1.选取三台服务器(CentOS系统64位)

  114.55.246.88 主节点

  114.55.246.77 从节点

  114.55.246.93 从节点

之后的操作如果是用普通用户操作的话也必须知道root用户的密码,因为有些操作是得用root用户操作。如果是用root用户操作的话就不存在以上问题。

  我是用root用户操作的。

2.修改hosts文件

  修改三台服务器的hosts文件。

  vi /etc/hosts

  在原文件的基础最后面加上:

114.55.246.88 Master
114.55.246.77 Slave1
114.55.246.93 Slave2

  修改完成后保存执行如下命令。

  source /etc/hosts

3.ssh无密码验证配置

  3.1安装和启动ssh协议

  我们需要两个服务:ssh和rsync。

  可以通过下面命令查看是否已经安装:

  rpm -qa|grep openssh

  rpm -qa|grep rsync

  如果没有安装ssh和rsync,可以通过下面命令进行安装:

  yum install ssh (安装ssh协议)

  yum install rsync (rsync是一个远程数据同步工具,可通过LAN/WAN快速同步多台主机间的文件)

  service sshd restart (启动服务)

  3.2 配置Master无密码登录所有Salve

  配置Master节点,以下是在Master节点的配置操作。

  1)在Master节点上生成密码对,在Master节点上执行以下命令:

  ssh-keygen -t rsa -P ''

  生成的密钥对:id_rsa和id_rsa.pub,默认存储在"/root/.ssh"目录下。

  2)接着在Master节点上做如下配置,把id_rsa.pub追加到授权的key里面去。

  cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

  3)修改ssh配置文件"/etc/ssh/sshd_config"的下列内容,将以下内容的注释去掉:

  RSAAuthentication yes # 启用 RSA 认证

  PubkeyAuthentication yes # 启用公钥私钥配对认证方式

  AuthorizedKeysFile .ssh/authorized_keys # 公钥文件路径(和上面生成的文件同)

  4)重启ssh服务,才能使刚才设置有效。

  service sshd restart

  5)验证无密码登录本机是否成功。

  ssh localhost

  6)接下来的就是把公钥复制到所有的Slave机器上。使用下面的命令进行复制公钥:

  scp /root/.ssh/id_rsa.pub root@Slave1:/root/

  scp /root/.ssh/id_rsa.pub root@Slave2:/root/

  

  接着配置Slave节点,以下是在Slave1节点的配置操作。

  1)在"/root/"下创建".ssh"文件夹,如果已经存在就不需要创建了。

  mkdir /root/.ssh

  2)将Master的公钥追加到Slave1的授权文件"authorized_keys"中去。

  cat /root/id_rsa.pub >> /root/.ssh/authorized_keys

  3)修改"/etc/ssh/sshd_config",具体步骤参考前面Master设置的第3步和第4步。

  4)用Master使用ssh无密码登录Slave1

  ssh 114.55.246.77

  5)把"/root/"目录下的"id_rsa.pub"文件删除掉。

  rm –r /root/id_rsa.pub

  重复上面的5个步骤把Slave2服务器进行相同的配置。

  3.3 配置所有Slave无密码登录Master

  以下是在Slave1节点的配置操作。

  1)创建"Slave1"自己的公钥和私钥,并把自己的公钥追加到"authorized_keys"文件中,执行下面命令:

  ssh-keygen -t rsa -P ''

  cat /root/.ssh/id_rsa.pub >> /root/.ssh/authorized_keys

  2)将Slave1节点的公钥"id_rsa.pub"复制到Master节点的"/root/"目录下。

  scp /root/.ssh/id_rsa.pub root@Master:/root/

  

  以下是在Master节点的配置操作。

  1)将Slave1的公钥追加到Master的授权文件"authorized_keys"中去。

  cat ~/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

  2)删除Slave1复制过来的"id_rsa.pub"文件。

  rm –r /root/id_rsa.pub

  配置完成后测试从Slave1到Master无密码登录。

  ssh 114.55.246.88

  按照上面的步骤把Slave2和Master之间建立起无密码登录。这样,Master能无密码验证登录每个Slave,每个Slave也能无密码验证登录到Master。

4.安装基础环境(JAVA和SCALA环境)

  4.1 Java1.8环境搭建

  1)下载jdk-8u121-linux-x64.tar.gz解压

  tar -zxvf jdk-8u121-linux-x64.tar.gz

  2)添加Java环境变量,在/etc/profile中添加:

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_121
PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/rt.jar
export JAVA_HOME PATH CLASSPATH

  3)保存后刷新配置

  source /etc/profile

  4.2 Scala2.11.8环境搭建

  1)下载scala安装包scala-2.11.8.rpm安装

  rpm -ivh scala-2.11.8.rpm

  2)添加Scala环境变量,在/etc/profile中添加:

export SCALA_HOME=/usr/share/scala
export PATH=$SCALA_HOME/bin:$PATH

  3)保存后刷新配置

  source /etc/profile

5.Hadoop2.7.3完全分布式搭建

  以下是在Master节点操作:

