Part 2 - 部署 Hadoop 完全分布模式（Fully Distributed Mode）

2021-03-19

9分钟阅读时长

【版本】

当前版本号v20230818

版本	修改说明
v20230818	修改了部分命令，优化了步骤
v20220320	增加场景问题和时间同步命令
v20220316	增加了修改authorized_keys的权限，保证NodeA能够免密登录自身
v20220124	增加了更多的解析，和分阶段展示步骤。
v20210415	修改了虚拟机名称的描述避免误解为hostname
v20210414	修改了步骤1，提示要使用hadoop用户进行登录
v20210408	新增配置到core-site.xml，修正jobhistoryserver意外退出的问题
v20210407-1	修正NodeB和NodeC的公钥操作
v20210407	修正authorized_keys 在 NodeB 和 NodeC 的操作
v20210406	修改了mapred-site.xml出现的配置错误；新增了把key写入 authorized_keys 步骤；增加了slaves的说明，避免出错；
v20210319	初始化版本

【实验目的】

掌握搭建 Hadoop 完全分布模式
熟练掌握Linux命令（vi、tar、mv等等）的使用
掌握VirtualBox、FinalShell等客户端的使用

【实验环境】

内存：至少4G
硬盘：至少空余40G
操作系统: 64位 Windows系统。

【实验资源】

FinalShell
CentOS 7.9系统镜像
VirtualBox 6.5
Hadoop 3 安装包

链接：https://pan.baidu.com/s/1MoQ0iU0Qb1o8_o5JV6X6iw 
提取码：3rno

【实验内容】

完成模板机的克隆
完成Hadoop 完全分布模式的部署

【实验步骤】

克隆模板机

关闭 Part1 完成的 HadoopTmpl 模板机。依次克隆出3台虚拟机，名称，主机名和 IP 地址如下表所示，注意替换为你的学号后3位。

虚拟机名称	hostname	IP地址
节点A主机（Namenode）	nodea+你学号后3位	10.0.0.71
节点B主机（Datanode）	nodeb+你学号后3位	10.0.0.72
节点C主机（Datanode）	nodec+你学号后3位	10.0.0.73

依次启动克隆的虚拟机，修改为对应的 hostname 和 IP。以下以节点A主机（Namenode）为例。
使用hadoop用户登录节点A，密码为123456。
修改 hostname。注意修改为你的学号。如果你学号是123，则命名为nodea123，相应的节点B和节点C分别命名为nodeb123和nodec123。

sudo hostnamectl set-hostname nodea+你学号后3位

修改 IP。

sudo vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-enp0s3

修改`IPADDR=“10.0.0.71”

重启克隆的3台虚拟机，配置 FinalShell 分别连接3台虚拟机，使用hadoop用户登录，密码为123456，测试是否能够正常登录。

配置免密登录

免密登录，顾名思义就是不需要输入密码即可登录。免密登录的大致原理，就是在客户端 client 生成一对密钥（包括公钥和私钥），然后将公钥传到服务器 server。当 client 通过 ssh 登录 server 时，不用再输入密码就能直接登进去，这就是 ssh 免密登录。
Hadoop 的 NameNode 是通过SSH 来启动和停止各个节点上的各种守护进程的，这就需要在节点之间执行指令的时候是不需要输入密码的方式，故我们需要配置SSH使用免密登录。

