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JDK 8 : https://jdk.java.net/java-se-ri/8-MR3

Hadoop 3.2.1 : https://hadoop.apache.org/releases.html

如果还没有安装和设置虚拟机，参考上一篇文章 Ubuntu 安装和配置，这里默认服务器用户名为 hadoop，机器名称为 master，且把 master 的 IP 写入了 hosts 文件和配置 SSH 免密登录。这将介绍 Hadoop 的两种安装方式，并简单使用和操作 MapReduce 和 HDFS。

主要内容：

• Hadoop 伪分布安装
• Hadoop 集群安装
• 动态增加、删除节点

1、必要软件的安装

Hadoop 3 最低支持 Java 8，这里使用 Oracle 的 OpenJDK 8，可以提取下载好放到共享文件夹。

# 解压和创建链接文件
sudo tar -xvf openjdk-XXX_XXX.tar.gz  /user/local
sudo ln -s /user/local/openjdk-XXX_XXX  /user/local/openjdk-1.8
# 将 JAVA_HOME 添加到环境变量
sudo vim /etc/profile
# 添加如下内容
export JAVA_HOME=/user/local/openjdk-1.8
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
# 测试
java -version
java version "1.8.0_XXX"
# 安装 SSH pdsh
sudo apt install ssh
sudo apt install pdsh

Hadoop 支持如下三种模式安装：

• 本地独立模式

• 单节点模式

• 集群模式

支持平台： 推荐 GNU/Linux，对于 Windows 平台这里不做介绍

2、伪分布式安装

2.1、下载和解压 Hadoop

tar -xvf ./hadoop-3.X.X.tar.gz
ln -s ./hadoop-3.X.X.tar.gz ./hadoop
# 设置 Hadoop 安装目录添加 PATH
vim .bashrc
# 在文件后面添加如下内容
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop
export HADOOP_MAPRED_HOME=/home/hadoop/hadoop
# PDSH_RCMD_TYPE 解决 pdsh@master: master: ssh exited with exit code 1
export PDSH_RCMD_TYPE=ssh
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

设置 Hadoop 的 Java Home 等参数

vim $HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh
# 找到 export JAVA_HOME 的位置，去掉注释修改为 JAVA_HOME 路径
# The java implementation to use. By default, this environment
# variable is REQUIRED on ALL platforms except OS X!
export JAVA_HOME=/user/local/openjdk-1.8
# 可选修改 Hadoop Home  HADOOP_CONF_DIR
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop
export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
# 可选 JVM Heap 堆，相当于 -Xms512m -Xmx1024m
export HADOOP_HEAPSIZE_MAX=1024m
export HADOOP_HEAPSIZE_MIN=512m

查看 hadoop 命令

hadoop version
# 会看到如下输出
Hadoop 3.X.X

本地独立模式

在默认情况下，Hadoop 被配置为非分布式模式作为单个 Java 进程运行，这对调试非常有用。

cd $HADOOP_HOME
mkdir input
cp etc/hadoop/*.xml input
# 正则表达式匹配所有 XML 文件中的单词
bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.1.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
cat output/*
# 可以看到如下输出
1       dfsadmin

2.2、伪分布模式

首先需要配置好默认的 SSH 免密登录，如果已经配置则跳过：

ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa
cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
chmod 0600 ~/.ssh/authorized_keys
# 测试 
ssh localhost

在下面的命令中，默认切换到 hadoop 安装目录cd $HADOOP_HOME

对于 vim 不熟悉可以使用 Visual Studio Remote 连接到 master 服务器，然后打开 Hadoop 的配置目录。参考 https://code.visualstudio.com/docs/remote/wsl

文件 vim etc/hadoop/core-site.xml,将内容修改成如下

<configuration>
    <property>
        <!-- NameNode URI -->
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://localhost:9000</value>
    </property>
</configuration>

文件 vim etc/hadoop/hdfs-site.xml ,修改内容如下

<configuration>
    <property>
        <!-- 数据块复制的份数-->
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
</configuration>

运行

# 格式文件系统
bin/hdfs namenode -format
# 运行 DataNode 和 NameNode
sbin/start-dfs.sh
# 可以看到如下的输出
Starting namenodes on [localhost]
Starting datanodes
Starting secondary namenodes [master]

通过浏览器访问 http://master:9870/ ，master 替换为 Ubuntu 所在的 IP 或者写入主系统的 hosts.

