阿里云CentOS7安装Hadoop3伪分布式

ECS准备

开通阿里云ECS

略

控制台设置密码

连接ECS

远程连接工具连接阿里云ECS实例，这里远程连接工具使用xshell

根据提示接受密钥

根据提示写用户名和密码

用户名：root

密码：在控制台设置的密码

修改主机名

将主机名从localhost改为需要的主机名，例如：node1

[root@iZwz9hpiui8zhoe2pkat8nZ ~]# hostnamectl set-hostname node1
[root@iZwz9hpiui8zhoe2pkat8nZ ~]# hostname
node1

发现未重启时，命令行@后面显示的主机名未变

重启
[root@iZwz9hpiui8zhoe2pkat8nZ ~]# reboot
​
​
重新连接
[root@node1 ~]# 

重启后，命令行中的主机名改变了

创建普通用户

因为root用户权限太高，误操作可能造成一些麻烦。一般情况下，我们不会用root用户来安装hadoop，所以我们需要创建普通用户来安装hadoop。

创建新用户方法如下：

创建新用户，例如用户名为：hadoop，并设置新用户密码，重复设置2次，看不到输入的密码，这是linux的安全机制，输入即可。

[root@node1 ~]# adduser hadoop
[root@node1 ~]# passwd hadoop
Changing password for user hadoop.
New password: 
BAD PASSWORD: The password is shorter than 8 characters
Retype new password: 
passwd: all authentication tokens updated successfully.

给普通用户添加sudo执行权限

[root@node1 ~]# chmod -v u+w /etc/sudoers
mode of ‘/etc/sudoers’ changed from 0440 (r--r-----) to 0640 (rw-r-----)
​
[root@node1 ~]# vim /etc/sudoers
在%wheel  ALL=(ALL)       ALL一行下面添加如下语句：
hadoop    ALL=(ALL)       ALL
​
[root@node1 ~]# chmod -v u-w /etc/sudoers
mode of ‘/etc/sudoers’ changed from 0640 (rw-r-----) to 0440 (r--r-----)

这种情况下，执行sudo相关命令时，需要输入当前普通用户的密码。

如果不想输入密码，在%wheel ALL=(ALL) ALL一行下面添加的语句更改为如下：

hadoop  ALL=(ALL)    NOPASSWD:ALL

关闭root连接

普通用户登录

使用xshell新建一个连接，

用户名：hadoop

密码：创建hadoop用户时设置的密码

映射IP和主机

[hadoop@node1 ~]$ sudo vim /etc/hosts

文件末尾一行，将ECS内网IP与实际的主机名node1映射，修改如下内容：

192.168.0.100 node1

注意：192.168.0.100为ECS内网IP，ECS内网IP可以在阿里云控制台查询，请根据实际情况设置。

配置免密登录

生成密钥对

ssh-keygen -t rsa

执行命令后，连续敲击三次回车键，运行过程如下：

[hadoop@node1 ~]$ ssh-keygen -t rsa
Generating public/private rsa key pair.
Enter file in which to save the key (/home/hadoop/.ssh/id_rsa): 
Enter passphrase (empty for no passphrase): 
Enter same passphrase again: 
Your identification has been saved in /home/hadoop/.ssh/id_rsa.
Your public key has been saved in /home/hadoop/.ssh/id_rsa.pub.
The key fingerprint is:
SHA256:F7ztwW9iUTYORd3jGBD46lvznVHbxe0jZcAHeI7kVRk hadoop@node1
The key's randomart image is:
+---[RSA 2048]----+
|          .o+o+E+|
|         o o.=.oo|
|          * *oB..|
|           O Bo+.|
|        S + = .o=|
|         o . +o.=|
|        .  o+.o+o|
|         ...ooo +|
|         ..  . o |
+----[SHA256]-----+
​

