05安装一个Hadoop分布式集群
安装一个Hadoop分布式集群
最小化的Hadoop已经可以满足学习过程中大部分需求，但是为了研究Hadoop集群运行机制，部署一个类生产的环境还是有必要的。因为集群机器比较少，笔者没有配置ssh，所以就需要在每一台机器上手动启动服务。启动上相对繁琐一些，优点是可以高度自定义集群中的任务节点数量，从而更好的理解集群中各个进程的作用。
一、环境准备
笔者认为一个Hadoop集群管理着两种资源，计算资源（CPU和内存）与存储资源（数据存储）。所以就对应了两类服务，yarn和HDFS：
yarn resourcemanager：资源管理器，负责管理nodemanager、调度集群资源
yarn nodemanager：节点管理器，管理物理机器上的CPU和内存，一个集群可以有多个节点
HDFS namenode：HDFS namenode节点，管理文件系统元数据
HDFS datanode：HDFS datanode节点，存储文件数据块
historyserver：历史作业查询服务，用于查询已经结束的任务运行期间数据
yarn之后会进行介绍，这里只需要知道它和HDFS一样，有两种服务：resourcemanager和nodemanager，resourcemanager类似HDFS的namenode节点，nodemanager类似HDFS的datanode节点。
我的集群使用了2个虚拟机，debian系统，8G内存，并且安装了JDK1.8。这样我就有3台机器，分别是客户机Windows，Linux-1和Linux-2。Linux-1运行了集群全套的服务，Linux-2负责运行一个nodemanager节点，模拟被resourcemanager调度。
Linux-1和Linux-2的完整情况如下：
| Linux-1 | Linux-2 | |
|---|---|---|
| IP地址 | 192.168.0.200 | 192.168.0.201 |
| resourcemanager | 运行 | |
| nodemanager | 运行 | 运行 |
| namenode | 运行 | |
| datanode | 运行 | |
| historyserver | 运行 |
整个集群的网络需要能够互相访问，其他无特殊要求，系统拓扑如下：
二、配置文件结构
1、配置文件结构简介
一个配置文件结构如下：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
<property>
<name>my.host</name>
<value>192.168.0.200</value>
</property>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://${my.host}:8082/</value>
</property>
</configuration>
一个配置文件的根节点是configuration，一般包含多个property节点，而一个property节点就是一个配置参数。property节点有name和value两个属性，分别是配置名称和值。
如果存在多个同名的property节点，后一个property节点会覆盖前一个。property节点的value支持${}占位符，运行的时候占位符会被解析为实际的值。
2、Hadoop配置
Hadoop有上百个配置，分为默认配置和自定义配置两类。如果某个参数在自定义配置没有，则会加载默认配置，所以我们只需要在自定义配置中加入少量的参数就可以运行集群。
可以在以下网址查询到Hadoop的默认配置：
自定义配置位于Hadoop安装目录下的etc/hadoop下，对应的4个自定义配置文件，名称分别为core-site.xml、yarn-site.xml、mapred-site.xml、hdfs-site.xml
三、安装和配置集群
1、修改配置文件
从https://hadoop.apache.org/releases.html下载Hadoop程序。这里我下载的是2.10.2。分别解压到Linux-1和Linux-2上，解压后程序目录如下：
drwxr-xr-x 2 debian debian 4096 5月 25 2022 bin
drwxr-xr-x 3 debian debian 4096 5月 25 2022 etc
drwxr-xr-x 2 debian debian 4096 5月 25 2022 include
drwxr-xr-x 3 debian debian 4096 5月 25 2022 lib
drwxr-xr-x 2 debian debian 4096 5月 25 2022 libexec
-rw-r--r-- 1 debian debian 106210 5月 25 2022 LICENSE.txt
drwxr-xr-x 3 debian debian 4096 2月 4 17:05 logs
-rw-r--r-- 1 debian debian 15830 5月 25 2022 NOTICE.txt
-rw-r--r-- 1 debian debian 1366 5月 25 2022 README.txt
drwxr-xr-x 3 debian debian 4096 5月 25 2022 sbin
drwxr-xr-x 4 debian debian 4096 5月 25 2022 share
etc/hadoop为程序配置文件存放配置，我们需要在每一个节点创建4个文件core-site.xml、yarn-site.xml、mapred-site.xml、hdfs-site.xml。
笔者的配置完整内容如下：
core-site.xml
my.host需要配置成当前主机实际的地址。my.namenode.host、my.resourcemanager.host、my.jobhistory.host分别配置为：HDFS namenode运行地址、yarn资源管理器运行地址、历史作业查询服务jobhistory运行地址。这里提一下fs.defaultFS，它的含义是HDFS的namenode地址，HDFS的datanode通过这个地址来发现namenode，同时这个地址也是默认文件系统地址，用于解析相对的文件路径。
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
<!-- 当前主机地址，修改成Linux-1或Linux-2实际的IP地址 -->
<property>
<name>my.host</name>
<value>192.168.0.200</value>
</property>
<!-- dfs namenode所在地址 -->
<property>
<name>my.namenode.host</name>
<value>192.168.0.200</value>
</property>
<!-- yarn 资源管理器所在地址 -->
<property>
<name>my.resourcemanager.host</name>
<value>192.168.0.200</value>
</property>
<!-- 作业历史所在地址 -->
<property>
<name>my.jobhistory.host</name>
<value>192.168.0.200</value>
</property>
<!-- 文件系统地址 -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://${my.namenode.host}:8082/</value>
</property>
</configuration>
yarn-site.xml
yarn中机器ip的配置大多数继承于core-site.xml，所以可以直接分发这个文件到各个机器上，唯一需要注意的是yarn.nodemanager.local-dirs参数，这个目录用于存放任务运行过程中的临时文件，通常需要大一点。
<?xml version="1.0"?>
