Hadoop集群安装步骤

Hadoop集群安装步骤
Hadoop集群安装步骤

Hadoop集群安装步骤

首先我们统一一下定义,在这里所提到的Hadoop是指Hadoop Common,主要提供DFS(分布式文件存储)与Map/Reduce的核心功能。

Hadoop在windows下还未经过很好的测试,所以推荐大家在linux(cent os 6.X)下安装使用。

准备安装Hadoop集群之前我们得先检验系统是否安装了如下的必备软件:ssh和Jdk1.6(因为Hadoop需要使用到Jdk中的编译工具,所以一般不直接使用Jre)。可以使用yum install rsync来安装rsync。一般来说ssh是默认安装到系统中的。

Jdk1.6的安装方法

下载linux版本的java,

#mkdir /usr/java

#cd /usr/java

#chmod a+x jdk-6u27-linux-i586.bin

#./jdk-6u27-linux-i586.bin

安装完成后,设臵环境变量:在etc/profile中设臵

#export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.6.0_27

#export

CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOM E/lib/tools.jar

#export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

设臵完成后,使用reboot或者source /etc/profile

确保以上准备工作完了之后我们就开始安装Hadoop软件,假设我们用三台机器做Hadoop集群,分别是:192.168.1.141、192.168.1.142和192.168.1.143(下文简称141,142和143),且都使用root用户。

这里有一点需要强调的就是,务必要确保每台机器的主机名和IP地址之间能正确解析。

Host配臵

一个很简单的测试办法就是ping一下主机名,比如在ww-1上ping ww-2,如果能ping通就OK!若不能正确解析,可以修改/etc/hosts文件,如果该台机器作Namenode用,则需要在hosts文件中加上集群中所有机器的IP地址及其对应的主机名;如果该台机器作Datanode用,则只需要在hosts文件中加上本机IP 地址和Namenode机器的IP地址。

以本文为例,dbrg-1中的/etc/hosts文件看起来就应该是这样的:

127.0.0.1localhostlocalhost

192.168.0.141ww-1 ww-1

192.168.0.142ww-2 ww-2

192.168.0.143ww-3 ww-3

ww-2中的/etc/hosts文件看起来就应该是这样的:

127.0.0.0 localhostlocalhost

192.168.0.141 ww-1 ww-1

192.168.0.143 ww-3ww-3

下面是在centos6平台下安装Hadoop的过程:

在usr下建立hadoop文件夹,将hadoop下载文件解压。

在etc/profile文件中设臵环境变量:

export HADOOP_HOME=/home/ww/hadoop.020.204.0/hadoop

解压至hadoop.020.204.0中,为了方便以后升级,建议建立一个链接指向要使用的hadoop版本,不妨设为hadoop

[ww@ww-1: hadoop.020.204.0]$ln -s hadoop.020.204.0 hadoop

这样一来,所有的配臵文件都在/hadoop.020.204.0/conf/目录中,所有执行程序都在/ hadoop.020.204.0/bin目录中。

但是由于上述目录中hadoop.020.204.0的配臵文件和hadoop.020.204.0的安装目录是放在一起的,这样一旦日后升级hadoop版本的时候所有的配臵文件都会被覆盖,因此建议将配臵文件与安装目录分离,一种比较好的方法就是建立一个存放配臵文件的目录,/home/ww/ hadoop.020.204.0/hadoop-config/,然后将/hadoop.020.204.0/conf/目录中的hadoop_site.xml,slaves,hadoop_env.sh三个文件拷贝到hadoop-config/目录中(这个问题很奇怪,在官网上的Getting Started With Hadoop中说是只需要拷贝这个三个文件到自己创建的目录就可以了,但我在实际配臵的时候发现还必须把masters这个文件也拷贝到hadoop-conf/目录中才行,不然启动Hadoop的时候就会报错说找不到masters这个文件),并指定环境变量$HADOOP_CONF_DIR指向该目录。环境变量在/home/dbrg/.bashrc和/etc/profile中设定。

综上所述,为了方便以后升级版本,我们需要做到配臵文件与安装目录分离,并通过设定一个指向我们要使用的版本的hadoop的链接,这样可以减少我们对配臵文件的维护。(不是必要)

集群配臵

在这里我们使用141作为NameNode与JobTracker,其它两台机器作为DataNode和TaskTracker,具体的配臵如下:

环境的配臵

在$HADOOP_HOME/conf/hadoop-env.sh中定义了Hadoop启动时需要的环境变量设臵,其中我们至少需要配臵JAVA_HOME(Jdk的路径)变量;另外我们一般还需要更改HADOOP_LOG_DIR(Hadoop的日志路径)这个变量,默认的设臵是“export HADOOP_LOG_DIR=${HADOOP_HOME}/logs”,一般需要将其配臵到一个磁盘空间比较大的目录下。(不是必要)

