Hadoop 分布式集群实战 1—— 集群搭建与在线扩容

小张同学a.

340人浏览 · 2026-08-22 20:05:58

小张同学a. · 2026-08-22 20:05:58 发布

1 简介

Apache Hadoop 是开源分布式存储 + 分布式计算大数据框架，核心由 HDFS、YARN、MapReduce 三大组件构成，面向海量离线批处理场景，适合 TB/PB 级 “一次写入、多次读取” 的数据处理。

1.HDFS（分布式文件系统）：NameNode 管理元数据，DataNode 存放真实数据。

NameNode（NN，管理节点）
保存元数据：目录树、文件名、权限、文件与 Block 映射；不存储真实业务数据。
单点版本存在单点故障；HA 模式搭配 Standby NameNode、ZKFC、JournalNode 实现故障自动切换Apache Had…。
DataNode（DN，工作节点）
存放切分后的真实数据块 Block（默认 128MB）；定期上报心跳与块信息，执行读写、副本复制。
Client 客户端
先访问 NameNode 获取元数据，直接和 DataNode 传输真实数据。
SecondaryNameNode
辅助做元数据合并、Checkpoint，不能热切换顶替 NameNode。

在这里插入图片描述
✅ 写入流程（Write）

Client 请求 NameNode 创建文件、分配 Block 存储位置
Client 直连目标 DataNode 写入数据块
DataNode 之间完成副本同步 Replication

✅ 读取流程（Read）

Client 请求 NameNode，查询文件各个 Block 存放在哪些 DataNode
Client 直接连接对应 DataNode 获取真实数据 Read

2.YARN：集群资源调度管理器，统一分配 CPU、内存，支持 Spark、Flink、MapReduce 多种计算引擎混跑。

ResourceManager（RM，全局主管理器）
整个集群唯一的资源总调度中心：接收客户端任务提交、管理所有 NodeManager、分配资源、调度队列。
普通版本存在单点故障；HA 模式配置 Active / Standby RM 实现高可用。
NodeManager（NM，节点代理，每台机器一个）
每个计算节点上运行，负责本机资源管理：监控本机 CPU、内存；启动 / 销毁容器 Container；和 ResourceManager 保持心跳。
ApplicationMaster（AM，应用管理器）
每个任务（Application）单独生成一个 AM。向 RM 申请资源，和 NM 通信启动执行容器，管控本任务运行、容错。
Container（资源容器）
YARN 最小资源分配单元，封装 CPU、内存资源，真正运行计算任务。

在这里插入图片描述
✅ 工作流程

Client 向 ResourceManager 提交作业
ResourceManager 分配容器，启动 ApplicationMaster
ApplicationMaster 向 ResourceManager 申请运行任务所需资源
ResourceManager 根据各 NodeManager 上报的节点状态分配资源
NodeManager 使用容器启动 MapTask、ReduceTask 等任务
任务运行期间持续上报任务状态，NodeManager 持续上报节点状态
作业全部任务执行完成，ApplicationMaster 释放占用资源

3.MapReduce：离线批计算编程模型，分为 Map 并行处理、Reduce 聚合结果两个阶段。

Input 输入分片：HDFS 上的文件按 Block 逻辑切分为输入分片，一个分片对应一个 Map 任务。
Map 阶段（映射）
读取分片数据，自定义逻辑处理，输出 <key,value> 键值对；
输出数据先写入本地磁盘（不是 HDFS），经过分区、排序、归并。
Shuffle 洗牌（Map → Reduce 中间过程，重中之重）
分区数据通过网络传输到对应 Reduce 节点，完成分组排序，保证相同 key 的数据交给同一个 Reduce。
Reduce 阶段（归约）
接收一组相同 key 的数据集，自定义聚合逻辑（求和、计数、去重等）。
Output 输出：最终结果写入 HDFS。

在这里插入图片描述

✅ 工作流程

输入文件进行分片，每个分片交由一个 map () 函数执行 Map 任务，输出键值对
对 Map 输出数据进行分区、排序、归并，相同 key 的数据分发至同一个 reduce ()
reduce () 函数聚合处理分组数据，执行 Reduce 任务，最终产生输出文件

