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05安装一个Hadoop分布式集群

touch-fish 2023-03-28 原文

安装一个Hadoop分布式集群

最小化的Hadoop已经可以满足学习过程中大部分需求，但是为了研究Hadoop集群运行机制，部署一个类生产的环境还是有必要的。因为集群机器比较少，笔者没有配置ssh，所以就需要在每一台机器上手动启动服务。启动上相对繁琐一些，优点是可以高度自定义集群中的任务节点数量，从而更好的理解集群中各个进程的作用。

一、环境准备

笔者认为一个Hadoop集群管理着两种资源，计算资源（CPU和内存）与存储资源（数据存储）。所以就对应了两类服务，yarn和HDFS：

  • yarn resourcemanager：资源管理器，负责管理nodemanager、调度集群资源

  • yarn nodemanager：节点管理器，管理物理机器上的CPU和内存，一个集群可以有多个节点

  • HDFS namenode：HDFS namenode节点，管理文件系统元数据

  • HDFS datanode：HDFS datanode节点，存储文件数据块

  • historyserver：历史作业查询服务，用于查询已经结束的任务运行期间数据

yarn之后会进行介绍，这里只需要知道它和HDFS一样，有两种服务：resourcemanager和nodemanager，resourcemanager类似HDFS的namenode节点，nodemanager类似HDFS的datanode节点。

我的集群使用了2个虚拟机，debian系统，8G内存，并且安装了JDK1.8。这样我就有3台机器，分别是客户机Windows，Linux-1和Linux-2。Linux-1运行了集群全套的服务，Linux-2负责运行一个nodemanager节点，模拟被resourcemanager调度。

Linux-1和Linux-2的完整情况如下：

Linux-1 Linux-2
IP地址 192.168.0.200 192.168.0.201
resourcemanager 运行
nodemanager 运行 运行
namenode 运行
datanode 运行
historyserver 运行

整个集群的网络需要能够互相访问，其他无特殊要求，系统拓扑如下：

二、配置文件结构

1、配置文件结构简介

一个配置文件结构如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
  <property>
    <name>my.host</name>
    <value>192.168.0.200</value>
  </property>
  <property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://${my.host}:8082/</value>
  </property>
</configuration>

一个配置文件的根节点是configuration，一般包含多个property节点，而一个property节点就是一个配置参数。property节点有name和value两个属性，分别是配置名称和值。

如果存在多个同名的property节点，后一个property节点会覆盖前一个。property节点的value支持${}占位符，运行的时候占位符会被解析为实际的值。

2、Hadoop配置

Hadoop有上百个配置，分为默认配置和自定义配置两类。如果某个参数在自定义配置没有，则会加载默认配置，所以我们只需要在自定义配置中加入少量的参数就可以运行集群。

可以在以下网址查询到Hadoop的默认配置：

自定义配置位于Hadoop安装目录下的etc/hadoop下，对应的4个自定义配置文件，名称分别为core-site.xml、yarn-site.xml、mapred-site.xml、hdfs-site.xml

三、安装和配置集群

1、修改配置文件

从https://hadoop.apache.org/releases.html下载Hadoop程序。这里我下载的是2.10.2。分别解压到Linux-1和Linux-2上，解压后程序目录如下：

drwxr-xr-x 2 debian debian   4096  5月 25  2022 bin
drwxr-xr-x 3 debian debian   4096  5月 25  2022 etc
drwxr-xr-x 2 debian debian   4096  5月 25  2022 include
drwxr-xr-x 3 debian debian   4096  5月 25  2022 lib
drwxr-xr-x 2 debian debian   4096  5月 25  2022 libexec
-rw-r--r-- 1 debian debian 106210  5月 25  2022 LICENSE.txt
drwxr-xr-x 3 debian debian   4096  2月  4 17:05 logs
-rw-r--r-- 1 debian debian  15830  5月 25  2022 NOTICE.txt
-rw-r--r-- 1 debian debian   1366  5月 25  2022 README.txt
drwxr-xr-x 3 debian debian   4096  5月 25  2022 sbin
drwxr-xr-x 4 debian debian   4096  5月 25  2022 share

etc/hadoop为程序配置文件存放配置，我们需要在每一个节点创建4个文件core-site.xml、yarn-site.xml、mapred-site.xml、hdfs-site.xml。