注意此阶段命令如无特殊说明，均在 NodeA 的 hadoop 用户下执行！

使用 Hadoop 用户登录 NodeA 节点。如果使用root登录的可以使用以下命令切换到hadoop用户。

su hadoop

使用 ping 命令检查是否能够连通 NodeB 和 NodeC。

ping nodeb+你学号后3位 -c 3
ping nodec+你学号后3位 -c 3

正常情况下应该有类似返回信息如下：

64 bytes from nodeb (10.0.0.72): icmp_seq=1 ttl=64 time=0.373 ms

如果没有看到以上返回消息，请检查/etc/hosts是否修改正确，参考 Part1 步骤55。

配置免密登录。首先生成密钥对，运行以下命令。直接回车（Enter）3次。

ssh-keygen -t rsa

在返回的对话文字中，直接回车（Enter）3次，输出内容类似以下。

Generating public/private rsa key pair.
Enter file in which to save the key (/home/hadoop/.ssh/id_rsa): 
Created directory '/home/hadoop/.ssh'.
Enter passphrase (empty for no passphrase): 
Enter same passphrase again: 
Your identification has been saved in /home/hadoop/.ssh/id_rsa.
Your public key has been saved in /home/hadoop/.ssh/id_rsa.pub.
The key fingerprint is:
SHA256:MSUbr5VaCY4KSpsCM0l8uhYWkr5R9iNI05SFuF00jLA hadoop@nodea999
The key's randomart image is:
+---[RSA 2048]----+
|.+=.B+  + .      |
|+B.O o.o B o     |
|OE% o . = *      |
|o%o+ +   B       |
|+o= o . S        |
|.+               |
|.                |
|                 |
|                 |
+----[SHA256]-----+

查看目录下是否有公钥id_rsa.pub和私钥id_rsa。

cd ~/.ssh
ls

可以看到以下2个文件。其中id_rsa是私钥，id_rsa.pub是公钥。

id_rsa  id_rsa.pub

执行以下命令，把公钥写入本机授权文件。

cat id_rsa.pub >> authorized_keys

查看授权文件内的公钥内容。

cd ~/.ssh
cat authorized_keys

可以看到类似以下内容

ssh-rsa AAAAB3NzaC1yc2EAAAADAQABAAABAQC1Df9cM8NVGURMj3I86EoiO4Jy6LuuHOc+MC3vnZPJX9ISSXDZ9Qx+a5CCdoZJyySG3IlvAFBLv2Wnv60tDZ9xHEQ0WbkAV/IeDrdRk1OI51/bEGfdPqTLBtic1eXsFC6luc7kbQYuxQRoeovl2UwHNgzAX/xTyUV0uAuvTeggyGWq05I9OiantybrumNUJO8gFO3R9CA/zvNrJbuvVDKT9AAqQpn57jDsHkTiAlGoubKUcgAWy1EbYk7hVCL1gFkMcxDMvSOBoY23oqEFSNrkuho2Cj2fNUinaDNDPPzoqbDwvU9IUCGhgfiNYb4Ub/hoabJRjlcNiEgoD+G79lNd hadoop@nodea你的学号后3位

修改 authorized_keys 的权限为444，让NodeA能够免密登录自身。

chmod 444 authorized_keys
ls -al authorized_keys

确认NodeB和NodeC2个节点都已经启动。在NodaA上面运行以下命令，把公钥拷贝到NodeB和NodeC。

ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub nodeb+你学号后3位 -f
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub nodec+你学号后3位 -f

系统询问是否连接，输入yes

Are you sure you want to continue connecting (yes/no)? yes

输入 hadoop 登录密码

hadoop@nodeb你学号后3位's password:

使用以下方法测试免密登录是否配置成功，在NodeA上面分别 SSH 登录NodeA、NodeB、NodeC。

例如：在 NodeA 执行以下命令，使用 SSH 协议登录 NodeB。

ssh hadoop@nodeb+你的学号后3位

如果能够成功登录 NodeB 节点，而且不需要输入密码，则表示免密登录成功。输入以下命令退出登录。

exit

修改 Hadoop 配置文件

注意此阶段命令如无特殊说明，均在 NodeA 的 hadoop 用户下执行！

备份和编辑 Hadoop 的 core-site.xml 配置文件。在configuration 标签内添加配置，注意替换为你的学号后3位。

cp /opt/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml{,.bak}
vim /opt/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml

<configuration>
  <!-- HDFS 访问地址 -->
  <property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://nodea+你学号后3位:8020</value>
  </property>
  <property>
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>/opt/hadoop/tmp</value>
  </property>
  <property>
    <name>fs.trash.interval</name>
    <value>1440</value>
  </property>
  <property>
    <name>hadoop.http.staticuser.user</name>
    <value>hadoop</value>
  </property>
</configuration>

备份和编辑 Hadoop 的 hdfs-site.xml 配置文件。请注意替换为你的学号。

cp /opt/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml{,.bak}
vim /opt/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml

<configuration>
  <!-- secondary namenode 访问地址-->
  <property>
    <name>dfs.secondary.http.address</name>
    <value>nodea+你学号后3位:50090</value>
  </property>
  <!-- HDFS 副本数量 -->
  <property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>2</value>
  </property>
</configuration>