Hadoop核心程序配臵

Hadoop 包括一组默认配臵文件($HADOOP_HOME/src目录下的

core/core-default.xml, hdfs/hdfs-default.xml 和mapred/mapred-default.xml)。虽然默认配臵文件能让Hadoop核心程序顺利启动,一般需要自己来设臵一些常规配臵以满足开发和业务的需求,所以我们需要对默认配臵文件的值进行覆盖,具体方法如下。

$HADOOP_HOME/conf/core-site.xml是Hadoop的核心配臵文件,对应并覆盖core-default.xml中的配臵项。我们一般在这个文件中增加如下配臵:Core-site.xml代码

https://www.360docs.net/doc/0810820639.html,

hdfs://192.168.1.141:9000

$HADOOP_HOME/conf/hdfs-site.xml是HDFS的配臵文件,对应并覆盖hdfs-default.xml中的配臵项。我们一般在这个文件中增加如下配臵:

https://www.360docs.net/doc/0810820639.html,.dir

/opt/hadoop/data/https://www.360docs.net/doc/0810820639.html,.dir

dfs.data.dir

/opt/hadoop/data/dfs.data.dir

(不添加)

dfs.permissions

false

$HADOOP_HOME/conf/mapred-site.xml是Map/Reduce的配臵文件,

对应并覆盖mapred-default.xml中的配臵项。我们一般在这个文件中增加如下配臵:

mapred.job.tracker

192.168.1.141:9001

mapred.system.dir

/system/mapred.system.dir

mapred.local.dir

/opt/hadoop/data/mapred.local.dir

(不添加)

主从配臵

在$HADOOP_HOME/conf目录中存在masters和slaves这两个文件,用来做Hadoop的主从配臵。上面已经提到了Hadoop主要由NameNode/DataNode 和JobTracker/TaskTracker构成,在主从配臵里我们一般将NameNode和JobTracker列为主机,其它的共为从机,于是对于此处的配臵应该是:Masters代码

192.168.1.141

Slaves代码

192.168.1.142

192.168.1.143

如果你对以上介绍的配臵项做了正确的配臵,那么你的Hadoop集群只差启动和初体念了,当然,在$HADOOP_HOME/conf目录下还包括其它的一些配臵文件,但那些都不是必须设臵的,如果有兴趣你可以自己去了解了解。

值得注意的是Hadoop集群的所有机器的配臵应该保持一致,一般我们在配臵完master后,使用scp将配臵文件同步到集群的其它服务器上。

SSH配臵

经过以上两个步骤,Hadoop的安装和配臵已经OK了,那么下面我们就来启动Hadoop集群。启动前我们需要做一些准备,因为集群的启动是从NameNode 开始的,于是DataNode的运行需要NameNode的远程调用,Hadoop使用ssh命令远程运行DataNode节点,这就是为什么Hadoop需要ssh的支持。我们可以想

象一下,如果集群里有100台机器,那么我们就需要输入100遍主机的访问密码,但如果配臵SSH使用无密码公钥认证的方式,就解决了此问题。

简单的说,在141上需要生成一个密钥对,即一个私钥和一个公钥。将公钥拷贝到142和143上,如此一来,当141向142发起ssh连接的时候,142上就会生成一个随机数并用141的公钥对这个随机数进行加密,并且发送给141,141收到这个加密的数以后用私钥进行解密,并将解密后的数返回142,142确认解密的数无误后就允许141进行连接了。这就完成了一次公钥认证过程。

公钥生成的步骤如下:

在每台电脑的用户文件夹下面建立.ssh文件夹

命令为:#mkdir .ssh

然后生成密钥:命令为:

#ssh-keygen -t rsa

之后三次回车,完成之后,会在ssh文件夹下面建立id_rsa.pub,id_rsa两个文件。所有计算机都生成完密钥后。

将主机生成的id_rsa.pub的内容复制到authorized_keys文件中。如果authorized_keys不存在,则使用touch ~/.ssh/authorized_keys生成一个;如果该文件已经存在,则追加内容进去就OK了。

最后将生成主机的.ssh文件夹拷贝到其它计算机中。

这里我们推荐使用如下命令:

本机:touch ~/.ssh/authorized_keys

#cp id_rsa.pub authorized_keys

#chmod go-rwxauthorized_keys 644权限所有计算机上都要进行,必须保证authorized_keys只对其所有者有读写权限,其他人不允许有写的权限,否则SSH 是不会工作的。

在往远程计算机copy文件之前,要先对本机取得ssh权限

即在本机:#ssh 192.168.0.141按提示进行。

远程:scp–r /home/ww/.ssh 192.168.0.142:/home/ww

scp–r /home/ww/.ssh 192.168.0.143:/home/ww

测试是否成功命令:ssh 192.168.0.142

经过以上步骤,我们的无密码访问就配臵好了。

部署远程计算机

前面讲的这么多Hadoop的环境变量和配臵文件都是在ww-1这台机器上的,现在需要将hadoop部署到其他的机器上,保证目录结构一致。

[ww@ww-1:~]$scp -r /home/ww/Hadoop0.20.204.0ww-2:/home/ww/

[ww@ww-1:~]$scp -r /home/ww/ Hadoop0.20.204.0ww-3:/home/ww/

至此,可以说,Hadoop已经在各个机器上部署完毕了下面就让我们开始启动Hadoop吧。

启动

启动方式如下:

启动服务之前,我们需要做一件事情,非常重要,那就是格式化命名空间#bin/hadoop namenode –format

启动dfs和map/reduce服务

bin/start-all.sh

我们用如下命令验证一下是否启动成功:

bin/hadoop dfs -ls

如果没有错误提示或者出现文件列表,那么恭喜你,Hadoop成功启动了,另外,我们可以通过访问http://192.168.1.141:50070来查看hdfs的状态,访问http://192.168.1.141:50030来查看map/reduce的状态。

如果出现错误,或Hadoop集群未启动,可以查看$HADOOP_HOME/logs/下的日志文件。

HDFS操作

运行bin/目录的hadoop命令,可以查看Hadoop所有支持的操作及其用法,这里以几个简单的操作为例。

建立目录

[ww@ww-1:hadoop]$bin/hadoopdfs–mkdirtestdir

在HDFS中建立一个名为testdir的目录

复制文件

[ww@ww-1:hadoop]$bin/hadoopdfs–put/home/ww/large.ziptestfile.zip

把本地文件large.zip拷贝到HDFS的根目录/user/ww/下,文件名为testfile.zip 查看现有文件

[ww@ww-1:hadoop]$bin/hadoopdfs-ls

Hadoop集群部署

1.HDFS:HADOOP的分布式文件系统 HDFS:是一个分布式文件系统(整个系统中有多种角色,共同协作完成文件系统的功能) 功能:提供一个目录结构,顶层目录为:/ 可以:创建文件夹、删除文件或文件夹、重命名文件、列出文件夹下的文件(涉及元数据操作) 保存文件、读取文件等(涉及元数据操作、文件块读写) 特点:可以存储海量的文件,如果容量不够,添加服务器(data node)即可文件被分散存储在若干台datanode服务器上(存储目录中) 一个文件也可能被切分成多个文件块(block块)分散存储在若干台datanode服务器每一个文件(文件块)在整个集群中,可以存储多个副本 (一个文件存几个副本、一个文件按多大来切块,是由客户端决定?) hdfs的运作机制: 客户端存入的文件, 一方面由datanode存储文件内容(block) 另一方面由namenode记录文件的块信息(?块,?副本,在哪些dn上) 2.HDFS安装 2.1. 集群环境准备 1、克隆出4台linux虚拟机 2、修改每一台虚拟机的主机名:hdp20-01 hdp20-02 hdp20-03 hdp20-04 3、修改每一台虚拟机的ip地址: 192.168.33.31 192.168.33.32 192.168.33.33 192.168.33.34 4、修改每一台虚拟机的网卡物理地址 vi /etc/udev/rules.d/70-...... 把eth0的那一行删掉,然后把下一行的eth1改成eth0

5、重启linux服务器:reboot 6、在windows上配置这几台linux服务器的域名映射: 改好后,同步scp给所有其他机器 7、用crt软件试连接 8、对每一台linux服务器关闭防火墙 8、对每一台linux机器配置域名映射 scp /etc/hosts hdp20-02:/etc/ scp /etc/hosts hdp20-03:/etc/ scp /etc/hosts hdp20-04:/etc/ 验证:比如在hdp20-01上, ping hdp20-02 ###看是否能ping通 9、在每台linux服务器上安装jdk 上传jdk安装包 解压 然后,将安装好的目录scp到其他所有机器的相同路径 然后,将改好的/etc/profile 拷贝scp到其他所有机器的对应路径下

