Hadoop 及 Spark 分布式HA运行环境搭建

原创秦彪京东云开发者

工欲善其事必先利其器，在深入学习大数据相关技术之前，先手动从0到1搭建一个属于自己的本地 Hadoop 和 Spark 运行环境，对于继续研究大数据生态圈各类技术具有重要意义。本文旨在站在研发的角度上通过手动实践搭建运行环境，文中不拖泥带水过多讲述基础知识，结合 Hadoop 和 Spark 最新版本，帮助大家跟着步骤一步步实践环境搭建。

一、总体运行环境概览

（1）软件包及使用工具版本介绍表：

（2）环境部署与分布介绍表：

（3）进程介绍：（1 表示进程存在，0 表示不存在）

二、系统基础环境准备

步骤 1：虚拟机中 Linux 系统安装（略）

VirtualBox 中安装 CentOS7 操作系统

步骤 2：CentOS7 基础配置

（1）配置主机的 hostname

命令：vim/etc/hostname

（2）配置 hosts，命令 vim /etc/hosts

（3）安装 JDK

命令：

rpm -qa | grep java 查看是否有通过 rpm 方式安装的 java

java -version 查看当前环境变量下的 java 版本

1） filezilla 上传安装包，tar -zxvf
jdk-8u212-linux-x64.tar.gz 解压

2） bin 目录的完整路径：
/usr/local/jdk/jdk1.8.0_212/bin

3） vim /etc/profile 配置 jdk 环境变量

（4）复制主机：

1）利用 VirtualBox 复制功能复制两台主机

2）命令：vi
/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0，设置相应的网络信息

3）三台主机 IP 分别为：192.168.0.20/21/22

（5）配置三台主机 ssh 无密码登录（略）

（6）安装 zookeeper

1） filezilla 上传安装包，zookeeper-3.4.10.tar.gz 解压

2） bin 目录的完整路径：
/usr/local/zookeeper/zookeeper-3.4.10/bin

3） vim /etc/profile 配置 jdk 环境变量

4） zookeeper 的配置文件修改，zookeeper-3.4.10/conf/

5）执行命令从 master 节点复制配置到其他两个节点

6）每台机器 zookeeper 目录下新建一个 data 目录， data 目录下新建一个 myid 文件，master 主机存放标识值 1；slave1 主机标识值为 2；slave3 主机标识值为 3

7）每台机器上命令：zkServer.sh start ，启动 ZK，进程名：QuorumPeerMain

三、Hodoop 安装与部署

3.1 安装 Hadoop

1）filezilla 上传安装包，hadoop-3.3.4.tar.gz 解压

2）bin 目录的完整路径：/usr/local/hadoop/hadoop-3.3.4/bin

3）vim /etc/profile 配置 jdk 环境变量

4）修改配置文件共 6 个：hadoop-env.sh、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml 和 workers

文件 1：hadoop-env.sh；增加 jdk 环境变量

文件 2：core-site.xml；配置临时目录及 zookeeper 信息

文件 3：hdfs-site.xml；配置 hdfs 信息

文件 4：mapred-site.xml；配置 mapreduce 和 dfs 权限信息

文件 5：yarn-site.xml；配置 yarn 资源调度信息

文件 6: worker 文件存放当前的 worker 节点名，复制到每一个虚拟机中

3.2 启动 Hadoop

1）使用命令：hadoop-daemon.sh start journalnode 启动 journalnode 进程（每个节点执行）

2）使用命令：hadoop-daemon.sh start namenode 启动 namenode 进程（master、slave1 节点上执行）

3）使用命令：hadoop-daemon.sh start datanode 在所有节点上启动 datanode 进程

4）使用命令：start-yarn.sh 在 master 上启动 yarn

5）使用命令：hdfs zkfc -formatZK 在 ZK 上生成 ha 节点

6）使用命令：hadoop-daemon.sh start zkfc 启动 DFSZKFailoverController 进程，在 master 节点执行

a. 访问 HDFS 的管理页面

http://192.168.0.20:50070 此处 192.168.0.20 为 namenode 节点的 Active 节点

http://192.168.0.21:50070 此处 192.168.0.20 为 namenode 节点的 standby 节点

3.3 验证 HDFS 使用

使用命令：hdfs dfs -ls / 查看 HDFS 中文件

使用命令：hdfs dfs -mkdir /input 在 HDFS 上创建目录

使用命令：hdfs dfs -put ./test.txt/input 将本地文件上传到 HDFS 指定目录

使用命令：hdfs dfs -get /input/test.txt ./tmp 将 HDFS 文件复制到本地目录

使用命令：hdfs dfs -text /input/test.txt 查看 HDFS 上的文本文件

web 端浏览 HDFS 目录

3.4 验证 MapReduce 的 wordcount 案例

（1）先通过命令将带有文本内容的 test2.txt 文件上传到 HDFS

（2）对 HDFS 上 test2.txt 文件执行 wordcount 统计，结果放回 HDFS 新目录，命令：

hadoop jar /usr/local/hadoop/hadoop-3.3.4/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.4.jar wordcount /input/test2.txt /out

四、Spark 安装与部署

4.1 安装 Scala

（1）安装 scala

上传 scala 压缩包解压，使用命令：

scala -version 查看当前环境变量下的 scala 版本

（2）拷贝 scala 目录和环境变量到其他两台机器

使用命令：

scp -r /usr/local/scala root@slave1:/usr/local/

scp /etc/profile root@slave1:/etc/profile

4.2 安装 Spark

（1）上传 spark 压缩包解压，修改配置文件

命令：vim
/usr/local/spark/spark-3.3.1/conf/spark-env.sh

（2）新建 worker 目录，写入 master 机器名称

4.3 启动 Spark

（1）在 master 的 spark 安装目录下启动 spark

命令：

cd /usr/local/spark/spark-3.3.1/sbin

./start-all.sh

（2）在 slave1 同样目录启动 master 进程

命令：./start-master.sh

（3）访问 spark 管理页面 ui

4.4 验证 Spark 的 wordcount 案例

（1）执行命令：

cd /usr/local/spark/spark-3.3.1/bin

./spark-shell --master spark://master:7077

（3）从 HDFS 读取数据执行自定义 wordcount 代码，结果写入 HDFS，命令：

sc.textFile("hdfs://master:9000/input/test2.txt").flatMap(_.split(" ")).map(word=>(word,1)).reduceByKey(_+_).map(pair=>(pair._2,pair._1)).sortByKey(false).map(pair=>(pair._2,pair._1)).saveAsTextFile("hdfs://master:9000/spark_out")

（4）输出结果：

五、后记

大数据技术日新月异，得益于互联网技术加持下的商业和工业模式变革。人们日益增长的对生活生产便捷性、数字化、智能化的需求，催生了数据爆炸式的增长，推动了大数据技术推陈出新。作为新时代的程序开发者，必须掌握一定的大数据基础知识才能适应时代的要求，本文只是一个引子，从自身实践的角度帮助初学者认识大数据，并基于此搭建自己属于自己的开发环境，希望大家能够在此基础上继续钻研有所建树。

-end-

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