新建一个 masters 配置文件，写入 Secondary NameNode 的主机名。

vim /opt/hadoop/etc/hadoop/masters

删除原有内容，写入以下内容，注意替换为你的学号后3位。

nodea+你的学号后3位

备份和编辑 Hadoop 的 mapred-site.xml 配置文件。注意替换为你的学号后3位。

cp /opt/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml{,.bak}
vim /opt/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml

<configuration>
  <property>
    <name>mapreduce.framework.name</name>
    <value>yarn</value>
  </property>
  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    <value>nodea+你学号后3位:10020</value>
    <description>Host and port for Job History Server (default 0.0.0.0:10020)</description>
  </property>
  <property> 
      <name>mapreduce.application.classpath</name>
      <value>$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/*,$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/lib/*,$HADOOP_HOME/share/hadoop/common/*,$HADOOP_HOME/share/hadoop/common/lib/*,$HADOOP_HOME/share/hadoop/yarn/*,$HADOOP_HOME/share/hadoop/yarn/lib/*,$HADOOP_HOME/share/hadoop/hdfs/*,$HADOOP_HOME/share/hadoop/hdfs/lib/*</value>
  </property>
</configuration>

备份和编辑 Hadoop 的 yarn-site.xml 配置文件。注意替换为你的学号后3位。

cp /opt/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml{,.bak}
vim /opt/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml

<configuration>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
    <value>nodea+你学号后3位</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
  </property>
</configuration>

编辑 workers ，清除原来的所有内容，增加配置 DataNode 节点信息。注意替换为你的学号后3位。

vim /opt/hadoop/etc/hadoop/workers

删除原有内容，写入以下内容。

nodeb+你学号后3位
nodec+你学号后3位

从Hadoop 3.0 开始，slaves 已经启用，改用 workers 来进行替代配置数据节点信息。

修改 hadoop-env.sh，在第1行加入以下代码。

vim /opt/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/opt/jdk8

把NodeA节点的 Hadoop /opt/hadoop/etc/hadoop 下所有配置文件发送到NodeB和NodeC。如果上面的配置文件有修改，也需要同步发送到NodeB和NodeC节点。

cd /opt/hadoop/etc/
scp -r hadoop hadoop@nodeb+你学号后3位:/opt/hadoop/etc/
scp -r hadoop hadoop@nodec+你学号后3位:/opt/hadoop/etc/

格式化 HDFS。

注意此命令请勿重复执行，因为会导致 DataNode 和 NameNode 的集群ID不一致，造成HDFS出错。

hdfs namenode -format

在输出的内容中，如果能看到以下这句信息，说明格式化成功。

2022-01-24 14:32:54,209 INFO common.Storage: Storage directory /opt/hadoop/tmp/dfs/name has been successfully formatted.

创建 Hadoop 启动脚本，注意替换为你的学号后3位。

vim /opt/hadoop/sbin/start-hdp.sh

#!/usr/bin/env bash
echo "Start Hadoop by 你的学号后3位"
start-dfs.sh
start-yarn.sh
mapred --daemon start historyserver

创建 Hadoop 停止脚本，注意替换为你的学号后3位。

vim /opt/hadoop/sbin/stop-hdp.sh

#!/usr/bin/env bash
echo "Stop Hadoop by 你的学号后3位"
mapred --daemon stop historyserver
stop-yarn.sh
stop-dfs.sh

创建 Hadoop 重启脚本，注意替换为你的学号后3位。

vim /opt/hadoop/sbin/restart-hdp.sh

#!/usr/bin/env bash
stop-hdp.sh
start-hdp.sh

修改创建的脚本的权限。

cd /opt/hadoop/sbin/
chmod 744 start-hdp.sh stop-hdp.sh restart-hdp.sh

使用脚本启动 Hadoop。

start-hdp.sh

验证免密登录

在NodeB和NodeC2个节点分别执行以下命令，查看是否包含来自NodeA的公钥。

cd ~/.ssh
cat  authorized_keys

验证时间是否同步

在NodeB和NodeC2个节点分别执行以下命令，查看时间是否与NodeA同步。

date

如果时间不同步，可以执行以下语句，尝试强制同步时间。

chronyc -a makestep

验证 Hadoop 是否正常启动

在NodeA输入jps命令，观察是否有以下进程。

jps

正常应该有类似以下信息返回：

NameNode
Jps
ResourceManager
SecondaryNameNode
JobHistoryServer

在NodeA输入以下命令查看机架拓扑是否有NodeB和NodeC的信息

hdfs dfsadmin -printTopology

正常应该有类似以下信息返回：

Rack: /default-rack
   10.0.0.72:9866 (nodeb你的学号后3位)
   10.0.0.73:9866 (nodec你的学号后3位)