Hadoop集群安装配置教程_Hadoop2.6.0_Ubuntu_CentOS

Hadoop集群安装配置教程_Hadoop2.6.0_Ubuntu/CentOS 本教程讲述如何配置Hadoop 集群,默认读者已经掌握了Hadoop 的单机伪分布式配置,否则请先查看Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置或CentOS安装Hadoop_单机/伪分布式配置。 本教程由厦门大学数据库实验室出品,转载请注明。本教程适合于原生Hadoop 2,包括Hadoop 2.6.0, Hadoop 2.7.1 等版本,主要参考了官方安装教程,步骤详细,辅以适当说明,保证按照步骤来,都能顺利安装并运行Hadoop。另外有Hadoop安装配置简略版方便有基础的读者快速完成安装。 为了方便新手入门,我们准备了两篇不同系统的Hadoop 伪分布式配置教程。但其他Hadoop 教程我们将不再区分,可同时适用于Ubuntu 和CentOS/RedHat 系统。例如本教程以Ubuntu 系统为主要演示环境,但对Ubuntu/CentOS 的不同配置之处、CentOS 6.x 与CentOS 7 的操作区别等都会尽量给出注明。 环境 本教程使用Ubuntu 14.04 64位作为系统环境,基于原生Hadoop 2,在Hadoop 2.6.0 (stable)版本下验证通过,可适合任何Hadoop 2.x.y 版本,例如Hadoop 2.7.1,Hadoop 2.4.1 等。 本教程简单的使用两个节点作为集群环境: 一个作为Master 节点,局域网IP 为192.168.1.121;另一个作为Slave 节点,局域网IP 为192.168.1.122。 准备工作 Hadoop 集群的安装配置大致为如下流程: 1.选定一台机器作为Master 2.在Master 节点上配置hadoop 用户、安装SSH server、安装Java 环境 3.在Master 节点上安装Hadoop,并完成配置 4.在其他Slave 节点上配置hadoop 用户、安装SSH server、安装Java 环境 5.将Master 节点上的/usr/local/hadoop 目录复制到其他Slave 节点上 6.在Master 节点上开启Hadoop 配置hadoop 用户、安装SSH server、安装Java 环境、安装Hadoop 等过程已经在Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置或CentOS安装Hadoop_单机/伪分布式配置中有详细介绍,请前往查看,不再重复叙述。 继续下一步配置前,请先完成上述流程的前 4 个步骤。 网络配置 假设集群所用的节点都位于同一个局域网。 如果使用的是虚拟机安装的系统,那么需要更改网络连接方式为桥接(Bridge)模式,才能实现多个节点互连,例如在VirturalBox 中的设置如下图。此外,如果节点的系统是在虚拟机中直接复制的,要确保各个节点的Mac 地址不同(可以点右边的按钮随机生成MAC 地址,否则IP 会冲突):

hadoop集群完整配置过程详细笔记

本文为笔者安装配置过程中详细记录的笔记 1.下载hadoop hadoop-2.7.1.tar.gz hadoop-2.7.1-src.tar.gz 64位linux需要重新编译本地库 2.准备环境 Centos6.4 64位,3台 hadoop0 192.168.1.151namenode hadoop1 192.168.1.152 datanode1 Hadoop2 192.168.1.153 datanode2 1)安装虚拟机: vmware WorkStation 10,创建三台虚拟机,创建时,直接建立用户ha,密码111111.同时为root密码。网卡使用桥接方式。 安装盘 、 2). 配置IP.创建完成后,设置IP,可以直接进入桌面,在如下菜单下配置IP,配置好后,PING 确认好用。 3)更改三台机器主机名 切换到root用户,更改主机名。 [ha@hadoop0 ~]$ su - root Password: [root@hadoop0 ~]# hostname hadoop0 [root@hadoop0 ~]# vi /etc/sysconfig/network NETWORKING=yes HOSTNAME=hadoop0 以上两步后重启服务器。三台机器都需要修改。 4)创建hadoop用户 由于在创建虚拟机时,已自动创建,可以省略。否则用命令创建。

5)修改hosts文件 [root@hadoop0 ~]# vi /etc/hosts 127.0.0.1 localhostlocalhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4 ::1localhostlocalhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6 192.168.1.151 hadoop0 192.168.1.152 hadoop1 192.168.1.153 hadoop2 此步骤需要三台机器都修改。 3.建立三台机器间,无密码SSH登录。 1)三台机器生成密钥,使用hadoop用户操作 [root@hadoop0 ~]# su– ha [ha@hadoop0 ~]$ ssh -keygen -t rsa 所有选项直接回车,完成。 以上步骤三台机器上都做。 2)在namenode机器上,导入公钥到本机认证文件 [ha@hadoop0 ~]$ cat ~/.ssh/id_rsa.pub>>~/.ssh/authorized_keys 3)将hadoop1和hadoop2打开/home/ha/.ssh/ id_rsa.pub文件中的内容都拷贝到hadoop0的/home/ha /.ssh/authorized_keys文件中。如下: 4)将namenode上的/home/ha /.ssh/authorized_keys文件拷贝到hadoop1和hadoop2的/home/ha/.ssh文件夹下。同时在三台机器上将authorized_keys授予600权限。 [ha@hadoop1 .ssh]$ chmod 600 authorized_keys 5)验证任意两台机器是否可以无密码登录,如下状态说明成功,第一次访问时需要输入密码。此后即不再需要。 [ha@hadoop0 ~]$ ssh hadoop1 Last login: Tue Aug 11 00:58:10 2015 from hadoop2 4.安装JDK1.7 1)下载JDK(32或64位),解压 [ha@hadoop0 tools]$ tar -zxvf jdk-7u67-linux-x64.tar.gz 2)设置环境变量(修改/etx/profile文件), export JAVA_HOME=/usr/jdk1.7.0_67 export CLASSPATH=:$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin 3)使环境变量生效,然后验证JDK是否安装成功。

hadoop2.7.2 伪分布式安装

hadoop:建立一个单节点集群伪分布式操作 安装路径为:/opt/hadoop-2.7.2.tar.gz 解压hadoop: tar -zxvf hadoop-2.7.2.tar.gz 配置文件 1. etc/hadoop/hadoop-env.sh export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8 2. etc/hadoop/core-site.xml fs.defaultFS hdfs://localhost:9000 hadoop.tmp.dir file:/opt/hadoop-2.7.2/tmp 3. etc/hadoop/hdfs-site.xml https://www.360docs.net/doc/0810820639.html,.dir file:/opt/hadoop-2.7.2/dfs/name dfs.datanode.data.dir file:/opt/hadoop-2.7.2/dfs/data dfs.replication 1 dfs.webhdfs.enabled true

