Hadoop集群在Linux上如何配置

Hadoop集群在Linux上的配置步骤

1. 环境准备

• 硬件要求：确保所有节点（Master/NameNode、Slave/DataNode）满足最低配置（如双核CPU、8GB内存、100GB硬盘），并具备稳定网络连接。
• 操作系统：推荐使用CentOS 7、Ubuntu Server 20.04 LTS等稳定Linux发行版（需root或sudo权限）。

2. 安装Java环境（JDK 1.8+）

Hadoop基于Java开发，需先安装JDK。以CentOS为例：

sudo yum install -y java-1.8.0-openjdk-devel  # 安装OpenJDK 8
java -version  # 验证安装（需显示Java版本信息）

将Java路径添加到环境变量（所有节点）：

echo 'export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk' >> ~/.bashrc
echo 'export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc  # 使配置生效

3. 下载并解压Hadoop

从Apache官网下载稳定版本（如3.3.5），解压到指定目录（如/opt/hadoop）：

wget https://dlcdn.apache.org/hadoop/common/hadoop-3.3.5/hadoop-3.3.5.tar.gz  # 下载
tar -xzvf hadoop-3.3.5.tar.gz -C /opt/  # 解压
sudo mv /opt/hadoop-3.3.5 /opt/hadoop  # 重命名目录

设置目录权限（避免权限问题）：

sudo chown -R root:root /opt/hadoop  # 根据实际用户调整

4. 配置环境变量（所有节点）

编辑~/.bashrc（或/etc/profile），添加Hadoop环境变量：

echo 'export HADOOP_HOME=/opt/hadoop' >> ~/.bashrc
echo 'export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc  # 使配置生效

验证Hadoop命令：

hadoop version  # 应显示Hadoop版本信息

5. 配置Hadoop核心文件（Master节点）

Hadoop配置文件位于$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录，需修改以下核心文件：

5.1 core-site.xml（HDFS默认文件系统）

<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://namenode:9000</value>  <!-- Master节点主机名，端口9000 -->
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/opt/hadoop/tmp</value>  <!-- 临时目录（需提前创建） -->
    </property>
</configuration>

5.2 hdfs-site.xml（HDFS副本与NameNode配置）

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>3</value>  <!-- 数据副本数（集群节点≥3时设为3，否则设为节点数） -->
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>/opt/hadoop/hdfs/namenode</value>  <!-- NameNode元数据存储路径 -->
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>/opt/hadoop/hdfs/datanode</value>  <!-- DataNode数据存储路径 -->
    </property>
</configuration>

5.3 mapred-site.xml（MapReduce框架配置）

需先将mapred-site.xml.template重命名为mapred-site.xml：

mv $HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml.template $HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml

编辑内容：

<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>  <!-- 使用YARN作为资源管理器 -->
    </property>
</configuration>

5.4 yarn-site.xml（YARN资源管理器配置）

<configuration>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>resourcemanager</value>  <!-- ResourceManager节点主机名 -->
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>  <!-- 必须配置，支持MapReduce shuffle -->
    </property>
</configuration>

5.5 slaves（Worker节点列表，可选）

若使用start-dfs.sh/start-yarn.sh自动启动DataNode/NodeManager，需在$HADOOP_HOME/etc/hadoop/slaves中列出所有Slave节点主机名（每行一个）：

slave1
slave2

或使用workers文件（部分版本支持）。

6. 配置SSH免密登录（Master节点）

Hadoop集群节点间需通过SSH无密码通信，步骤如下：

• 生成密钥对（Master节点）：

  ssh-keygen -t rsa  # 按回车键默认生成（路径~/.ssh/id_rsa）
  

• 分发公钥到所有Slave节点：

  ssh-copy-id slave1  # 输入Slave节点密码，完成公钥复制
  ssh-copy-id slave2
  

• 验证免密登录：

  ssh slave1  # 无需密码即可登录
  ssh slave2
  

7. 格式化HDFS（Master节点）

首次启动前需格式化NameNode（仅执行一次，会清除HDFS所有数据）：

hdfs namenode -format  # 输入命令后等待格式化完成（显示"Successfully formatted"）

8. 启动Hadoop集群（Master节点）

• 启动HDFS：

  $HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh  # 启动NameNode、DataNode
  

• 启动YARN：

  $HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh  # 启动ResourceManager、NodeManager
  

• 验证进程：

  jps  # Master节点应显示NameNode、ResourceManager；Slave节点应显示DataNode、NodeManager
  

9. 验证集群状态

• Web界面：
  • HDFS Web UI：http://namenode:9870（查看HDFS状态、节点列表）
  • YARN Web UI：http://resourcemanager:8088（查看资源分配、任务运行情况）
• 命令行工具：

  hdfs dfsadmin -report  # 查看HDFS集群报告（节点状态、存储容量）
  yarn node -list  # 查看YARN集群节点列表
  

注意事项

• 防火墙：确保所有节点防火墙关闭（或开放相关端口，如9000、50070、8088），避免通信阻塞。
• 主机名解析：建议在/etc/hosts中配置节点主机名与IP映射（如192.168.1.100 namenode），避免DNS问题。
• 数据备份：格式化前务必备份HDFS中的重要数据，格式化会清除所有元数据和数据块。