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2012-06-05 14:17:11
下面将一步一步演示如何部署一个5节点的集群，并测试一下MapReduce分布式处理的强大功能。
1、应用场景
接下来我们将实际部署一个5节点的集群，并采用MapReduce计算出2个namelist文件中各个名字出现的次数，程序架构设计如下所示。
其中NameNode主节点和DataNode从节点的分布情况如下：
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NameNode主节点 |
DataNode从节点 |
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192.168.3.230 |
192.168.3.231 192.168.3.232 192.168.3.233 192.168.3.234 |
2、准备集群环境
1)配置ssh无密码登录机器
在 Hadoop 分布式环境中，NameNode主节点需要通过 SSH 来启动和停止DataNode从节点上的各类进程。我们需要保证环境中的各台机器均可以通过SSH 登录访问，并且 Name Node 用 SSH 登录 Data Node 时，不需要输入密码，这样 Name Node 才能在后台自如地控制其它结点。可以将各台机器上的 SSH 配置为使用无密码公钥认证方式来实现。
现在流行的各类 Linux 发行版一般都安装了 SSH 协议的开源实现 OpenSSH, 并且已经启动了 SSH 服务, 即这些机器缺省应该就是支持 SSH 登录的。如果你的机器缺省不支持 SSH, 请下载安装 OpenSSH，以下是配置 SSH 的无密码公钥认证的过程。
首先，在NameNode主节点机器上执行命令，具体如下面的代码所示：
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[root@localhost hadoop-0.20.203.0]# ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa Generating public/private dsa key pair. Your identification has been saved in /root/.ssh/id_dsa. Your public key has been saved in /root/.ssh/id_dsa.pub. The key fingerprint is: 09:1b:94:6a:98:35:3c:0b:d6:3f:b1:a5:30:4b:ce:14 root@localhost.localdomain [root@localhost hadoop-0.20.203.0]# |
然后，在NameNode主节点机器上将生成的公钥文件放到/tmp目录下，具体操作如下所示：
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[root@localhost hadoop-0.20.203.0]# cp ~/.ssh/id_dsa.pub /tmp [root@localhost hadoop-0.20.203.0]# |
其次，将这个NameNode主节点的公钥文件放到4台DataNode从节点机器的/tmp目录下。
最后，我们在NameNode主节点和DataNode从节点机器上同时执行下面的命令：
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[root@localhost tmp]# cat /tmp/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys [root@localhost tmp]# |
以上都做完了以后，我们就可以用SSH无密码的方式来登录这5台的机器了，可以用如下的方法进行一下简单测试：
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[root@localhost tmp]# ssh 192.168.3.230 [root@localhost tmp]# ssh 192.168.3.231 [root@localhost tmp]# ssh 192.168.3.232 [root@localhost tmp]# ssh 192.168.3.233 [root@localhost tmp]# ssh 192.168.3.234 |
2)安装必须的软件
Hadoop的NameNode主节点，是通过Java程序来跟各DataNode从节点进行通信，并控制它们的，所以我们除了要安装Hadoop的二进制版本之外，我们还需要安装一个JDK来确保Hadoop运行环境的稳定。
首先，我们需要下载Hadoop和Java的安装程序。推荐大家去官网下载，具体怎么样下载不是本文的重点，请大家自行解决。
其次，下载之后我们在NameNode主节点上解压并安装JDK和Hadoop软件，具体操作如下代码所示：
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[root@localhost opt]# ll total 152068 -rw-r--r-- 1 root root 60569605 Aug 15 10:13 hadoop-0.20.203.0rc1.tar.gz -rw-r--r-- 1 root root 94971634 Aug 15 10:28 jdk-7-linux-x64.tar.gz [root@localhost opt]# |
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[root@localhost opt]# tar zxf jdk-7-linux-x64.tar.gz [root@localhost opt]# tar zxf hadoop-0.20.203.0rc1.tar.gz [root@localhost opt]# ll total 152084 drwxr-xr-x 12 root root 4096 May 4 14:30 hadoop-0.20.203.0 -rw-r--r-- 1 root root 60569605 Aug 15 10:13 hadoop-0.20.203.0rc1.tar.gz drwxr-xr-x 10 500 500 4096 Jun 27 16:51 jdk1.7.0 -rw-r--r-- 1 root root 94971634 Aug 15 10:28 jdk-7-linux-x64.tar.gz [root@localhost opt]# |
