master和Slave机器上的/etc/hosts中必须把集群中机器都配置上去，就算在各个配置文件中使用的是IP。这个吃过不少苦头，原来以为如果配成IP就不需要去配置Host，结果发现在执行Reduce的时候总是卡住，在拷贝的时候就无法继续下去，不断重试。另外如果集群中如果有两台机器的机器名如果重复也会出现问题。

（5）如果在新增了节点或者删除节点的时候出现了问题，首先就去删除Slave的hadoop.tmp.dir，然后重新启动试试看，如果还是不行那就干脆把Master的hadoop.tmp.dir删除（意味着dfs上的数据也会丢失），如果删除了Master的hadoop.tmp.dir，那么就需要重新namenode –format。

> 上面的（3）~（5）参考：[Hadoop中的集群配置和使用技巧][Hadoop]

## 4，测试搭建的环境： ##

（1）使用命令：jps  
使用$HADOOP\_HOME/sbin目录下的：start-dfs.sh和start-yarn.sh命令，启动hdfs和yarn后，在Master机器上，使用JPS命令后，能看到以下的进程：

*  ResourceManager
 *  NameNode

在Slave机器上，使用JPS命令后，能看到以下的进程：

*  DataNode
 *  SecondaryNameNode
 *  nodemanager

> 因为我把SecondaryNamenode配置到了Slave机器上，所以显示在Slave上面。

（2）测试WEB服务  
用下面的url查看Web服务是否启动：

*  通过web查看资源（ResourceManager）（[http://192.168.0.201:8088][http_192.168.0.201_8088]）：查看任务执行情况
 *  查看HDFS状态（[http://192.168.0.201:50070][http_192.168.0.201_50070]）：HDFS的WEB管理画面

（3)运行程序  
参考下面的文章来运行测试程序。下面文章最下面的部分，写了如何运行Hadoop自带的程序，来测试搭建的环境。  
[Ubuntu上搭建Hadoop环境（单机模式+伪分布模式）][Ubuntu_Hadoop]：

# 5，配置文件的中使用的设置的解释 #

`core-site.xml`:

<property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>file:/usr/local/hadoop/tmp</value>
    </property>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://hadoop-master:9000</value>
    </property>
    
    <property>
      <name>fs.checkpoint.period</name>
      <value>3600</value>
    </property>
    <property>
      <name>fs.checkpoint.size</name>
      <value>67108864</value>
    </property>

`fs.defaultFS`：定义NameNode的URI和端口  
`hadoop.tmp.dir`：SecondaryNamenode就生成在这个目录中，所以这个目录的权限一定要给Hadoop用户  
`fs.checkpoint.period`：表示多长时间记录一次hdfs的镜像。默认是1小时  
`fs.checkpoint.size`：定义了edits日志文件的最大值，一旦超过这个值会导致强制执行备份（即使没到检查点的最大时间间隔）。默认值是64MB

`hdfs-site.xml`:

<property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>file:/usr/local/hadoop/hdfs/name</value>
    </property>
    <property>
       <name>dfs.datanode.data.dir</name>
       <value>file:/usr/local/hadoop/hdfs/data</value>
    </property>
    
    <property>
        <name>dfs.http.address</name>
        <value>hadoop-master:50070</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        <value>hadoop-slave-1:50090</value>
    </property>

`dfs.replication`：分布式文件系统数据块复制数。一般来说，设置3（份）就可以。  
`dfs.namenode.name.dir`：NameNode 持久存储命名空间及事务日志的本地文件系统路径。  
`dfs.datanode.data.dir`：DataNode存放块数据的本地文件系统路径，逗号分割的列表。  
`dfs.http.address`：NameNode节点开放的HTTP服务，是由Secondary 节点获取fsimage ,edits 文件的通道  
`dfs.namenode.secondary.http-address`：Secondary 节点开放的HTTP服务，是由NameNode节点获取新的fsimage 文件的通道

`mapred-site.xml`:

<property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>

`mapreduce.framework.name`:新框架支持第三方 MapReduce 开发框架以支持如 SmartTalk/DGSG 等非 Yarn 架构，注意通常情况下这个配置的值都设置为 Yarn，如果没有配置这项，那么提交的 Yarn job 只会运行在 locale 模式，而不是分布式模式。

`yarn-site.xml`:

<property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>hadoop-master</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    </configuration>

`yarn.resourcemanager.hostname`：ResourceManager的主机名  
`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

## 6，hadoop 环境变量作用 ##

1.  HADOOP\_CONF\_DIR  
    当 spark 想要使用本地 hadoop 配置的时候(core-site.xml、hdfs-site.xml 等)，在`spark-env.sh`里设置 HADOOP\_CONF\_DIR。HADOOP\_CONF\_DIR 指向 hadoop 配置目录。  
    例如：`export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop`
2.  HADOOP\_OPTS  
    Hadoop启动时的JVM参数，默认是以server模式启动，可以加入-X或-XX之类的参数

[Hadoop_2_Hadoop]: http://blog.csdn.net/andie_guo/article/details/44055701
[Hadoop_CentOS]: http://blog.csdn.net/zhshulin/article/details/50410403
[Mac_Hadoop]: https://www.jianshu.com/p/46bb86ea292b
[Mac OS X Yosemite_Hadoop 2.6]: https://blog.csdn.net/yechaodechuntian/article/details/44312343
[Hadoop_3_Hadoop]: http://blog.csdn.net/andie_guo/article/details/44055731
[Hadoop_Hadoop2.6.0_Ubuntu14.04]: http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/
[Hadoop2.3]: http://lizhenliang.blog.51cto.com/7876557/1365883
[Hadoop_4_Hadoop]: http://blog.csdn.net/andie_guo/article/details/44055761
[Hadoop2.2.0_SecondaryNameNode]: http://blog.csdn.net/xichenguan/article/details/27213089
[hadoop2.X_namenode_SecondaryNameNode]: http://www.aboutyun.com/thread-8146-1-1.html
[Hadoop Cluster Setup]: http://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-common/ClusterSetup.html
[YARN_CPU]: http://www.voidcn.com/blog/sdujava2011/article/p-5045637.html
[Hadoop YARN_CPU]: http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/hadoop-yarn-memory-cpu-scheduling/
[MapReduce in Hadoop 2.2.0 not working]: http://stackoverflow.com/questions/23231403/mapreduce-in-hadoop-2-2-0-not-working
[Map reduce job getting stuck at map 0_ reduce 0]: http://stackoverflow.com/questions/18525354/map-reduce-job-getting-stuck-at-map-0-reduce-0
[Hadoop]: http://www.infoq.com/cn/articles/hadoop-config-tip
[http_192.168.0.201_8088]: http://192.168.0.201:8088
[http_192.168.0.201_50070]: http://192.168.0.201:50070
[Ubuntu_Hadoop]: http://blog.csdn.net/hitwengqi/article/details/8008203