笔者的配置完整内容如下：

core-site.xml

my.host需要配置成当前主机实际的地址。my.namenode.host、my.resourcemanager.host、my.jobhistory.host分别配置为：HDFS namenode运行地址、yarn资源管理器运行地址、历史作业查询服务jobhistory运行地址。这里提一下fs.defaultFS，它的含义是HDFS的namenode地址，HDFS的datanode通过这个地址来发现namenode，同时这个地址也是默认文件系统地址，用于解析相对的文件路径。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
  <!-- 当前主机地址，修改成Linux-1或Linux-2实际的IP地址 -->
  <property>
    <name>my.host</name>
    <value>192.168.0.200</value>
  </property>
  <!-- dfs namenode所在地址 -->
  <property>
    <name>my.namenode.host</name>
    <value>192.168.0.200</value>
  </property>
  <!-- yarn 资源管理器所在地址 -->
  <property>
    <name>my.resourcemanager.host</name>
    <value>192.168.0.200</value>
  </property>
  <!-- 作业历史所在地址 -->
  <property>
    <name>my.jobhistory.host</name>
    <value>192.168.0.200</value>
  </property>

  <!-- 文件系统地址 -->
  <property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://${my.namenode.host}:8082/</value>
  </property>
</configuration>

yarn-site.xml

yarn中机器ip的配置大多数继承于core-site.xml，所以可以直接分发这个文件到各个机器上，唯一需要注意的是yarn.nodemanager.local-dirs参数，这个目录用于存放任务运行过程中的临时文件，通常需要大一点。

<?xml version="1.0"?>
<configuration>
  <!-- 资源管理器地址 -->
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
    <value>${my.resourcemanager.host}</value>
  </property>
  <!-- 资源管理器绑定地址 -->
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.bind-host</name>
    <value>0.0.0.0</value>
  </property>

  <!-- 节点管理器地址 -->
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.hostname</name>
    <value>${my.host}</value>
  </property>
  <!-- 节点管理器绑定地址 -->
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.bind-host</name>
    <value>0.0.0.0</value>
  </property>
  <!-- 节点管理器临时文件存放路径 -->
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>
    <value>/data1/debian/hadoop-data/nodemanager-local-data</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
  </property>
  <!-- 节点管理器运行容器最大内存 -->
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
    <value>4000</value>
  </property>
  <!-- 节点管理器单个容器分配最大内存 -->
  <property>
    <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
    <value>3000</value>
  </property>
</configuration>

mapred-site.xml

mapred-site.xml配置只需要配置历史作业查询服务jobhistory运行地址，笔者的这个配置文件参数也来源于core-site.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
  <!-- 历史任务IPC地址 -->
  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    <value>${my.jobhistory.host}:10020</value>
  </property>
  <!-- 历史任务web服务地址 -->
  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
    <value>${my.jobhistory.host}:19888</value>
  </property>
</configuration>

hdfs-site.xml

这个配置文件用于控制HDFS的namenode和datanode节点数据存放路径，dfs.namenode.checkpoint.dir控制namenode数据持久化目录，之前提到的HDFS文件系统中的文件元数据就保存在这里。dfs.datanode.data.dir为数据块存放路径，HDFS中的数据块就存放在这里。