  1)下载二进制包hadoop-2.7.3.tar.gz

  2)解压并移动到相应目录,我习惯将软件放到/opt目录下,命令如下:

  tar -zxvf hadoop-2.7.3.tar.gz

  mv hadoop-2.7.3 /opt

  3)修改相应的配置文件。

  修改/etc/profile,增加如下内容:

 export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-2.7.3/
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
export YARN_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_ROOT_LOGGER=INFO,console
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib"

  修改完成后执行:

  source /etc/profile

  修改$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh,修改JAVA_HOME 如下:

  export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_121

  

  修改$HADOOP_HOME/etc/hadoop/slaves,将原来的localhost删除,改成如下内容:

Slave1
Slave2

  

  修改$HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml

<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://Master:9000</value>
</property>
<property>
<name>io.file.buffer.size</name>
<value>131072</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/opt/hadoop-2.7.3/tmp</value>
</property>
</configuration>

  

  修改$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hdfs-site.xml

<configuration>
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>Master:50090</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:/opt/hadoop-2.7.3/hdfs/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:/opt/hadoop-2.7.3/hdfs/data</value>
</property>
</configuration>

  复制template,生成xml,命令如下:

  cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml

  修改$HADOOP_HOME/etc/hadoop/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>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>Master:19888</value>
</property>
</configuration>

  修改$HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml

<configuration>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</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:8031</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>

  4)复制Master节点的hadoop文件夹到Slave1和Slave2上。

  scp -r /opt/hadoop-2.7.3 root@Slave1:/opt

  scp -r /opt/hadoop-2.7.3 root@Slave2:/opt

  5)在Slave1和Slave2上分别修改/etc/profile,过程同Master一样。

  6)在Master节点启动集群,启动之前格式化一下namenode:

  hadoop namenode -format

  启动:

  /opt/hadoop-2.7.3/sbin/start-all.sh

  至此hadoop的完全分布式环境搭建完毕。

  

  7)查看集群是否启动成功:

  jps

  Master显示:

  SecondaryNameNode

  ResourceManager

  NameNode

  

  Slave显示:

  NodeManager

  DataNode

6.Spark2.1.0完全分布式环境搭建

  以下操作都在Master节点进行。

  1)下载二进制包spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz

  2)解压并移动到相应目录,命令如下:

  tar -zxvf spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz

  mv hadoop-2.7.3 /opt

  3)修改相应的配置文件。

  修改/etc/profie,增加如下内容:

export SPARK_HOME=/opt/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin

  

  复制spark-env.sh.template成spark-env.sh

  cp spark-env.sh.template spark-env.sh

  修改$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh,添加如下内容:

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_121
export SCALA_HOME=/usr/share/scala
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-2.7.3
export HADOOP_CONF_DIR=/opt/hadoop-2.7.3/etc/hadoop
export SPARK_MASTER_IP=114.55.246.88
export SPARK_MASTER_HOST=114.55.246.88
export SPARK_LOCAL_IP=114.55.246.88
export SPARK_WORKER_MEMORY=1g
export SPARK_WORKER_CORES=2
export SPARK_HOME=/opt/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7
export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/opt/hadoop-2.7.3/bin/hadoop classpath)

  复制slaves.template成slaves

  cp slaves.template slaves

  修改$SPARK_HOME/conf/slaves,添加如下内容:

Master
Slave1
Slave2

  4)将配置好的spark文件复制到Slave1和Slave2节点。

  scp /opt/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7 root@Slave1:/opt

scp /opt/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7 root@Slave2:/opt

  5)修改Slave1和Slave2配置。

  在Slave1和Slave2上分别修改/etc/profile,增加Spark的配置,过程同Master一样。

  在Slave1和Slave2修改$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh,将export SPARK_LOCAL_IP=114.55.246.88改成Slave1和Slave2对应节点的IP。

  6)在Master节点启动集群。

  /opt/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/sbin/start-all.sh

  7)查看集群是否启动成功:

  jps

  Master在Hadoop的基础上新增了:

  Master

  

  Slave在Hadoop的基础上新增了:

  Worker

  

Hadoop2.7.3+Spark2.1.0完全分布式集群搭建过程的更多相关文章

  1. Hadoop上路-01_Hadoop2.3.0的分布式集群搭建

    一.配置虚拟机软件 下载地址:https://www.virtualbox.org/wiki/downloads 1.虚拟机软件设定 1)进入全集设定 2)常规设定 2.Linux安装配置 1)名称类 ...

  2. 分布式实时日志系统(四) 环境搭建之centos 6.4下hbase 1.0.1 分布式集群搭建

    一.hbase简介 HBase是一个开源的非关系型分布式数据库(NoSQL),它参考了谷歌的BigTable建模,实现的编程语言为 Java.它是Apache软件基金会的Hadoop项目的一部分,运行 ...