测试

# 创建 HDFS 的目录，hadoop 是你的用户名 <username> 此相当于 Linux 的个人主目录
bin/hdfs dfs -mkdir /user
bin/hdfs dfs -mkdir /user/hadoop
# 在 HDFS 的 /user/hadoop 下创建
bin/hdfs dfs -mkdir input
# 将文件上传到 HDFS
bin/hdfs dfs -put etc/hadoop/*.xml input
# 运行 Hadoop 的示例程序
bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.1.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
# 将运行结果拿到本地
bin/hdfs dfs -get output output
cat output/* # 或者直接在 HDFS 看 ： bin/hdfs dfs -cat output/*
#同样可以看到如下的输出 跟本地独立模式不一样原因是修改了 hdfs-site.xml
1       dfsadmin
1       dfs.replication

2.3、单节点的 Yarn

文件配置：etc/hadoop/mapred-site.xml

<configuration>
    <property>
        <!--使用 Yarn -->
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
    <property>
        <!-- 添加 class path，需要设置 HADOOP_MAPRED_HOME -->
        <name>mapreduce.application.classpath</name>
        <value>$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/*:$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/lib/*</value>
    </property>
</configuration>

文件 etc/hadoop/yarn-site.xml

<configuration>
    <property>
        <!-- reducer 附属服务是 mapreduce_shuffle 才可运行MapReduce程序 -->
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <!-- 以下加不加都可以的，环境变量白名单 -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
        <value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
    </property>
</configuration>

查看运行着什么服务的命令是 jps ,可以将此时的 Hadoop 安装配置目录复制一份作为本地独立模式或伪分布模式的配置备份。

关闭 hdfs 和 Yarn

sbin/stop-yarn.sh
sbin/stop-dfs.sh

3、集群设置

这里采用两台 VM 虚拟机（master、worker1）搭建，worker2 是用于下一小节，将新的节点添加到 Hadoop 集群的，理论上可以支持上千台的集群。

关闭 hdfs 和 Yarn 后关闭当前的虚拟机，将虚拟机拷贝两份，命名为 worker1、worker2，一台一台的设置，因为先前的跟 master IP 地址一样会冲突，参考 Ubuntu Server 安装与设置 配置本地 IP 地址（例如 192.168.128.11、192.168.128.12），设置 hostname 为 worker1 、worker2，然后关机。

启动 master、worker1 的虚拟机，登录 master，配置各个节点的 hosts sudo vim /etc/hosts：

# 各个节点的配置，替换为虚拟机实际的 ip
192.168.128.10  master
192.168.128.11  worker1
192.168.128.12  worker2
# 保存后通如下命令分发到 worker1、worker2等,需要启用 root 登录权限
scp /etc/hosts root@worker1:/etc/hosts
# 检查不同主机间是否可以免密登录
# 分别在 master、worker1 等尝试 ssh username@master、ssh username@worker1
ssh hadoop@worker1

3.1、Hadoop 常用的配置

常用的配置文件

文件	格式	描述
hadoop-env.sh	bash脚本	Hadoop 运行的环境变量，会覆盖系统的设置
mapred-env.sh	bash脚本	MapReduce 运行用到的环境变量，会覆盖 hadoop-env.sh
yarn-env.sh	bash脚本	Yarn 运行用到的环境变量，会覆盖 mapred-env.sh
core-site.xml	xml配置	Hadoop Core 配置，配置 HDFS、MapReduce、Yarn 常用的 IO 设置
hdfs-site.xml	xml配置	HDFS 配置，namenode、datanode、secondary namenode等
mapred-site.xml	xml配置	MapReduce 守护进程配置，如 jobhistoryserver
yarn-site.xml	xml配置	Yarn 守护进程配置，如 ResourceManger、NodeManager、Web 应用代理服务等
workers	纯文本	运行 datanode 的节点的机器，一行一个( hadoop 的名称是 slaves)
log4j.properties	Java属性	日志配置文件

环境变量

Hadoop 的环境变量通过 bash 脚本 设置。例如可以设置 JAVA_HOME，JVM 内存堆大小、日志存放目录等

• JAVA_HOME : 必须指定，推荐使用 hadoop-env.sh 的方式，保证集群使用相同版本的 JDK
• HADOOP_HEAPSIZE_MAX ：最大 JVM 内存堆
• HADOOP_HEAPSIZE_MIN：最小 JVM 内存堆
• HADOOP_LOG_DIR： 日志存放目录
• HADOOP_HOME: Hadoop 的根目录
• HADOOP_MAPRED_HOME: MapReduce 的主目录