这里并没有配置namenode所在地址，datanode是通过core-site.xml的fs.defaultFS中配置的地址寻找namenode的

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
  <!-- 配置namenode数据存储目录 多个逗号分割-->
  <property>
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>/data1/debian/hadoop-data/namenode-data</value>
  </property>
  <!-- 配置辅助namenode数据存储目录 多个逗号分割-->
  <property>
    <name>dfs.namenode.checkpoint.dir</name>
    <value>/data1/debian/hadoop-data/namenode-checkpoint-data</value>
  </property>
  <!-- namenode rpc绑定主机地址 -->
  <property>
    <name>dfs.namenode.rpc-bind-host</name>
    <value>0.0.0.0</value>
  </property>

  <!-- 配置datanode数据存储目录 多个逗号分割 -->
  <property>
    <name>dfs.datanode.data.dir</name>
    <value>/data1/debian/hadoop-data/datanode-data</value>
  </property>
  <!-- 数据副本数 -->
  <property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>1</value>
  </property>
</configuration>

2、初始化HDFS nameserver数据目录

一个新的HDFS的namenode类似新硬盘，使用前需要先格式化（初始化数据文件），datanode节点不需要这个操作。一个HDFS的容量大小取决于datanode节点数量，所以也不需要设置HDFS的容量。

在namenode运行的节点，使用如下命令初始化HDFS的数据目录：

bin/hdfs namenode -format

运行完成后在dfs.namenode.name.dir配置的目录会生成namenode所需要的数据文件，里面有一个文件夹current，由于笔者HDFS节点已经运行过一段时间了，所以current中的内容如下：

debian@debian:/data1/debian/hadoop-data/namenode-data$ pwd
/data1/debian/hadoop-data/namenode-data
debian@debian:/data1/debian/hadoop-data/namenode-data$ ll
总用量 8
drwxr-xr-x 2 debian debian 4096  2月  4 15:27 current
-rw-r--r-- 1 debian debian   10  2月  4 15:27 in_use.lock
debian@debian:/data1/debian/hadoop-data/namenode-data$ ll current/
总用量 15396
-rw-r--r-- 1 debian debian 1048576  1月 22 14:20 edits_0000000000000000001-0000000000000000001
-rw-r--r-- 1 debian debian 1048576  1月 22 14:21 edits_0000000000000000002-0000000000000000002
-rw-r--r-- 1 debian debian 1048576  1月 22 14:21 edits_0000000000000000003-0000000000000000003
-rw-r--r-- 1 debian debian 1048576  1月 22 14:29 edits_0000000000000000004-0000000000000000004
-rw-r--r-- 1 debian debian 1048576  1月 24 17:47 edits_0000000000000000005-0000000000000000048
-rw-r--r-- 1 debian debian 1048576  1月 24 18:03 edits_0000000000000000049-0000000000000000061
-rw-r--r-- 1 debian debian 1048576  1月 28 10:01 edits_0000000000000000062-0000000000000000170
-rw-r--r-- 1 debian debian 1048576  2月  2 17:01 edits_0000000000000000171-0000000000000000171
-rw-r--r-- 1 debian debian 1048576  2月  2 21:18 edits_0000000000000000172-0000000000000000482
-rw-r--r-- 1 debian debian 1048576  2月  2 22:32 edits_0000000000000000483-0000000000000000866
-rw-r--r-- 1 debian debian 1048576  2月  2 22:45 edits_0000000000000000867-0000000000000000867
-rw-r--r-- 1 debian debian 1048576  2月  2 23:09 edits_0000000000000000868-0000000000000001143
-rw-r--r-- 1 debian debian 1048576  2月  3 10:50 edits_0000000000000001144-0000000000000001382
-rw-r--r-- 1 debian debian 1048576  2月  4 00:39 edits_0000000000000001383-0000000000000001620
-rw-r--r-- 1 debian debian 1048576  2月  4 17:07 edits_inprogress_0000000000000001621
-rw-r--r-- 1 debian debian    8109  2月  4 00:01 fsimage_0000000000000001382
-rw-r--r-- 1 debian debian      62  2月  4 00:01 fsimage_0000000000000001382.md5
-rw-r--r-- 1 debian debian   10696  2月  4 15:27 fsimage_0000000000000001620
-rw-r--r-- 1 debian debian      62  2月  4 15:27 fsimage_0000000000000001620.md5
-rw-r--r-- 1 debian debian       5  2月  4 15:27 seen_txid
-rw-r--r-- 1 debian debian     214  2月  4 15:27 VERSION

