免密登录的原理
免密登录通过公钥和私钥的方式实现安全的身份验证,避免了每次登录都输入密码的麻烦。
生成公私钥
#一般情况下ssh文件都为家目录下的隐藏文件 #因此我们需要用到命令 cd /home/haha1 ll -la cd .ssh #在.ssh目录下进行操作 ssh-keygen -t rsa #连续敲三个回车会生成id_rsa(私钥)和id_rsa.pub(公钥)
公钥拷贝到目标机器
ssh-copy-id (这里是ip地址) #局域网内的ip地址或者是公网中的ip地址
把公钥分别分发给集群中的机器(机器中分别互相配置包括自身,root建议配置最常用的那一个)
ssh-copy-id hadoop1 ssh-copy-id hadoop2
集群配置教程尤其注意yarn-site.xml中的环境变量的书写以及yarn的启动地点(resourcemanager)和hdfs的启动地点(namenode)不相同
1. 集群部署规划
注意:
1.NameNode和SecondaryNameNode不要安装在同一台服务器
2.ResourceManager也很消耗内存,不要和NameNode、SecondaryNameNode配置在同一台机器上。
| hadoop102 | hadoop103 | hadoop104 | |
|---|---|---|---|
| HDFS | NameNode DataNode | DataNode | SecondaryNameNode DataNode |
| YARN | NodeManager | ResourceManager NodeManager | NodeManager |
2. 配置文件说明
Hadoop配置文件分两类:默认配置文件和自定义配置文件,只有用户想修改某一默认配置值时,才需要修改自定义配置文件,更改相应属性值。
(1)默认配置文件:
| 要获取的默认文件 | 文件存放在Hadoop的jar包中的位置 |
|---|---|
| [core-default.xml] | hadoop-common-3.1.3.jar/core-default.xml |
| [hdfs-default.xml] | hadoop-hdfs-3.1.3.jar/hdfs-default.xml |
| [yarn-default.xml] | hadoop-yarn-common-3.1.3.jar/yarn-default.xml |
| [mapred-default.xml] | hadoop-mapreduce-client-core-3.1.3.jar/mapred-default.xml |
(2)自定义配置文件:
core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml、mapred-site.xml四个配置文件存放在$HADOOP_HOME/etc/hadoop这个路径上,用户可以根据项目需求重新进行修改配置。
3. 配置集群
(1)核心配置文件
配置core-site.xml
[atguigu@hadoop102 ~]$ cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop [atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim core-site.xml
文件内容如下:
fs.defaultFS hdfs://hadoop102:8020 hadoop.tmp.dir /opt/module/hadoop-3.1.3/data hadoop.http.staticuser.user atguigu
(2)HDFS配置文件
配置hdfs-site.xml
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim hdfs-site.xml
文件内容如下:
dfs.namenode.http-address hadoop102:9870 dfs.namenode.secondary.http-address hadoop104:9868
(3)YARN配置文件
配置yarn-site.xml
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim yarn-site.xml
文件内容如下:
yarn.nodemanager.aux-services mapreduce_shuffle yarn.resourcemanager.hostname hadoop103 yarn.nodemanager.env-whitelist JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME
(4)MapReduce配置文件
配置mapred-site.xml
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim mapred-site.xml
文件内容如下:
mapreduce.framework.name yarn
4. 在集群上分发配置好的Hadoop配置文件
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/
5. 去103和104上查看文件分发情况
[atguigu@hadoop103 ~]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml [atguigu@hadoop104 ~]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml
1. 配置workers
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/workers
在该文件中增加如下内容:
hadoop102 hadoop103 hadoop104
注意:该文件中添加的内容结尾不允许有空格,文件中不允许有空行。
同步所有节点配置文件
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/etc
2. 启动集群
(1)如果集群是第一次启动,需要在hadoop102节点格式化NameNode(注意:格式化NameNode,会产生新的集群id,导致NameNode和DataNode的集群id不一致,集群找不到已往数据。如果集群在运行过程中报错,需要重新格式化NameNode的话,一定要先停止namenode和datanode进程,并且要删除所有机器的data和logs目录,然后再进行格式化。)
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs namenode -format
(2)启动HDFS
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-dfs.sh
(3)在配置了ResourceManager的节点(hadoop103)启动YARN
[atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-yarn.sh
(4)Web端查看HDFS的NameNode