Hadoop VS MooseFS

特性	MooseFS(MFS)	Hadoop(HDFS)
接口	FUSE，完整 POSIX，可直接 mount 挂载，普通程序无需改造	非标准 POSIX，Java API/Shell 访问，不能直接挂载
核心定位	通用分布式文件存储	大数据配套存储，和计算引擎深度绑定
适用场景	中小集群、小文件、共享存储、虚拟机镜像、媒体素材	超大文件、离线日志分析、数据仓库、海量批计算
高可用	Community 版单 Master，依赖 Pacemaker+SBD 实现 HA	原生支持双 NameNode HA、Zookeeper 故障转移

2 单机伪分布式部署

官方文档：https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html#Download
新建专用运行用户，部署 JDK 和 Hadoop 安装包、配置环境变量

[root@server1 ~]# useradd hadoop
[root@server1 ~]# passwd hadoop
[root@server1 ~]# mv hadoop-3.3.6.tar.gz jdk-8u181-linux-x64.tar.gz /home/hadoop/
[root@server1 ~]# su - hadoop
[hadoop@server1 ~]$ tar zxf hadoop-3.3.6.tar.gz
[hadoop@server1 ~]$ tar zxf jdk-8u181-linux-x64.tar.gz
[hadoop@server1 ~]$ ln -s hadoop-3.3.6 hadoop
[hadoop@server1 ~]$ ln -s jdk1.8.0_181 jdk
[hadoop@server1 ~]$ vim .bash_profile

在这里插入图片描述
workers 文件用来定义 DataNode 节点列表，伪分布式为 localhost

[hadoop@server1 ~]$ source .bash_profile
[hadoop@server1 ~]$ cd hadoop
[hadoop@server1 hadoop]$ cd etc/
[hadoop@server1 etc]$ cd hadoop/
[hadoop@server1 hadoop]$ cat workers

在这里插入图片描述
Hadoop 启动脚本必须知道 Java 路径，否则无法运行

[hadoop@server1 hadoop]$ vim hadoop-env.sh

在这里插入图片描述
bin/hadoop 是 Hadoop 的主入口命令脚本，整个 Hadoop 绝大多数功能都靠它调用

[hadoop@server1 hadoop]$ cd
[hadoop@server1 ~]$ cd hadoop
[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hadoop

执行命令后显示bin/hadoop 命令的完整用法帮助说明
在这里插入图片描述
本地模式测试：不启动 HDFS，直接在单机本地跑 MapReduce，验证 jar 包、Java 环境是否正常

运行MapReduce官方示例

[hadoop@server1 hadoop]$ mkdir input
[hadoop@server1 hadoop]$ cp etc/hadoop/*.xml input
[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.6.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
# 使用 Hadoop 自带的 grep MapReduce 示例程序，读取 input 目录里的配置文件，检索匹配 dfs[a-z.]+ 的字段，统计每个匹配词汇出现次数，最终结果自动生成到 output 目录
[hadoop@server1 hadoop]$ cd output/
[hadoop@server1 output]$ ls
[hadoop@server1 output]$ cat *

在这里插入图片描述
配置默认文件系统地址 hdfs://localhost:9000

[hadoop@server1 output]$ cd ..
[hadoop@server1 hadoop]$ cd etc/hadoop/
[hadoop@server1 hadoop]$ pwd
/home/hadoop/hadoop/etc/hadoop
[hadoop@server1 hadoop]$ vim core-site.xml

在这里插入图片描述
配置文件副本数 dfs.replication=1（单机只能1副本）

[hadoop@server1 hadoop]$ vim hdfs-site.xml

在这里插入图片描述
配置免密

[hadoop@server1 hadoop]$ ssh-keygen
[hadoop@server1 hadoop]$ ssh-copy-id localhost
[hadoop@server1 hadoop]$ ssh localhost
# 切记 ctrl+d 退出！

初始化HDFS元数据，仅首次部署执行

[hadoop@server1 hadoop]$ cd ../..
[hadoop@server1 hadoop]$ pwd
/home/hadoop/hadoop
[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs namenode -format

在这里插入图片描述
一键启动 NameNode + DataNode，拉起HDFS分布式文件系统

[hadoop@server1 hadoop]$ sbin/start-dfs.sh

在这里插入图片描述
有警告，只需远程连接一下 server1 即可

[hadoop@server1 hadoop]$ ssh server1
[hadoop@server1 ~]$ logout

查看正在运行的 Java 进程

[hadoop@server1 hadoop]$ jps

在这里插入图片描述
查看本机 TCP 端口监听情况，均正常

[hadoop@server1 hadoop]$ netstat -antlp

9000（tcp 127.0.0.1:9000） → PID 32023 NameNode
HDFS 默认通信端口（fs.defaultFS 使用的端口，客户端、DataNode 和 NameNode 交互）
9864 / 9866 → DataNode 内置监听端口
9867 / 9868 → SecondaryNameNode 端口
9870 → NameNode WebUI 端口（浏览器访问：http://server1:9870 查看 HDFS 管理页面）