之后， 我们在NameNode主节点和DataNode从节点上将java加入到PATH中，只需要在/etc/profile中添加export PATH=/opt/jdk1.7.0/bin:$PATH即可，/opt/jdk1.7.0/bin是Java程序集的路径。
最后，在NameNode主节点和DataNode从节点的机器上，执行”su –“ 刷新一下用户的环境变量，具体如下：
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[root@test1 ~]# su - [root@test1 ~]# |
以上工作都完后，说明我们的准备工作都已经完成了，接下来我们将进行到实际的配置集群的阶段了。
3、配置集群
我们用变量$HADOOP_HOME代表Hadoop的主目录，它的值为: $HADOOP_HOME=/opt/hadoop-0.20.203.0。
1)将Java添加到Hadoop运行环境
首先，在NameNode主节点，编辑$HADOOP_HOM /conf/hadoop-env.sh文件，将Java加入到Hadoop的运行环境中，具体如下：
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# The java implementation to use. Required. # export JAVA_HOME=/usr/lib/j2sdk1.5-sun export JAVA_HOME=/opt/jdk1.7.0 |
2)配置NameNode主节点信息
其次，在NameNode主节点上，编辑$HADOOP_HOM /conf/core-site.xml文件，添加NameNode主节点的IP和监听端口的相关信息。
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[root@localhost hadoop-0.20.203.0]# cat conf/core-site.xml
[root@localhost hadoop-0.20.203.0]# |
3)配置数据冗余数量
再次，在NameNode主节点上，编辑$HADOOP_HOM /conf/hdfs-site.xml文件，配置数据冗余的数据的备份数量。
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[root@localhost hadoop-0.20.203.0]# cat conf/hdfs-site.xml
[root@localhost hadoop-0.20.203.0]# |
4)配置jobtracker信息
然后，在NameNode主节点上，编辑$HADOOP_HOM /conf/mapred-site.xml文件，配置NameNode主节点上的jobtracker服务的端口。
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[root@localhost hadoop-0.20.203.0]# cat conf/mapred-site.xml
[root@localhost hadoop-0.20.203.0]# |
5)配置master信息
接下来，在NameNode主节点上，编辑$HADOOP_HOM /conf/masters文件，配置主节点的IP信息。
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[root@localhost hadoop-0.20.203.0]# cat conf/masters 192.168.3.230 [root@localhost hadoop-0.20.203.0]# |
6)配置slave信息
最后，在NameNode主节点上，编辑$HADOOP_HOM /conf/slave文件，配置从节点的IP信息，这个从节点可以有一个，也可以有多个，对于本例有4个slave。
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[root@localhost hadoop-0.20.203.0]# cat conf/slaves 192.168.3.231 192.168.3.232 192.168.3.233 192.168.3.234 [root@localhost hadoop-0.20.203.0]# |
7)分发Hadoop配置信息
以上操作都做完以后，我们在NameNode主节点上，将JDK和Hadoop软件分发到各DataNode从节点上，并保持安装路径与NameNode主节点相同，就像下面代码演示的一样：
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scp -r jdk1.7.0 hadoop-0.20.203.0 192.168.3.231:/opt/ scp -r jdk1.7.0 hadoop-0.20.203.0 192.168.3.232:/opt/ scp -r jdk1.7.0 hadoop-0.20.203.0 192.168.3.233:/opt/ scp -r jdk1.7.0 hadoop-0.20.203.0 192.168.3.234:/opt/ |
8)格式化分布式文件系统
跟Windows和Linux一样，要想使用HDFS也需要事先格式化，否则文件系统是不可用的，具体方法见下面的代码：
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[root@localhost hadoop-0.20.203.0]# bin/hadoop namenode -format 11/08/16 02:38:40 INFO namenode.NameNode: STARTUP_MSG: /************************************************************ STARTUP_MSG: Starting NameNode STARTUP_MSG: host = localhost.localdomain/127.0.0.1 STARTUP_MSG: args = [-format] STARTUP_MSG: version = 0.20.203.0 …… 11/08/16 02:38:40 INFO util.GSet: VM type = 64-bit 11/08/16 02:38:40 INFO namenode.NameNode: Caching file names occuring more than 10 times 11/08/16 02:38:41 INFO common.Storage: Image file of size 110 saved in 0 seconds. 11/08/16 02:38:41 INFO common.Storage: Storage directory /tmp/hadoop-root/dfs/name has been successfully formatted. 11/08/16 02:38:41 INFO namenode.NameNode: SHUTDOWN_MSG: /************************************************************ SHUTDOWN_MSG: Shutting down NameNode at localhost.localdomain/127.0.0.1 ************************************************************/ [root@localhost hadoop-0.20.203.0]# |
