Hadoop集群的架构：
master节点维护分布式文件系统的所有信息，并负责调度资源分配，在Hadoop集群中node-master就是master的角色，其包括两个服务：

• NameNode: 负责管理分布式文件系统，维护了数据块在集群中的存储信息；
• ResourceManager: 管理YARN任务，同时负责在worker节点的调度和执行。

worker节点负责存放数据，并提供执行任务的能力。在worker节点上包含两个进程：

• DataNode: 管理在该节点上存放的物理数据，称为NameNode；
• NodeManager: 管理在该节点上运行的任务。

机器设置

以下配置都是针对Ubuntu系统的。我准备了3台机器：

• node-master: 192.168.0.113
• node1: 192.168.0.114
• node2: 192.168.0.115

用户hadoop创建

1. 创建用户hadoop,并设置密码:

sudo adduser hadoop

1. 把hadoop用户添加到sudo用户组获取管理员权限:

sudo adduser hadoop sudo

安装JDK

我安装的是JDK8，安装方式略。

host文件配置

为了节点之间可以方便的通过名字来通信，我们在hosts文件中加入如下内容:

192.168.0.113  node-master
192.168.0.114  node1
192.168.0.115  node2
192.168.0.116  node3

配置ssh免密登录

配置了ssh证书后，master阶段通过ssh免密登录其他节点。

1. 使用hadoop用户登录到mastr机器，并创建SSH证书:

ssh-keygen -b 4096 -C 'hadoop-yarn'

1. 查看生成的公钥，并复制下公钥的内容:

cat /home/hadoop/.ssh/id_rsa.pub

1. 在每个机器的/home/hadoop/.ssh文件夹下创建名为master.pub的文件，并将上面复制的公钥信息粘贴到里面;
2. 将证书信息拷贝到已授权秘钥文件中:

cat ~/.ssh/master.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

Hadoop安装

登录到node-master，下载hadoop,并解压:

http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-3.1.3/hadoop-3.1.3.tar.gz
tar -xzf hadoop-3.1.3.tar.gz
ln -s hadoop-3.1.3 hadoop

环境变量设置

1. 添加Hadoop可执行目录到PATH。修改/home/hadoop/.profile,添加如下内容:

PATH=/home/hadoop/hadoop/bin:/home/hadoop/hadoop/sbin:$PATH

1. 添加hadoop到shell的PATH路径。修改.bashrc,添加下面的内容:

export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop
export PATH=${PATH}:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin

MASTER节点设置

设置JAVA_HOME

这里我安装的是ORACLE版本的JDK，目录/usr/local/jdk,修改~/hadoop/etc/hadoop-env.sh,设置JAVA_HOME:

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk

设置NameNode的位置

修改~/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml文件，设置NameNode的路径为node-master的9000端口:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
    <configuration>
        <property>
            <name>fs.default.name</name>
            <value>hdfs://node-master:9000</value>
        </property>
    </configuration>

设置HDFS路径

修改hdfs-site.xml,内容如下:

<configuration>
    <property>
            <name>dfs.namenode.name.dir</name>
            <value>/home/hadoop/data/nameNode</value>
    </property>

    <property>
            <name>dfs.datanode.data.dir</name>
            <value>/home/hadoop/data/dataNode</value>
    </property>

    <property>
            <name>dfs.replication</name>
            <value>1</value>
    </property>
</configuration>

最后一个属性dfs.replication表示该集群上的数据被冗余多少倍。注意replication的值不要超过worker节点的实际数量。

设置YARN作为任务调度器

修改mapred-site.xml，设置YARN作为默认的MapReduce操作的框架:

<configuration>
    <property>
            <name>mapreduce.framework.name</name>
            <value>yarn</value>
    </property>
    <property>
            <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
            <value>HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME</value>
    </property>
    <property>
            <name>mapreduce.map.env</name>
            <value>HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME</value>
    </property>
    <property>
            <name>mapreduce.reduce.env</name>
            <value>HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME</value>
    </property>
</configuration>

