基于OSS存储搭建Hadoop集群
cache00 2017-12-01
摘要： 本文介绍基于OSS存储搭建Hadoop集群的详细步骤，您可以快速搭建自己的Hadoop计算集群。
简介
本文以Ubuntu操作系统为例，介绍基于Aliyun OSS的hadoop-3.0.0-beta1的集群环境搭建过程，示例的集群环境包括1个master和2个slave节点（slave1和slave2）。
请参考官方文档。
操作账户默认使用root账户
注意：为了方便用户操作，减少错误发生，本文假定所有操作都是使用root账户；
如果使用非root，请根据自己的实际情况进行操作步骤的修订。
在各个节点上操作目录均为/home/hadoop目录
所有下载软件包的存放和操作目录为：/home/hadoop
Java安装目录（$JAVA_HOME）为：/home/hadoop/jdk1.8.0/
Hadoop安装目录（$HADOOP_HOME）为：/home/hadoop/hadoop-3.0.0-beta1/
搭建Hadoop集群
设置集群所有节点的主机名
对所有节点设置主机名
在master节点上执行命令修改hostname： hostname master
在slave1节点上执行命令修改hostname： hostname slave1
在slave2节点上执行命令修改hostname： hostname slave2
对所有节点检查hostname是否修改成功：
在master节点上执行命令 hostname返回 master。
在slave1节点上执行命令 hostname返回 slave1。
在slave2节点上执行命令 hostname返回 slave2。
对所有节点（master和slave）配置/etc/hosts
在各个节点上打开文件：vim /etc/hosts
在文件最后添加如下内容，注意下面的IP地址要替换为实际环境的局域网IP地址：
192.168.1.1 master192.168.1.2 slave1192.168.1.3 slave2
对所有节点验证互联正确无误
在master节点上执行命令 ping slave1和 ping slave2，均正常ping通。
在slave1节点上执行命令 ping master和 ping slave2，均正常ping通。
在slave2节点上执行命令 ping master和 ping slave1，均正常ping通。
在所有节点上安装JAVA
在所有节点上创建Hadoop操作目录/home/hadoop
mkdir /home/hadoop cd /home/hadoop
在所有节点下载安装JAVA
下载JDK jdk-8u144-linux-x64.tar.gz（可以根据实际情况来选择具体的JDK版本，本文以144为例）, 将下载的JDK压缩包放到/home/hadoop目录中，执行命令cd /home/hadoop进入目录。
解压JDK tar -xzvf jdk-8u144-linux-x64.tar.gz
更改文件夹的名称：mv /home/hadoop/jdk1.8.0_144 /home/hadoop/jdk1.8.0，确保Java放置在/home/hadoop/jdk1.8.0
这个固定目录中，方便下文操作。
在所有节点配置$JAVA_HOME环境变量
打开文件 vim /etc/profile
在文件末尾添加如下内容：
export JAVA_HOME=/home/hadoop/jdk1.8.0/ export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/libexport PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
使配置生效 : source /etc/profile
验证配置是否生效 :
执行命令java -version，返回正确版本。
执行命令which java，返回正确结果：/home/hadoop/jdk1.8.0/bin/java。
在所有节点上安装SSH，并配置SSH无密码登录
在所有节点安装SSH
查看是否已经安装SSH : ps -e | grep ssh
如果没有安装ssh，则执行该命令进行安装 : apt-get install openssh-server
验证ssh是否安装成功 :
ssh localhostexit
在master节点上生成公钥，并配置从master无密码验证登录所有节点
在master节点进入~/.ssh/目录并生成公钥，并将id_rsa.pub内容复制到所有节点的authorized_keys文件中。
注意：若某个节点没有~/.ssh/目录，请先执行一次ssh localhost。执行ssh-keygen
命令时遇到提示信息，如果要求输入y或yes的则输入y或yes，其他的提示可以默认敲回车。
cd ~/.ssh/ssh-keygen -t rsa cp ~/.ssh/id_rsa.pub ~/.ssh/authorized_keys scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@slave1:~/.ssh/authorized_keys scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@slave2:~/.ssh/authorized_keys
在master节点上验证SSH配置正确无误
在master节点执行如下命令，不再提示输入密码，说明SSH配置OK了。
ssh master exitssh slave1 exitssh slave2 exit
在master节点上安装Hadoop
Hadoop-3.0.0-beta1官方下载地址: http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-3.0.0-beta1/
在master节点进入操作目录： cd /home/hadoop/
下载 wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-3.0.0-beta1/hadoop-3.0.0-beta1.tar.gz
解压 tar -xzvf hadoop-3.0.0-beta1.tar.gz
验证 ls /home/hadoop/hadoop-3.0.0-beta1，返回Hadoop目录的文件列表。
在master节点上配置Hadoop环境
在master节点上进行Hadoop基本配置
在master节点上配置$HADOOP_HOME等环境变量
在master节点打开文件： vim /etc/profile
在文件末尾添加如下内容；注意：如果已经存在重复的export变量内容，则将原来的删掉：
export JAVA_HOME=/home/hadoop/jdk1.8.0/ export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre/export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-3.0.0-beta1export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/binexport CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib:$HADOOP_HOME/share/hadoop/tools/lib/hadoop-aliyun-3.0.0-beta1.jar:$HADOOP_HOME/share/hadoop/common/hadoop-common-3.0.0-beta1.jar:$HADOOP_HOME/share/hadoop/common/lib/commons-cli-1.2.jar:$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-core-3.0.0-beta1.jarexport HDFS_NAMENODE_USER=rootexport HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=rootexport YARN_NODEMANAGER_USER=rootexport HDFS_DATANODE_USER=rootexport YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