Hadoop-0.20.2详细安装及疑难问题

安装 2011年4月4日 10:13 Hadoop-0.20.2安装使用 1、Cygwin 安装 ssh 2、按照以下的文档配置ssh 在Windows上安装Ha doop教程.pdf 3、几个配置文件的配置 3.1、conf/core-site.xml https://www.360docs.net/doc/0810820639.html, hdfs://localhost:9000 true hadoop.tmp.dir /workspace/temp/hadoop/tmp/hadoop- ${https://www.360docs.net/doc/0810820639.html,} true 3.2、conf/hdfs-site.xml dfs.replication 1 true https://www.360docs.net/doc/0810820639.html,.dir /workspace/temp/hadoop/data/hadoop/name true

dfs.data.dir /workspace/temp/hadoop/data/hadoop/data true 3.3、conf/mapred-site.xml mapred.job.tracker localhost:9001 true 3.4、conf/hadoop-env.sh export JAVA_HOME=D:/workspace/tools/jdk1.6 4、解决启动的时候 ClassNotFound: org.apache.hadoop.util.PlatformName 将 %hadoop_home%\bin\hadoop-config.sh中的第190行 修改为如下: JAVA_PLATFORM=`CLASSPATH=${CLASSPATH} ${JAVA} -Xmx32m -classpath ${HADOOP_COMMON_HOME}/hadoop-common-0.21.0.jar org.apache.hadoop.util.PlatformName | sed -e "s/ /_/g"` 5、命令

Hadoop集群MYSQL的安装指南

前言 本篇主要介绍在大数据应用中比较常用的一款软件Mysql,我相信这款软件不紧紧在大数据分析的时候会用到,现在作为开源系统中的比较优秀的一款关系型开源数据库已经被很多互联网公司所使用,而且现在正慢慢的壮大中。 在大数据分析的系统中作为离线分析计算中比较普遍的两种处理思路就是:1、写程序利用 mapper-Reducer的算法平台进行分析;2、利用Hive组件进行书写Hive SQL进行分析。 第二种方法用到的Hive组件存储元数据最常用的关系型数据库最常用的就是开源的MySQL了,这也是本篇最主要讲解的。 技术准备 VMware虚拟机、CentOS 6.8 64 bit、SecureCRT、VSFTP、Notepad++ 软件下载 我们需要从Mysql官网上选择相应版本的安装介质,官网地址如下: MySQL下载地址:https://www.360docs.net/doc/0810820639.html,/downloads/

默认进入的页面是企业版,这个是要收费的,这里一般建议选择社区开源版本,土豪公司除外。

然后选择相应的版本,这里我们选择通用的Server版本,点击Download下载按钮,将安装包下载到本地。 下载完成,上传至我们要安装的系统目录。 这里,需要提示下,一般在Linux系统中大型公用的软件安装在/opt目录中,比如上图我已经安装了Sql Server On linux,默认就安装在这个目录中,这里我手动创建了mysql目录。 将我们下载的MySQL安装介质,上传至该目录下。

安装流程 1、首先解压当前压缩包,进入目录 cd /opt/mysql/ tar -xf mysql-5.7.16-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar 这样,我们就完成了这个安装包的解压。 2、创建MySql超级管理用户 这里我们需要单独创建一个mySQL的用户,作为MySQL的超级管理员用户,这里也方便我们以后的管理。 groupaddmysql 添加用户组 useradd -g mysqlmysql 添加用户 id mysql 查看用户信息。

centos下hadoop2.6.0配置

Hadoop-2.6.0配置 前面的部分跟配置Hadoop-1.2.1的一样就可以,什么都不用变,完全参考文档1即可。下面的部分就按照下面的做就可以了。 hadoop-2.6.0的版本用张老师的。 下面的配置Hadoop hadoop-2.6.0的部分 1.修改hadoop- 2.6.0/etc/hadoop/hadoop-env.sh,添加JDK支持: export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.6.0_45 如果不知道你的JDK目录,使用命令echo $JAVA_HOME查看。 2.修改hadoop-2.6.0/etc/hadoop/core-site.xml 注意:必须加在节点内 hadoop.tmp.dir /home/hadoop/hadoop-2.6.0/tmp Abase for other temporary directories. https://www.360docs.net/doc/0810820639.html, hdfs://master:9000 3.修改hadoop-2.6.0/etc/hadoop/hdfs-site.xml https://www.360docs.net/doc/0810820639.html,.dir /home/hadoop/hadoop-2.6.0/dfs/name Path on the local filesystem where the NameNode stores the namespace and transactions logs persistently. dfs.data.dir /home/hadoop/hadoop-2.6.0/dfs/data Comma separated list of paths on the local filesystem of a DataNode where it should store its blocks. dfs.replication 1 4.修改hadoop-2.6.0/etc/hadoop/mapred-site.xml

