标签：0.0.0.0   4.4   安装jdk   mini   oca   4.0   地址   lin   centos7   

CentOS7.4下部署hadoop3.1.1

契机

由于工作原因要部署hadoop的集群,习惯使用最新的稳定版本2018年的时候由于时间紧破部署了2.7.2版本,最新由于又要部署有研究了一下3.x的部署.这次
研究通了,在这里记录一下,防止以往.

本次部署的是一个可用的集群,不是高可用的,因为高可用的hadoop还要部署zookeeper和ha,搞可用的hadoop以后有需要再研究.

准备工作

规划

软件

数据目录

关闭防火墙

• systemctl stop firewalld -> 关闭防火墙
• systemctl disable firewalld -> 开机不启动防火墙
• systemctl status firewalld -> 开机不启动防火墙

关闭selinux

打开文件/etc/selinux/config,修改文件内容

SELinux=enforing -> SELINUX=disabled 

开启ntp 时间同步服务

• systemctl stop ntpd

  如果是在局域网内可以用一台机器为时间同步的主服务器,其他机器使用主服务的时间同步本机时间,设置方法参考下文

新建账户

通常由于安全的考虑我们不会把hadoop部署到root账户下,新建用户名为hadoop3的用户

• adduser hadoop3 ->新增用户
• passwd hadoop3 ->设置hadoop3的用户密码
• groupmod -g 2000 hadoop3 -> adduser命令会新增同名group,更改所有集群hadoop3组的groupid为一样的值

修改机器名

以namenode的机器为例

使用hostnamectl -set-hostname m1.hadoop

修改 /etc/hosts 增加

x.x.x.1 m1.hadoop m1
x.x.x.1 s1.hadoop s1
x.x.x.1 s2.hadoop s2 

修改 /etc/sysconfig/network

NETWORKING=yes
HOSTNAME=m1.hadoop  

ssh免密登录

在hadoop3账户下

• ssh-keygen 生成公钥和私钥过程中需要敲两次Enter,不要要输入任何内容
• ssh-copy-id hadoop3@x.x.x.x
• 选一台机器,所有其他节点声场秘钥后用ssh-copy-id将公钥拷贝到这台机器
• 使用 scp /home/hadoop3/.ssh/authoried_keys hadoop3@x.x.x.x:/home/hadoop3/.ssh/ 将记录公钥的文件拷贝的所有节点,这样所有节点都配置好免密登录了

ntp局域网时间同步

参考地址: http://blog.51cto.com/xu20cn/69689

假定时钟服务器IP地址为：192.168.0.1

服务器端配置

1. 置/etc/ntp.conf文件内容为：

   server 127.127.1.0 minpoll 4
   fudge 127.127.1.0 stratum 1
   restrict 127.0.0.1
   restrict 192.168.0.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap
   driftfile /var/lib/ntp/drift

2. /etc/ntp/ntpservers应置空

3. /etc/ntp/step-tickers应配置为 127.127.1.0
   上述修改完成后，以root用户身份重启ntpd服务:systemctl restart ntpd 即可

客户端配置

1. 置/etc/ntp.conf文件内容为：

   server 192.168.0.1
   fudge 127.127.1.0 stratum 2
   restrict 127.0.0.1
   driftfile /var/lib/ntp/drift
   restrict 192.168.0.1 mask 255.255.255.255

2. /etc/ntp/ntpservers 文件内容置空

3. /etc/ntp/step-tickers文件内容置为时钟服务器IP地址 192.168.0.1
   上诉修改完成后，以root用户身份重启ntpd服务:systemctl restart ntpd 即可
   用户可用以下两个常用命令查看ntpd服务状态：
   1 ntpq -p
   2 ntpstat

linux下ntpd安装配置笔记
概述: ntp能与互联网上的时钟保持同步,而且本身也是一台NTP服务器,可以为局域网电脑提供校对时间服务
安装: redhat自带
配置文件: /etc/ntp.conf
附:我的配置文件

#restrict default ignore
restrict 127.0.0.1
restrict 192.168.3.20
restrict 192.168.0.0 mask 255.255.255.0
restrict 192.168.2.0 mask 255.255.255.0
restrict 192.168.4.0 mask 255.255.255.0
server 210.72.145.44 prefer       #National Time Service Center
server 195.13.1.153
server 194.137.39.67
server 127.127.1.0     # local clock
restrict 210.72.145.44
restrict 195.13.1.153
restrict 194.137.39.67
driftfile /var/lib/ntp/drift

附:相关配置参数说明

• restrict权限控制语法为：
• restrict IP mask netmask_IP parameter
  • 其中 IP 可以是软件地址，也可以是 default ，default 就类似 0.0.0.0 咯！
  • 至于 paramter 则有：
    • ignore　：关闭所有的 NTP 联机服务
    • nomodify：表示 Client 端不能更改 Server 端的时间参数，不过，
    • Client 端仍然可以透过 Server 端来进行网络校时。
    • notrust ：该 Client 除非通过认证，否则该 Client 来源将被视为不信任网域
    • noquery ：不提供 Client 端的时间查询
    • 如果 paramter 完全没有设定，那就表示该 IP (或网域) 『没有任何限制！』
• 设定上层主机主要以 server这个参数来设定，语法为：
  • server [IP|FQDN] [prefer]
  • Server 后面接的就是我们上层 Time Server 啰！而如果 Server 参数
  • 后面加上 perfer 的话，那表示我们的 NTP 主机主要以该部主机来作为
  • 时间校正的对应。另外，为了解决更新时间封包的传送延迟动作