四、启动服务

1、启停脚本说明

进入Hadoop安装目录下的sbin文件夹，主要有3个脚本文件，用于启停集群中各种守护进程，它们分别是

  1. hadoop-daemon.sh

    启停HDFS的namenode和datanode，它还有多主机的启停版本hadoop-daemons.sh

  2. yarn-daemon.sh

    启停yarn的资源管理器和节点管理器，它还有多主机的启停版本yarn-daemons.sh

  3. mr-jobhistory-daemon.sh

    启停历史任务管理服务historyserver

2、启动HDFS

在Linux-1机器上运行如下命令

-- 启动namenode
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
-- 启动datanode
sbin/hadoop-daemon.sh start datanode

使用jps命令可以看到两个进程

debian@debian:~/program/hadoop-2.10.2$ jps
676 NameNode
7846 Jps
733 DataNode

在windows物理机的浏览器输入http://192.168.0.200:50070/可访问HDFS的web管理页面，笔者的显示如下：

3、启动yarn

在Linux-1上输入如下命令启动yarn resourcemanager

-- 启动yarn resourcemanager
sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

然后在Linux-1和Linux-2启动yarn nodemanager

-- 启动yarn nodemanager
sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager

访问yarn的web管理地址http://192.168.0.200:8088/，可以看到当前集群下有两个资源管理器

4、启动历史作业查询服务

在Linux-1运行如下命令启动：

sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

访问可以看到http://192.168.0.200:19888，如下界面：

五、在集群运行一个MapReduce作业

本文所有的代码放在我的github上，地址是：https://github.com/xunpengliu/hello-hadoop 。本节需要用到的模块是maxSaleMapReduce。任务用到的数据文件可以用common模块中的SaleDataGenerator可以生成。

1、编写任务配置

为了让任务运行在Hadoop集群上，我们需要编写一个配置文件cluster-config.xml。需要注意的是yarn.resourcemanager.hostname配置，很多书籍或其他资料配置的是yarn.resourcemanager.address，因为笔者提交作业是在windows上提交的，作业使用的配置是Hadoop默认配置，如果不配置yarn.resourcemanager.hostname，那么yarn.resourcemanager.resource-tracker.address的值就是0.0.0.0:8031（默认${yarn.resourcemanager.hostname}:8031），导致ApplicationMasters进程无法连上yarn resourcemanager。

如果需要跨平台，也就是提交作业的系统和集群运行的系统不一样，需要把mapreduce.app-submission.cross-platform配置成true

其他的配置就没什么特别的了，fs.defaultFS配置成HDFS的namenode的地址。mapreduce执行框架配置成yarn

完整内容如下：

<configuration>
    <!--  跨平台提交  -->
    <property>
        <name>mapreduce.app-submission.cross-platform</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <!--  文件系统地址  -->
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://192.168.0.200:8082/</value>
    </property>
    <!--  资源管理器地址  -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>192.168.0.200</value>
    </property>
    <!--  执行框架  -->
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
    <!--  map任务数量  -->
    <property>
        <name>mapreduce.job.maps</name>
        <value>5</value>
    </property>
</configuration>