hadoop学习之hadoop完全分布式集群安装

hadoop学习之hadoop完全分布式集群安装 注:本文的主要目的是为了记录自己的学习过程,也方便与大家做交流。转载请注明来自: https://www.360docs.net/doc/0810820639.html,/ab198604/article/details/8250461 要想深入的学习hadoop数据分析技术,首要的任务是必须要将hadoop集群环境搭建起来,可以将hadoop简化地想象成一个小软件,通过在各个物理节点上安装这个小软件,然后将其运行起来,就是一个hadoop分布式集群了。 说来简单,但是应该怎么做呢?不急,本文的主要目的就是让新手看了之后也能够亲自动手实施这些过程。由于本人资金不充裕,只能通过虚拟机来实施模拟集群环境,虽然说是虚机模拟,但是在虚机上的hadoop的集群搭建过程也可以使用在实际的物理节点中,思想是一样的。也如果你有充裕的资金,自己不介意烧钱买诸多电脑设备,这是最好不过的了。 也许有人想知道安装hadoop集群需要什么样的电脑配置,这里只针对虚拟机环境,下面介绍下我自己的情况: CPU:Intel酷睿双核 2.2Ghz 内存: 4G 硬盘: 320G 系统:xp 老实说,我的本本配置显然不够好,原配只有2G内存,但是安装hadoop集群时实在是很让人崩溃,本人亲身体验过后实在无法容忍,所以后来再扩了2G,虽然说性能还是不够好,但是学习嘛,目前这种配置还勉强可以满足学习要求,如果你的硬件配置比这要高是最好不过的了,如果能达到8G,甚至16G内存,学习hadoop表示无任何压力。 说完电脑的硬件配置,下面说说本人安装hadoop的准备条件: 1 安装Vmware WorkStation软件 有些人会问,为何要安装这个软件,这是一个VM公司提供的虚拟机工作平台,后面需要在这个平台上安装linux操作系统。具体安装过程网上有很多资料,这里不作过多的说明。 2 在虚拟机上安装linux操作系统 在前一步的基础之上安装linux操作系统,因为hadoop一般是运行在linux平台之上的,虽然现在也有windows版本,但是在linux上实施比较稳定,也不易出错,如果在windows安装hadoop集群,估计在安装过程中面对的各种问题会让人更加崩溃,其实我还没在windows 上安装过,呵呵~ 在虚拟机上安装的linux操作系统为ubuntu10.04,这是我安装的系统版本,为什么我会使用这个版本呢,很简单,因为我用的熟^_^其实用哪个linux系统都是可以的,比如,你可以用centos, redhat, fedora等均可,完全没有问题。在虚拟机上安装linux的过程也在此略过,如果不了解可以在网上搜搜,有许多这方面的资料。 3 准备3个虚拟机节点 其实这一步骤非常简单,如果你已经完成了第2步,此时你已经准备好了第一个虚拟节点,那第二个和第三个虚拟机节点如何准备?可能你已经想明白了,你可以按第2步的方法,再分别安装两遍linux系统,就分别实现了第二、三个虚拟机节点。不过这个过程估计会让你很崩溃,其实还有一个更简单的方法,就是复制和粘贴,没错,就是在你刚安装好的第一个虚拟机节点,将整个系统目录进行复制,形成第二和第三个虚拟机节点。简单吧!~~ 很多人也许会问,这三个结点有什么用,原理很简单,按照hadoop集群的基本要求,其中一个是master结点,主要是用于运行hadoop 程序中的namenode、secondorynamenode和jobtracker任务。用外两个结点均为slave结点,其中一个是用于冗余目的,如果没有冗余,就不能称之为hadoop了,所以模拟hadoop集群至少要有3个结点,如果电脑配置非常高,可以考虑增加一些其它的结点。slave结点主要将运行hadoop程序中的datanode和tasktracker任务。 所以,在准备好这3个结点之后,需要分别将linux系统的主机名重命名(因为前面是复制和粘帖操作产生另两上结点,此时这3个结点的主机名是一样的),重命名主机名的方法:

Hadoop集群搭建(二)HDFS_2017

Hadoop集群搭建(二)HDFS HDFS只是Hadoop最基本的一个服务,很多其他服务,都是基于HDFS 展开的。所以部署一个HDFS集群,是很核心的一个动作,也是大数据平台的开始。 安装Hadoop集群,首先需要有Zookeeper才可以完成安装。如果没有Zookeeper,请先部署一套Zookeeper。另外,JDK以及物理主机的一些设置等。都请参考下文: Hadoop集群搭建(一) Zookeeper 下面开始HDFS的安装 HDFS主机分配 1.19 2.168.67.101 c6701 --Namenode+datanode 2.192.168.67.102 c6702 --datanode 3.192.168.67.103 c6703 --datanode 1. 安装HDFS,解压hadoop- 2.6.0-EDH-0u2.tar.gz 我同时下载2.6和2.7版本的软件,先安装2.6,然后在执行2.6到2.7的升级步骤 https://www.360docs.net/doc/0810820639.html,eradd hdfs 2.echo "hdfs:hdfs"| chpasswd 3.su - hdfs

4.cd /tmp/software 5.tar -zxvf hadoop-2. 6.0-EDH-0u2.tar.gz -C /home/hdfs/ 6.mkdir -p /data/hadoop/temp 7.mkdir -p /data/hadoop/journal 8.mkdir -p /data/hadoop/hdfs/name 9.mkdir -p /data/hadoop/hdfs/data 10.chown -R hdfs:hdfs /data/hadoop 11.chown -R hdfs:hdfs /data/hadoop/temp 12.chown -R hdfs:hdfs /data/hadoop/journal 13.chown -R hdfs:hdfs /data/hadoop/hdfs/name 14.chown -R hdfs:hdfs /data/hadoop/hdfs/data 15.$ pwd 16./home/hdfs/hadoop-2.6.0-EDH-0u2/etc/hadoop 2. 修改core-site.xml对应的参数 1.$ cat core-site.xml 2.<configuration> 3.<!--指定hdfs的nameservice为ns --> 4.<property> 5.<name>fs.defaultFS</name> 6.<value>hdfs://ns</value> 7.</property> 8.<!--指定hadoop数据临时存放目录-->

hadoop2.6基于yarn安装配置详解

Hadoop2.6配置详解 在hadoop2.0中通常由两个NameNode组成,一个处于active状态,另一个处于standby状态。Active NameNode对外提供服务,而Standby NameNode则不对外提供服务,仅同步active namenode的状态,以便能够在它失败时快速进行切换。 这里还配置了一个zookeeper集群,用于ZKFC(DFSZKFailoverController)故障转移,当Active NameNode挂掉了,会自动切换Standby NameNode为standby状态hadoop-2.2.0中依然存在一个问题,就是ResourceManager只有一个,存在单点故障,hadoop-2.6解决了这个问题,有两个ResourceManager,一个是Active,一个是Standby,状态由zookeeper进行协调 hadoop2.0官方提供了两种HDFS HA的解决方案,一种是NFS,另一种是QJM(由cloudra提出,原理类似zookeeper)。这里我使用QJM完成。主备NameNode之间通过一组JournalNode同步元数据信息,一条数据只要成功写入多数JournalNode即认为写入成功。通常配置奇数个JournalNode 1安装前准备 1.1示例机器 192.168.0.10 hadoop1 192.168.0.20 hadoop2 192.168.0.30 hadoop3 192.168.0.40 hadoop4 每台机器都有一个hadoop用户,密码是hadoop 所有机器上安装jdk1.7。 在hadoop2,hadoop3,hadoop4上安装Zookeeper3.4集群。 1.2配置ip与hostname 用root用户修改每台机器的hosts

hadoop集群安装_鲁德性能测试

hadoop集群安装 要想深入的学习hadoop集群数据分析技术,首要的任务是必须要将hadoop集群环境搭建起来,可以将hadoop简化地想象成一个小软件,通过在各个物理节点上安装这个小软件,然后将其运行起来,就是一个hadoop分布式集群了。 说来简单,但是应该怎么做呢?不急,本文的主要目的就是让新手看了之后也能够亲自动手实施这些过程。由于本人资金不充裕,只能通过虚拟机来实施模拟集群环境,虽然说是虚机模拟,但是在虚机上的hadoop的集群搭建过程也可以使用在实际的物理节点中,思想是一样的。也如果你有充裕的资金,自己不介意烧钱买诸多电脑设备,这是最好不过的了。 也许有人想知道安装hadoop集群需要什么样的电脑配置,这里只针对虚拟机环境,下面介绍下我自己的情况: CPU:Intel酷睿双核2.2Ghz 内存: 4G 硬盘: 320G 系统:xp 老实说,我的本本配置显然不够好,原配只有2G内存,但是安装hadoop集群时实在是很让人崩溃,本人亲身体验过后实在无法容忍,所以后来再扩了2G,虽然说性能还是不够好,但是学习嘛,目前这种配置还勉强可以满足学习要求,如果你的硬件配置比这要高是最好不过的了,如果能达到8G,甚至16G内存,学习hadoop表示无任何压力。 说完电脑的硬件配置,下面说说本人安装hadoop的准备条件: 1安装Vmware WorkStation软件 有些人会问,为何要安装这个软件,这是一个VM公司提供的虚拟机工作平台,后面需要在这个平台上安装linux操作系统。具体安装过程网上有很多资料,这里不作过多的说明。 2在虚拟机上安装linux操作系统 在前一步的基础之上安装linux操作系统,因为hadoop一般是运行在linux平台之上的,虽然现在也有windows版本,但是在linux上实施比较稳定,也不易出错,如果在windows安装hadoop集群,估计在安装过程中面对的各种问题会让人更加崩溃,其实我还没在windows 上安装过,呵呵~ 在虚拟机上安装的linux操作系统为ubuntu10.04,这是我安装的系统版本,为什么我会使用这个版本呢,很简单,因为我用的熟^_^其实用哪个linux系统都是可以的,比如,你可以用