9)启动Hadoop集群
只需要在NameNode主节点上执行下面的start-all.sh命令即可，同时Master节点可以通过ssh登录到各slave节点去启动其它相关进程。
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[root@localhost hadoop-0.20.203.0]# bin/start-all.sh starting namenode, logging to /opt/hadoop-0.20.203.0/bin/../logs/hadoop-root-namenode-localhost.localdomain.out 192.168.3.232: starting datanode, logging to /opt/hadoop-0.20.203.0/bin/../logs/hadoop-root-datanode-localhost.localdomain.out 192.168.3.233: starting datanode, logging to …… /opt/hadoop-0.20.203.0/bin/../logs/hadoop-root-jobtracker-localhost.localdomain.out 192.168.3.233: starting tasktracker, logging to …… [root@localhost hadoop-0.20.203.0]# |
10)查看Master和slave进程状态
在NameNode主节点上，查看Java进程情况：
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[root@localhost hadoop-0.20.203.0]# jps 867 SecondaryNameNode 735 NameNode 1054 Jps 946 JobTracker [root@localhost hadoop-0.20.203.0]# |
在4台DataNode从节点上，查看Java进程情况：
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[root@localhost opt]# jps 30012 TaskTracker 29923 DataNode 30068 Jps [root@localhost opt]# |
各节点上进程都在的话，说明集群部署成功。
4、常见异常的处理
这部分将讲解Hadoop集群配置中最容易犯的错误及解决方案，希望可以让大家尽快的解决问题。
1) Unrecognized option: -jvm
异常现象：
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[root@localhost hadoop-0.20.203.0]# bin/start-all.sh ……. 192.168.3.232: Unrecognized option: -jvm 192.168.3.232: Error: Could not create the Java Virtual Machine. 192.168.3.232: Error: A fatal exception has occurred. Program will exit. ……. |
解决方案：
需要修改$HADOOP_HOM /bin/hadoop，注释掉这2行：
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if [[ $EUID -eq 0 ]]; then # HADOOP_OPTS="$HADOOP_OPTS -jvm server $HADOOP_DATANODE_OPTS" # else HADOOP_OPTS="$HADOOP_OPTS -server $HADOOP_DATANODE_OPTS" fi |
2) Shuffle Error: Exceeded MAX_FAILED_UNIQUE_FETCHES; bailing-out.
异常现象：
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11/08/16 03:37:41 INFO mapred.JobClient: map 100% reduce 0% 11/08/16 03:37:58 INFO mapred.JobClient: Task Id : attempt_201108160249_0001_r_000000_0, Status : FAILED Shuffle Error: Exceeded MAX_FAILED_UNIQUE_FETCHES; bailing-out. 11/08/16 03:37:58 WARN mapred.JobClient: Error reading task outputConnection refused 11/08/16 03:37:58 WARN mapred.JobClient: Error reading task outputConnection refused 11/08/16 03:38:08 INFO mapred.JobClient: map 100% reduce 16% |
解决方案：
需要修改2个文件：
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vi /etc/security/limits.conf 加上： * soft nofile 102400 * hard nofile 409600
vi /etc/pam.d/login 加上: session required /lib/security/pam_limits.so |