(a)浏览器中输入:http://hadoop102:9870
(b)查看HDFS上存储的数据信息
(5)Web端查看YARN的ResourceManager
(a)浏览器中输入:http://hadoop103:8088
(b)查看YARN上运行的Job信息
3. 集群基本测试
(1)上传文件到集群
1. 上传小文件
[atguigu@hadoop102 ~]$ hadoop fs -mkdir /input [atguigu@hadoop102 ~]$ hadoop fs -put $HADOOP_HOME/wcinput/word.txt /input
2. 上传大文件
[atguigu@hadoop102 ~]$ hadoop fs -put /opt/software/jdk-8u212-linux-x64.tar.gz /
(2)上传文件后查看文件存放在什么位置
1. 查看HDFS文件存储路径
[atguigu@hadoop102 subdir0]$ pwd /opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/data/current/BP-1436128598-192.168.10.102-1610603650062/current/finalized/subdir0/subdir0
2. 查看HDFS在磁盘存储文件内容
[atguigu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741825 hadoop yarn hadoop mapreduce atguigu atguigu
(3)拼接
-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 134217728 5月 23 16:01 blk_1073741836
-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 1048583 5月 23 16:01 blk_1073741836_1012.meta
-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 63439959 5月 23 16:01 blk_1073741837
-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 495635 5月 23 16:01 blk_1073741837_1013.meta
[atguigu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741836>>tmp.tar.gz [atguigu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741837>>tmp.tar.gz [atguigu@hadoop102 subdir0]$ tar -zxvf tmp.tar.gz
(4)下载
[atguigu@hadoop104 software]$ hadoop fs -get /jdk-8u212-linux-x64.tar.gz ./
(5)执行wordcount程序
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /input /output
为了查看程序的历史运行情况,需要配置一下历史服务器。具体配置步骤如下:
1. 配置mapred-site.xml
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim mapred-site.xml
在该文件里面增加如下配置。
mapreduce.jobhistory.address hadoop102:10020 mapreduce.jobhistory.webapp.address hadoop102:19888
2.分发配置
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync $HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml
3. 在hadoop102启动历史服务器
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ mapred --daemon start historyserver
4. 查看历史服务器是否启动
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ jps
5. 查看JobHistory
http://hadoop102:19888/jobhistory
日志聚集概念:应用运行完成以后,将程序运行日志信息上传到HDFS系统上。
日志聚集功能好处:可以方便的查看到程序运行详情,方便开发调试。
注意:开启日志聚集功能,需要重新启动NodeManager 、ResourceManager和HistoryServer。
开启日志聚集功能具体步骤如下:
1. 配置yarn-site.xml
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim yarn-site.xml
在该文件里面增加如下配置。
yarn.log-aggregation-enable true yarn.log.server.url http://hadoop102:19888/jobhistory/logs yarn.log-aggregation.retain-seconds 604800
2. 分发配置
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync $HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml
3. 关闭NodeManager、ResourceManager和HistoryServer
[atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/stop-yarn.sh [atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ mapred --daemon stop historyserver
4. 启动NodeManager、ResourceManage和HistoryServer
[atguigu@hadoop103 ~]$ start-yarn.sh [atguigu@hadoop102 ~]$ mapred --daemon start historyserver
5. 删除HDFS上已经存在的输出文件
[atguigu@hadoop102 ~]$ hadoop fs -rm -r /output
6. 执行WordCount程序
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /input /output
7. 查看日志
历史服务器地址,查看日志可以在历史服务器中进行查看
http://hadoop102:19888/jobhistory