在这里插入图片描述
访问前端网页

创建目录/user在分布式 HDFS 上，不是本地磁盘

[hadoop@server1 hadoop]$ pwd
/home/hadoop/hadoop
[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs dfs -mkdir /user

在这里插入图片描述
在刚才建好的 /user 下，继续创建 /user/hadoop 目录

[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs dfs -mkdir /user/hadoop

点击 user 即可看见
在这里插入图片描述
创建目录 /user/hadoop/input，用来存放 MR 任务的输入数据源，上传文件

[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs dfs -mkdir input
[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs dfs -put etc/hadoop/*.xml input
# 本地 etc/hadoop/ 下所有 .xml 配置文件，上传到 HDFS 的 /user/hadoop/input 目录里
[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs dfs -ls input

在这里插入图片描述
前端可以看见此目录

调用 hadoop 自带示例 jar，运行 WordCount 单词统计 MapReduce 程序：读取 HDFS /user/hadoop/input 里所有文件，分词统计每个单词出现次数，结果输出到 HDFS /user/hadoop/output

[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.6.jar wordcount input output
[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hadoop fs -cat output/*

在这里插入图片描述

区分：

本地模式测试的input、output：在 Linux 本机磁盘（hadoop 安装目录下，本地文件夹），不需要启动 HDFS，ls 本地目录就能看见
伪分布式的input、output：在 HDFS 分布式文件系统，完整路径 /user/hadoop/input、/user/hadoop/output，只能用 bin/hdfs dfs -ls 查看，在服务器本地直接 ls 看不到这个 output 文件夹，在前端网页可以查看

关闭 HDFS 整个集群，依次停止三个进程

[hadoop@server1 hadoop]$ sbin/stop-dfs.sh
[hadoop@server1 hadoop]$ jps

在这里插入图片描述

2 多节点完全分布式部署

官方文档：https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html#Download
新开虚拟机 server2 和 server3 ，添加解析，并进行时间同步

vim /etc/hosts

在这里插入图片描述
三个节点需要有相同的用户，uid 和 gid 都要相同
注意：不要随便修改用户的 uid 和 gid，会出现权限失效、看不见文件、读写报错、程序找不到数据的情况

在这里插入图片描述
三台机器均安装 nfs 用于共享数据

yum install -y nfs-utils

配置NFS共享目录，把远端访问权限映射为 hadoop，多节点挂载 /home/hadoop 共享目录时，客户端操作文件，归属人自动映射为服务端 hadoop 用户（uid=1000）
避免挂载后文件属主变成 nobody，出现权限报错、Hadoop 读写失败

[root@server1 ~]# vim /etc/exports

在这里插入图片描述
启动并开机自启NFS服务，查看本机对外发布的NFS共享目录

[root@server1 ~]# systemctl enable --now nfs
[root@server1 ~]# showmount -e

在这里插入图片描述
在 server2 查询 server1 上发布了哪些 NFS 共享目录

[root@server2 ~]# echo 123456 |passwd --stdin hadoop
# 最好每个节点密码相同
[root@server2 ~]# showmount -e server1

在这里插入图片描述
server3

server2 和 server3 挂载，共享文件

mount 192.168.40.141:/home/hadoop/ /home/hadoop/

在这里插入图片描述

server1 远程连接各节点，保证/etc/hosts解析正常，ssh 端口互通，所有节点 hadoop 用户密码有效，可以正常登录

指定整个集群默认文件系统为 server1 上端口 9000 的 HDFS

[hadoop@server1 ~]$ cd hadoop/etc/hadoop/
[hadoop@server1 hadoop]$ vim core-site.xml

在这里插入图片描述
存 2 份副本

[hadoop@server1 hadoop]$ vim hdfs-site.xml

在这里插入图片描述
定义集群中所有 DataNode（数据节点）主机名，启动脚本会远程在这些机器拉起 DataNode 进程

[hadoop@server1 hadoop]$ vim workers

在这里插入图片描述
初始化 HDFS 文件系统，生成 NameNode 元数据，仅首次搭建执行

[hadoop@server1 hadoop]$ cd ../..
[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs namenode -format