在NodeB和NodeC分别输入jps命令，观察是否有以下进程。

jps

正常应该有类似以下信息返回：

DataNode
NodeManager
Jps

验证 HDFS 是否正常工作

打开宿主机浏览器，访问 HDFS Web界面 http://10.0.0.71:9870/
查看 NameNode 是否 Active
查看2个节点 DataNode 服务状态是否正常。
上传countryroad.txt到NodeA的/home/hadoop
把countryroad.txt从 CentOS 文件系统上传到 HDFS 文件系统。

hdfs dfs -mkdir /part2
hdfs dfs -put /home/hadoop/countryroad.txt /part2
hdfs dfs -ls /part2

验证 MapReduce 是否正常工作

运行 Hadoop 自带的 Wordcount 程序，观察输出的内容。

cd $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce
hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-3.3.1.jar wordcount /part2/countryroad.txt /output

如果输出的日志内容包含类似以下信息，则表示执行成功

2022-01-24 15:48:51,712 INFO mapreduce.Job: Job job_xxxxxxx completed successfully

程序执行过程中，可以访问 Yarn Web 界面查看任务进展。http://10.0.0.71:8088/cluster/apps

等待程序运行完毕，观察输出的内容

hdfs dfs -cat /output/part-r-00000

【常见问题】

1. `NodeA`节点`NameNode`或`SecondaryNameNode` 无法启动。并且日志提示“/opt/hadoop/tmp/dfs/namesecondary is in an inconsistent state”。

答：可能是因为多次格式化或者配置文件没有同步导致的错误。

(1) 首先把NodeA节点的 Hadoop /opt/hadoop/etc/hadoop 下所有配置文件发送到NodeB和NodeC。

cd /opt/hadoop/etc/
scp -r hadoop hadoop@nodeb+你学号后3位:/opt/hadoop/etc/
scp -r hadoop hadoop@nodec+你学号后3位:/opt/hadoop/etc/

(2) 删除/opt/hadoop/tmp 下的所有内容。
(3) 再次执行 HDFS 格式化。

hdfs namenode -format

2. Hadoop 执行 MapReduce 任务失败，并且日志伴有“Note: System times on machines may be out of sync. Check system time and time zones.”

答：可能是由于虚拟机节点之间的时间不同步导致的。

(1) 在NodeB和NodeC执行以下语句，尝试强制与NodeA同步时间。

chronyc -a makestep

(2) 重启 Hadoop。

3. YARN 的 ResourceManager 进程找不到，而且日志报`java.lang.NullPointerException`

java.lang.NullPointerException
        at org.apache.hadoop.yarn.server.api.protocolrecords.impl.pb.NodesToAttributesMappingRequestPBImpl.initNodeAttributesMapping(NodesToAttributesMappingRequestPBImpl.java:102)
        at org.apache.hadoop.yarn.server.api.protocolrecords.impl.pb.NodesToAttributesMappingRequestPBImpl.getNodesToAttributes(NodesToAttributesMappingRequestPBImpl.java:117)
        at org.apache.hadoop.yarn.nodelabels.store.op.FSNodeStoreLogOp.getNodeToAttributesMap(FSNodeStoreLogOp.java:46)
        at org.apache.hadoop.yarn.nodelabels.store.op.NodeAttributeMirrorOp.recover(NodeAttributeMirrorOp.java:57)
        at org.apache.hadoop.yarn.nodelabels.store.op.NodeAttributeMirrorOp.recover(NodeAttributeMirrorOp.java:35)
        at org.apache.hadoop.yarn.nodelabels.store.AbstractFSNodeStore.loadFromMirror(AbstractFSNodeStore.java:121)
        at org.apache.hadoop.yarn.nodelabels.store.AbstractFSNodeStore.recoverFromStore(AbstractFSNodeStore.java:150)
        at org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.nodelabels.FileSystemNodeAttributeStore.recover(FileSystemNodeAttributeStore.java:95)

答：在/tmp目录下找到以下 yarn 相关的目录进行删除

/tmp/hadoop-yarn-hadoop
/tmp/hadoop-yarn-root

#hadoop #大数据

黄老师

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