完全分布式之集群规划

HDFS大数据量开发时NameNode和SecondaryNameNode要单独一个，DataNode不能和他们抢占资源。但由于内存只有8G，先这样设置。

yarn有几个DataNode就有几个NodeManager,且ResourceManager很耗费资源，故只能基于下图安排。

1、创建分发脚本

#!/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=103; host<105; host++)); do #echo $pdir/$fname $user@hadoop$host:$pdir echo --------------- hadoop$host ---------------- rsync -rvl $pdir/$fname $user@hadoop$host:$pdir done

2、在102上配置集群

（1）core-site.xml

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vi core-site.xml

<!-- 指定HDFS中NameNode的地址 --> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://hadoop102:9000</value> </property> <!-- 指定hadoop运行时产生文件的存储目录 --> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp</value> </property>

（2）Hdfs

hadoop-env.sh

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vi hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144

hdfs-site.xml

<configuration>

<property>

<name>dfs.replication</name>

<value>3</value>

</property>

 

<property>

        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>

        <value>hadoop104:50090</value>

    </property>

</configuration>

slaves

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vi slaves

hadoop102

hadoop103

hadoop104

（3）yarn

yarn-env.sh

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vi yarn-env.sh

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144

yarn-site.xml

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vi yarn-site.xml

<configuration>

 

<!-- reducer获取数据的方式 -->

<property>

 <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

 <value>mapreduce_shuffle</value>

</property>

 

<!-- 指定YARN的ResourceManager的地址 -->

<property>

<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>

<value>hadoop103</value>

</property>

</configuration>

（4）mapreduce

mapred-env.sh

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vi mapred-env.sh

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144

mapred-site.xml

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vi mapred-site.xml

<configuration>

<!-- 指定mr运行在yarn上 -->

<property>

<name>mapreduce.framework.name</name>

<value>yarn</value>

</property>

</configuration>

 

3.在集群上分发以上所有文件 

4.查看文件分发情况 【slaves文件里面记录的是集群里所有DataNode的主机名】

（datanode由默认的localhost都变成了101 102 103）