2、准备作业数据文件

任务用到的数据文件可以用common包中的SaleDataGenerator生成，把生成数据文件传到HDFS上的/input目录上，可以用Hadoop的fs命令上传。

hadoop fs -copyFromLocal file-0 hdfs://192.168.0.200:8082/input/file-0
hadoop fs -copyFromLocal file-1 hdfs://192.168.0.200:8082/input/file-1
hadoop fs -copyFromLocal file-2 hdfs://192.168.0.200:8082/input/file-2
hadoop fs -copyFromLocal file-3 hdfs://192.168.0.200:8082/input/file-3
hadoop fs -copyFromLocal file-4 hdfs://192.168.0.200:8082/input/file-4

上传完成后可以在HDFS的管理页面中看到文件：

3、启动作业

输入命令启动作业：

hadoop jar maxSaleMapReduce-1.0-SNAPSHOT.jar -conf cluster-config.xml -libjars ./lib/common-1.0-SNAPSHOT.jar /input /output

命令最后的input和output参数分别是数据输入目录和输出目录，由于是相对路径，会自动使用fs.defaultFS配置进行填充，所以相当于hdfs://192.168.0.200:8082/input和hdfs://192.168.0.200:8082/output。

命令执行如下：

C:\Users\l3789\Desktop\新建文件夹>hadoop jar maxSaleMapReduce-1.0-SNAPSHOT.jar -conf cluster-config.xml -libjars ./lib/common-1.0-SNAPSHOT.jar /input /output
23/02/04 21:27:31 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at /192.168.0.200:8032
23/02/04 21:27:41 INFO input.FileInputFormat: Total input files to process : 5
23/02/04 21:27:41 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:15
23/02/04 21:27:42 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1675501509686_0002
23/02/04 21:27:42 INFO conf.Configuration: resource-types.xml not found
23/02/04 21:27:42 INFO resource.ResourceUtils: Unable to find 'resource-types.xml'.
23/02/04 21:27:42 INFO resource.ResourceUtils: Adding resource type - name = memory-mb, units = Mi, type = COUNTABLE
23/02/04 21:27:42 INFO resource.ResourceUtils: Adding resource type - name = vcores, units = , type = COUNTABLE
23/02/04 21:27:42 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1675501509686_0002
23/02/04 21:27:42 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://192.168.0.200:8088/proxy/application_1675501509686_0002/
23/02/04 21:27:42 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1675501509686_0002
23/02/04 21:27:46 INFO mapreduce.Job: Job job_1675501509686_0002 running in uber mode : false
23/02/04 21:27:46 INFO mapreduce.Job:  map 0% reduce 0%

可以访问http://192.168.0.200:8088/proxy/application_1675501509686_0002/查看任务运行情况：

六、常见问题

  1. 上传文件到HDFS提示copyFromLocal: Permission denied

    这个是因为hadoop命令获取到用户与HDFS上的权限不符，修改环境变量更改运行用户，然后重新执行命令：

    -- windows
set HADOOP_USER_NAME=debian
-- linux
export HADOOP_USER_NAME=debian

  2. 运行MapReduce作业提示无读写权限

    23/02/04 21:34:34 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at /192.168.0.200:8032
Exception in thread "main" org.apache.hadoop.security.AccessControlException: Permission denied: user=test, access=EXECUTE, inode="/tmp":debian:supergroup:drwx------
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSPermissionChecker.check(FSPermissionChecker.java:350)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSPermissionChecker.checkTraverse(FSPermissionChecker.java:311)

    /tmp存放任务运行的历史结果，供historyserver使用。运行任务的用户无写入权限，把这个目录设置成所有人可写，或者修改运行用户为/tmp目录的用户

    修改环境变量更改运行用户，然后重新执行命令：

    -- windows
set HADOOP_USER_NAME=debian
-- linux
export HADOOP_USER_NAME=debian

  3. 运行任务状态一直卡在，任务日志报org.apache.hadoop.ipc.Client: Retrying connect to server: 0.0.0.0/0.0.0.0:8031

    这个问题卡了我好久，MapReduce任务的ApplicationMasters进程无法连上yarn resourcemanager。根本原因是提交任务的机器使用的yarn.resourcemanager.resource-tracker.address配置是默认的，需要在任务的配置文件中加入yarn.resourcemanager.address配置