在这里插入图片描述
执行脚本一键启动 HDFS 集群（NameNode + 所有 workers 里配置的 DataNode）

[hadoop@server1 hadoop]$ sbin/start-dfs.sh

在这里插入图片描述
在前端可看到两个存活的节点

依旧使用官方示例测试

[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs dfs -mkdir /user
[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs dfs -mkdir /user/hadoop
[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs dfs -mkdir input
[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs dfs -put etc/hadoop/*.xml input

在这里插入图片描述
文件的数据块（Block 0）一共有 2 个副本，分别保存在 server2、server3 两台数据节点上

配置 MapReduce 运行调度框架为 YARN，并指定任务运行所需类库路径

[hadoop@server1 hadoop]$ vim etc/hadoop/mapred-site.xml

在这里插入图片描述
开启 MapReduce 所需的 shuffle 服务，配置 NodeManager 可传递至任务容器的环境变量白名单

[hadoop@server1 hadoop]$ vim etc/hadoop/yarn-site.xml

在这里插入图片描述
一键启动 YARN 集群（ResourceManager + 各节点 NodeManager）

[hadoop@server1 hadoop]$ sbin/start-yarn.sh

在这里插入图片描述

server2 和 server3 上也会开启 NodeManager
在这里插入图片描述

访问http://192.168.40.141:8088/ ResourceManager 前端监控界面，查看任务、节点资源

3 在线扩容

新开虚拟机 server4，各个节点同步解析，并进行时间同步

[root@server4 ~]# useradd hadoop
# 还是要保证 uid 和 gid 与其他节点相同
[root@server4 ~]# yum install -y nfs-utils
[root@server4 ~]# mount 192.168.40.141:/home/hadoop/ /home/hadoop/

所有节点之间相互免密
在这里插入图片描述

[root@server4 ~]# su - hadoop
[hadoop@server4 ~]$ cd hadoop
[hadoop@server4 hadoop]$ vim etc/hadoop/workers

在这里插入图片描述
后台独立启动当前节点的 DataNode 数据存储进程和 NodeManager 资源管理进程

[hadoop@server4 hadoop]$ bin/hdfs --daemon start datanode
[hadoop@server4 hadoop]$ bin/yarn --daemon start nodemanager

在这里插入图片描述

HDFS 文件副本数量改为3

[hadoop@server4 hadoop]$ vim etc/hadoop/hdfs-site.xml

在这里插入图片描述

亚马逊云科技技术品牌专区

更多推荐

open-code-review Codex 插件教程：对话式调用评审技能指南

本文是一份面向新手的 **open-code-review Codex 插件教程**，教你在 Codex 中通过对话式方式调用 open-code-review 的 AI 代码评审技能。open-code-review 是阿里巴巴开源的 AI 代码评审工具，采用"确定性流水线 + LLM Agent"混合架构，内置多语言评审规则（NPE、线程安全、XSS、SQL 注入等），可在 Codex 里用一

亚马逊云科技技术品牌专区

OBS Studio 完整指南：免费开源录屏与直播软件从零上手

想做一场像模像样的直播，或者把屏幕内容录成教程视频，但一想到商用软件的订阅费就有些犹豫？其实你不需要花一分钱。OBS Studio 是一款免费开源的直播与录屏软件，支持 Windows、macOS 和 Linux，采集、混音、编码、推流、录制，一条流水线全包了。## 先搞清楚 OBS Studio 是什么OBS Studio 是一个"场景化"的采集合成工具：你把摄像头、窗口、浏览器、图片、

亚马逊云科技技术品牌专区

如何用MediaCrawler爬取小红书抖音数据？7大平台爬虫从安装到实战完整指南

MediaCrawler 是一个支持小红书、抖音、快手、B站、微博、百度贴吧、知乎的开源自媒体数据采集工具。它能按关键词、按帖子、按创作者主页三种方式抓取笔记/视频内容、评论甚至二级评论，并把结果存成 JSON、CSV、Excel 或数据库。适合做市场调研、竞品监控、内容选题的运营人员，以及想要现成爬虫框架而不想从零写 JS 逆向的开发者。## 从一次"手动抄数据"说起想象这个场景：你负责