Hadoop（2）安装(本地、伪分布、分布式模式)

我不是女神ヾ 2021-12-20 06:05 331阅读 0赞

# 本地模式 #

## 环境介绍 ##

一共三台测试机

master   192.168.4.91

slave1   192.168.4.45

slave2   192.168.4.96

## 操作系统配置 ##

1、Centos7操作系统

2、防火墙，selinux都关闭（在学习的时候，基本都是关闭防火墙，生产环境，防火墙都是打开的，不仅有Linux自带的主机防火墙，还有其他的物理防火墙）

***　　以下操作需要root权限　　***
    
    (1)　Centos7关闭防火墙命令
    　　 #systemctl stop firewalld 
    　　 #systemctl disable firewalld
    
         Centos6关闭防火墙
         #/etc/init.d/iptables stop
         #chkconfig  iptables off
    
    (2)　关闭Selinux
    　　 #sed -i 's/enforcing/disabled/g' /etc/selinux/config 通常情况下，设置完selinux需要重启操作系统，如果不想重启，可以临时关闭selinux。
    　　 #setenforce 0   表示临时关闭selinux
    
    (3)　修改操作系统ulimit的限制（可以使用ulimit -a参数看当前系统的ulimit限制值）
    　　 #echo "*        -      nofile     65535" >>  /etc/security/limits.conf  修改最大文件数。
        #echo "*         -    nproc     65535" >> /etc/security/limits.d/20-nproc.conf   修改最大进程数
        注意：修改完以后，如果想要生效，需要重新打开会话。
    
    (4)  关闭ipv6
    　　  #echo "net.ipv6.conf.all.disable_ipv6 = 1" >> /etc/sysctl.conf
         #echo "net.ipv6.conf.default.disable_ipv6 = 1" >> /etc/sysctl.conf
         #sysctl -p  
    
    (5)  修改/etc/hosts文件，添加主机名和ip的映射
    (6)  创建管理集群的用户
    　　#useradd -m -d /home/hadoop hadoop
       #passwd hadoop   #修改密码
    (7)   创建数据目录
          #mkdir /data/hadoop
          #chown hadoop:hadoop /data/hadoop
          #su - hadoop     #切换到hadoop用户
    (8)  设置主机之间免密登录     
         #ssh-keygen  -t rsa -N '' -f ~/.ssh/id_rsa （在每台机器执行）
         拷贝分发秘钥

## 下载软件包 ##

下载JDK：[http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/8u181-b13/96a7b8442fe848ef90c96a2fad6ed6d1/jdk-8u181-linux-x64.tar.gz][http_download.oracle.com_otn-pub_java_jdk_8u181-b13_96a7b8442fe848ef90c96a2fad6ed6d1_jdk-8u181-linux-x64.tar.gz]

下载Hadoop：[http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/hadoop-2.9.2/hadoop-2.9.2.tar.gz][http_www.apache.org_dyn_closer.cgi_hadoop_common_hadoop-2.9.2_hadoop-2.9.2.tar.gz]

如果想下载最新版的二进制包，到官网下载。

## 安装配置JDK和Hadoop ##

1、安装JDK以及配置环境变量

$ tar zxvf jdk-8u181-linux-x64.tar.gz -C /data/hadoop
    $ cd /data/hadoop
    $ ln -s jdk1.8.0_181/ jdk
    $ vim ~/.bashrc   文件最后追加
    export JAVA_HOME=/data1/hadoop/jdk
    export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH
    
    $source /etc/profile     #让jdk生效
    $java -version   #查看jdk是否生效，如果输入如下，说明配置成功。
    java version "1.8.0_181"
    Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_181-b13)
    Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.181-b13, mixed mode)

2、安装Hadoop以及配置

解压
    $ tar zxvf tar zxvf hadoop-2.9.2.tar.gz  -C /data/hadoop/
    $ cd /data/hadoop
    $ ln -s hadoop-2.9.2/ hadoop
    
    配置环境变量
    $ vim ~/.bashrc，追加如下配置
    
    export HADOOP_HOME=/data1/hadoop/hadoop/
    
    export PATH=${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin:$PATH $ source ~/.bashrc

3、本地模式下，各个进程运行在一台机器上，占用的jvm进程数为1，在跑MapReduce时，从本地读取文件，输出到本地文件。

(1)、在本地系统创建一个文件

\#cat test.txt

11 22 33

22 33 44

44 22 11

运行hadoop自带的MapReduce程序

$ hadoop jar /data/hadoop-2.9.2/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.9.2.jar wordcount test.txt test.out

![1464268-20180813171943658-1191893099.png][]

这里可以看到job ID中有local字样，说明是运行在本地模式下的。

(2)查看输出的文件。在本地模式下，输出文件是在本地。

\# ll test.out

输出目录中有\_SUCCESS文件说明JOB运行成功；part-r-00000是输出结果文件,r说明是reduce产生的结果，如果是m的话，则是map阶段产生的。

