前期准备

下面以三台Ubuntu虚拟机搭建集群。
需要互相ssh能够免密通讯
如果不行，可以参考：Unbuntu使用手机热点创建两台电脑的集群（实现ssh免密通信）
下面需要的软件安装包都放在百度网盘，有需要的自取。
链接：https://pan.baidu.com/s/1rcG1xckk3zmp9BLmf74hsg?pwd=1111
提取码：1111

配置JDK环境

下载jdk8，解压缩：

tar -xxvf jdk1.8.tar.xz

验证文件可用性，java执行: java -version查看结果：进入java所在目录，执行 ./java -version

说明验证成功。

然后需要添加到环境变量里：

首先进入用户名的目录

然后编辑 .bashrc 文件

vim .bashrc

按i进行编辑

然后
按ESC
:wq
保存退出
然后运行

. .bashrc

然后命令行输入

java -version

说明配置成功。

Hadoop安装配置

同样先解压文件

tar -zxvf hadoop-3.3.2.tar.gz

然后编辑.bashrc配置环境变量

然后同样需要

. .bashrc

然后输入

hadoop

说明配置成功。

然后还有许多文件需要配置：

进入此目录，开始配置文件

hadoop-env.sh

vim hadoop-env.sh

需要在最后加上

export JAVA_HOME=/home/bigdata3/software/jdk1.8
export HADOOP_PID_DIR=/home/bigdata3/software/hadoopData/pids

第一个配置jdk路径
第二个配置日志文件路径

core-site.xml

<configuration>
<!-- 设置dfs副本数，不设置默认是3个   -->
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
    <property>
              <name>dfs.namenode.http-address</name>
              <value>master:50070</value>
    </property>
<!-- 设置secondnamenode的端口   -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        <value>master:50090</value>
    </property>

</configuration>

hdfs-site.xml

<configuration>
<!-- 设置dfs副本数，不设置默认是3个   -->
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
    <property>
              <name>dfs.namenode.http-address</name>
              <value>master:50070</value>
    </property>
<!-- 设置secondnamenode的端口   -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        <value>master:50090</value>
    </property>

</configuration>

不过dfs.namenode.secondary设置为master:50090是非常不合理的。
但是为了方便就这样了。

mapred-site.xml

<configuration>
      <property>
             <name>mapreduce.framework.name</name>
             <value>yarn</value>
     </property>
     <property>
             <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
             <value>master:10020</value>
      </property>

<property>
             <name>HADOOP_HOME</name>
             <value>/home/bigdata3/software/hadoop-3.2.2</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>

最重要的就是第一个配置

yarn-site.xml

<configuration>
<!-- Site specific YARN configuration properties -->
        <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>

workers

指定datanode节点，将所有datanode节点域名写入文件，一般是一行一个，所有集群中的节点此文件内容相同。

slave0
slave1
master

Hadoop集群启动

hdfs格式化

要在namenode上执行命令:

hadoop namenode -format

这样说明初始化成功

启动集群

start-all.sh

启动成功可以进行jps验证和web页面验证。

不过队友还没搞完，后面还没搞好。下次来补

参考

大数据上课的笔记。