<configuration>
<!-- 资源管理器地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>${my.resourcemanager.host}</value>
</property>
<!-- 资源管理器绑定地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.bind-host</name>
<value>0.0.0.0</value>
</property>
<!-- 节点管理器地址 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.hostname</name>
<value>${my.host}</value>
</property>
<!-- 节点管理器绑定地址 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.bind-host</name>
<value>0.0.0.0</value>
</property>
<!-- 节点管理器临时文件存放路径 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>
<value>/data1/debian/hadoop-data/nodemanager-local-data</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<!-- 节点管理器运行容器最大内存 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
<value>4000</value>
</property>
<!-- 节点管理器单个容器分配最大内存 -->
<property>
<name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
<value>3000</value>
</property>
</configuration>
mapred-site.xml
mapred-site.xml配置只需要配置历史作业查询服务jobhistory运行地址，笔者的这个配置文件参数也来源于core-site.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
<!-- 历史任务IPC地址 -->
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>${my.jobhistory.host}:10020</value>
</property>
<!-- 历史任务web服务地址 -->
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>${my.jobhistory.host}:19888</value>
</property>
</configuration>
hdfs-site.xml
这个配置文件用于控制HDFS的namenode和datanode节点数据存放路径，dfs.namenode.checkpoint.dir控制namenode数据持久化目录，之前提到的HDFS文件系统中的文件元数据就保存在这里。dfs.datanode.data.dir为数据块存放路径，HDFS中的数据块就存放在这里。
这里并没有配置namenode所在地址，datanode是通过core-site.xml的fs.defaultFS中配置的地址寻找namenode的
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
<!-- 配置namenode数据存储目录 多个逗号分割-->
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>/data1/debian/hadoop-data/namenode-data</value>
</property>
<!-- 配置辅助namenode数据存储目录 多个逗号分割-->
<property>
<name>dfs.namenode.checkpoint.dir</name>
<value>/data1/debian/hadoop-data/namenode-checkpoint-data</value>
</property>
<!-- namenode rpc绑定主机地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-bind-host</name>
<value>0.0.0.0</value>
</property>
<!-- 配置datanode数据存储目录 多个逗号分割 -->
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>/data1/debian/hadoop-data/datanode-data</value>
</property>
<!-- 数据副本数 -->
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
</configuration>
2、初始化HDFS nameserver数据目录
一个新的HDFS的namenode类似新硬盘，使用前需要先格式化（初始化数据文件），datanode节点不需要这个操作。一个HDFS的容量大小取决于datanode节点数量，所以也不需要设置HDFS的容量。
在namenode运行的节点，使用如下命令初始化HDFS的数据目录：
bin/hdfs namenode -format
运行完成后在dfs.namenode.name.dir配置的目录会生成namenode所需要的数据文件，里面有一个文件夹current，由于笔者HDFS节点已经运行过一段时间了，所以current中的内容如下：
debian@debian:/data1/debian/hadoop-data/namenode-data$ pwd
/data1/debian/hadoop-data/namenode-data
debian@debian:/data1/debian/hadoop-data/namenode-data$ ll
总用量 8
drwxr-xr-x 2 debian debian 4096 2月 4 15:27 current
-rw-r--r-- 1 debian debian 10 2月 4 15:27 in_use.lock
debian@debian:/data1/debian/hadoop-data/namenode-data$ ll current/
总用量 15396
-rw-r--r-- 1 debian debian 1048576 1月 22 14:20 edits_0000000000000000001-0000000000000000001
-rw-r--r-- 1 debian debian 1048576 1月 22 14:21 edits_0000000000000000002-0000000000000000002
-rw-r--r-- 1 debian debian 1048576 1月 22 14:21 edits_0000000000000000003-0000000000000000003
-rw-r--r-- 1 debian debian 1048576 1月 22 14:29 edits_0000000000000000004-0000000000000000004
-rw-r--r-- 1 debian debian 1048576 1月 24 17:47 edits_0000000000000000005-0000000000000000048
-rw-r--r-- 1 debian debian 1048576 1月 24 18:03 edits_0000000000000000049-0000000000000000061
