2.7　搭建Hadoop分布式集群

为什么要搭建Hadoop分布式集群？

• Hadoop是大数据开发所使用的一个核心框架，是一个允许使用简单编程模型跨计算机集群分布式处理大型数据集的系统。使用Hadoop可以方便地管理分布式集群，将海量数据分布式地存储在集群中，并使用分布式并行程序来处理这些数据。
• Hadoop在本书的“用户搜索行为分析系统”项目中，主要用于以分布式的方式存储大量用户行为日志数据，并对数据进行离线计算，是大数据项目中存储和计算的底层核心。本书的离线数据分析模块所使用的框架HBase和Hive都依赖于Hadoop，因此需要首先搭建好Hadoop集群。

接下来对Hadoop集群的搭建进行详细讲解。

2.7.1　搭建思路

本例的搭建思路是，在节点centos01中安装Hadoop并修改配置文件，然后将配置好的Hadoop安装文件远程复制到集群中的其他节点。集群中各节点的角色分配如表2-1所示。

表2-1　Hadoop集群的角色分配

表2-1中的角色指的是Hadoop集群中各节点所启动的守护进程，其中的NameNode、DataNode和SecondaryNameNode是HDFS集群所启动的进程；ResourceManager和NodeManager是YARN集群所启动的进程。

2.7.2　搭建Hadoop集群

Hadoop集群搭建的操作步骤如下。

1．上传Hadoop并解压

在centos01节点中，将Hadoop安装文件hadoop-3.3.1.tar.gz上传到/opt/softwares/目录，然后进入该目录，解压安装文件到/opt/modules/，命令如下：

     $ cd /opt/softwares/
     $ tar -zxf hadoop-3.3.1.tar.gz -C /opt/modules/

运行后屏幕显示界面如图2-48所示。

图2-48　解压Hadoop安装文件

2．配置环境变量

环境变量的配置有利于快速执行Hadoop命令以及让Hadoop能够识别系统里安装的JDK，便于正常启动和运行Hadoop。

1）配置系统环境变量

为了可以方便地在任意目录下执行Hadoop命令，而不需要进入Hadoop安装目录，需要配置Hadoop系统环境变量。此处只需要配置centos01节点即可。

01 执行以下命令，修改文件/etc/profile：

     $ sudo vi /etc/profile

02 在文件末尾加入以下内容：

     export HADOOP_HOME=/opt/modules/hadoop-3.3.1
     export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH

03 执行以下命令，刷新profile文件，使修改生效。

     $ source /etc/profile

04 执行“hadoop”命令，若能成功输出以下返回信息，则说明Hadoop系统变量配置成功：

2）配置Hadoop环境变量

Hadoop所有的配置文件都存在于安装目录下的etc/hadoop中，进入该目录，修改以下配置文件：

     hadoop-env.sh
     mapred-env.sh
     yarn-env.sh

在三个文件中都分别加入JAVA_HOME环境变量，命令如下：

     export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.8.0_144

3．配置HDFS

01 修改配置文件core-site.xml，加入以下内容：

上述配置属性解析如下：

• fs.defaultFS：HDFS的默认访问路径，也是NameNode的访问地址。
• hadoop.tmp.dir：Hadoop数据文件的存放目录。该参数如果不配置，则默认指向/tmp目录，而/tmp目录在系统重启后会自动被清空，从而导致Hadoop文件系统丢失数据。

02 修改配置文件hdfs-site.xml，加入以下内容：

上述配置属性解析如下：

• dfs.replication：文件在HDFS系统中的副本数。
• dfs.namenode.name.dir：NameNode节点数据在本地文件系统的存放位置。
• dfs.datanode.data.dir：DataNode节点数据在本地文件系统的存放位置。

03 修改workers文件，配置DataNode节点。

workers文件原本无任何内容，需要将所有DataNode节点的主机名都添加进去，每个主机名占一整行（注意不要有空格）。本例中，DataNode为三个节点，配置信息如下：

     centos01
     centos02
     centos03

4．配置YARN

01 修改mapred-site.xml文件，添加以下内容，指定MapReduce任务执行框架为YARN，并配置MapReduce任务的环境变量：

若不配置上述环境变量，在执行MapReduce任务时可能会报“找不到或无法加载主类org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster”等相关错误。

02 修改yarn-site.xml文件，添加以下内容：

上述配置属性解析如下：

• yarn.nodemanager.aux-services：NodeManager上运行的附属服务，需配置成mapreduce_shuffle才可运行MapReduce程序。YARN提供了该配置项用于在NodeManager上扩展自定义服务，MapReduce的Shuffle功能正是一种扩展服务。

也可以继续在yarn-site.xml文件中添加以下属性内容，指定ResourceManager所在的节点，此处指定ResourceManager运行在centos01节点：

若不添加上述内容，ResourceManager将默认在执行YARN启动命令（start-yarn.sh）的节点上启动。

5．复制Hadoop到其他主机

在centos01节点上，将配置好的整个Hadoop安装目录复制到其他节点（centos02和centos03），命令如下：

     $ scp -r hadoop-3.3.1/ hadoop@centos02:/opt/modules/
     $ scp -r hadoop-3.3.1/ hadoop@centos03:/opt/modules/

6．格式化NameNode

启动Hadoop之前，需要先格式化NameNode。格式化NameNode可以初始化HDFS文件系统的一些目录和文件。在centos01节点上执行以下命令，进行格式化操作：

     $ hdfs namenode -format

若能输出以下信息，说明格式化成功：

     Storage directory /opt/modules/hadoop-3.3.1/tmp/dfs/name has been successfully
formatted.