使配置生效： source /etc/profile
验证配置是否生效:
执行命令echo $JAVA_HOME，返回/home/hadoop/jdk1.8.0/；
执行命令echo $HADOOP_HOME，返回/home/hadoop/hadoop-3.0.0-beta1；
执行命令echo $HDFS_NAMENODE_USER，返回root；
在master节点进入HADOOP主目录，执行如下命令，创建相应文件夹。
cd $HADOOP_HOME mkdir $HADOOP_HOME/tmp mkdir $HADOOP_HOME/hdfs mkdir $HADOOP_HOME/hdfs/name mkdir $HADOOP_HOME/hdfs/data
在master节点上配置文件$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh
打开文件: vim $HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh；
在文件相应位置增加如下内容，请替换为真实的JAVA_HOME的值：
export JAVA_HOME=/home/hadoop/jdk1.8.0/
执行如下两条命令，返回的结果内容应该是统一的，都包含/home/hadoop/jdk1.8.0/：
echo $JAVA_HOMEgrep JAVA_HOME $HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh | grep -v '#' | awk -F '=' '{print $2}'在master节点上配置文件$HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml
打开文件: vim $HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml在configuration标签中添加：
<property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://master:9000</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>file:/home/hadoop/hadoop-3.0.0-beta1/tmp</value> </property>
在master节点上配置文件$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hdfs-site.xml
打开文件: vim $HADOOP_HOME/etc/hadoop/hdfs-site.xml在configuration标签中添加：
<property> <name>dfs.replication</name> <value>2</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.name.dir</name> <value>file:/home/hadoop/hadoop-3.0.0-beta1/hdfs/name</value> </property> <property> <name>dfs.datanode.data.dir</name> <value>file:/home/hadoop/hadoop-3.0.0-beta1/hdfs/data</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name> <value>master:9001</value> </property>
在master节点上配置文件$HADOOP_HOME/etc/hadoop/workers
打开文件: vim $HADOOP_HOME/etc/hadoop/workers
删除所有文件内容，根据实际节点情况，修改内容为：
slave1slave2
在master节点上配置文件$HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml
打开文件: vim $HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml
在configuration标签中添加：
<property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> <property> <name>mapreduce.application.classpath</name> <value> /home/hadoop/hadoop-3.0.0-beta1/etc/hadoop, /home/hadoop/hadoop-3.0.0-beta1/share/hadoop/common/*, /home/hadoop/hadoop-3.0.0-beta1/share/hadoop/common/lib/*, /home/hadoop/hadoop-3.0.0-beta1/share/hadoop/hdfs/*, /home/hadoop/hadoop-3.0.0-beta1/share/hadoop/hdfs/lib/*, /home/hadoop/hadoop-3.0.0-beta1/share/hadoop/mapreduce/*, /home/hadoop/hadoop-3.0.0-beta1/share/hadoop/mapreduce/lib/*, /home/hadoop/hadoop-3.0.0-beta1/share/hadoop/yarn/*, /home/hadoop/hadoop-3.0.0-beta1/share/hadoop/yarn/lib/*, /home/hadoop/hadoop-3.0.0-beta1/share/hadoop/tools/lib/* </value> </property> <property> <name>mapreduce.map.memory.mb</name> <value>2048</value> </property> <property> <name>mapreduce.reduce.memory.mb</name> <value>2048</value> </property>
在master节点上配置文件$HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml
打开文件: vim $HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml
在configuration标签中添加：
<property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.auxservices.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: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>
在master节点上，将配置好的Hadoop文件夹从master复制到各个slave节点：slave1, slave2
前面章节已经在各个slave节点上创建hadoop工作目录：/home/hadoop；
请登录各个slave节点，执行如下命令，确保/home/hadoop是一个存在的空目录：
cd /home/hadoop/ ls /home/hadoop/
前面章节已经配置好master节点可以无密码SSH登录到各个slave节点，在master节点上执行如下命令，将Hadoop文件夹复制到各个slave节点：
scp -r $HADOOP_HOME root@slave1:/home/hadoop/ scp -r $HADOOP_HOME root@slave2:/home/hadoop/
在master节点上启动Hadoop
在master节点上格式化hdfs
在master节点，进入hadoop主目录，格式化hdfs ：
cd $HADOOP_HOMEbin/hdfs namenode -format
在master节点上启动集群
在master节点，进入hadoop主目录，启动dfs ：
cd $HADOOP_HOMEsbin/start-all.sh
在master节点上检查dfs能够正常工作
执行如下命令，在hdfs上创建文件夹my-test-dir然后显示和删除该文件夹，均能够返回预期结果：
