walter的hadoop学习笔记三 集群搭建

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IP配置如下：
node1：192.168.0.101
node2：192.168.0.102
node3：192.168.0.103

这里有一点需要强调的就是，务必要确保每台机器的主机名和IP地址之间能正确解析。

一个很简单的测试办法就是ping一下主机名，比如在node1上ping node2，如果能ping通就OK！若不能正确解析，可以修改/etc/hosts文件，如果该台机器作Namenode用，则需要在hosts文件中加上集群中所有机器的IP地址及其对应的主机名；如果该台机器作Datanode用，则只需要在hosts文件中加上本机IP地址和Namenode机器的IP地址。 

这里所有机器的/etc/hosts统一为：
127.0.0.1         localhost     localhost
192.168.0.101     node1         node1
192.168.0.102     node2         node2
192.168.0.103     node3         node3

对于Hadoop来说，在HDFS看来，节点分为Namenode和Datanode，其中Namenode只有一个，Datanode可以是很多；在MapReduce看来，节点又分为Jobtracker和Tasktracker，其中Jobtracker只有一个，Tasktracker可以是很多。
我是将namenode和jobtracker部署在node1上，node2,node3作为datanode和tasktracker。当然你也可以将namenode，datanode，jobtracker，tasktracker全部部署在一台机器上

目录结构  
同上一篇 walter的hadoop学习笔记二 安装部署

SSH设置
在Hadoop启动以后，Namenode是通过SSH（Secure Shell）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使用无密码公钥认证的方式。
首先要保证每台机器上都装了SSH服务器，且都正常启动。实际中我们用的都是OpenSSH，这是SSH协议的一个免费开源实现。CentOS6.2默认安装了OpenSSH
以本文中的三台机器为例，现在node1是主节点，它需要主动发起SSH连接到node2和node3，对于SSH服务来说，node1就是SSH客户端，而node2、node3则是SSH服务端，因此在node2，node3上需要确定sshd服务已经启动。简单的说，在node1上需要生成一个密钥对，即一个私钥，一个公钥。将公钥拷贝到node2，node3上，这样，比如当node1向node2发起ssh连接的时候，node2上就会生成一个随机数并用node1的公钥对这个随机数进行加密，并发送给node1；node1收到这个加密的数以后用私钥进行解密，并将解密后的数发送回node2，node2确认解密的数无误后就允许dbrg-1进行连接了。这就完成了一次公钥认证过程。

对于本文中的三台机器，首先在node1上生成密钥对：
ssh-keygen  -t  rsa
这个命令将为dbrg-1上的用户dbrg生成其密钥对，询问其保存路径时直接回车采用默认路径，当提示要为生成的密钥输入passphrase的时候，直接回车，也就是将其设定为空密码。生成的密钥对id_rsa，id_rsa.pub，默认存储在/home/walter/.ssh目录下。然后将id_rsa.pub的内容复制到每个机器(也包括本机)的/home/walter/.ssh/authorized_keys文件中，如果机器上已经有authorized_keys这个文件了，就在文件末尾加上id_rsa.pub中的内容cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys，如果没有authorized_keys这个文件，直接cp或者scp就好了，下面的操作假设各个机器上都没有authorized_keys文件。

对于node1：
[walter@node1:.ssh]$cp id_rsa.pub authorized_keys


对于node2和node3
[dbrg@node2:~]$mkdir .ssh
[dbrg@node1:.ssh]$scp authorized_keys node2:/home/walter/.ssh/
此处的scp就是通过ssh进行远程copy，此处需要输入远程主机的密码，即node2机器上walter帐户的密码，当然，你也可以用其他方法将authorized_keys文件拷贝到其他机器上

[walter@node2:.ssh]$chmod 644 authorized_keys
这一步非常关键，必须保证authorized_keys只对其所有者有读写权限，其他人不允许有写的权限，否则SSH是不会工作的。

[walter@node2:.ssh]ls -la
drwx------ 2 walter walter .
drwx------ 3 walter walter ..
-rw-r--r-- 1 walter walter authorized_keys
注意每个机器上的.ssh目录的ls -la都应该和上面是一样的

