【转载】Hadoop-3.3.0-Centos7-64bit_编译安装详解

Hadoop3.3.0–Linux编译安装

基础环境：Centos 7.7

编译环境软件安装目录

1	mkdir -p /export/server

一、Hadoop编译安装（选做）

==可以直接使用课程提供已经编译好的安装包==。

安装编译相关的依赖

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yum install gcc gcc-c++ make autoconf automake libtool curl lzo-devel zlib-devel openssl openssl-devel ncurses-devel snappy snappy-devel bzip2 bzip2-devel lzo lzo-devel lzop libXtst zlib -y

yum install -y doxygen cyrus-sasl* saslwrapper-devel*

手动安装cmake

#yum卸载已安装cmake 版本低
yum erase cmake

#解压
tar zxvf CMake-3.19.4.tar.gz

#编译安装
cd /export/server/CMake-3.19.4

./configure

make && make install

#验证
[root@node4 ~]# cmake -version
cmake version 3.19.4

#如果没有正确显示版本 请断开SSH连接 重写登录

手动安装snappy

#卸载已经安装的

rm -rf /usr/local/lib/libsnappy*
rm -rf /lib64/libsnappy*

#上传解压
tar zxvf snappy-1.1.3.tar.gz 

#编译安装
cd /export/server/snappy-1.1.3
./configure
make && make install

#验证是否安装
[root@node4 snappy-1.1.3]# ls -lh /usr/local/lib |grep snappy
-rw-r--r-- 1 root root 511K Nov  4 17:13 libsnappy.a
-rwxr-xr-x 1 root root  955 Nov  4 17:13 libsnappy.la
lrwxrwxrwx 1 root root   18 Nov  4 17:13 libsnappy.so -> libsnappy.so.1.3.0
lrwxrwxrwx 1 root root   18 Nov  4 17:13 libsnappy.so.1 -> libsnappy.so.1.3.0
-rwxr-xr-x 1 root root 253K Nov  4 17:13 libsnappy.so.1.3.0

安装配置JDK 1.8

#解压安装包
tar zxvf jdk-8u65-linux-x64.tar.gz

#配置环境变量
vim /etc/profile

export JAVA_HOME=/export/server/jdk1.8.0_241
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar

source /etc/profile

#验证是否安装成功
java -version

java version "1.8.0_241"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_241-b07)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.241-b07, mixed mode)

安装配置maven

#解压安装包
tar zxvf apache-maven-3.5.4-bin.tar.gz

#配置环境变量
vim /etc/profile

export MAVEN_HOME=/export/server/apache-maven-3.5.4
export MAVEN_OPTS="-Xms4096m -Xmx4096m"
export PATH=:$MAVEN_HOME/bin:$PATH

source /etc/profile

#验证是否安装成功
[root@node4 ~]# mvn -v
Apache Maven 3.5.4

#添加maven 阿里云仓库地址 加快国内编译速度
vim /export/server/apache-maven-3.5.4/conf/settings.xml

<mirrors>
     <mirror>
           <id>alimaven</id>
           <name>aliyun maven</name>
           <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url>
           <mirrorOf>central</mirrorOf>
      </mirror>
</mirrors>

安装ProtocolBuffer 3.7.1

#卸载之前版本的protobuf

#解压
tar zxvf protobuf-3.7.1.tar.gz

#编译安装
cd /export/server/protobuf-3.7.1
./autogen.sh
./configure
make && make install

#验证是否安装成功
[root@node4 protobuf-3.7.1]# protoc --version
libprotoc 3.7.1

编译hadoop

#上传解压源码包
tar zxvf hadoop-3.3.0-src.tar.gz

#编译
cd /root/hadoop-3.3.0-src

mvn clean package -Pdist,native -DskipTests -Dtar -Dbundle.snappy -Dsnappy.lib=/usr/local/lib

#参数说明：

Pdist,native ：把重新编译生成的hadoop动态库；
DskipTests ：跳过测试
Dtar ：最后把文件以tar打包
Dbundle.snappy ：添加snappy压缩支持【默认官网下载的是不支持的】
Dsnappy.lib=/usr/local/lib ：指snappy在编译机器上安装后的库路径

编译之后的安装包路径

1	/root/hadoop-3.3.0-src/hadoop-dist/target

二、Hadoop集群分布式安装

集群规划

主机角色

node1 NN DN RM NM

node2 SNN DN NM

node3 DN NM

主机	角色
node1	NN DN RM NM
node2	SNN DN NM
node3	DN NM

基础环境

3台机器都需要操作

# 主机名 
cat /etc/hostname

# hosts映射
vim /etc/hosts

127.0.0.1   localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
::1         localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6

192.168.88.151 node1.itcast.cn node1
192.168.88.152 node2.itcast.cn node2
192.168.88.153 node3.itcast.cn node3

# JDK 1.8安装  上传 jdk-8u241-linux-x64.tar.gz到/export/server/目录下
cd /export/server/
tar zxvf jdk-8u241-linux-x64.tar.gz

	#配置环境变量
	vim /etc/profile
	
	export JAVA_HOME=/export/server/jdk1.8.0_241
	export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
	export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
	