拷贝公钥

ssh-copy-id node1

安装jdk

创建安装包目录

创建一个目录，专门存放安装包（可选）

[hadoop@node1 ~]$ mkdir ~/installfile

下载jdk8安装包

官网下载jdk安装包：jdk-8u271-linux-x64.tar.gz，并将安装包上传到Linux的installfile目录。

解压安装包

解压安装包

[hadoop@node1 installfile]$ tar -zxvf jdk-8u271-linux-x64.tar.gz -C ~/soft

切换到soft目录，查看解压后的文件

[hadoop@node1 softinstall]$ cd ~/soft
[hadoop@node1 soft]$ ls
jdk1.8.0_271
​

配置环境变量

[hadoop@node1 soft]$ sudo nano /etc/profile.d/my_env.sh

内容如下

export JAVA_HOME=/home/hadoop/soft/jdk1.8.0_271
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

让配置立即生效

[hadoop@node1 soft]$ source /etc/profile

验证版本号

[hadoop@node1 soft]$ java -version
java version "1.8.0_271"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_271-b09)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.271-b09, mixed mode)
​

看到输出java version "1.8.0_271"，说明jdk安装成功。

遇到的问题

验证java版本号时，遇到找不到libjli.so的问题

[hadoop@node1 ~]$ java -version
java: error while loading shared libraries: libjli.so: cannot open shared object file: No such file or directory
​

排查问题，发现解压jdk包时出现了错误，造成该问题

jdk1.8.0_271/jre/lib/
jdk1.8.0_271/jre/lib/amd64/
jdk1.8.0_271/jre/lib/amd64/server/
jdk1.8.0_271/jre/lib/amd64/server/Xusage.txt
jdk1.8.0_271/jre/lib/amd64/server/libjvm.so
tar: Skipping to next header
​
gzip: stdin: invalid compressed data--format violated
tar: Child returned status 1
tar: Error is not recoverable: exiting now
​

重新上传jdk安装包，确保文件完整，然后再重新解压，解压正常，版本号验证正常。

安装hadoop伪分布式

下载hadoop

[hadoop@node1 soft]$ cd ~/softinstall/
[hadoop@node1 soft]$ wget https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-3.3.4/hadoop-3.3.4.tar.gz
[hadoop@node1 softinstall]$ ls
hadoop-3.3.4.tar.gz  jdk-8u271-linux-x64.tar.gz
​

解压hadoop

[hadoop@node1 softinstall]$ tar -zxvf hadoop-3.3.4.tar.gz -C ~/soft

配置环境变量

[hadoop@node1 softinstall]$ sudo nano /etc/profile.d/my_env.sh

在文件末尾添加如下配置

export HADOOP_HOME=/home/hadoop/soft/hadoop-3.3.4
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin

让环境变量生效

[hadoop@node1 softinstall]$ source /etc/profile

验证版本号

执行hadoop version命令，能看到Hadoop 3.3.4版本号，说明环境变量配置成功。

[hadoop@node1 softinstall]$ hadoop version
Hadoop 3.3.4
Source code repository https://github.com/apache/hadoop.git -r a585a73c3e02ac62350c136643a5e7f6095a3dbb
Compiled by stevel on 2022-07-29T12:32Z
Compiled with protoc 3.7.1
From source with checksum fb9dd8918a7b8a5b430d61af858f6ec
This command was run using /home/hadoop/soft/hadoop-3.3.4/share/hadoop/common/hadoop-common-3.3.4.jar

配置hadoop

进入配置目录

[hadoop@node1 softinstall]$ cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop

配置core-site.xml

[hadoop@node1 hadoop]$ vim core-site.xml

在<configuration> 和</configuration>之间添加如下内容：

    <!-- 指定NameNode的地址 -->
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://node1:8020</value>
    </property>
    <!-- 指定hadoop数据的存储目录 -->
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/home/hadoop/soft/hadoop-3.3.4/data</value>
    </property>
​
    <!-- 配置HDFS网页登录使用的静态用户为hadoop，value里的hadoop代表用户 -->
    <property>
        <name>hadoop.http.staticuser.user</name>
        <value>hadoop</value>
    </property>
​
    <!-- 配置该hadoop(superUser)(第二个hadoop代表用户)允许通过代理访问的主机节点 -->
    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.hadoop.hosts</name>
        <value>*</value>
    </property>
    <!-- 配置该hadoop(superUser)(第二个hadoop代表用户)允许通过代理用户所属组 -->
    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.hadoop.groups</name>
        <value>*</value>
    </property>
    <!-- 配置该hadoop(superUser)(第二个hadoop代表用户)允许通过代理的用户-->
    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.hadoop.users</name>
        <value>*</value>
    </property>

