超详细版本|Linux Centos7从零搭建Hadoop集群及运行MapReduce分布式集群案例(全网最详细教程！)

此次搭建的集群的一台主机，一台从机的主从结构。
（可以根据自己的实际情况设置多台从机，本文内容我这个从机是一个，多加几个节点也很简单，看个人爱好或者个人需求。）

说明：Hadoop从版本2开始加入了Yarn这个资源管理器，Yarn并不需要单独安装。只要在机器上安装了JDK就可以直接安装Hadoop，单纯安装Hadoop并不依赖Zookeeper之类的其他东西。

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超详细版本|Linux Centos7从零搭建Hadoop集群及运行MapReduce分布式集群案例(全网最详细教程！)
关键字和相关配置版本
基本主从思路：
一、首先要先在虚拟机搭建Linux CentOS7
二、直接选择root用户登录并关闭防火墙
三、实现ssh免密码登录
四、CentOS7 安装jdk1.8
五、下载hadoop
六、Hadoop配置文件修改
七、启动Hadoop
八、运行MapReduce集群
一、首先要先在虚拟机搭建Linux CentOS7
不懂如何搭建的小伙伴可以在看我之前写的博客：

星川皆无恙：虚拟机搭建Linux CentOS7（详细图文讲解）https://blog.csdn.net/Myx74270512/article/details/127883266?spm=1001.2014.3001.5502

我配置好的master和node1节点的虚拟机内存和处理器等参数信息如下。

 

二、直接选择root用户登录并关闭防火墙
（根据个人需求可选可不选，我选择root直接登录更简单省事）

我直接选择root用户登录，避免了普通用户授权和切换用户导致的一些环境问题，简单来说就是高效、方便。

 

这样的好处就是进来直接就是root用户，不用再那么麻烦输入密码授权认证啥的：

然后我们先关闭防火墙：

systemctl stop firewalld  //关闭防火墙
systemctl disable firewalld  //关闭开机自启
systemctl status firewalld  //查看防火墙状态

systemctl status firewalld 
1
//查看防火墙状态

当防火墙处于关闭状态时候我们继续往下进行。

三、实现ssh免密码登录
配置ssh的无密码访问

ssh-keygen -t rsa
1
连续按回车

cd ~/.ssh
1
cat id_rsa.pub >> authorized_keys
1

让ssh服务器自动启动

vi ~/.bashrc 
1

在文件的最末尾按O进入编辑模式，加上：

/etc/init.d/ssh start
1

按ESC返回命令模式，输入:wq保存并退出。
让修改即刻生效

source ~/.bashrc
1

四、CentOS7 安装jdk1.8
1、yum安装

安装之前先查看一下有无系统自带jdk,有的话先卸载。
rpm -qa | grep jdk
1
[root@master ~]#rpm -qa | grep jdk
copy-jdk-configs-3.3-10.el7_5.noarch
java-1.8.0-openjdk-headless-1.8.0.322.b06-1.el7_9.x86_64
java-1.8.0-openjdk-devel-1.8.0.322.b06-1.el7_9.x86_64
java-1.8.0-openjdk-javadoc-zip-1.8.0.322.b06-1.el7_9.noarch
java-1.8.0-openjdk-1.8.0.322.b06-1.el7_9.x86_64
java-1.8.0-openjdk-accessibility-1.8.0.322.b06-1.el7_9.x86_64
java-1.8.0-openjdk-demo-1.8.0.322.b06-1.el7_9.x86_64
java-1.8.0-openjdk-src-1.8.0.322.b06-1.el7_9.x86_64
java-1.8.0-openjdk-javadoc-1.8.0.322.b06-1.el7_9.noarch

 