Hadoop安装debiangtlt大数据

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    我打算为ruby​​脚本创建一个安装程序，但我希望能够确保机器安装了RVM。有没有一种方法可以完全离线安装RVM并且不引人注目(通过不引人注目，就像创建一个可以做所有事情的脚本而不是要求用户向他们的bash_profile或bashrc添加一些东西)我不是要脚本本身，只是一个关于如何走这条路的快速指针(如果可能的话)。我们还研究了这个很有帮助的问题:RVM-isthereawayforsimpleofflineinstall?但有点误导，因为答案只向我们展示了如何离线在RVM中安装ruby。我们需要能够离线安装RVM本身，并查看脚本https://raw.github.com/wayn

  6. ruby-on-rails - rails 目前在重启后没有安装 - 2

    我有一个奇怪的问题:我在rvm上安装了ruby​​onrails。一切正常，我可以创建项目。但是在我输入“railsnew”时重新启动后，我有“程序'rails'当前未安装。”。SystemUbuntu12.04ruby-v"1.9.3p194"gemlistactionmailer(3.2.5)actionpack(3.2.5)activemodel(3.2.5)activerecord(3.2.5)activeresource(3.2.5)activesupport(3.2.5)arel(3.0.2)builder(3.0.0)bundler(1.1.4)coffee-rails(

  7. ruby - 如何为 emacs 安装 ruby​​-mode - 2

    我刚刚为fedora安装了emacs。我想用emacs编写ruby。为ruby​​提供代码提示、代码完成类型功能所需的工具、扩展是什么？ 最佳答案 ruby-mode已经包含在Emacs23之后的版本中。不过，它也可以通过ELPA获得。您可能感兴趣的其他一些事情是集成RVM、feature-mode(Cucumber)、rspec-mode、ruby-electric、inf-ruby、rinari(用于Rails)等。这是我当前用于Ruby开发的Emacs配置:https://github.com/citizen428/emacs

  8. ruby-on-rails - 无法在centos上安装therubyracer(V8和GCC出错) - 2

    我正在尝试在我的centos服务器上安装therubyracer，但遇到了麻烦。$geminstalltherubyracerBuildingnativeextensions.Thiscouldtakeawhile...ERROR:Errorinstallingtherubyracer:ERROR:Failedtobuildgemnativeextension./usr/local/rvm/rubies/ruby-1.9.3-p125/bin/rubyextconf.rbcheckingformain()in-lpthread...yescheckingforv8.h...no***e

  9. ruby - 通过 RVM (OSX Mountain Lion) 安装 Ruby 2.0.0-p247 时遇到问题 - 2

    我的最终目标是安装当前版本的RubyonRails。我在OSXMountainLion上运行。到目前为止，这是我的过程:已安装的RVM$\curl-Lhttps://get.rvm.io|bash-sstable检查已知(我假设已批准)安装$rvmlistknown我看到当前的稳定版本可用[ruby-]2.0.0[-p247]输入命令安装$rvminstall2.0.0-p247注意:我也试过这些安装命令$rvminstallruby-2.0.0-p247$rvminstallruby=2.0.0-p247我很快就无处可去了。结果:$rvminstall2.0.0-p247Search

  10. ruby-on-rails - 如果 Object::try 被发送到一个 nil 对象，为什么它会起作用？ - 2

    如果您尝试在Ruby中的nil对象上调用方法，则会出现NoMethodError异常并显示消息:"undefinedmethod‘...’fornil:NilClass"然而，有一个tryRails中的方法，如果它被发送到一个nil对象，它只返回nil:require'rubygems'require'active_support/all'nil.try(:nonexisting_method)#noNoMethodErrorexceptionanymore那么try如何在内部工作以防止该异常？ 最佳答案 像Ruby中的所有其他对象

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