阿里云搭建hadoop集群補充

1 阿里云服務(wù)器選配

首先附上官網(wǎng)鏈接:阿里云官網(wǎng)

點擊上邊鏈接,注冊后登陸官網(wǎng),選擇產(chǎn)品選項,然后選擇云服務(wù)器ECS,就進入云服務(wù)器ECS購買界面。

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進入云服務(wù)ECS購買界面,點擊立即購買,在界面中分為一鍵購買自定義購買,如何對配置沒有概念,感覺太麻煩,推薦使用一鍵購買。本文以一鍵購買為例,主要是從以下幾個方面進行選購:

  • 地域及可用性
  • 實例規(guī)格
  • 鏡像
  • 網(wǎng)絡(luò)類型(公網(wǎng)帶寬)
  • 購買數(shù)量(購買時長)

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地域及可用性:選擇離自己比較近的地域,如我在上海,選擇華東2(上海),搭建hadoop集群的時候,購買的多臺服務(wù)器一定要選擇在同一個區(qū)域,避免后續(xù)配置麻煩。

實例規(guī)格: 選擇CPU,及CPU運行內(nèi)存,搭建hadoop集群的時候,master主機的運行內(nèi)存必須是2G以上,其他節(jié)點可以為1G。我選購的3臺云服務(wù)器的配置為:master:1 vCPU 2GiB,slave1:1 vCPU 1GiB,slave2:1 vCPU 1GiB。

鏡像:選擇服務(wù)器的系統(tǒng)和系統(tǒng)版本,系統(tǒng)可以選擇CentOS和Ubuntu,版本無要求,我選擇是 CentOS 8.0 64位。
網(wǎng)絡(luò)類型(公網(wǎng)帶寬):選擇帶寬,1-200Mbps都可以選擇,我選擇是1Mbps。

-購買數(shù)量(購買時長):選擇購買數(shù)量和購買時長之后,付完款,就可以登陸了。配置越高費用越高。我選擇的最低配置一個月:60元。

購買完成后,進入實例。選擇遠程登陸,輸入自己的密碼,即可進入系統(tǒng)。進入為命令行模式(黑窗口),不是圖形化界面。登陸云服務(wù)器的方法,可以通過官網(wǎng)登陸,也可以通過SecureCRT或者Xshell等軟件進行登陸,輸入的IP地址(外網(wǎng)IP地址)和密碼即可。

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官網(wǎng)上的一個活動,有想法的可以參與一下。
阿里云大禮包領(lǐng)取

2 使用WEB界面訪問hadoop集群

使用WEB界面訪問HDFS和Yarn,該端口分別為50070和18088,這兩個端口在這個文件中hdfs-site.xml、yarn-site.xml設(shè)置的。忘記的可以參考上一篇文章:阿里云搭建hadoop集群

使用WEB界面訪問HDFS和Yarn的兩個條件:

  • 關(guān)閉防火墻
  • 云服務(wù)器安全組配置端口

關(guān)閉防火墻命令

#查看防火墻開啟狀態(tài)
systemctl status firewalld
#關(guān)閉防火墻
systemctl stop firewalld
#禁止開機啟動防火墻
systemctl disable firewalld
#開啟防火墻
systemctl start firewalld
#設(shè)置開機啟動防火墻
systemctl enable firewalld
#重啟防火墻
systemctl restart firewalld
123456789101112

云服務(wù)器安全組配置端口

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進入控制臺,選擇自己已經(jīng)開通的云服務(wù)器ECS產(chǎn)品,選擇網(wǎng)絡(luò)與安全,點擊安全組,選擇配置規(guī)則,然后選擇手動添加,添加如上兩個端口。

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WEB界面訪問HDFS和Yarn,直接在瀏覽器中輸入外網(wǎng)IP地址:50070訪問HDFS,外網(wǎng)IP地址:18088訪問Yarn。

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3 hadoop集群驗證功能

HDFS功能測試
上傳本地文件到HDFS根目錄,命令如下:

 hdfs dfs -put spark-3.0.1-bin-hadoop3.2.tgz hdfs://master:9000 /
 #也可去掉hdfs://master:9000,core-site.xml中設(shè)置的hdfs名字。
 hdfs dfs -put spark-3.0.1-bin-hadoop3.2.tgz  /

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本地文件上傳到HDFS成功的話,會在web端UtilitiesBrowse the file system 中看到上傳的文件,以及文件備份數(shù),文件塊大小,文件塊的存放位置。

Yarn功能測試
運行一個jar任務(wù),計算pi(圓周率)大小,命令如下:

hadoop jar /usr/local/hadoop-3.2.1/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.1.jar pi 10 10

找到hadoop文件下的mapreduce例子運行,會在web端看到j(luò)ob歷史。

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