如果要查看具体的信息：

\# cat test.out/part-r-00000

#  伪分布搭建 #

特点：伪分布模式下，多个进程运行在不同的jvm内

以下配置只在master节点操作

## Hadoop配置 ##

1、配置hadoop-env.sh

$ cd /data/hadoop/hadoop/etc/hadoop/
    $ echo "export JAVA_HOME=/data/hadoop/jdk" >> hadoop-env.sh

2、配置core-site.xml文件

在<configuration>下面添加
    
    fs.defaultFS参数配置的是HDFS的地址。
    
    <property>
    
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://master:8020</value>
    </property>
    
    
    <property>
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>/data/hadoop/hadoop/tmp</value>
    </property>
    
    hadoop.tmp.dir 是hdfs文件系统产生数据所存放的临时目录
    
    创建目录：
    
    $ mkdir /data/hadoop/hadoop/tmp

3、配置hdfs-site.xml文件

在<configuration>下面添加
    
    <property>
    <name>dfs.replication</name>   #这里指定hdfs产生数据时备份的机器数量，由于只有一台机器，所以为1.
    <value>1</value>
    </property>
    
    <property>
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>/data/hadoop/hadoop/name</value>   #指定namenode数据存放的目录
    </property>
    
    <property>
    <name>dfs.datanode.data.dir</name>
    <value>/data/hadoop/hadoop/data</value>  #指定datanode数据存放的目录
    
    </property>
    
    $ mkdir /data/hadoop/hadoop/name
    
    $ mkdir /data/hadoop/hadoop/data

4、接下来格式化hdfs

$ hadoop namenode -format

格式化是对HDFS这个分布式文件系统中的DataNode进行分块，统计所有分块后的初始元数据的存储在NameNode中。

格式化后，查看core-site.xml里hadoop.tmp.dir（本例是/data/hadoop/hadoop/目录）指定的目录下是否有了dfs目录，如果有，说明格式化成功。

$ ll /data/hadoop/hadoop/name/current，以下图片可能目录不正确，我查看的是以前安装的集群信息

![1464268-20180813180129864-2086215624.png][]

fsimage\_XXX 是namenode元数据存满以后持久化到磁盘的文件。

fsimage\*.md5 是校验文件，校验fsimage的完整性。

seen\_txid 是hadoop的版本

$ cat VERSION

namespaceID=271252846            \#namenode的唯一id  
clusterID=CID-97e864b1-262d-4ce0-93d9-9dd96953ecc5          \#集群id  
cTime=1533545685716  
storageType=NAME\_NODE             \#存储类型  
blockpoolID=BP-1051333686-192.168.4.91-1533545685716  
layoutVersion=-63

当然，NameNode和DataNode的集群ID应该一致，表明这是一个集群，datenode的id可以到/data/hadoop/hadoop/data 这个目录下查看。

♥   启动namenode、datanode、SecondaryNameNode

$ hadoop-daemon.sh start namenode
    
    $ hadoop-daemon.sh start  datanode
    
    $ hadoop-daemon.sh start  secondarynamenode

使用jps命令查看是否启动成功

$ jps

3022 NameNode

10578 Jps

2099 DateNode

12768 SecondaryNameNode

♥ hdfs分布式文件系统测试

在hdfs上创建目录：

$ hadoop fs -mkdir /test

查看目录：

\# ![1464268-20180813181711545-29860394.png][]

上传本地文件到hdfs：

$ ./bin/hadoop fs -put wc.input /test

\# ![1464268-20180813181904898-39538105.png][]

从hdfs分布式文件系统上面下载文件到本地系统

$ ./bin/hadoop fs -get /test/wc.put

5、配置 mapred-site.xml

在 <configuration>下面添加

<property>
    <name>mapreduce.framework.name</name>
    <value>yarn</value>
    </property>

6、配置yarn.site.xml

在 <configuration>下面添加

<property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>     #yarn默认混洗方式
    
    <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    
    <property>
    <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>  #指定resourcemanager的主机名称
    <value>master</value>
    </property>

♥启动resourcemanager

$\{HADOOP\_HOME\}/sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

♥启动nodemanager

$\{HADOOP\_HOME\}/sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager

使用jps查看是否启动成功，如果有 resourcemanager  nodemanager 则说明成功。

♥  查看yarn的外部界面，

![1464268-20180813183354924-1362578092.png][]

如果你要在Windows里面通过主机名去访问Linux里面的主机，那么你需要在Windows的hosts主机里面添加Linux主机名和其IP地址的映射关系。

![1464268-20180813183624613-302067652.png][]

![1464268-20180813183704127-1859951121.png][]

这样才能正常从Windows浏览器通过主机名访问Linux，当然，你直接输入IP地址就不需要这一步了。

有时候你在修改Windows 下的/etc/hosts完成以后，保存时提示没有权限，该怎么做呢：

如图：hosts文件右键——> 安全----->指定users用户，在权限这里，把允许下面的都勾选上。

![1464268-20180813183916689-468726450.png][]

♥   允许MapReduce

在本地系统创建测试用的文件

\#cat wc.put

![1464268-20180814091916334-2032705095.png][]

上传到hdfs文件系统

\# hadoop fs -put wc.put /

运行Wordcount MapReduce job

$ cd /data/hadoop/hadoop
    
    $ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.9.2.jar wordcount /wc.input /wc.output