3.1.2、Hadoop 配置

文件etc/hadoop/core-site.xml

<configuration>
  <property>
    <!-- URI 定义主机名称和 namenode 的 RPC 服务器工作的端口号 -->
    <!-- 运行 HDFS 需要指定一台机器为 namenode -->
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://master:9000</value>
  </property>
  <property>
    <!-- Hadoop 临时目录，默认是系统的临时目录下，/tmp/hadoop-${username} 下 -->
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>/home/hadoop/cluster</value>
  </property>
</configuration>

对于设置的临时目录等，需要确保运行 Hadoop 集群的用户有写入和读取的权限，这里使用用户主目录下的 cluster 文件夹，相关的目录不建议存放到 Hadoop 的安装目录下。

文件 etc/hadoop/hdfs-site.xml

<configuration>
  <property>
    <!-- DFS 拷贝的数量，根据 DataNode 的数量和实际情况设置，这里只有一个 worker -->
    <name>dfs.replication</name>
    <value>1</value>
  </property>
  <!-- 以下三个值默认在 Hadoop 临时目录 hadoop.tmp.dir 的 dfs 文件夹下 -->
  <property>
    <!-- namenode 存储永久元数据的目录，多个 value 用英文逗号 , 隔开 -->
    <!-- 支持 NFS 挂载的远程磁盘目录 TODO：试试 -->
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>/home/hadoop/cluster/dfs/name</value>
  </property>
  <property>
    <!-- datanode 存储数据块的目录，多个 value 用英文逗号 , 隔开 -->
    <name>dfs.datanode.name.dir</name>
    <value>/home/hadoop/cluster/dfs/data</value>
  </property>
  <property>
    <!-- Secondary Namenode 存储检查点的目录列表，多个 value 用英文逗号 , 隔开 -->
    <name>dfs.datanode.name.dir</name>
    <value>/home/hadoop/cluster/dfs/namesecondary</value>
  </property>
</configuration>

文件etc/hadoop/yarn-site.xml

<configuration>   
    <property>
        <!-- reducer 附属服务是 mapreduce_shuffle 才可运行MapReduce程序 -->
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <property>
         <!-- 环境变量白名单 TODO: 验证是否由于多个集群的环境变量不一致的时候，需要加上环境变量白名单 -->
        <name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
        <value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
    </property>
    
</configuration>    

文件 etc/hadoop/mapred-site.xml

<configuration>
    <property>
        <!--使用 Yarn -->
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
    <property>
        <!-- 添加 class path，需要设置 HADOOP_MAPRED_HOME -->
        <name>mapreduce.application.classpath</name>
        <value>$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/*:$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/lib/*</value>
    </property>
</configuration>

文件workers,设置运行 datanode 的主机，一行一个主机名

worker1

3.2、运行 Hadoop

将 Hadoop 复制到 worker1 。

# 复制 .bashrc 的一些环境变量，可选
scp ~/.bashrc hadoop@worker1:~/.bashrc
# 将 Hadoop 安装目录复制到 worker1，
scp -r ~/hadoop  hadoop@worker1:~/hadoop

格式化 HDFS

# master 主机运行，只需要运行一次，第二次运行会报错
hdfs namenode -format <集群名称>

开启 namenode、datanode

# master 运行
hdfs --daemon start namenode
# master 和每个 worker 分别运行
hdfs --daemon start datanode
# 配置好 ssh 免密登录后，只需要在 master 运行，等同于上面的两个命令（二选一）
start-dfs.sh

使用 jps 命令查看是否运行成功

master 运行的服务：

8436 ResourceManager
8200 SecondaryNameNode
11275 Jps
10684 NameNode

worker1 运行的服务：

5267 Jps
4966 DataNode
5143 NodeManager

通过浏览器访问 http://master:9870/dfshealth.html 可以看到有一个 datanode。（嘻嘻，截错图了）

启动 Yarn：

# 在 ResourceManager 运行如下命令，我们这里设置为 master
yarn --daemon start resourcemanager
yarn --daemon start nodemanager
# 脚本，等同于上面两个个命令（二选一）
start-yarn.sh