接着，在三台机器上都需要对sshd服务进行配置(其实是可以不用配置的，完成了上面的那些操作了以后SSH就已经可以工作了)，在三台机器上修改文件/etc/ssh/sshd_config
#去除密码认证
PasswordAuthentication  no
AuthorizedKeyFile   .ssh/authorized_keys

至此各个机器上的SSH配置已经完成，可以测试一下了，比如node1向node2发起ssh连接
[walter@node1:~]$ssh  node2
如果ssh配置好了，就会出现以下提示信息
The authenticity of host [node2] can't be established.
Key fingerprint is 1024 5f:a0:0b:65:d3:82:df:ab:44:62:6d:98:9c:fe:e9:52.
Are you sure you want to continue connecting (yes/no)?
OpenSSH告诉你它不知道这台主机，但是你不用担心这个问题，因为你是第一次登录这台主机。键入“yes”。这将把这台主机的“识别标记”加到“~/.ssh/know_hosts”文件中。第二次访问这台主机的时候就不会再显示这条提示信息了。
然后你会发现不需要输入密码就可以建立ssh连接了，恭喜你，配置成功了
不过，别忘了测试本机ssh  node1

环境变量参考上一篇文章 walter的hadoop学习笔记二 安装部署
设置hadoop的命令行路径
环境变量在/home/walter/.bashrc中设定。
export HADOOP_CONF_DIR=/home/walter/software/hadoop-config
export HADOOP_INSTALL=/home/walter/software/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_INSTALL/bin

Hadoop配置文件
在hadoop-conf/目录下，打开slaves文件，该文件用来指定所有的从节点，一行指定一个主机名。即本文中的node12，node3，因此slaves文件看起来应该是这样的
node1
node2
在conf/目录中的hadoop-default.xml中包含了Hadoop的所有配置项，但是不允许直接修改！可以在hadoop-conf/目录下的core-site.xml里面定义我们需要的项，其值会覆盖hadoop-default.xml中的默认值。可以根据自己的实际需要来进行定制。以下是我的配置档：
hadoop-conf/core-site.xml
<configuration>
<property>
  <name>fs.default.name</name>
  <value>hdfs://node1:9000</value>
  <description>The name of the default file system. </description>
</property>
</configuration>


hadoop-conf/hdfs-site.xml:

<configuration>
     <property>
         <name>dfs.replication</name>
         <value>1</value>
         <description>Default block replication. The actual number of replications can be specified when the file is created. The default is used if replication is not specified in create time.</description>
     </property>
     <property>
         <name>mapred.local.dir</name>
         <value>/home/walter/software/hadoop/tmp</value>
         <description>A base for other temporary directories.</description>
     </property>
     <property>
          <name>dfs.name.dir</name>
          <value>/home/walter/software/hadoop/filesystem/name</value>
           <description>Determines where on the local filesystem the DFS name node     should store the name table. If this is a comma-delimited list of directories then the name table is replicated in all of the directories, for redundancy.          </description>
     </property>
     <property>
          <name>dfs.data.dir</name>
          <value>/home/walter/software/hadoop/filesystem/data</value>
          <description>Determines where on the local filesystem an DFS data node should store its blocks. If this is a comma-delimited list of directories, then data will be stored in all named directories, typically on different devices. Directories that do not exist are ignored.</description>
      </property> 
</configuration> 

hadoop-conf/mapred-site.xml:
<property>
  <name>mapred.job.tracker</name>
  <value>node1:9001</value>
  <description>The host and port that the MapReduce job tracker runs at. If "local", then jobs are run in-process as a single map and reduce task.</description>
</property>


</configuration>

部署Hadoop
前面讲的这么多Hadoop的环境变量和配置文件都是在node1这台机器上的，现在需要将hadoop
部署到其他的机器上，保证目录结构一致。

[walter@node1:~]$scp  -r  /home/walter/softerware  node2:/home/walter/
[walter@node1:~]$scp  -r  /home/walter/softerware  node3:/home/walter/
[walter@node1:~]$scp  -r  /home/walter/.bashrc  node3:/home/walter/
至此，可以说，Hadoop已经在各个机器上部署完毕了下面就让我们开始启动Hadoop吧
参考上一篇walter的hadoop学习笔记二 安装部署测试部分

参考网址：
官方文档
http://lt200819.iteye.com/blog/1176184