![1464268-20180814092222503-1191267647.png][]

查看输出结果

$ hadoop fs -ls /wc.output/

![1464268-20180814092345782-1161257494.png][]

有SUCCESS就代表这个job执行成功，这是一个空文件；part-r-00000既是输出结果，其中r表示是reduce阶段产生的结果，mapreduce程序执行时，可以没有reduce阶段，但是肯定会有map阶段，如果没有reduce阶段这个地方有是-m-，一个reduce会产生一个part-r-开头的文件。

•   查看结果

\#  hadoop fs -cat /wc.output/part-r-00000

![1464268-20180814092747124-306429439.png][]

其结果可以看出来是按照键值排好序的。

♥   如何停止hadoop？

(1)一个一个进程慢慢停止

$./sbin/hadoop-daemon.sh stop namenode

$./sbin/hadoop-daemon.sh stop datenode

$ ./sbin/yarn-daemon.sh stop resourcemanager

$ ./sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager

(2) hadoop有一个脚本文件，可以直接停止集群,这个脚本文件分开来的话就是停止hdfs和yarn。启动整个集群也可以使用 ./sbin/start-all.sh

\#./sbin/stop-all.sh

♥   各个功能模块的介绍

(1) yarn

这是一个资源调度框架，在hadoop2.x中，主要就是管理整个集群资源的分配和调度，具体请查看  https://blog.csdn.net/liuwenbo0920/article/details/43304243

(2) hdfs

hdfs分布式文件系统主要用来将大文件分块以后进行分布式存储数据的，突破了单台机器磁盘存储限制，这是一个相对独立的模块，能够为yarn、hbase等模块提供服务。

(3)MapReduce

MapReduce是一个计算框架，通过map、reduce阶段来分布式的对数据进行流处理，适用于对数据的流处理，对实时性要求高的应用不太适合，在hadoop1.0中，MapReduce是出于霸主级别，但是在hadoop2.0中，提供了一个更高效的处理引擎--spark。

♥   如何开启历史服务？

(1)   \#./sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

开启以后通过web界面可以查看，点开下图的history，可以查看历史信息。

![1464268-20180814094800394-614172735.png][]

![1464268-20180814094855154-26536412.png][]

历史服务器的端口是19888.

♥  如果想在web界面查看日志该如何做呢？那就是开启日志聚集，日志聚集是在yarn框架的，所以在配置的时候是在yarn.site.xml文件里面配置

(1)日志聚集介绍

MapReduce是在各个机器上运行的，在运行过程中产生的日志存在于各个机器上，为了能够统一查看各个机器的运行日志，将日志集中存放在HDFS上，这个过程就是日志聚集。

(2)日志聚集默认是未开启的，通过配置yarn.site.xml来开启。

<property>
    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>     #  是否开启日志聚集
    <value>true</value>
    </property>
    <property>
    <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>  #日志保存时间，以秒为单位。
    <value>106800</value>          
    </property>

(3)配置完以后重启yarn进程

\# stop-yarn.sh

\# start-yarn.sh

(4)现在就可以去web界面查看map、reduce阶段产生的日志。

![1464268-20180814095751886-247768891.png][]

当然，在执行这一步的时候，是因为我们上面刚刚跑过MapReduce程序，如果你没有跑MapReduce，则这个界面不会有这些信息。

如果是在完全分布式或者ha完全分布式集群里面，当配置完成以后，需要把配置文件拷贝到其他节点在重新启动yarn进程。

# 分布式模式 #

前提是前面的JDK在三台机器都已经安装好。

1、停止伪分布式模式下搭建的集群

$ stop-all.sh

2、删除伪分布式模式下生成的数据

$ rm -rf /data/hadoop/hadoop/name
    $ rm -ff /data/hadoop/hadoop/data

3、修改/data/hadoop/hadoop/etc/hadoop/slaves，添加需要启动的datanode、nodemanagerjied

slave1
    slave2

4、分发hadoop到其他机器

$ scp -r /data/hadoop/hadoop slave1:/data/hadoop

$ scp -r /data/hadoop/hadoop slave2:/data/hadoop

5、启动集群

$ start-all.sh

转载于:https://www.cnblogs.com/yjt1993/p/11052451.html

[http_download.oracle.com_otn-pub_java_jdk_8u181-b13_96a7b8442fe848ef90c96a2fad6ed6d1_jdk-8u181-linux-x64.tar.gz]: http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/8u181-b13/96a7b8442fe848ef90c96a2fad6ed6d1/jdk-8u181-linux-x64.tar.gz
[http_www.apache.org_dyn_closer.cgi_hadoop_common_hadoop-2.9.2_hadoop-2.9.2.tar.gz]: http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/hadoop-2.9.0/hadoop-2.9.0.tar.gz%20
[1464268-20180813171943658-1191893099.png]: /images/20211220/351f488f4c1948c387616d9ff4968844.png
[1464268-20180813180129864-2086215624.png]: /images/20211220/52e6e534f69647c7a9d740202ad45fbd.png
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[1464268-20180814094855154-26536412.png]: /images/20211220/bff3ab5bcd1d4685bda2226d97c8d107.png
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