使用浏览器访问 http://master:8088/cluster

启动 JobHistory Server

记录已经运行完的 MapReduce 作业放到 HDFS 目录，默认配置已经够用了，所以上面没有配置

# master 下运行
mapred --daemon start historyserver

浏览器访问 http://master:19888/jobhistory

master 运行 start-all.sh 则会根据配置文件开启所有节点及其所配置的服务。

测试

# 创建 HDFS 的目录，hadoop 是你的用户名 <username> 此相当于 Linux 的个人主目录
bin/hdfs dfs -mkdir /user
bin/hdfs dfs -mkdir /user/hadoop
# 在 HDFS 的 /user/hadoop 下创建
bin/hdfs dfs -mkdir input
# 将文件上传到 HDFS
bin/hdfs dfs -put etc/hadoop/*.xml input
# 运行 Hadoop 的示例程序
bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.1.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
# 将运行结果拿到本地
bin/hdfs dfs -get output output
cat output/* # 或者直接在 HDFS 看 ： bin/hdfs dfs -cat output/*
1       dfsadmin
1       dfs.replication

3.3、关闭 Hadoop

关闭 namenode、datanode

# master 运行
hdfs --daemon stop namenode
# master 和每个 worker 分别运行
hdfs --daemon stop datanode
# 配置好 ssh 免密登录后，只需要在 master 运行，等同于上面的两个命令（二选一）
stop-dfs.sh

关闭 Yarn：

# 在 ResourceManager 运行如下命令，我们这里设置为 master
yarn --daemon stop resourcemanager
yarn --daemon stop nodemanager
# 脚本，等同于上面两个个命令（二选一）
stop-yarn.sh

关闭 JobHistory Server

# master 下运行
mapred --daemon start historyserver

master 执行 stop-all.sh 用于关闭集群所有节点的所有服务。

4、动态增加、删除节点

开启 worker2 虚拟机，虚拟机设置部分见，3、集群设置 ，开启 master、worker1 虚拟机。

4.1、将 worker2 加入集群

开启 master 和 worker1 的 Hadoop 集群：

# master 主机上执行
start-all.sh

在 master 的 Hadoop 配置文件workers,添加 worker2 作为 datanode，修改完成后使用 scp 命令同步到 worker1 和 worker2。TODO：了解 zookeeper 相关配置实现配置文件同步。

worker1
worker2

登录 worker2 ,

# 在 worker2 单独启动 datanode，nodemanager
# 对于其他功能节点，新加入的只需要在本地启动即可，不建议通过脚本的方式
hdfs --daemon start datanode
yarn --daemon start nodemanager

# 刷新 datanode 和 yarn
hdfs dfsadmin -refreshNodes
yarn rmadmin -refreshNodes

通过浏览器访问 http://master:9870/dfshealth.html ，可以看到 worker2 成功加入 集群。

4.2、将 worker1 移出集群

Hadoop 配置文件workers 的作用是 Hadoop 脚本如 start-all.sh、stop-all.sh 通过其配置向整个集群发出操作指令，如开启整个集群、关闭整个集群。Hadoop 的 namenode 守护进程是不使用的 workers 文件的。

实际上允许连接到 namenode 的节点通过文件 hdfs-site.xml 配置。在没有配置的情况下，默认所有节点都可以连接。严格的来说，上面的配置都是不完整的，集群上所有的节点都应该明确管理。

使用 stop-all.sh 关闭集群， 在 master 机器上，新建 hosts.includes 表示允许连接的节点配置，文件内容分别如下：

worker1
worker2

文件 hdfs-site.xml 新增如下配置：

<!-- 允许连接到 namenode 的节点 -->
<property>
  <name>dfs.hosts</name>
  <value>/home/hadoop/hadoop-3.2.1/etc/hadoop/hosts.includes</value>
</property>

文件 yarn-site.xml

<!-- 允许连接到 ResourceManager 的节点 -->
<property>
  <name>yarn.resourcemanager.nodes.include-path</name>
  <value>/home/hadoop/hadoop-3.2.1/etc/hadoop/hosts.includes</value>
</property>

使用 scp 同步到 worker1、worker2，然后启动 Hadoop 集群。假设有 worker3 按照 4.1、将 worker2 加入集群 的方式加入集群，是不能连接到 namenode 的了，参考上面第一步将其加入 host.includes 文件即可再启动即可。

cd ~/hadoop-3.2.1/etc/hadoop
scp ./* xian@worker1:~/hadoop-3.2.1/etc/hadoop
scp ./* xian@worker2:~/hadoop-3.2.1/etc/hadoop
# 启动集群
start-all.sh