-rw-r--r-- 1 debian debian 1048576 1月 28 10:01 edits_0000000000000000062-0000000000000000170
-rw-r--r-- 1 debian debian 1048576 2月 2 17:01 edits_0000000000000000171-0000000000000000171
-rw-r--r-- 1 debian debian 1048576 2月 2 21:18 edits_0000000000000000172-0000000000000000482
-rw-r--r-- 1 debian debian 1048576 2月 2 22:32 edits_0000000000000000483-0000000000000000866
-rw-r--r-- 1 debian debian 1048576 2月 2 22:45 edits_0000000000000000867-0000000000000000867
-rw-r--r-- 1 debian debian 1048576 2月 2 23:09 edits_0000000000000000868-0000000000000001143
-rw-r--r-- 1 debian debian 1048576 2月 3 10:50 edits_0000000000000001144-0000000000000001382
-rw-r--r-- 1 debian debian 1048576 2月 4 00:39 edits_0000000000000001383-0000000000000001620
-rw-r--r-- 1 debian debian 1048576 2月 4 17:07 edits_inprogress_0000000000000001621
-rw-r--r-- 1 debian debian 8109 2月 4 00:01 fsimage_0000000000000001382
-rw-r--r-- 1 debian debian 62 2月 4 00:01 fsimage_0000000000000001382.md5
-rw-r--r-- 1 debian debian 10696 2月 4 15:27 fsimage_0000000000000001620
-rw-r--r-- 1 debian debian 62 2月 4 15:27 fsimage_0000000000000001620.md5
-rw-r--r-- 1 debian debian 5 2月 4 15:27 seen_txid
-rw-r--r-- 1 debian debian 214 2月 4 15:27 VERSION
四、启动服务
1、启停脚本说明
进入Hadoop安装目录下的sbin文件夹，主要有3个脚本文件，用于启停集群中各种守护进程，它们分别是
hadoop-daemon.sh
启停HDFS的namenode和datanode，它还有多主机的启停版本hadoop-daemons.sh
yarn-daemon.sh
启停yarn的资源管理器和节点管理器，它还有多主机的启停版本yarn-daemons.sh
mr-jobhistory-daemon.sh
启停历史任务管理服务historyserver
2、启动HDFS
在Linux-1机器上运行如下命令
-- 启动namenode
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
-- 启动datanode
sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
使用jps命令可以看到两个进程
debian@debian:~/program/hadoop-2.10.2$ jps
676 NameNode
7846 Jps
733 DataNode
在windows物理机的浏览器输入http://192.168.0.200:50070/可访问HDFS的web管理页面，笔者的显示如下：
3、启动yarn
在Linux-1上输入如下命令启动yarn resourcemanager
-- 启动yarn resourcemanager
sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
然后在Linux-1和Linux-2启动yarn nodemanager
-- 启动yarn nodemanager
sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager
访问yarn的web管理地址http://192.168.0.200:8088/，可以看到当前集群下有两个资源管理器
4、启动历史作业查询服务
在Linux-1运行如下命令启动：
sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
访问可以看到http://192.168.0.200:19888，如下界面：
五、在集群运行一个MapReduce作业
本文所有的代码放在我的github上，地址是：https://github.com/xunpengliu/hello-hadoop 。本节需要用到的模块是maxSaleMapReduce。任务用到的数据文件可以用common模块中的SaleDataGenerator可以生成。
1、编写任务配置
为了让任务运行在Hadoop集群上，我们需要编写一个配置文件cluster-config.xml。需要注意的是yarn.resourcemanager.hostname配置，很多书籍或其他资料配置的是yarn.resourcemanager.address，因为笔者提交作业是在windows上提交的，作业使用的配置是Hadoop默认配置，如果不配置yarn.resourcemanager.hostname，那么yarn.resourcemanager.resource-tracker.address的值就是0.0.0.0:8031（默认${yarn.resourcemanager.hostname}:8031），导致ApplicationMasters进程无法连上yarn resourcemanager。
如果需要跨平台，也就是提交作业的系统和集群运行的系统不一样，需要把mapreduce.app-submission.cross-platform配置成true
其他的配置就没什么特别的了，fs.defaultFS配置成HDFS的namenode的地址。mapreduce执行框架配置成yarn
完整内容如下：
<configuration>
<!-- 跨平台提交 -->
<property>
<name>mapreduce.app-submission.cross-platform</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 文件系统地址 -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://192.168.0.200:8082/</value>
</property>
<!-- 资源管理器地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>192.168.0.200</value>
</property>
<!-- 执行框架 -->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<!-- map任务数量 -->
<property>
<name>mapreduce.job.maps</name>
<value>5</value>
</property>
</configuration>
2、准备作业数据文件
任务用到的数据文件可以用common包中的SaleDataGenerator生成，把生成数据文件传到HDFS上的/input目录上，可以用Hadoop的fs命令上传。