格式化成功后，会在当前节点的Hadoop安装目录中生成tmp/dfs/name/current目录，该目录中生成了用于存储HDFS文件系统元数据信息的文件fsimage，如图2-49所示。

图2-49　格式化NameNode后生成的相关文件

7．启动Hadoop

在centos01节点上执行以下命令，启动Hadoop集群：

     $ start-all.sh

也可以执行start-dfs.sh和start-yarn.sh分别启动HDFS集群和YARN集群。

Hadoop安装目录下的sbin目录中存放了很多启动脚本，若由于内存等原因而使集群中的某个守护进程宕掉了，那么可以执行该目录中的脚本对相应的守护进程进行启动。常用的启动和停止脚本及其说明如表2-2所示。

表2-2　Hadoop启动和停止脚本及其说明

8．查看各节点启动进程

集群启动成功后，分别在各个节点上执行jps命令，查看启动的Java进程。各节点的Java进程如下：

（1）centos01节点的进程：

     $ jps
     13524 SecondaryNameNode
     13813 NodeManager
     13351 DataNode
     13208 NameNode
     13688 ResourceManager
     14091 Jps

（2）centos02节点的进程：

     $ jps
     7585 NodeManager
     7477 DataNode
     7789 Jps

（3）centos03节点的进程：

     $ jps
     8308 Jps
     8104 NodeManager
     7996 DataNode

若某个进程启动失败，则可查看进程所在节点的Hadoop安装主目录下的logs中生成的该进程的日志文件（每个进程都会有相应的日志文件），该文件中会记录相关错误信息。

9．测试HDFS

1）上传文件到HDFS集群

在centos01节点中执行以下命令，在HDFS根目录创建文件夹input，并将Hadoop安装目录下的文件README.txt上传到新建的input文件夹中：

     $ hdfs dfs -mkdir /input
     $ hdfs dfs -put /opt/modules/hadoop-3.3.1/README.txt /input

2）浏览器访问HDFS集群文件

Hadoop集群启动后，可以通过浏览器Web界面查看HDFS集群的状态信息，访问IP为NameNode所在服务器的IP地址，访问端口默认为9870。例如，本书中NameNode部署在节点centos01上，IP地址为192.168.170.133，则HDFS Web界面访问地址为http://192.168.170.133: 9870。若本地Windows系统的hosts文件中配置了域名IP映射，且域名为centos01，则可以访问http://centos01: 9870，如图2-50所示。

从图2-50中可以看出，HDFS的Web界面首页中包含了很多文件系统基本信息，例如系统启动时间、Hadoop的版本号、Hadoop的源码编译时间、集群ID等，在【Summary】一栏中还包括了HDFS磁盘存储空间、已使用空间、剩余空间等信息。

HDFS Web界面还提供了浏览文件系统的功能，单击导航栏的【Utilities】按钮，在下拉菜单中选择【Browse the file system】选项，即可看到HDFS系统的文件目录结构，默认显示根目录下的所有目录和文件，并且能够显示目录和文件的权限、所有者、文件大小、最近更新时间、副本数等信息。如果需要查看其他目录，那么可以在上方的文本框中输入需要查看的目录路径，按回车键即可进行查询，如图2-51所示。

图2-50　HDFS Web主界面

图2-51　HDFS Web界面文件浏览

此外，还可以从HDFS Web界面中直接下载文件。单击文件列表中需要下载的文件名超链接，在弹出的窗口中单击【Download】按钮，即可将文件下载到本地，如图2-52所示。

图2-52　HDFS Web界面文件下载

10．测试MapReduce

在centos01节点中执行以下命令，运行Hadoop自带的MapReduce单词计数程序，统计/input文件夹中的所有文件的单词数量：

     $ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.1.jar wordcount
/input /output

程序执行过程中，控制台输出的部分日志信息如图2-53所示。

图2-53　MapReduce任务执行过程

可以看到，Map阶段和Reduce阶段的执行进度都为100%，说明程序执行成功。

若Map阶段始终没有开始，此时程序可能一直处于ACCEPTED状态，而正常应该是RUNNING状态（可以在YARN ResourceManager的Web界面访问http://centos01:8088查看程序的运行状态），说明程序运行出现了问题，可以查看NodeManager节点的日志文件，例如在centos03节点的Hadoop安装目录执行以下命令，查询NodeManager日志信息：

     $ more logs/hadoop-hadoop-nodemanager-centos03.log

若报以下错误：

• INFO org.apache.hadoop.ipc.Client: Retrying connect to server: 0.0.0.0/0.0.0.0:8031. Already tried 7 time(s); retry polic
• y is RetryUpToMaximumCountWithFixedSleep(maxRetries=10, sleepTime=1000 MILLISECONDS)

说明ResourceManager的8031端口没有连接上，且连接地址（0.0.0.0）也不正确，此时可以修改yarn-site.xml配置文件，添加以下内容，指定ResourceManager所在的主机名：

修改完配置文件后，将它同步到其他节点，重新启动YARN集群。删除HDFS中生成的/output目录（MapReduce会自动创建该目录，若不删除，那么执行上述MapReduce单词计数程序时会抛出异常）：

     $ hdfs dfs -rm -r /output

再次运行Hadoop自带的MapReduce单词计数程序，统计单词数量。

统计完成后，执行以下命令，查看MapReduce执行结果：

     $ hdfs dfs -cat /output/*

如果以上测试没有问题，说明Hadoop集群搭建成功。 dWoHJJh4k6EzKcNA3bmdLL2/K54avp5taPo7+O2nhgdxGYNEYw4pTi1A7bhe0x+0