配置YARN

修改yarn-site.xml。yarn.resourcemanager.hostname的值设置为node-master的ip地址:

<configuration>
    <property>
            <name>yarn.acl.enable</name>
            <value>0</value>
    </property>

    <property>
            <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
            <value>203.0.113.0</value>
    </property>

    <property>
            <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
            <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
</configuration>

设置Worker

创建一个名为workers的启动脚本，用来启动需要的进程。修改~/hadoop/etc/hadoop/workers，把所有的worker节点都加进去。

修改内存分配

默认的内存分配对于内存小于8GB的机器并不合适，所有对低内存的机器需要做一些特殊配置。
一个YARN任务的执行会用用到两种类型的资源：

• 应用MASTER（AM）负责监控应用并协调集群中的exector；
• AM创建的Executor才会真正的执行任务。对MapReduce任务，exectors上会并行的执行map或者reduce的操作。
  两者都是运行在worker节点上。每个worker节点运行一个NodeManager的进程，该进程负责在该节点上创建容器。整个集群被ResourceManager管理，ResourceManger在所有的worker节点上根据容量需求以及当前的负载，进行容器的分配与创建。

为了集群能够正常工作，下面4个配置必须合理的配置：

1. 单个节点上YARN容器最多可以分配多少内存。这个配置的值需要比其他的都大，否则容器分配会被拒，application会失败。但是，这个值不应该是该节点的实际内存大小。该配置是yarn.nodemanager.resource.memory-mb,配置在yarn-site.xml中；
2. 每个容器可以分配的最大最小内存。如果一个容器申请的内存超过设置的最大值，否则分配会失败，并会被分配成最小内存的整数倍。配置yarn.scheduler.maximum-allocation-mb和yarn.scheduler.minimum-allocation-mb,都在yarn-site.xml文件中配置；
3. ApplicationMaster分配的内存大小。yarn.app.mapreduce.am.resource.mb,配置在mapred-site.xml中；
4. 每个map或者reduce操作可以分配的内存大小。这个值需要小于最大内存大小。mapreduce.map.memory.mb和mapreduce.reduce.memory.mb,都配置在mapred-site.xml。

以上四个类型的配置之间的关系如下图:

以2G内存的节点为例，可行的配置如下:

1. 修改home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml,添加如下配置:

<property>
        <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
        <value>1536</value>
</property>

<property>
        <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
        <value>1536</value>
</property>

<property>
        <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
        <value>128</value>
</property>

<property>
        <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
        <value>false</value>
</property>

最后一个配置禁用虚拟内存检查。

1. 修改/home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml, 添加如下内容:

<property>
        <name>yarn.app.mapreduce.am.resource.mb</name>
        <value>512</value>
</property>

<property>
        <name>mapreduce.map.memory.mb</name>
        <value>256</value>
</property>

<property>
        <name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>
        <value>256</value>
</property>

格式化HDFS

和正常的单机文件系统一样，HDFS在使用之前也需要格式化。在node-master上，运行如下命令：

hdfs namenode -format

到这里，hadoop的安装完成了，可以运行了。

运行和监控

接下来看下如何在NameNode和DataNodes上启动HDFS，以及如何进行监控。

HDFS的启停

1. 在node-master上运行下面的命令启动HDFS：

start-dfs.sh

这个命令会在node-master上启动NameNode和SecondaryNameNode进程，同时在数据节点上创建DataNode进程。数据节点根据workers文件中的配置。

1. 检查node-master和其他节点上的进程情况，可以通过jps命令来查看。在node-master上运行jps，可以看到NameNode和SecondaryNameNode，在worker节点上运行jps课题看到DataNode进程。
2. 在node-master上通过下面的命令开停止hdfs:

stop-dfs.sh

监控HDFS集群

1. 通过hdfs dfsadmin命令可以获得一些有用的信息:
2. 另外HDFS提供了一个Web UI来查看hdfs集群的状态，访问地址: http://node-master-IP:9870