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Hadoop2.7.3+Spark2.1.0完全分布式集群搭建过程

一念三千
 一念三千
发布于 2017/06/20 17:44
字数 1829
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1.选取三台服务器(CentOS系统64位)

  114.55.246.88 主节点

  114.55.246.77 从节点

  114.55.246.93 从节点

     之后的操作如果是用普通用户操作的话也必须知道root用户的密码,因为有些操作是得用root用户操作。如果是用root用户操作的话就不存在以上问题。

  我是用root用户操作的。

2.修改hosts文件

  修改三台服务器的hosts文件。

  vi /etc/hosts

  在原文件的基础最后面加上:

114.55.246.88 Master
114.55.246.77 Slave1
114.55.246.93 Slave2

  修改完成后保存执行如下命令。

  source /etc/hosts

3.ssh无密码验证配置

  3.1安装和启动ssh协议

  我们需要两个服务:ssh和rsync。

  可以通过下面命令查看是否已经安装:

  rpm -qa|grep openssh

  rpm -qa|grep rsync

  如果没有安装ssh和rsync,可以通过下面命令进行安装:

  yum install ssh (安装ssh协议)

  yum install rsync (rsync是一个远程数据同步工具,可通过LAN/WAN快速同步多台主机间的文件)

  service sshd restart (启动服务)

  3.2 配置Master无密码登录所有Salve

  配置Master节点,以下是在Master节点的配置操作。

  1)在Master节点上生成密码对,在Master节点上执行以下命令:

  ssh-keygen -t rsa -P ''

  生成的密钥对:id_rsa和id_rsa.pub,默认存储在"/root/.ssh"目录下。

  2)接着在Master节点上做如下配置,把id_rsa.pub追加到授权的key里面去。

  cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

  3)修改ssh配置文件"/etc/ssh/sshd_config"的下列内容,将以下内容的注释去掉:

  RSAAuthentication yes # 启用 RSA 认证

  PubkeyAuthentication yes # 启用公钥私钥配对认证方式

  AuthorizedKeysFile .ssh/authorized_keys # 公钥文件路径(和上面生成的文件同)

  4)重启ssh服务,才能使刚才设置有效。

  service sshd restart

  5)验证无密码登录本机是否成功。

  ssh localhost

  6)接下来的就是把公钥复制到所有的Slave机器上。使用下面的命令进行复制公钥:

  scp /root/.ssh/id_rsa.pub root@Slave1:/root/

  scp /root/.ssh/id_rsa.pub root@Slave2:/root/

  

  接着配置Slave节点,以下是在Slave1节点的配置操作。

  1)在"/root/"下创建".ssh"文件夹,如果已经存在就不需要创建了。

  mkdir /root/.ssh

  2)将Master的公钥追加到Slave1的授权文件"authorized_keys"中去。

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

  3)修改"/etc/ssh/sshd_config",具体步骤参考前面Master设置的第3步和第4步。

  4)用Master使用ssh无密码登录Slave1

  ssh 114.55.246.77

  5)把"/root/"目录下的"id_rsa.pub"文件删除掉。

  rm –r /root/id_rsa.pub

  重复上面的5个步骤把Slave2服务器进行相同的配置。

  3.3 配置所有Slave无密码登录Master

  以下是在Slave1节点的配置操作。

  1)创建"Slave1"自己的公钥和私钥,并把自己的公钥追加到"authorized_keys"文件中,执行下面命令:

  ssh-keygen -t rsa -P ''

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

  2)将Slave1节点的公钥"id_rsa.pub"复制到Master节点的"/root/"目录下。

  scp /root/.ssh/id_rsa.pub root@Master:/root/

  

  以下是在Master节点的配置操作。

  1)将Slave1的公钥追加到Master的授权文件"authorized_keys"中去。

  cat ~/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

  2)删除Slave1复制过来的"id_rsa.pub"文件。

  rm –r /root/id_rsa.pub

 

  配置完成后测试从Slave1到Master无密码登录。

  ssh 114.55.246.88

  按照上面的步骤把Slave2和Master之间建立起无密码登录。这样,Master能无密码验证登录每个Slave,每个Slave也能无密码验证登录到Master。

4.安装基础环境(JAVA和SCALA环境)

  4.1 Java1.8环境搭建

  1)下载jdk-8u121-linux-x64.tar.gz解压

  tar -zxvf jdk-8u121-linux-x64.tar.gz

  2)添加Java环境变量,在/etc/profile中添加:

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_121
PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/rt.jar
export JAVA_HOME PATH CLASSPATH

