Ubuntu16.04 下 Spark2.0.2+Hadoop2.7.3+Zookeeper3.4.9+HBase1.1.7集群环境搭建

总共写了5篇，都是网上找的然后自己搭建完了，把过程和操作写了一下，供参考。

传送门

1。hadoop安装：http://www.jb51.cc/article/p-pwoyusmt-bod.html

2。zookeeper安装：http://www.jb51.cc/article/p-kiwxozhi-bod.html

3。hbase安装：http://www.jb51.cc/article/p-nksepega-bod.html

4。spark安装：@L_301_3@

5。Windows远程Eclipse调试：http://www.jb51.cc/article/p-hcslhcoq-bod.html

准备

准备2台Ubuntu16.04。
配置好JDK1.7
准备软件：hadoop-2.7.3.tar.gz、zookeeper-3.4.9.tar.gz、hbase-1.1.7-bin.tar.gz、spark-2.0.2-bin-hadoop2.7.tgz、scala-2.11.8.tgz。（说明：scala-2.12.x需要jdk8）

主机网络配置：设置好主机名和hosts文件，保证2台机器可以通过主机名互相ping通。

编号	主机名	IP
1	d155	192.168.158.155
2	d156	192.168.158.156

安装

建立hadoop用户密码hdp。（下面是脚本）

#!/bin/bash

sudo useradd -m hadoop -s /bin/bash  -p mJ6D7vaH7GsrM  

sudo adduser hadoop sudo          
sudo apt-get update

设置ssh免密码登录（d155可以无密码ssh到d155，d156）。（下面是脚本）

#!/bin/bash

su  hadoop <<EOF

if [ ! -f ~/.ssh/id_rsa ] 
then
    echo "no id_rsa file create it user keygen:"

    ssh -o stricthostkeychecking=no localhost

    ssh-keygen -t rsa -P "" -f ~/.ssh/id_rsa
else 
    echo "has id_rsa file send to remote server"
fi

echo "把生成的key发送到要远程登录的机器"
ssh-copy-id -i hadoop@d155
ssh-copy-id -i hadoop@d156

exit;
EOF

设置完成后可以在d155上直接ssh到d155和d156.（需要在hadoop用户身份下执行ssh命令）。

安装hadoop并配置好环境变量。（2台机器操作相同）（下面是脚本）

执行命令 sudo -E ./xxxx.sh 注意-E参数。

执行命令source /etc/profile #使配置文件生效。

#!/bin/bash

PATH_FILE="/etc/profile"
#压缩包全路径
HADOOP_TAR="/home/hdp/Downloads/hadoop-2.7.3.tar.gz"
HADOOP_INSTALL_HOME="/usr/local"

#安装hadoop

if [ -d $HADOOP_INSTALL_HOME/hadoop ] 
then
    sudo rm -rf $HADOOP_INSTALL_HOME/hadoop
fi

#解压hadoop
sudo tar -zxvf $HADOOP_TAR -C $HADOOP_INSTALL_HOME

#修改文件名称
sudo mv $HADOOP_INSTALL_HOME/hadoop-2.7.3 $HADOOP_INSTALL_HOME/hadoop

#将所有者修改为hadoop
sudo chown -R hadoop $HADOOP_INSTALL_HOME/hadoop

#设置环境变量
if [ -z $HADOOP_HOME ]  
then 
	sudo echo "export HADOOP_HOME=\"$HADOOP_INSTALL_HOME/hadoop\"" >> $PATH_FILE
	sudo echo "export PATH=\"\${HADOOP_HOME}/bin:\$PATH\"" >> $PATH_FILE
	#刷新环境变量
	source /etc/profile
fi

配置 hadoop-env.sh

加入jdk环境变量 export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java #注意路径

配置 core-site.xml

<configuration>
<property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>file:/usr/local/hadoop/tmp</value>
        <description>Abase for other temporary directories.</description>
    </property>
	 <property>  
        <name>io.file.buffer.size</name>  
        <value>131072</value>  
    </property> 
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://d155:9000</value>
    </property>
</configuration>

配置hdfs-site.xml

<configuration>  
       <property>  
                <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>  
               <value>d155:9001</value>  
       </property>  
		<property>
			<name>dfs.namenode.name.dir</name>
			<value>file:/usr/local/hadoop/dfs/name</value>
		</property>
		<property>
			<name>dfs.datanode.data.dir</name>
			<value>file:/usr/local/hadoop/dfs/data</value>
		</property> 
       <property>  
               <name>dfs.replication</name>  
               <value>2</value>  
        </property>  
        <property>  
				<name>dfs.webhdfs.enabled</name>  
				<value>true</value>  
         </property>  
		 <property>
			<name>dfs.permissions</name>
			<value>false</value>
		</property>

</configuration>

配置mapred-site.xml

<configuration>  
          <property>                                                                    
　　　　　　　　<name>mapreduce.framework.name</name>  
                <value>yarn</value>  
           </property>  
          <property>  
                  <name>mapreduce.jobhistory.address</name>  
                  <value>d155:10020</value>  
          </property>  
          <property>  
                <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>  
                <value>d155:19888</value>  
       </property>  
</configuration>

配置yarn-site.xml

<configuration>  
        <property>  
               <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>  
               <value>mapreduce_shuffle</value>  
        </property>  
        <property>                                                                  
				<name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>  
               <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>  
        </property>  
        <property>  
               <name>yarn.resourcemanager.address</name>  
               <value>d155:8032</value>  
       </property>  
       <property>  
               <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>  
               <value>d155:8030</value>  
       </property>  
       <property>  
            <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>  
             <value>d155:8031</value>  
      </property>  
      <property>  
              <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>  
               <value>d155:8033</value>  
       </property>  
       <property>  
               <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>  
               <value>d155:8088</value>  
       </property>  
</configuration>

配置yarn-env.sh，在开头加入JAVA_HOME变量

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java #注意路径

配置masters：文件内容d155
配置slaves ：文件内容d156

启动hadoop
- 格式化namenode

$/usr/local/hadoop/sbin/hdfs namenode -format

启动停止命令 /usr/local/hadoop/sbin/start-all.sh /usr/local/hadoop/sbin/stop-all.sh

检查安装是否成功

hadoop@d155$ jps
 
d155主机包含ResourceManager、SecondaryNameNode、NameNode等，则表示启动成功，例如
2212 ResourceManager
2484 Jps
1917 NameNode
2078 SecondaryNameNode

hadoop@d156$ jps

d156主机包含Datanode、NodeManager等，则表示启用成功，例如
17153 Datanode
17334 Jps
17241 NodeManager

Ubuntu16.04 下 Spark2.0.2+Hadoop2.7.3+Zookeeper3.4.9+HBase1.1.7集群环境搭建

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