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：




hadoop可以最多配置多少台服务器 hadoop集群最少服务器数量_hadoop可以最多配置多少台服务器


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 bindrwxr-xr-x 3 debian debian   4096  5月 25  2022 etcdrwxr-xr-x 2 debian debian   4096  5月 25  2022 includedrwxr-xr-x 3 debian debian   4096  5月 25  2022 libdrwxr-xr-x 2 debian debian   4096  5月 25  2022 libexec-rw-r--r-- 1 debian debian 106210  5月 25  2022 LICENSE.txtdrwxr-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.txtdrwxr-xr-x 3 debian debian   4096  5月 25  2022 sbindrwxr-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-datadebian@debian:/data1/debian/hadoop-data/namenode-data$ ll总用量 8drwxr-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.lockdebian@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

  1. 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

  1. 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namenodesbin/hadoop-daemon.sh start namenode-- 启动datanodesbin/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$ jps676 NameNode7846 Jps733 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：


hadoop可以最多配置多少台服务器 hadoop集群最少服务器数量_hadoop_02


3、启动yarn

在Linux-1上输入如下命令启动yarn resourcemanager

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

然后在Linux-1和Linux-2启动yarn nodemanager

-- 启动yarn nodemanagersbin/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


hadoop可以最多配置多少台服务器 hadoop集群最少服务器数量_hadoop_03


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：


hadoop可以最多配置多少台服务器 hadoop集群最少服务器数量_hadoop_04



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


hadoop可以最多配置多少台服务器 hadoop集群最少服务器数量_Powered by 金山文档_05


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 /output23/02/04 21:27:31 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at /192.168.0.200:803223/02/04 21:27:41 INFO input.FileInputFormat: Total input files to process : 523/02/04 21:27:41 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:1523/02/04 21:27:42 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1675501509686_000223/02/04 21:27:42 INFO conf.Configuration: resource-types.xml not found23/02/04 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 = COUNTABLE23/02/04 21:27:42 INFO resource.ResourceUtils: Adding resource type - name = vcores, units = , type = COUNTABLE23/02/04 21:27:42 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1675501509686_000223/02/04 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_000223/02/04 21:27:46 INFO mapreduce.Job: Job job_1675501509686_0002 running in uber mode : false23/02/04 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：


hadoop可以最多配置多少台服务器 hadoop集群最少服务器数量_Powered by 金山文档_06


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：

-- windowsset HADOOP_USER_NAME=debian-- linuxexport HADOOP_USER_NAME=debian
  1. 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 /192.168.0.200:8032Exception 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：

-- windowsset HADOOP_USER_NAME=debian-- linuxexport HADOOP_USER_NAME=debian
  1. 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