卸载jdk：

rpm -e --nodeps  上步查询出的所有jdk
1
例如：
[root@master ~]# rpm -e --nodeps copy-jdk-configs-3.3-10.el7_5.noarch
[root@master ~]# rpm -e --nodeps java-1.8.0-openjdk-headless-1.8.0.322.b06-1.el7_9.x86_64
[root@master ~]# rpm -qa | grep jdk
java-1.8.0-openjdk-devel-1.8.0.322.b06-1.el7_9.x86_64
java-1.8.0-openjdk-javadoc-zip-1.8.0.322.b06-1.el7_9.noarch
java-1.8.0-openjdk-1.8.0.322.b06-1.el7_9.x86_64
java-1.8.0-openjdk-accessibility-1.8.0.322.b06-1.el7_9.x86_64
java-1.8.0-openjdk-demo-1.8.0.322.b06-1.el7_9.x86_64
java-1.8.0-openjdk-src-1.8.0.322.b06-1.el7_9.x86_64
java-1.8.0-openjdk-javadoc-1.8.0.322.b06-1.el7_9.noarch
[root@test ~]#

rpm -e --nodeps 我这只执行了两次，剩下的7个卸载同样的操作，在此不在执行。

验证是否已经卸载干净：

rpm -qa|grep java
1

java -version
1

卸载完之后开始安装jdk1.8：

查看可安装的版本

yum list java*
1

安装1.8.0版本openjdk

yum -y install java-1.8.0-openjdk*
1

 

安装位置查看：

rpm -qa | grep java
1
rpm -ql java-1.8.0-openjdk-1.8.0.352.b08-2.el7_9.x86_64
1

环境变量配置：
当前用户使用:

vi ~/.bashrc
1
或者全局用户使用：

vi /etc/profile
1
添加：

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-openjdk
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

然后执行

 source ~/.bashrc
1
或者

 source /etc/profile 
1

命令使修改的配置文件生效。

验证安装：

which java
1
java -version
1

五、下载hadoop
这里我使用的hadoop是3.2.0版本
打开下载地址选择页面：http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/hadoop-3.2.0/hadoop-3.2.0.tar.gz

 

这个链接也有更多3.2.0版本其它的hadoop文件：https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-3.2.0/
下载hadoop文件：

可以根据个人需求，选择自己想要的hadoop版本号文件直接去下载：
附网址：
https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/

然后上传文件并解压缩
1.在opt目录下新建一个名为hadoop的目录，并将下载得到的hadoop-3.2.0.tar上载到该目录下

   mkdir /opt/hadoop
1

解压安装:

 tar -zxvf hadoop-3.2.0.tar.gz
1

配置Hadoop环境变量:

vim ~/.bashrc
1

添加hadoop环境变量：

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-openjdk
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:/opt/hadoop/hadoop-3.2.0/bin:/opt/hadoop/hadoop-3.2.0/sbin
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop/hadoop-3.2.0
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native

注意：这里的$PATH:$JAVA_HOME/bin:/opt/hadoop/hadoop-3.2.0/bin:/opt/hadoop/hadoop-3.2.0/sbin表示在保留原来的$PATH环境变量的基础上，再增加$JAVA_HOME/bin和/opt/hadoop/hadoop-3.2.0/bin和/opt/hadoop/hadoop-3.2.0/sbin这些路径作为新的$PATH环境变量。

然后我们执行

source  ~/.bashrc
1

使修改的配置文件生效。

六、Hadoop配置文件修改
新建几个目录:

mkdir /root/hadoop
mkdir /root/hadoop/tmp
mkdir /root/hadoop/var
mkdir /root/hadoop/dfs
mkdir /root/hadoop/dfs/name
mkdir /root/hadoop/dfs/data

修改etc/hadoop中的一系列配置文件

 vi /opt/hadoop/hadoop-3.2.0/etc/hadoop/core-site.xml
1
在节点内加入配置:

<configuration>
 <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/root/hadoop/tmp</value>
        <description>Abase for other temporary directories.</description>
   </property>
   <property>
        <name>fs.default.name</name>
        <value>hdfs://master:9000</value>
   </property>
   </configuration>

修改hadoop-env.sh

vi /opt/hadoop/hadoop-3.2.0/etc/hadoop/hadoop-env.sh
1
将 export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}
修改为： export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-openjdk
说明：修改为自己的JDK路径

修改hdfs-site.xml

vi /opt/hadoop/hadoop-3.2.0/etc/hadoop/hdfs-site.xml 
1
在节点内加入配置：

<configuration>
<property>
   <name>dfs.name.dir</name>
   <value>/root/hadoop/dfs/name</value>
   <description>Path on the local filesystem where theNameNode stores the namespace and transactions logs persistently.
   </description>
</property>

