搭建大数据处理集群(Hadoop,Spark,Hbase)
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 搭建Hadoop集群配置每台机器的 /etc/hosts保证每台机器之间可以互访。  1、创建hadoop用户  JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64 PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar export JAVA_HOME export PATH export CLASSPATH 完成配置 2、创建用户目录  3、配置ssh为无密码登录 cd /home/hadoop ssh-keygen -t rsa 一路回车,产生一个隐藏文件夹.ssh cd .ssh 通过ls 可以查看生成的文件 cp id_rsa.pub authorized_keys 现在测试一下  4、复制authorized_keys到其它节点上。  scp authorized_keys secondMaster:/home/hadoop/.ssh/ 这里会提示要输入密码,输入hadoop账号密码就可以了。  chmod 644 authorized_keys 测试 ssh secondMaster  5、集群配置  core-site.xml <configuration>
  <property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://master:9000</value>
  </property>
</configuration>hdfs-site.xml <configuration>
  <property>
    <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
    <value>master:9001</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>file:/home/hadoop/name</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.datanode.data.dir</name>
    <value>file:/home/hadoop/data</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>2</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
    <value>true</value>
  </property>
</configuration>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.webapp.address</name>
    <value>master:19888</value>
  </property>
</configuration>yarn-site.xml <configuration>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services.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>
</configuration>配置 slaves文件  切换到hadoop用户 su hadoop 创建目录 mkdir tmp mkdir name mkdir data 把hadoop复制到其它节点上去。 scp -r ./hadoop secondMaster:/home/hadoop 格式化分布式文件系统 cd hadoop ./bin/hdfs namenode -format 启动hadoop ./sbin/start-dfs.sh 此时,master主机上面运行的进程有:namenode,secondarynamenode  ./sbin/start-yarn.sh 此时,master主机上面运行的进程有:namenode,secondarynamenode,resourcemanager  http://master:50070/dfshealth.html#tab-overview  配置Spark集群1、编辑配置文件spark-env.sh,在此脚本最后一行加入以下行 export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/home/hadoop/hadoop-2.6.1/bin/hadoop classpath) 其中,/home/hadoop/hadoop-2.6.1是Hadoop安装目录 2、接下来编辑conf/slaves文件,  secondMaster (编辑:源码网) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! | 