hadoop fs -copyFromLocal file-0 hdfs://192.168.0.200:8082/input/file-0
hadoop fs -copyFromLocal file-1 hdfs://192.168.0.200:8082/input/file-1
hadoop fs -copyFromLocal file-2 hdfs://192.168.0.200:8082/input/file-2
hadoop fs -copyFromLocal file-3 hdfs://192.168.0.200:8082/input/file-3
hadoop fs -copyFromLocal file-4 hdfs://192.168.0.200:8082/input/file-4
上传完成后可以在HDFS的管理页面中看到文件：
3、启动作业
输入命令启动作业：
hadoop jar maxSaleMapReduce-1.0-SNAPSHOT.jar -conf cluster-config.xml -libjars ./lib/common-1.0-SNAPSHOT.jar /input /output
命令最后的input和output参数分别是数据输入目录和输出目录，由于是相对路径，会自动使用fs.defaultFS配置进行填充，所以相当于hdfs://192.168.0.200:8082/input和hdfs://192.168.0.200:8082/output。
命令执行如下：
C:\Users\l3789\Desktop\新建文件夹>hadoop jar maxSaleMapReduce-1.0-SNAPSHOT.jar -conf cluster-config.xml -libjars ./lib/common-1.0-SNAPSHOT.jar /input /output
23/02/04 21:27:31 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at /192.168.0.200:8032
23/02/04 21:27:41 INFO input.FileInputFormat: Total input files to process : 5
23/02/04 21:27:41 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:15
23/02/04 21:27:42 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1675501509686_0002
23/02/04 21:27:42 INFO conf.Configuration: resource-types.xml not found
23/02/04 21:27:42 INFO resource.ResourceUtils: Unable to find 'resource-types.xml'.
23/02/04 21:27:42 INFO resource.ResourceUtils: Adding resource type - name = memory-mb, units = Mi, type = COUNTABLE
23/02/04 21:27:42 INFO resource.ResourceUtils: Adding resource type - name = vcores, units = , type = COUNTABLE
23/02/04 21:27:42 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1675501509686_0002
23/02/04 21:27:42 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://192.168.0.200:8088/proxy/application_1675501509686_0002/
23/02/04 21:27:42 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1675501509686_0002
23/02/04 21:27:46 INFO mapreduce.Job: Job job_1675501509686_0002 running in uber mode : false
23/02/04 21:27:46 INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0%
可以访问http://192.168.0.200:8088/proxy/application_1675501509686_0002/查看任务运行情况：
六、常见问题
上传文件到HDFS提示copyFromLocal: Permission denied
这个是因为hadoop命令获取到用户与HDFS上的权限不符，修改环境变量更改运行用户，然后重新执行命令：
-- windows
set HADOOP_USER_NAME=debian
-- linux
export HADOOP_USER_NAME=debian
运行MapReduce作业提示无读写权限
23/02/04 21:34:34 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at /192.168.0.200:8032
Exception in thread "main" org.apache.hadoop.security.AccessControlException: Permission denied: user=test, access=EXECUTE, inode="/tmp":debian:supergroup:drwx------
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSPermissionChecker.check(FSPermissionChecker.java:350)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSPermissionChecker.checkTraverse(FSPermissionChecker.java:311)
/tmp存放任务运行的历史结果，供historyserver使用。运行任务的用户无写入权限，把这个目录设置成所有人可写，或者修改运行用户为/tmp目录的用户
修改环境变量更改运行用户，然后重新执行命令：
-- windows
set HADOOP_USER_NAME=debian
-- linux
export HADOOP_USER_NAME=debian
运行任务状态一直卡在，任务日志报org.apache.hadoop.ipc.Client: Retrying connect to server: 0.0.0.0/0.0.0.0:8031
这个问题卡了我好久，MapReduce任务的ApplicationMasters进程无法连上yarn resourcemanager。根本原因是提交任务的机器使用的yarn.resourcemanager.resource-tracker.address配置是默认的，需要在任务的配置文件中加入yarn.resourcemanager.address配置
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题目:[JSOI2007]字符加密 很常见的做法,破环为链,然后以2n为总长再后缀排序,然后对于SA[i] < n 的,说明第i小后缀的编号是小于n的,也就是说,以i开头的编号是合法的,那么输出 ...
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