对于要将节点退出 Hadoop 集群，最简单的方式就是将这个节点直接关闭：

# 错误示范
hdfs --daemon stop datanode

HDFS 具有容错性，在多个副本的集群直接关掉一两个节点还不会导致集群数据的丢失。然而这是不推荐的，就像在本文里，只有一个文件副本，直接关闭一个 datanode，那么该节点的数据会直接从集群消失。正确的做法是将需要退出的 datanode 告知 namenode，Hadoop 守护进程就会将该节点的数据复制到其他节点，然后需要移除的节点进入 Decommissioned 才可以移除。

正确示例：

第一步 : 告诉 Hadoop 我要移除某个节点了 移除节点的通过 exclude 文件控制，通过 dfs.hosts.exclude 和 yarn.resourcemanager.nodes.exclude -path 这两个属性配置。新建 hosts.excludes 文件，加入 worker1 ，表示要将 worker1 排除。

worker1

文件 hdfs-site.xml 新增如下配置：

<!-- 从 namenode 排除的节点 -->
<property>
  <name>dfs.hosts.exclude</name>
  <value>/home/hadoop/hadoop-3.2.1/etc/hadoop/hosts.excludes</value>
</property>

文件 yarn-site.xml

<!-- 从 ResourceManager 移除的节点 -->
<property>
  <name>yarn.resourcemanager.nodes.exclude-path</name>
  <value>/home/hadoop/hadoop-3.2.1/etc/hadoop/hosts.excludes</value>
</property>

使用 scp 同步到 worker1、worker2。

第二步：更新 namenode 和 resourcemanager 将要移除的节点数据拷贝到其他节点，并更新 namenode 的元数据等

hdfs dfsadmin -refreshNodes
# Refresh nodes successful
yarn rmadmin -refreshNodes
# INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at master/192.168.128.10:8033
# 数据平衡
start-balancer.sh

查看 datanode 是否已经移除：执行完成后执行 hdfs dfsadmin -report 或者 web 页面可以看到 worker 处于 Decommissioned 。

Decommission Status : Decommissioned

• In service:正常服务
• Decommissioning：复制数据中
• Decommissioned ： 数据复制完成，可以移除该节点

Web 页面：http://master:9870/dfshealth.html#tab-datanode ，刷新，找到 worker1

查看 Yarn 的 ResourceManager 是否已经移除： 执行命令 yarn node -list --all,查看 节点状态：

   worker1:44743         DECOMMISSIONED      worker1:8042                                  0

• RUNNING ：运行中
• DECOMMISSIONED : 可以移除了

web 页面刷新 ：http://master:8088/cluster/nodes/decommissioned 也是显示 Decommissioned

可能遇到的错误 一个 master ，两个 worker 集群的时候， worker1 的 datanode 一直不显示 Decommissioned。 后面加多了两个 worker ，worker1 正常挂 Decommissioned 状态。一个 master ，两个 worker 集群的不成功原因分析：

• dfs.replication ： 属性先前我设置为 2，虽然后面改成了 1，但可能没有让其生效，退出 worker1 后 导致集群中 datanode 数量小于 2 ，datanode 运行中数量要大于 dfs.replication 的值才可以移除某个节点。TODO：补充刷新 dfs.replication 的命令。

• HDFS 集群相关的设定，不允许移除 worker1 后只剩下一个 worker2 节点，TODO： 看源码。

• 退出安全模式 hadoop dfsadmin -safemode <command> 不是这个原因hdfs dfsadmin -safemode enter/leave

提示：对于数据量比较大的集群，Decommissioning 数据移动的状态会比较长的时间，可以把 dfs.replication 设置相对小点，减少数据量的拷贝。TODO 待实验

第三步：从 hosts.includes、hosts.excludes、workers 删除需要移除的节点记录。同步配置文件，然后运行：

hdfs dfsadmin -refreshNodes
yarn rmadmin -refreshNodes
# 数据平衡
start-balancer.sh

第四步：关闭 woker1

hdfs --daemon stop datanode
yarn --daemon stop nodemanager
sudo poweroff

通过 hdfs-site.xml 配置 hosts.includes、hosts.excludes 两个文件的情况下，第一二列表示节点是否出现在改文件中：引用「Hadoop 权威指南（中文版）」P.333

includes	excludes	解析
否	否	节点无法连接
否	是	节点无法连接
是	否	节点可连接
是	否	节点可连接，将被移除

遇到的错误：

ERROR org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: RECEIVED SIGNAL 15: SIGTERM

原因是把 master 和 worker1 都作为 worker 了，但成功启动，最后发现，master 还是还是不要加入 workers 文件作为 datanode。

参考资料：

「Hadoop 权威指南」清华大学出版社

「Hadoop 官网」 http://hadoop.apache.org/