本地Hadoop集群搭建
什么是Hadoop?
Hadoop是一个开源的Apache项目,通常用来进行大数据处理。
Hadoop集群的架构:
master节点维护分布式文件系统的所有信息,并负责调度资源分配,在Hadoop集群中node-master
就是master的角色,其包括两个服务:
- NameNode: 负责管理分布式文件系统,维护了数据块在集群中的存储信息;
- ResourceManager: 管理YARN任务,同时负责在worker节点的调度和执行。
worker节点负责存放数据,并提供执行任务的能力。在worker节点上包含两个进程:
- DataNode: 管理在该节点上存放的物理数据,称为
NameNode
; - NodeManager: 管理在该节点上运行的任务。
机器设置
以下配置都是针对Ubuntu系统的。我准备了3台机器:
- node-master: 192.168.0.113
- node1: 192.168.0.114
- node2: 192.168.0.115
用户hadoop创建
- 创建用户
hadoop
,并设置密码:
sudo adduser hadoop
- 把
hadoop
用户添加到sudo
用户组获取管理员权限:
sudo adduser hadoop sudo
安装JDK
我安装的是JDK8,安装方式略。
host文件配置
为了节点之间可以方便的通过名字来通信,我们在hosts文件中加入如下内容:
192.168.0.113 node-master
192.168.0.114 node1
192.168.0.115 node2
192.168.0.116 node3
配置ssh免密登录
配置了ssh证书后,master阶段通过ssh免密登录其他节点。
- 使用
hadoop
用户登录到mastr机器,并创建SSH证书:
ssh-keygen -b 4096 -C 'hadoop-yarn'
- 查看生成的公钥,并复制下公钥的内容:
cat /home/hadoop/.ssh/id_rsa.pub
- 在每个机器的
/home/hadoop/.ssh
文件夹下创建名为master.pub
的文件,并将上面复制的公钥信息粘贴到里面; - 将证书信息拷贝到已授权秘钥文件中:
cat ~/.ssh/master.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
Hadoop安装
登录到node-master
,下载hadoop,并解压:
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-3.1.3/hadoop-3.1.3.tar.gz
tar -xzf hadoop-3.1.3.tar.gz
ln -s hadoop-3.1.3 hadoop
环境变量设置
- 添加Hadoop可执行目录到PATH。修改
/home/hadoop/.profile
,添加如下内容:
PATH=/home/hadoop/hadoop/bin:/home/hadoop/hadoop/sbin:$PATH
- 添加hadoop到shell的PATH路径。修改
.bashrc
,添加下面的内容:
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop
export PATH=${PATH}:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin
MASTER节点设置
设置JAVA_HOME
这里我安装的是ORACLE版本的JDK,目录/usr/local/jdk
,修改~/hadoop/etc/hadoop-env.sh
,设置JAVA_HOME:
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk
设置NameNode的位置
修改~/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml
文件,设置NameNode的路径为node-master的9000端口:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://node-master:9000</value>
</property>
</configuration>
设置HDFS路径
修改hdfs-site.xml
,内容如下:
<configuration>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>/home/hadoop/data/nameNode</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>/home/hadoop/data/dataNode</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
</configuration>
最后一个属性dfs.replication
表示该集群上的数据被冗余多少倍。注意replication的值不要超过worker节点的实际数量。
设置YARN作为任务调度器
修改mapred-site.xml
,设置YARN作为默认的MapReduce操作的框架:
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</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>
配置YARN
修改yarn-site.xml
。yarn.resourcemanager.hostname
的值设置为node-master的ip地址:
<configuration>
<property>
<name>yarn.acl.enable</name>
<value>0</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>203.0.113.0</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>
设置Worker
创建一个名为workers
的启动脚本,用来启动需要的进程。修改~/hadoop/etc/hadoop/workers
,把所有的worker节点都加进去。
修改内存分配
默认的内存分配对于内存小于8GB的机器并不合适,所有对低内存的机器需要做一些特殊配置。
一个YARN任务的执行会用用到两种类型的资源:
- 应用MASTER(AM)负责监控应用并协调集群中的exector;
- AM创建的Executor才会真正的执行任务。对MapReduce任务,exectors上会并行的执行map或者reduce的操作。
两者都是运行在worker节点上。每个worker节点运行一个NodeManager的进程,该进程负责在该节点上创建容器。整个集群被ResourceManager管理,ResourceManger在所有的worker节点上根据容量需求以及当前的负载,进行容器的分配与创建。
为了集群能够正常工作,下面4个配置必须合理的配置:
- 单个节点上YARN容器最多可以分配多少内存。这个配置的值需要比其他的都大,否则容器分配会被拒,application会失败。但是,这个值不应该是该节点的实际内存大小。该配置是
yarn.nodemanager.resource.memory-mb
,配置在yarn-site.xml
中; - 每个容器可以分配的最大最小内存。如果一个容器申请的内存超过设置的最大值,否则分配会失败,并会被分配成最小内存的整数倍。配置
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb
和yarn.scheduler.minimum-allocation-mb
,都在yarn-site.xml
文件中配置; - ApplicationMaster分配的内存大小。
yarn.app.mapreduce.am.resource.mb
,配置在mapred-site.xml
中; - 每个map或者reduce操作可以分配的内存大小。这个值需要小于最大内存大小。
mapreduce.map.memory.mb
和mapreduce.reduce.memory.mb
,都配置在mapred-site.xml
。
以上四个类型的配置之间的关系如下图:
以2G内存的节点为例,可行的配置如下:
属性 | 值 |
---|---|
yarn.nodemanager.resource.memory-mb | 1536 |
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb | 1536 |
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb | 128 |
yarn.app.mapreduce.am.resource.mb | 512 |
mapreduce.map.memory.mb | 256 |
mapreduce.reduce.memory.mb | 256 |
- 修改
home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml
,添加如下配置:
<property>
<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
<value>1536</value>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
<value>1536</value>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
<value>128</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
最后一个配置禁用虚拟内存检查。
- 修改
/home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml
, 添加如下内容:
<property>
<name>yarn.app.mapreduce.am.resource.mb</name>
<value>512</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.map.memory.mb</name>
<value>256</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>
<value>256</value>
</property>
格式化HDFS
和正常的单机文件系统一样,HDFS在使用之前也需要格式化。在node-master上,运行如下命令:
hdfs namenode -format
到这里,hadoop的安装完成了,可以运行了。
运行和监控
接下来看下如何在NameNode和DataNodes上启动HDFS,以及如何进行监控。
HDFS的启停
- 在node-master上运行下面的命令启动HDFS:
start-dfs.sh
这个命令会在node-master上启动NameNode
和SecondaryNameNode
进程,同时在数据节点上创建DataNode
进程。数据节点根据workers
文件中的配置。
- 检查node-master和其他节点上的进程情况,可以通过
jps
命令来查看。在node-master上运行jps,可以看到NameNode和SecondaryNameNode,在worker节点上运行jps课题看到DataNode进程。 - 在node-master上通过下面的命令开停止hdfs:
stop-dfs.sh
监控HDFS集群
- 通过
hdfs dfsadmin
命令可以获得一些有用的信息: - 另外HDFS提供了一个Web UI来查看hdfs集群的状态,访问地址: http://node-master-IP:9870
参考资料
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