<property>
   <name>dfs.data.dir</name>
   <value>/root/hadoop/dfs/data</value>
   <description>Comma separated list of paths on the localfilesystem of a DataNode where it should store its blocks.
   </description>
</property>

<property>
   <name>dfs.replication</name>
   <value>2</value>
</property>

<property>
   <name>dfs.permissions</name>
   <value>false</value>
   <description>need not permissions</description>
</property>
</configuration>

新建并且修改mapred-site.xml：

vi /opt/hadoop/hadoop-3.2.0/etc/hadoop/mapred-site.xml
1
在节点内加入配置:

<configuration>
<!-- 配置mapReduce在Yarn上运行(默认本地运行) -->
<property>
   <name>mapreduce.framework.name</name>
   <value>yarn</value>
</property>
</configuration>

修改workers文件：

vi /opt/hadoop/hadoop-3.2.0/etc/hadoop/workers
1
将里面的localhost删除，添加以下内容（master和node1节点都要修改）：

master
node1

注意：这里面不能有多余空格，文件中不允许有空行。

也可以修改好master节点的/opt/hadoop/hadoop-3.2.0/etc/hadoop/workers文件，然后一条命令直接分发给集群，这样就不用再修改其它节点的workers文件。下面是是xsync命令分发给集群的具体配置（感兴趣可以看看，也可以直接跳过）

xsync是对rsync脚本的二次封装,需要给每台服务器下载rsync：

yum install -y rsync
1
修改/usr/local/bin/下得xsync文件，如果没有就新建

cd /usr/local/bin/
1
vim xsync
1
文件加入以下内容：

#!/bin/bash
#1 获取输入参数个数，如果没有参数，直接退出
pcount=$#
if((pcount==0)) 
then
        echo no args
        exit
fi
 
 
#2 获取文件名称
p1=$1
fname=`basename $p1`
echo fname=$fname
 
 
#3 获取上级目录到绝对路径
pdir=`cd -P $(dirname $p1); pwd`
echo pdir=$pdir
 
 
#4 获取当前用户名称
user=`whoami`
 
 
#5 循环
for((host=20; host<=21;host++))
do
        echo ------------------- @192.168.95.$host --------------
        rsync -rvl $pdir/$fname $user@192.168.95.$host:$pdir/
done

因为我们主机ip分别是192.168.95.20和192.168.95.21所以这里的for循环就是
((host=20; host<=21;host++))，
给脚本文件给予可执行权限

Chmod 777 xsync
1
将自己编写的/bin文件拷贝到系统目录的bin下
目的：让主机知道这个脚本，在系统内，识别到，才可以使用

sudo cp xsync /bin
1
这样配置好之后，我们就可以使用xsync命令分发配置了

xsync  /opt/hadoop/hadoop-3.2.0/etc
1
修改yarn-site.xml文件：

HADOOP_CLASSPATH 是设置要运行的类的路径。否则当你用hadoop classname [args]方式运行程序时会报错，说找不到要运行的类。用hadoop jar jar_name.jar classname [args]方式运行程序时没问题

这边需要设置hadoop classpath否则后面mapreduce会报错找不到主类：

hadoop classpath
1

记下返回的结果

vi /opt/hadoop/hadoop-3.2.0/etc/hadoop/yarn-site.xml 
1
添加一个配置

<property>
        <name>yarn.application.classpath</name>
        <value>hadoop classpath返回信息</value>
</property>

这是我的yarn-site.xml配置:

<configuration>
        <property>
            <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
            <value>mapreduce_shuffle</value>
        </property>
        <property>
            <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
            <value>master</value>
        </property>
        <property>
            <name>yarn.application.classpath</name>
            <value>/opt/hadoop/hadoop-3.2.0/etc/hadoop:/opt/hadoop/hadoop-3.2.0/share/hadoop/common/lib/*:/opt/hadoop/hadoop-3.2.0/share/hadoop/common/*:/opt/hadoop/hadoop-3.2.0/share/hadoop/hdfs:/opt/hadoop/hadoop-3.2.0/share/hadoop/hdfs/lib/*:/opt/hadoop/hadoop-3.2.0/share/hadoop/hdfs/*:/opt/hadoop/hadoop-3.2.0/share/hadoop/mapreduce/lib/*:/opt/hadoop/hadoop-3.2.0/share/hadoop/mapreduce/*:/opt/hadoop/hadoop-3.2.0/share/hadoop/yarn:/opt/hadoop/hadoop-3.2.0/share/hadoop/yarn/lib/*:/opt/hadoop/hadoop-3.2.0/share/hadoop/yarn/*</value>
        </property>
</configuration>

