Hadoop•搭建完全分布式集群

news2025/10/29 17:16:23

听说这里是目录哦

  • 一、安装Hadoop🥕
  • 二、配置Hadoop系统环境变量🥮
  • 三、验证Hadoop系统环境变量是否配置成功🧁
  • 四、修改Hadoop配置文件🍭
  • 五、分发Hadoop安装目录🧋
  • 六、分发系统环境变量文件🍨
  • 七、格式化HDFS文件系统🍰
  • 八、启动Hadoop🎂
  • 九、查看Hadoop运行状态🍬
  • 搭建时遇到的问题⚠️
    • logs does not exist. Creating
    • secondary namenode等丢失（jps时看不到）
  • 能量站😚

前提是集群里的虚拟机间实现了免密登录以及JDK的成功安装（执行 java -version查看JDK版本号）。【可以参考 Hadoop•FinalShell连接VMware&免密登录和 Hadoop•安装JDK】【这里是以test为主结点、test1和test2为从结点。如果看到node了，就是我忘改了，node的是以node1为主结点、node2和node3为从结点。怕真出现了会迷惑，还是谨慎一点点~😗】

一、安装Hadoop🥕

三台机子的JDK和Hadoop版本必须一致

  • 电脑下载Hadoop安装包（需要该安装包可以在文章下面评论1，如果宝贝是学生，你们老师应该会给，命令记得要根据安装包名字对应更改哦😚）
  • 用FinalShell直接上传到虚拟机，用mv命令移动到所需文件夹。如mv /jdk-8u271-linux-x64.tar.gz /export/software，即mv /要移动文件的名字/要移动到的文件夹（如果显示没有那个文件或目录，“Hadoop•安装JDK”里有解决办法）
  • 将位于/export/software的文件名为hadoop-3.3.0.tar.gz的Hadoop安装包解压缩到/export/servers，命令为tar -zxvf /export/software/hadoop-3.3.0.tar.gz -C /export/servers （这里的目录约定在Hadoop•安装JDK有说明）

二、配置Hadoop系统环境变量🥮

编辑环境变量的配置文件，命令为vi /etc/profile，在文件底部添加这些你所安装的Hadoop（解压缩后）的路径以及它的bin目录（包含Hadoop可执行文件）和sbin目录（包含系统级别的Hadoop可执行文件，用于启动和停止Hadoop服务）的路径。编好后保存退出，用source /etc/profile使环境变量生效。
添加：

  • export HADOOP_HOME=/export/servers/hadoop-3.3.0
  • export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

增加理解：
在这里插入图片描述

三、验证Hadoop系统环境变量是否配置成功🧁

执行hadoop version命令可以查看到Hadoop版本号就成功了（跟查看JDK版本号的命令不同，这个命令version前没有横杠-）

在这里插入图片描述

四、修改Hadoop配置文件🍭

修改的都是自己后来装的Hadoop3.3.0【/export/servers/hadoop-3.3.0/etc/hadoop】里的，一共要修改六个文件。

  1. hadoop-env.sh
    在底部添加
export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.8.0_271
#文件最后添加
export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root

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在这里插入图片描述

  1. core-site.xml
    在底部添加
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://test:8020</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/export/data/hadoop-3.3.0</value>
</property>
<!-- 设置HDFS web UI用户身份 -->
<property>
<name>hadoop.http.staticuser.user</name>
<value>root</value>
</property>
<!-- 整合hive -->
<property>
<name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
<value>*</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
<value>*</value>
</property>
<!-- 文件系统垃圾桶保存时间 -->
<property>
<name>fs.trash.interval</name>
<value>1440</value>
</property>
</configuration>

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在这里插入图片描述

  1. hdfs-site.xml
    在底部添加
<configuration>
<property>
name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>test1:9868</value>
</property>
</configuration>

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在这里插入图片描述

  1. mapred-site.xml
    在底部添加
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<!-- 历史服务器端地址 -->
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>test:10020</value>
</property>
<!-- 历史服务器web端地址 -->
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>test:19888</value>
</property>
<property>
<name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.map.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.reduce.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
</property>
</configuration>

🧀🧀🧀我是分割线

在这里插入图片描述

  1. yarn-site.xml
    在底部添加
<configuration>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>test</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<!-- 是否将对容器实施物理内存限制 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
<!-- 是否将对容器实施虚拟内存限制。 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
<!-- 开启日志聚集 -->
<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 保存的时间7天 -->
<property>
<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
<value>604800</value>
</property>
</configuration>

🧀🧀🧀我是分割线

在这里插入图片描述

  1. workers
    最终修改为（core-site.xml已经指定了主节点的地址，这里只要列出从节点地址就能让集群识别主从结点了）【下面是两个从节点的名字】:
test1
test2

五、分发Hadoop安装目录🧋

  • 分发到test1
    scp -r /export/servers/hadoop-3.3.0 root@test1:/export/servers

  • 分发到test2
    scp -r /export/servers/hadoop-3.3.0 root@test2:/export/servers

六、分发系统环境变量文件🍨

  • 分发到test1
    scp /etc/profile root@test1:/etc

  • 分发到test2
    scp /etc/profile root@test2:/etc

分发完后在test1和test2执行source /etc/profile

七、格式化HDFS文件系统🍰

在主结点test执行hdfs namenode -format，注意只有初次启动Hadoop集群前才需要格式化。

在这里插入图片描述

八、启动Hadoop🎂

在主结点test执行start-dfs.sh和start-yarn.sh实现在三台虚拟机上启动HDFS和YARN的相关服务。如果要关闭Hadoop，则在主结点test执行stop-dfs.sh和stop-yarn.sh的命令。(或者start-all.sh一键启动)
start-all.sh一键启动在Hadoop 2.x版本中已经被弃用，在Hadoop 3.x版本中，仍然可以使用，但建议分别使用start-dfs.sh和start-yarn.sh来启动HDFS和YARN服务，以避免潜在的问题。总的来说，就是最好分别启动。

在这里插入图片描述

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在这里插入图片描述

九、查看Hadoop运行状态🍬

分别在三台虚拟机执行jps命令查看Hadoop运行状态。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

搭建时遇到的问题⚠️

logs does not exist. Creating

这里是以test为主结点、test1和test2为从结点。
问题：test1: WARNING: /export/servers/hadoop-3.3.0/logs does not exist. Creating.
解决办法：在三个节点上启动journalnode，命令是hdfs --daemon start journalnode，就是三台虚拟机都需要执行这个命令。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

secondary namenode等丢失（jps时看不到）

问题：多次格式化导致secondary namenode等丢失（jps时看不到）
解决办法：

  1. 关闭集群
    stop-all.sh或stop-dfs.sh和stop-yarn.sh

  2. 删除集群产生的缓存文件（三台机子都要！！！）
    （一）/export/data的hadoop文件夹（三台机子都要）
    在这里插入图片描述
    （二）删除/export/servers/hadoop-3.1.4/logs（三台机子都要）
    也是先刷新哦，然后整个文件夹直接删掉，格式化后会自己创建的
    在这里插入图片描述

  3. 重新格式化
    hdfs namenode -format
    在这里插入图片描述

能量站😚

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