	#重新加载环境变量文件
	source /etc/profile

# 集群时间同步
ntpdate ntp5.aliyun.com

# 防火墙关闭
firewall-cmd --state	#查看防火墙状态
systemctl stop firewalld.service  #停止firewalld服务
systemctl disable firewalld.service  #开机禁用firewalld服务

# ssh免密登录（只需要配置node1至node1、node2、node3即可）

	#node1生成公钥私钥 (一路回车)
	ssh-keygen  
	
	#node1配置免密登录到node1 node2 node3
	ssh-copy-id node1
	ssh-copy-id node2
	ssh-copy-id node3

上传Hadoop安装包到node1 /export/server

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hadoop-3.3.0-Centos7-64-with-snappy.tar.gz

tar zxvf hadoop-3.3.0-Centos7-64-with-snappy.tar.gz

修改配置文件(配置文件路径 hadoop-3.3.0/etc/hadoop)

hadoop-env.sh

#文件最后添加
export JAVA_HOME=/export/server/jdk1.8.0_241

export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
export YARN_NODEMANAGER_USER=root

core-site.xml

<!-- 设置默认使用的文件系统 Hadoop支持file、HDFS、GFS、ali|Amazon云等文件系统 -->
<property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://node1:8020</value>
</property>

<!-- 设置Hadoop本地保存数据路径 -->
<property>
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>/export/data/hadoop-3.3.0</value>
</property>

<!-- 设置HDFS web UI用户身份 -->
<property>
    <name>hadoop.http.staticuser.user</name>
    <value>root</value>
</property>

<!-- 整合hive 用户代理设置 -->
<property>
    <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
    <value>*</value>
</property>

<property>
    <name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
    <value>*</value>
</property>

<!-- 文件系统垃圾桶保存时间 -->
<property>
    <name>fs.trash.interval</name>
    <value>1440</value>
</property>

hdfs-site.xml

<!-- 设置SNN进程运行机器位置信息 -->
<property>
    <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
    <value>node2:9868</value>
</property>

mapred-site.xml

<!-- 设置MR程序默认运行模式： yarn集群模式 local本地模式 -->
<property>
  <name>mapreduce.framework.name</name>
  <value>yarn</value>
</property>

<!-- MR程序历史服务地址 -->
<property>
  <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
  <value>node1:10020</value>
</property>
 
<!-- MR程序历史服务器web端地址 -->
<property>
  <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
  <value>node1:19888</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>

yarn-site.xml

<!-- 设置YARN集群主角色运行机器位置 -->
<property>
	<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
	<value>node1</value>
</property>

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

<!-- 是否将对容器实施物理内存限制 -->
<property>
    <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
    <value>false</value>
</property>

<!-- 是否将对容器实施虚拟内存限制。 -->
<property>
    <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
    <value>false</value>
</property>

<!-- 开启日志聚集 -->
<property>
  <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
  <value>true</value>
</property>

<!-- 设置yarn历史服务器地址 -->
<property>
    <name>yarn.log.server.url</name>
    <value>http://node1:19888/jobhistory/logs</value>
</property>

<!-- 历史日志保存的时间 7天 -->
<property>
  <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
  <value>604800</value>
</property>

workers

1
2
3

node1.itcast.cn
node2.itcast.cn
node3.itcast.cn

分发同步hadoop安装包

cd /export/server

scp -r hadoop-3.3.0 root@node2:$PWD
scp -r hadoop-3.3.0 root@node3:$PWD

将hadoop添加到环境变量（3台机器）

vim /etc/profile

export HADOOP_HOME=/export/server/hadoop-3.3.0
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

source /etc/profile


#别忘了scp给其他两台机器哦

Hadoop集群启动

（==首次启动==）格式化namenode
1
hdfs namenode -format

脚本一键启动

[root@node1 ~]# start-dfs.sh 
Starting namenodes on [node1]
Last login: Thu Nov  5 10:44:10 CST 2020 on pts/0
Starting datanodes
Last login: Thu Nov  5 10:45:02 CST 2020 on pts/0
Starting secondary namenodes [node2]
Last login: Thu Nov  5 10:45:04 CST 2020 on pts/0

[root@node1 ~]# start-yarn.sh 
Starting resourcemanager
Last login: Thu Nov  5 10:45:08 CST 2020 on pts/0
Starting nodemanagers
Last login: Thu Nov  5 10:45:44 CST 2020 on pts/0

Web UI页面
- HDFS集群：http://node1:9870/
- YARN集群：http://node1:8088/

错误1:运行hadoop3官方自带mr示例出错。

错误信息

Error: Could not find or load main class org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster

Please check whether your etc/hadoop/mapred-site.xml contains the below configuration:
<property>
  <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
  <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${full path of your hadoop distribution directory}</value>
</property>
<property>
  <name>mapreduce.map.env</name>
  <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${full path of your hadoop distribution directory}</value>
</property>
<property>
  <name>mapreduce.reduce.env</name>
  <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${full path of your hadoop distribution directory}</value>
</property>

解决 mapred-site.xml,增加以下配置

<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>