配置hadoop-3.2.0/sbin/目录下start-dfs.sh、start-yarn.sh、stop-dfs.sh、stop-yarn.sh文件

服务启动权限配置

cd /opt/hadoop/hadoop-3.2.0

配置start-dfs.sh与stop-dfs.sh文件

vi sbin/start-dfs.sh 

和

 vi sbin/stop-dfs.sh

加入下面内容

HDFS_DATANODE_USER=root
HADOOP_SECURE_DN_USER=hdfs
HDFS_NAMENODE_USER=root
HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root

 

配置start-yarn.sh与stop-yarn.sh文件

vi sbin/start-yarn.sh 

和

vi sbin/stop-yarn.sh

加入下面内容

YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn
YARN_NODEMANAGER_USER=root

 

配置好基础设置（SSH、JDK、Hadooop、环境变量、Hadoop和MapReduce配置信息）后，克隆虚拟机，获得从机node1节点。

如果已经复制master为node1节点虚拟机了，但是node1节点的Hadoop配置文件信息还没修改，那么我们直接可以在master节点中运行下面这条命令，将已经配置好的Hadoop配置信息分发给集群各节点，这样我们就不用再修改其它节点的Hadoop配置文件了：
xsync /opt/hadoop/hadoop-3.2.0/etc/hadoop

克隆master主机后，获得从机node1节点。

然后开始修改网卡信息：

vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33
1
修改node1节点ip信息：

修改node1节点主机名：

vi /etc/hostname
1

修改node1节点对应的ip 和主机名（主从节点保持一致）

vim /etc/hosts  
1

主从节点互连ssh试试：
先试试master节点连接node1节点

ssh node1
1

再试试node1节点连接master节点：

ssh master
1

OK，互连成功。（按exit可以退出）

七、启动Hadoop
因为master是namenode，node1是datanode，所以只需要对master进行初始化操作，也就是对hdfs进行格式化。
进入到master这台机器/opt/hadoop/hadoop-3.2.0/bin目录：

  cd /opt/hadoop/hadoop-3.2.0/bin
1
执行初始化脚本

  ./hadoop namenode -format
1

 

然后执行启动进程：

./sbin/start-all.sh
1

查看启动进程情况。

jps
1

运行结果:

master是我们的namenode，该机器的IP是192.168.95.20，在本地电脑访问如下地址:

http://192.168.95.20:9870/

在本地浏览器里访问如下地址：

http://192.168.95.20:8088/cluster

自动跳转到cluster页面

在hdfs上建立一个目录存放文件

./bin/hdfs dfs -mkdir -p /home/hadoop/myx/wordcount/input
1
查看分发复制是否正常

./bin/hdfs dfs -ls /home/hadoop/myx/wordcount/input
1

八、运行MapReduce集群
Mapreduce运行案例：
在hdfs上建立一个目录存放文件
例如

./bin/hdfs dfs -mkdir -p /home/hadoop/myx/wordcount/input
1
可以先简单地写两个小文件分别为text1和text2，如下所示。
file:text1.txt
hadoop is very good
mapreduce is very good

vim text1
1
加入下面内容：

hadoop is  very good 
mapreduce is very good

然后可以把这两个文件存入HDFS并用WordCount进行处理.

