0. 项目背景

基于阿里云ECS云服务器进行搭建私有的大数据平台，采用Apache Hadoop生态，为大数据提供存储及处理。



1. 购买ECS云服务器实例

在这里，因为实验需要3个节点，所以我们购买3台ECS实例。



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2. 远程登录服务器，进行基础环境的配置。

# 工欲善其事，必先利其器

# 前提准备



# 安装系统命令

yum -y install wget vim ntpdate net-tools ntpdate



2.1 节点信息

172.18.53.98 master

172.18.53.99 slave1

172.18.53.100 slave2



2.2 修改主机名，每一个节点都需要修改。



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2.3 配置主机文件（每一个节点都需要执行）

vi /etc/hosts
172.18.53.98 master
172.18.53.99 slave1
172.18.53.100 slave2





基于Hadoop是什么意思_hadoop_04



2.4 系统防火墙和内核防火墙配置（每一个节点都需要执行）

# 临时关闭内核防火墙

setenforce 0



# 永久关闭内核防火墙 


vi /etc/selinux/config
SELINUX=disabled



基于Hadoop是什么意思_基于Hadoop是什么意思_05



# 临时关闭系统防火墙



systemctl stop firewalld.service



# 永久关闭内核防火墙



systemctl disable firewalld.service



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2.5 SSH互信配置

ssh-keygen -t rsa

# 三次回车生成密钥（每一个节点都需要执行）



基于Hadoop是什么意思_基于Hadoop是什么意思_07



# 生成公钥（主节点执行）

cat /root/.ssh/id_rsa.pub > /root/.ssh/authorized_keys
chmod 600 /root/.ssh/authorized_keys



# 复制其他节点的公钥（主节点执行）

ssh slave1 cat /root/.ssh/id_rsa.pub >> /root/.ssh/authorized_keys
ssh slave2 cat /root/.ssh/id_rsa.pub >> /root/.ssh/authorized_keys



基于Hadoop是什么意思_开发工具_08



# 复制公钥到其他节点（主节点执行）

scp /root/.ssh/authorized_keys root@slave1:/root/.ssh/authorized_keys
scp /root/.ssh/authorized_keys root@slave2:/root/.ssh/authorized_keys



基于Hadoop是什么意思_大数据_09



# 免密SSH测试

ssh slave1 ip addr
ssh slave2 ip addr



基于Hadoop是什么意思_大数据_10



到这一步，我们已经搞定了基础环境的配置，主要是针对时间、主机名、防火墙等服务进行配置。



3. JDK环境的安装

cd /usr/local/src
tar zxvf jdk-8u191-linux-x64.tar.gz



# 配置环境变量，在配置最后加入

vim /etc/profile
JAVA_HOME=/usr/local/src/jdk1.8.0_191
JAVA_BIN=/usr/local/src/jdk1.8.0_191/bin
JRE_HOME=/usr/local/src/jdk1.8.0_191/jre
CLASSPATH=/usr/local/src/jdk1.8.0_191/jre/lib:/usr/local/src/jdk1.8.0_191/lib:/usr/local/src/jdk1.8.0_191/jre/lib/charsets.jar
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin



基于Hadoop是什么意思_开发工具_11


# 复制环境变量到其他节点

scp /etc/profile root@slave1:/etc/profile
scp /etc/profile root@slave2:/etc/profile



# 复制JDK包到其他节点

scp -r /usr/local/src/jdk1.8.0_191 root@slave1:/usr/local/src/jdk1.8.0_191
scp -r /usr/local/src/jdk1.8.0_191 root@slave2:/usr/local/src/jdk1.8.0_191



# 重新加载环境变量 


source /etc/profile



# 测试环境是否配置成功

java -version



基于Hadoop是什么意思_开发工具_12




到这一步，我们已经安装和配置了JAVA运行环境，因为Hadoop是Java开发的，所以我们必须需要在JAVA环境上运行Hadoop。



5. Hadoop环境安装

# 解压Hadoop包

cd /usr/local/src
tar zxvf hadoop-2.6.5.tar.gz



# 修改配置文件 在第24行添加Java的环境变量 


cd hadoop-2.6.5/etc/hadoop/
vim hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/local/src/jdk1.8.0_191



