Hadoop 安装与运行

本是古典何须时尚 2022-07-28 01:24 173阅读 0赞

注意:\[\]为替换部分,

## Hadoop运行模式 ##

*  单机:Hadoop的默认模式
 *  伪分布:所有守护进程都运行在一个节点上。
 *  完全分布模式:守护进程运行在多个节点上,真正的集群。   
    以下是完全分布式安装步骤,所有节点均用root用户执行。

## 准备工作 ##

1.在每个节点新建hadoop用户,相同的密码。   
`useradd hadoop  passwd hadoop`   
2.修改好主机名   
选择一台作为master主机名修改为master,其余作为slave,主机名改为slave1,slave2…   
见《云主机主机名修改》   
3.配置每台主机的静态ip地址   
修改ifcfg-eth0 vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0   
改为   
![qwe.png][]   
4.配置主机间的SSH无密码连接   
Hadoop并非通过SSH协议传输的,只是在启动和停止的时候需要主节点通过SSH协议将节点的进程启动或停止。   
确定安装上SSH,见《检测SSH,rsync是否安装与安装过程》   
然后配置无密码连接,确保实现了master登录各台slave和各台slave登录master,见《SSH公钥生成以及各主机间的无密码登录》   
5.在master和slaves配置好java环境()   
见《centos上java环境配置》

## 安装Hadoop ##

注意:以下操作均在master以hadoop身份进行   
1.到`http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/`   
选择版本下载到/opt目录下   
2.从root用户取得/opt文件夹权限   
`chown -R hadoop /opt`   
3.解压文件`tar -zxvf hadoop-2.6.0-cdh5.6.0.tar.gz`   
4.修改etc/hadoop/hadoop-env.sh,在文件末尾追加   
`export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_73  export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-2.6.0-cdh5.6.0`

5.修改配置文件,配置文件位于etc/hadoop目录下   
(1)修改core-site.xml   
先创建tmp文件夹   
`mkdir tmp`   
内容为:   
`<configuration>  <property>  <name>fs.defaultFS</name>  <value>hdfs://master:9000</value>  </property>  <property>  <name>io.file.buffer.size</name>  <value>131072</value>  </property>  <property>  <name>hadoop.tmp.dir</name>  <value>file:/opt/hadoop-2.6.0-cdh5.6.0/tmp</value>  </property>  <property>  <name>hadoop.proxyuser.hadoop.hosts</name>  <value>*</value>  </property>  <property>  <name>hadoop.proxyuser.hadoop.groups</name>  <value>*</value>  </property>  </configuration>`   
fs.defaultFS是设置提供HDFS服务的主机名和端口号,就是是说HDFS通过master的9000端口提供服务,也指明了master所在节点。   
(2)修改hdfs-site.xml   
先创建文件夹   
`mkdir dfs`   
`mkdir dfs/name`   
`mkdir dfs/data`   
内容为:   
`<configuration>  <property>  <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>  <value>master:9001</value>  </property>  <property>  <name>dfs.namenode.name.dir</name>  <value>file:/opt/hadoop-2.6.0-cdh5.6.0/dfs/name</value>  </property>  <property>  <name>dfs.datanode.data.dir</name>  <value>file:/opt/hadoop-2.6.0-cdh5.6.0/dfs/data</value>  </property>  <property>  <name>dfs.replication</name>  <value>3</value>  </property>  <property>  <name>dfs.webhdfs.enabled</name>  <value>true</value>  </property>  </configuration>`   
dfs.replication配置项设置HDFS的副本数为3,表示有两份冗余,dfs.namenode.name.dir设置NameNode元数据存放的本地文件系统路径,dfs.datanode.data.dir设置DataNode存放数据的本地文件系统路径。

(3)修改yarn-site.xml,内容为:   
`<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>master:8032</value>  </property>  <property>  <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>  <value>master:8030</value>  </property>  <property>  <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>  <value>master:8031</value>  </property>  <property>  <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>  <value>master:8033</value>  </property>  <property>  <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>  <value>master:8088</value>  </property>  </configuration>`

(4)先把mapred-site.xml.template复制一份,改名为mapred-site.xml,内容为:   
`<configuration>  <property>  <name>mapreduce.framework.name</name>  <value>yarn</value>  </property>  <property>  <name>mapreduce.jobhistory.address</name>  <value>master:10020</value>  </property>  <property>  <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>  <value>master:19888</value>  </property>  </configuration>`

8.把slaves添加到在etc/hadoop/slaves中   
![cvge.png][]   
这样,运行DataNode和TaskTracker的节点就变为slave1,slave2…

9.下载编译好的本地库   
`http://dl.bintray.com/sequenceiq/sequenceiq-bin/`   
选择对应的版本下载后解压   
`tar -xvf hadoop-native-64-2.6.0.tar`   
把解压后的文件放到lib/native目录下。   
![bgb.png][]

10.将安装文件夹分发到slave的相同路径下(Hadoop用户)   
`nohup scp -r /opt/hadoop-2.6.0-cdh5.6.0 hadoop@slave1:/opt &`

11.配置环境变量,在/etc/profile的尾部添加   
`export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-0.20.2-cdh3u6  export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin`   
![hth7.png][]   
立即生效   
`source /etc/profile`

12.格式化HDFS   
`hdfs namenode -format`   
![gw.png][]   
此时HDFS的根目录没有任何内容   
`hadoop fs -ls /`   
![hyk.png][]

13.启动Hadoop验证安装是否成功   
有三种方式启动   
a.   
`hadoop-daemon.sh start namenode  hadoop-daemon.sh start datanode  hadoop-daemon.sh start secondarynamenode`   
b.   
`start-dfs.sh  start-yarn.sh`   
c.   
`start-all.sh`   
出现以下信息说明启动成功:   
![hyhy.png][]

14.执行jps命令查看进程是否启动   
master应出现:   
![gerg5.png][]   
slave应出现:   
![ukkager.png][]

15.执行MapReduce作业验证,进行单词计数。   
新建文件   
`vim words`   
内容为:   
“data mining on data warehouse”   
在HDFS创建input目录和output目录:   
`hdfs dfs -mkdir /input`   
`hdfs dfs -mkdir /output`   
将该文件上传至HDFS目录:   
`hdfs dfs -put words /input`   
执行MapReduce任务:   
`hadoop jar /opt/hadoop-2.6.0-cdh5.6.0/share/hadoop/mapreduce2/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0-cdh5.6.0.jar wordcount /input /output`   
查看结果   
`hdfs dfs -cat /output/*`   
出现   
![966.png][]   
至此安装成功

[qwe.png]: http://7xqhly.com1.z0.glb.clouddn.com/qwe.png
[cvge.png]: http://7xqhly.com1.z0.glb.clouddn.com/cvge.png
[bgb.png]: http://7xqhly.com1.z0.glb.clouddn.com/bgb.png
[hth7.png]: http://7xqhly.com1.z0.glb.clouddn.com/hth7.png
[gw.png]: http://7xqhly.com1.z0.glb.clouddn.com/gw.png
[hyk.png]: http://7xqhly.com1.z0.glb.clouddn.com/hyk.png
[hyhy.png]: http://7xqhly.com1.z0.glb.clouddn.com/hyhy.png
[gerg5.png]: http://7xqhly.com1.z0.glb.clouddn.com/gerg5.png
[ukkager.png]: http://7xqhly.com1.z0.glb.clouddn.com/ukkager.png
[966.png]: http://7xqhly.com1.z0.glb.clouddn.com/966.png