$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -mkdir /my-test-dir$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -ls /$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -rm -r /my-test-dir
在master节点上检查dfs的基本信息
$HADOOP_HOME/bin/hdfs dfsadmin -report$HADOOP_HOME/bin/hdfs dfsadmin -report | grep Hostname
能够正确报告文件系统的基本信息和统计信息。
在master节点上运行wordcount验证多机环境的正确性
cd $HADOOP_HOME bin/hadoop fs -rm -r /output bin/hadoop fs -mkdir /input bin/hadoop fs -put $HADOOP_HOME/README.txt /inputbin/hadoop fs -ls /input bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.0.0-beta1.jar wordcount /input/README.txt /output bin/hadoop fs -ls /output bin/hadoop fs -cat /output/part-r-00000
然后分别执行如下两条命令，如果能够返回相同的统计结果， 则说明Hadoop多机环境下已经成功运行wordcount：
$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -cat /output/part-r-00000 | grep hadoop | wc -l
grep hadoop $HADOOP_HOME/README.txt | wc -l
在master节点上停止集群
cd $HADOOP_HOME sbin/stop-all.sh
在master节点上配置Hadoop的AliyunOSS数据源
安装好Hadoop并且调试验证环境之后，可以配置AliyunOSS数据源。
在master节点上检查Aliyun的Hadoop库文件
ls $HADOOP_HOME/share/hadoop/tools/lib ll $HADOOP_HOME/share/hadoop/tools/lib/*aliyun*.jar
在目录$HADOOP_HOME/share/hadoop/tools/lib下有如下jar包：
aliyun-sdk-oss-2.8.1.jar hadoop-aliyun-3.0.0-beta1.jar
在master节点上配置文件$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh
打开文件： vim $HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh
在相应位置增加如下内容：
export HADOOP_OPTIONAL_TOOLS="hadoop-aliyun"
执行如下命令，能够返回刚刚增加的文件内容：
grep HADOOP_OPTIONAL_TOOLS $HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh | grep -v '#'
在master节点上配置文件$HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml
打开文件: vim $HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml
在configuration标签中加入如下内容：
注意把fs.oss.endpoint、fs.oss.accessKeyId、fs.oss.accessKeySecret属性对应的<value>的值设置为自己的具体内容。
<property> <name>fs.oss.endpoint</name> <value>YourEndpoint</value> <description>Aliyun OSS endpoint to connect to. </description> </property> <property> <name>fs.oss.accessKeyId</name> <value>YourAccessKeyId</value> <description>Aliyun access key ID</description> </property> <property> <name>fs.oss.accessKeySecret</name> <value>YourAccessKeySecret</value> <description>Aliyun access key secret</description> </property> <property> <name>fs.oss.impl</name> <value>org.apache.hadoop.fs.aliyun.oss.AliyunOSSFileSystem</value> </property> <property> <name>fs.oss.buffer.dir</name> <value>/tmp/oss</value> </property>
在master节点上运行wordcount验证基于AliyunOSS数据源的Hadoop环境
在master节点上重启Hadoop
cd $HADOOP_HOME sbin/stop-all.sh sbin/start-all.sh
如果能够显示bucket的内容，则表示配置AliyunOSS数据源成功，注意：bucket-hadoop需要替换为已经存在的真实的bucket名称。
$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -ls oss://bucket-hadoop/$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -mkdir oss://bucket-hadoop/input$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -ls oss://bucket-hadoop/$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -put $HADOOP_HOME/README.txt oss://bucket-hadoop/input/README.txt $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -ls oss://bucket-hadoop/input
运行wordcount进行验证
$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -rm -r oss://bucket-hadoop/output$HADOOP_HOME/bin/hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.0.0-beta1.jar wordcount oss://bucket-hadoop/input/README.txt oss://bucket-hadoop/output$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -cat oss://bucket-hadoop/output/part-r-00000
然后分别执行如下两条命令，如果能够返回相同的统计结果， 则说明基于OSS的Hadoop多机环境下已经成功运行wordcount：
$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -cat oss://bucket-hadoop/output/part-r-00000 | grep hadoop | wc -l
$HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -cat oss://bucket-hadoop/input/README.txt | grep hadoop | wc -l
至此，基于Aliyun OSS的Hadoop多机环境已经搭建成功。