基于Hadoop是什么意思_hadoop_13



# 修改配置文件 在第24行添加Java的环境变量

vim yarn-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/local/src/jdk1.8.0_191



基于Hadoop是什么意思_基于Hadoop是什么意思_14



# 修改配置文件 添加从节点主机名

vim slaves
slave1
slave2

基于Hadoop是什么意思_运维_15


# 修改配置文件 添加RPC配置

<configuration>
        <property>
                <name>fs.defaultFS</name>
                <value>hdfs://172.18.53.98:9000</value>
        </property>
        <property>
                <name>hadoop.tmp.dir</name>
                <value>file:/usr/local/src/hadoop-2.6.5/tmp</value>
        </property>
</configuration>



基于Hadoop是什么意思_hadoop_16



# 修改配置文件 添加DFS配置

<configuration>
	<property>
		<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
		<value>master:9001</value>
	</property>
	<property>
		<name>dfs.namenode.name.dir</name>
		<value>file:/usr/local/src/hadoop-2.6.5/dfs/name</value>
	</property>
	<property>
		<name>dfs.datanode.data.dir</name>
		<value>file:/usr/local/src/hadoop-2.6.5/dfs/data</value>
	</property>
	<property>
		<name>dfs.replication</name>
		<value>3</value>
	</property>
</configuration>

基于Hadoop是什么意思_hadoop_17



# 修改配置文件 添加MR配置

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



基于Hadoop是什么意思_大数据_18



# 修改配置文件 添加资源管理配置

<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>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:8035</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>




基于Hadoop是什么意思_开发工具_19




# 创建临时目录和文件目录 



mkdir /usr/local/src/hadoop-2.6.5/tmp
mkdir -p /usr/local/src/hadoop-2.6.5/dfs/name
mkdir -p /usr/local/src/hadoop-2.6.5/dfs/data





# 配置环境变量，在配置最后加入 



vim /etc/profile
HADOOP_HOME=/usr/local/src/hadoop-2.6.5
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin





# 复制环境变量到从节点 



scp /etc/profile root@slave1:/etc/profile
scp /etc/profile root@slave2:/etc/profile





# 复制Hadoop包到从节点 



scp -r /usr/local/src/hadoop-2.6.5 root@slave1:/usr/local/src/hadoop-2.6.5
scp -r /usr/local/src/hadoop-2.6.5 root@slave2:/usr/local/src/hadoop-2.6.5





# 重新加载环境变量 



source /etc/profile





# 格式化Namenode 



hadoop namenode -format




基于Hadoop是什么意思_开发工具_20




# 提示下列内容即是成功完成格式化

common.Storage: Storage directory /usr/local/src/hadoop-2.6.5/dfs/name has been successfully formatted


# 启动集群

/usr/local/src/hadoop-2.6.5/sbin/start-all.sh


基于Hadoop是什么意思_大数据_21



# 查看服务进程

# Master: ResourceManager - Namenode - SecondaryNameNode


基于Hadoop是什么意思_基于Hadoop是什么意思_22


# Slave: NodeManager - DataNode


基于Hadoop是什么意思_运维_23

基于Hadoop是什么意思_开发工具_24



# 网页控制台 （需要修改本地hosts文件 添加主机记录）

# Windows C:\Windows\System32\drivers\etc

# Linux /etc/hosts

# Mac /etc/hosts


基于Hadoop是什么意思_开发工具_25


# Yarn管理界面

# 浏览器访问 http://master:8088/cluster


基于Hadoop是什么意思_开发工具_26



# HDFS管理界面

# 浏览器访问 http://master:50070


基于Hadoop是什么意思_hadoop_27