  3)保存后刷新配置

  source /etc/profile

  4.2 Scala2.11.8环境搭建

  1)下载scala安装包scala-2.11.8.rpm安装

  rpm -ivh scala-2.11.8.rpm

  2)添加Scala环境变量,在/etc/profile中添加:

export SCALA_HOME=/usr/share/scala
export PATH=$SCALA_HOME/bin:$PATH

  3)保存后刷新配置

  source /etc/profile

5.Hadoop2.7.3完全分布式搭建

  以下是在Master节点操作:

  1)下载二进制包hadoop-2.7.3.tar.gz

  2)解压并移动到相应目录,我习惯将软件放到/opt目录下,命令如下:

  tar -zxvf hadoop-2.7.3.tar.gz

  mv hadoop-2.7.3 /opt

  3)修改相应的配置文件。

  修改/etc/profile,增加如下内容:

export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-2.7.3/
 export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
 export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin
 export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
 export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
 export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
 export YARN_HOME=$HADOOP_HOME
 export HADOOP_ROOT_LOGGER=INFO,console
 export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
 export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib"

 

  修改完成后执行:

  source /etc/profile

 修改$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh,修改JAVA_HOME 如下:

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_121

  

 修改$HADOOP_HOME/etc/hadoop/slaves,将原来的localhost删除,改成如下内容:

Slave1
Slave2

  

  修改$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-2.7.3/tmp</value>
     </property>
</configuration>

  

  修改$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-2.7.3/hdfs/name</value>
    </property>
    <property>
      <name>dfs.datanode.data.dir</name>
      <value>file:/opt/hadoop-2.7.3/hdfs/data</value>
    </property>
</configuration>

  复制template,生成xml,命令如下:

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

  修改$HADOOP_HOME/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.address</name>
          <value>Master:19888</value>
  </property>
</configuration>

 

  修改$HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml

<configuration>
     <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>
</configuration>

 

  4)复制Master节点的hadoop文件夹到Slave1和Slave2上。

  scp -r /opt/hadoop-2.7.3 root@Slave1:/opt

  scp -r /opt/hadoop-2.7.3 root@Slave2:/opt

 

  5)在Slave1和Slave2上分别修改/etc/profile,过程同Master一样。

  6)在Master节点启动集群,启动之前格式化一下namenode:

  hadoop namenode -format

  启动:

  /opt/hadoop-2.7.3/sbin/start-all.sh

  至此hadoop的完全分布式环境搭建完毕。

  

  7)查看集群是否启动成功:

  jps

  Master显示:

  SecondaryNameNode

  ResourceManager

  NameNode

  

  Slave显示:

  NodeManager

  DataNode

6.Spark2.1.0完全分布式环境搭建

  以下操作都在Master节点进行。

  1)下载二进制包spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz

  2)解压并移动到相应目录,命令如下:

  tar -zxvf spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz

  mv hadoop-2.7.3 /opt

  3)修改相应的配置文件。

  修改/etc/profie,增加如下内容:

export SPARK_HOME=/opt/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin

  

  复制spark-env.sh.template成spark-env.sh

  cp spark-env.sh.template spark-env.sh

  修改$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh,添加如下内容:

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_121
export SCALA_HOME=/usr/share/scala
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-2.7.3
export HADOOP_CONF_DIR=/opt/hadoop-2.7.3/etc/hadoop
export SPARK_MASTER_IP=114.55.246.88
export SPARK_MASTER_HOST=114.55.246.88
export SPARK_LOCAL_IP=114.55.246.88
export SPARK_WORKER_MEMORY=1g
export SPARK_WORKER_CORES=2
export SPARK_HOME=/opt/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7
export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/opt/hadoop-2.7.3/bin/hadoop classpath)

 

  复制slaves.template成slaves

  cp slaves.template slaves

  修改$SPARK_HOME/conf/slaves,添加如下内容:

Master
Slave1
Slave2

  4)将配置好的spark文件复制到Slave1和Slave2节点。

  scp /opt/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7 root@Slave1:/opt

      scp /opt/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7 root@Slave2:/opt

  5)修改Slave1和Slave2配置。

  在Slave1和Slave2上分别修改/etc/profile,增加Spark的配置,过程同Master一样。

  在Slave1和Slave2修改$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh,将export SPARK_LOCAL_IP=114.55.246.88改成Slave1和Slave2对应节点的IP。

  6)在Master节点启动集群。

  /opt/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/sbin/start-all.sh

  7)查看集群是否启动成功:

  jps

  Master在Hadoop的基础上新增了:

  Master

  

  Slave在Hadoop的基础上新增了:

  Worker

本文转载自:http://www.cnblogs.com/zengxiaoliang/p/6478859.html

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