  3. CentOS7+Hadoop2.7.2(HA高可用+Federation联邦)+Hive1.2.1+Spark2.1.0 完全分布式集群安装

    1 2 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 2.9.1 2.9.2 2.9.2.1 2.9.2.2 2.9.3 2.9.3.1 2.9.3.2 2.9.3.3 2. ...

  4. Hadoop 2.0完全分布式集群搭建方法(CentOS7+Hadoop 2.7.7)

    本文详细介绍搭建4个节点的完全分布式Hadoop集群的方法,Linux系统版本是CentOS 7,Hadoop版本是2.7.7,JDK版本是1.8. 一.准备环境 1. 在VMware worksta ...

  5. Hadoop 3.0完全分布式集群搭建方法(CentOS 7+Hadoop 3.2.0)

    本文详细介绍搭建4个节点的完全分布式Hadoop集群的方法,Linux系统版本是CentOS 7,Hadoop版本是3.2.0,JDK版本是1.8. 一.准备环境 1. 在VMware worksta ...

  6. hbase分布式集群搭建

    hbase和hadoop一样也分为单机版.伪分布式版和完全分布式集群版本,这篇文件介绍如何搭建完全分布式集群环境搭建. hbase依赖于hadoop环境,搭建habase之前首先需要搭建好hadoop ...

  7. hadoop2.7.3+spark2.1.0+scala2.12.1环境搭建(4)SPARK 安装

    hadoop2.7.3+spark2.1.0+scala2.12.1环境搭建(4)SPARK 安装 一.依赖文件安装 1.1 JDK 参见博文:http://www.cnblogs.com/liugh ...

  8. 超详细从零记录Hadoop2.7.3完全分布式集群部署过程

    超详细从零记录Ubuntu16.04.1 3台服务器上Hadoop2.7.3完全分布式集群部署过程.包含,Ubuntu服务器创建.远程工具连接配置.Ubuntu服务器配置.Hadoop文件配置.Had ...

  9. Hadoop完全分布式集群搭建

    Hadoop的运行模式 Hadoop一般有三种运行模式,分别是: 单机模式(Standalone Mode),默认情况下,Hadoop即处于该模式,使用本地文件系统,而不是分布式文件系统.,用于开发和 ...

随机推荐

  1. Glusterfs下读写请求的处理流程

    Glusterfs基于内核的fuse模块,fuse模块除了创建fuse文件系统外,还提供了一个字符设备(/dev/fuse),通过这个字符设备,Glusterfs可以读取请求,并发送响应,并且可以发送 ...

  2. 移动端touch实现下拉刷新

    移动端实现下拉刷新 第一部分:四个touch事件 1.touchstart:只要将手指放在了屏幕上(而不管是几只),都会触发touchstart事件. 2.touchmove: 当我们用手指在屏幕上滑 ...

  3. Monit:开源服务器监控工具

    Monit是一个跨平台的用来监控Unix/linux系统(比如Linux.BSD.OSX.Solaris)的工具.Monit特别易于安装,而且非常轻量级(只有500KB大小),并且不依赖任何第三方程序 ...

  4. asp.net core mvc剖析:路由

    在mvc框架中,任何一个动作请求都会被映射到具体控制器中的方法上,那框架是如何完成这样一个过程的,现在我们就来简单分析下流程. 我们紧跟上面的主题,任何一个请求都会交给处理管道进行处理,那mvc处理的 ...

  5. Ansible之 Inventory 资源清单介绍

    一.Inventory 库存清单文件 1.Inventory 作用 Ansible 可以在同一时间针对多个系统设施进行管理工作.它通过选择Ansible 资源清单文件中列出的系统,该清单文件默认是在/ ...

  6. css特殊字符编码

  7. HTTP笔记(一)

    最近在看<图解HTTP>.全书以图解的形式生动形象的讲解了HTTP协议.本文是根据该书整理的笔记,方便以后回顾. HTTP的诞生 HTTP又称超文本传输协议(HTTP,HyperText ...

  8. [Linux] PHP程序员玩转Linux系列-搭建代码开发环境

    1.PHP程序员玩转Linux系列-怎么安装使用CentOS 2.PHP程序员玩转Linux系列-lnmp环境的搭建 有些同学可能觉得我写的都是啥yum安装的,随便配置一下而已,没啥技术含量,我的目的 ...

  9. [译]如何在Web开发中使用Python

    [译]如何在Web开发中使用Python 原文:HOWTO Use Python in the Web 摘要 这篇文档展示了Python如何融入到web中.它介绍了几种Python结合web服务器的方 ...

  10. pl/sql 导出oracle表结构

    tools->export tables 是导出表结构还有数据 tools->export user objects是导出表结构   可以用tools->export tables ...