./bin/hdfs dfs -put text1 /home/hadoop/myx/wordcount/input
1

查看分发情况

运行MapReduce用WordCount进行处理

./bin/hadoop jar /opt/hadoop/hadoop-3.2.0/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.0.jar  wordcount /home/hadoop/myx/wordcount/input /home/hadoop/myx/wordcount/output
1

 

最终结果会存储在指定的输出目录中，查看输出目录里面可以看到以下内容。

./bin/hdfs dfs -cat /home/hadoop/myx/wordcount/output/part-r-00000*
1

运行输出结果也可以在web端查看，里面有详细信息：

http://192.168.95.20:9870/explorer.html#/home/hadoop/myx/wordcount/output
1

再来试试第二个案例：
file:text2.txt

vim text2
1
加入下面内容

hadoop is  easy to learn 
mapreduce is  easy to learn

在浏览器端查看新建的input2目录：

运行MapReduce进行处理，设置输出的目录为output2(输出结果目录不用提前创建，Mapreduce运行过程中会自动生成output2输出目录)。

./bin/hadoop jar /opt/hadoop/hadoop-3.2.0/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.0.jar  wordcount /home/hadoop/myx/wordcount/input2 /home/hadoop/myx/wordcount/output2
1

 

运行结束后，查看text2的输出结果

./bin/hdfs dfs -cat /home/hadoop/myx/wordcount/output2/part-r-00000*
1

运行输出结果也可以在web端查看，里面有详细信息：

http://192.168.95.20:9870/explorer.html#/home/hadoop/myx/wordcount/output2
1

以上输出结果为每个单词出现的次数。

我们再自己试试运行测试程序WordCount
先在hadoop当前用户目录下新建文件夹WordCount,在其中建立两个测试文件分别为file1.txt,file2.txt。自行在两个文件中填写内容。
新建文件夹WordCount。

mkdir WordCount
ls

cd WordCount
vim file1.txt

file1.txt文件内容为:

This is the first hadoop test program!
1

vim file2.txt
file2.txt文件内容为:

This  program is not very difficult,but this program is a common hadoop program!
1

然后在Hadoop文件系统HDFS中/home目录下新建文件夹input,并查看其中的内容。具体命令如下。

cd /opt/hadoop/hadoop-3.2.0
./bin/hadoop fs -mkdir /input
./bin/hadoop fs -ls /

在浏览器端查看：

http://192.168.95.20:9870/explorer.html#/input
1

将WordCount文件夹中file1.txt\file2.txt文件上传到刚刚创建的“input”文件夹。具体命令如下。

./bin/hadoop fs -put /opt/hadoop/hadoop-3.2.0/WordCount/*.txt  /input
1

运行Hadoop的示例程序,设置输出的目录为/output(输出结果目录不用提前创建，Mapreduce运行过程中会自动生成/output输出目录)。

./bin/hadoop jar /opt/hadoop/hadoop-3.2.0/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.0.jar  wordcount  /input /output
1

 

查看输出结果的文件目录信息和WordCount结果。
使用如下命令查看输出结果的文件目录信息。

./bin/hadoop fs -ls /output
1

使用如下命令查看WordCount的结果。

./bin/hdfs dfs -cat /output/part-r-00000*
1
输出结果如下所示

运行输出结果也可以在web端查看，里面有详细信息：

http://192.168.95.20:9870/explorer.html#/output
1

以上输出结果为每个单词出现的次数。

我记得之前有个关于Hadoop版本端口有个简单的面试题，这里会来问你一些重要服务进程的端口号。
这里怕有的小伙伴不知道，我来给大家整理一下。
对于版本比较新的Hadoop3.0x ：

Hadoop3.0x    对应端口号
HDFS NameNode 内部通信端口    8020/9000/9820
HDFS NameNode对用户的查询端口HTTP UI    9870
MapReduce查看执行任务的端口    8088
历史服务通信端口    19888
对于版本Hadoop2.0x 的：

Hadoop2.0x    对应端口号
HDFS NameNode 内部通信端口    8020/9000
HDFS NameNode对用户的查询端口HTTP UI    50070
MapReduce查看执行任务的端口    8088
历史服务通信端口    19888
希望此教程对各位有所帮助，这些都已经试过水了，各位环境配置和操作没问题的话，基本都能部署完成，我这里部署了一个从机node1节点，可以根据自己需要增加3台或者更多node节点，节点配置信息修改的操作都是一样的，直接复制虚拟机改主机名ip一些基本配置就行了。

最后祝各位部署一切顺利！