让FreeBSD使用ntpd同步时间
　　我们知道ntpd是一种在后台运行可以使用远程时间服务器的进程，它可以让你的服务器时间准确而不会影响系统的正常。
　　首先修改/etc/rc.conf添加ntpd_enable="YES"到最后一行。然后vi /etc/ntp.conf
添加：
server 210.72.145.44 prefer
server 159.226.154.47
server 127.127.1.0
fudge 127.127.0.1 stratum 5
restrict default ignore
restrict 127.0.0.0 mask 255.0.0.0
restrict 192.168.0.0 mask 255.255.255.0 noquery nopeer notrust
restrict 210.72.145.44 noquery
restrict 159.226.154.47 noquery
driftfile /var/db/ntpd.drift
　　其中server 210.72.145.44 prefer、server 159.226.154.47、restrict 210.72.145.44 noquery、restrict 159.226.154.47 noquery可以改成其他离你最近或最准确的时间服务器。
　　这样在服务器重启后ntpd进程就会自动在后台运行，帮助系统同步时间，和在192.168.0这个网段内做一台时间服务器。

安装jdk

下载jdk 下载网页 https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html 安装包名字类似 jdk-8u191-linux-x64.tar.gz

部署和分发hadoop程序

下载 hadoop-3.1.1.tar.gz 下载网页 https://hadoop.apache.org/releases.html

使用 tar -zxvf hadoop-3.1.1.tar.gz 解压hadoop,

3.x的hdfs的默认端口号是9870和2.x的50070不同

core-site.xml

在hadoop解压目录 etc/hadoop/目录下

<configuration> 
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://m1.hadoop:9000</value>
    </property> 
    <property>
        <name>io.file.buffer.size</name>
        <value>131072</value>
    </property> 
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/home/hadoop3/tmp</value>
    </property>

    <!-- httpfs 设置-->
    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.hadoop3.hosts</name>
        <value>*</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.hadoop3.groups</name>
        <value>*</value>
    </property>
</configuration> 

hdfs-site.xml

在hadoop解压目录 etc/hadoop/目录下

<configuration> 
    <!--Configurations for NameNode-->
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>/home/hadoop3/name</value>
    </property> 
    <property>
        <name>dfs.hosts</name>
        <value></value>
    </property> 
    <property>
        <name>dfs.blocksize</name>
        <value>268435456</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.handler.count</name>
        <value>100</value>
    </property>

    <!--Configurations for DataNode-->
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>/home/hadoop3/data</value>
    </property> 
</configuration>

yarn-size.xml

在hadoop解压目录 etc/hadoop/目录下

<configuration> 
    <!-- Site specific YARN configuration properties --> 
    <!-- Configurations for ResourceManager and NodeManager --> 
    <property>
        <name>yarn.acl.enable</name>
        <value>false</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.admin.acl</name>
        <value>*</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
        <value>false</value>
    </property>

    <!--Configurations for ResourceManager-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>m1.hadoop</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.scheduler.class</name>
        <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
        <value>256</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
        <value>4096</value>
    </property>

    <!--Configurations for Manager-->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
        <value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>
</configuration>

hadoop-env.sh

修改了这个文件,就不需要修改 /etc/profile的配置文件来修改环境变量了
在hadoop解压目录 etc/hadoop/目录下

# The java implementation to use. By default, this environment
# variable is REQUIRED on ALL platforms except OS X!
# export JAVA_HOME=
export JAVA_HOME=/usr/local/opt/java/jdk1.8.0_191

# Location of Hadoop.  By default, Hadoop will attempt to determine
# this location based upon its execution path.
# export HADOOP_HOME=
export HADOOP_HOME=/home/hadoop3/app/hadoop-3.1.1

启动dfs

在hadoop的部署目录下的sbin目录执行
start-dfs.sh

查看dfs的状态: http://x.x.x.x:9870/

使用jps查看状态(jps需要将jdk目录设置到环境变量)

20401 SecondaryNameNode
20993 HttpFSServerWebServer
20082 NameNode
20636 ResourceManager
27533 Jps

启动httpfs代理

在hadoop的部署目录下的sbin目录执行
httpfs.sh start

启动yarn

在hadoop的部署目录下的sbin目录执行
start-yarn.sh

查看yarn的状态: http://x.x.x.x:8088/

CentOS7.4下部署hadoop3.1.1

标签：0.0.0.0   4.4   安装jdk   mini   oca   4.0   地址   lin   centos7   

原文地址：https://www.cnblogs.com/xueye9/p/10320877.html