配置hdfs-site.xml

[hadoop@node1 hadoop]$ nano hdfs-site.xml

在<configuration> 和</configuration>之间添加如下内容：

    <!-- nn web端访问地址-->
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address</name>
        <value>node1:9870</value>
    </property>
    
    <!-- 2nn web端访问地址-->
    <property>
        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        <value>node1:9868</value>
    </property>
    
    <!-- HDFS副本的数量1 -->
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>

注意：node1为ECS的主机名称，注意根据实际情况修改，之后的配置文件node1也需要注意修改。

配置yarn-site.xml

[hadoop@node1 hadoop]$ nano yarn-site.xml

在<configuration> 和</configuration>之间添加如下内容：

    <!-- 指定MR走shuffle -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    
    <!-- 指定ResourceManager的地址-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>node1</value>
    </property>
    
    <!-- 环境变量的继承 -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
        <value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
    </property>
    
    <!--yarn单个容器允许分配的最大最小内存 -->
    <property>
        <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
        <value>512</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
        <value>4096</value>
    </property>
    
    <!-- yarn容器允许管理的物理内存大小 -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
        <value>4096</value>
    </property>
    
    <!-- 关闭yarn对物理内存和虚拟内存的限制检查 -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>

配置mapred-site.xml

[hadoop@node1 hadoop]$ nano mapred-site.xml

在<configuration> 和</configuration>之间添加如下内容：

    <!-- 指定MapReduce程序运行在Yarn上 -->
    <property>
    <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>

配置workers

[hadoop@node1 hadoop]$ nano workers 

删除原有内容，配置workers的主机名称，内容如下

node1

配置历史服务器

[hadoop@node1 hadoop]$ nano mapred-site.xml

添加如下配置

    <!-- 历史服务器端地址 -->
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>node1:10020</value>
    </property>
​
    <!-- 历史服务器web端地址 -->
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>node1:19888</value>
    </property>
​

配置日志聚集

开启日志聚集功能，应用运行完成以后，将程序运行日志信息上传到HDFS系统上。

[hadoop@node1 hadoop]$ nano yarn-site.xml

添加如下功能

    <!-- 开启日志聚集功能 -->
    <property>
        <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
        <value>true</value>
    </property>
​
    <!-- 设置日志聚集服务器地址 -->
    <property>  
        <name>yarn.log.server.url</name>  
        <value>http://node1:19888/jobhistory/logs</value>
    </property>
​
    <!-- 设置日志保留时间为7天 -->
    <property>
        <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
        <value>604800</value>
    </property>

格式化

格式化hdfs文件系统

[hadoop@node1 hadoop]$ hdfs namenode -format

部分输出如下

看到successfully formatted.说明格式化成功。

注意：格式化只能进行一次。

启动集群

[hadoop@node1 hadoop]$ start-dfs.sh 
[hadoop@node1 hadoop]$ start-yarn.sh 

查看进程

[hadoop@node1 hadoop]$ jps
16944 DataNode
18818 Jps
17413 ResourceManager
17144 SecondaryNameNode
17513 NodeManager
16844 NameNode

看到如上进程，说明正常。

如果缺少进程：

1.检查配置是否正确；

2.查看对应$HADOOP_HOME/logs目录对应进程log文件的报错信息来解决。

放开Web UI端口

登录阿里云控制台，在安全组放开9870、8088、9868端口

注意：0.0.0.0/0代表所有ip均能访问，不安全。可以只授权给特定ip，例如自己当前电脑的公网ip地址，一般情况下，当前电脑的公网ip会变化，变化后就需要重新查询当前电脑的公网ip，再重新设置授权对象。

访问Web UI

浏览器访问

公网IP:9870

公网IP:8088

公网IP:9868

如果不想输入公网ip，可以在windows的hosts文件做映射：

公网IP node1 alinode

含义：公网IP映射的主机为node1，alinode为node1机器的别名。

使用node1或者alinode代替公网IP，访问相关端口，也能正常访问如下：

完成！enjoy it！