hadoop集群部署之双虚拟机版

1、采用一台机器开两个虚拟机的方式构成两台电脑的环境,用root登录。 分别查看其IP地址:输入# ifconfig,可得主机IP:192.168.1.99;分机为:192.168.1.100。 2、在两台机器上的/etc/hosts均添加相应的主机名和IP地址: 这里主机名命名为shenghao,分机名命名为slave: 保存后重启网络: 3、两台机器上均创立hadoop用户(注意是用root登陆) # useradd hadoop # passwd hadoop 输入111111做为密码 登录hadoop用户: 注意,登录用户名为hadoop,而不是自己命名的shenghao。 4、ssh的配置 进入centos的“系统→管理→服务器设置→服务,查看sshd服务是否运行。 在所有的机器上生成密码对: # ssh-keygen -t rsa 这时hadoop目录下生成一个.ssh的文件夹, 可以通过# ls .ssh/来查看里面产生的私钥和公钥:id_rsa和id_rsa.pub。 更改.ssh的读写权限: # chmod 755 .ssh 在namenode上(即主机上)

进入.ssh,将id_rsa.pub直接复制为authorized_keys(namenode的公钥): # cp id_rsa.pub authorized_keys 更改authorized_keys的读写权限: # chmod 644 authorized_keys 【这个不必须,但保险起见,推荐使用】 然后上传到datanode上(即分机上): # scp authorized_keys hadoop@slave:/home/hadoop/.ssh # cd .. 退出.ssh文件夹 这样shenghao就可以免密码登录slave了: 然后输入exit就可以退出去。 然后在datanode上(即分机上): 将datanode上之前产生的公钥id_rsa.pub复制到namenode上的.ssh目录中,并重命名为slave.id_rsa.pub,这是为了区分从各个datanode上传过来的公钥,这里就一个datanode,简单标记下就可。 # scp -r id_rsa.pub hadoop@shenghao:/home/hadoop/.ssh/slave.id_rsa.pub 复制完毕,此时,由于namenode中已经存在authorized_keys文件,所以这里是追加,不是复制。在namenode上执行以下命令,将每个datanode的公钥信息追加: # cat slave.id_rsa.pub >> authorized_keys 这样,namenode和datanode之间便可以相互ssh上并不需要密码: 然后输入exit就可以退出去。 5、hadoop的集群部署 配置hadoop前一定要配置JDK,请参考相关资料,这里就不赘述了。 将下载好的hadoop-0.19.0.tar.gz文件上传到namenode的/home/hadoop/hadoopinstall 解压文件: # tar zxvf hadoop-0.19.0.tar.gz 在/erc/profile的最后添加hadoop的路径: # set hadoop path export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoopinstall/hadoop-0.20.2 export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH 之后配置hadoop/conf中的4个文件:

Hadoop云计算平台搭建最详细过程(共22页)

Hadoop云计算平台及相关组件搭建安装过程详细教程 ——Hbase+Pig+Hive+Zookeeper+Ganglia+Chukwa+Eclipse等 一.安装环境简介 根据官网,Hadoop已在linux主机组成的集群系统上得到验证,而windows平台是作为开发平台支持的,由于分布式操作尚未在windows平台上充分测试,所以还不作为一个生产平台。Windows下还需要安装Cygwin,Cygwin是在windows平台上运行的UNIX模拟环境,提供上述软件之外的shell支持。 实际条件下在windows系统下进行Hadoop伪分布式安装时,出现了许多未知问题。在linux系统下安装,以伪分布式进行测试,然后再进行完全分布式的实验环境部署。Hadoop完全分布模式的网络拓补图如图六所示: (1)网络拓补图如六所示: 图六完全分布式网络拓补图 (2)硬件要求:搭建完全分布式环境需要若干计算机集群,Master和Slaves 处理器、内存、硬盘等参数要求根据情况而定。 (3)软件要求 操作系统64位版本:

并且所有机器均需配置SSH免密码登录。 二. Hadoop集群安装部署 目前,这里只搭建了一个由三台机器组成的小集群,在一个hadoop集群中有以下角色:Master和Slave、JobTracker和TaskTracker、NameNode和DataNode。下面为这三台机器分配IP地址以及相应的角色: ——master,namenode,jobtracker——master(主机名) ——slave,datanode,tasktracker——slave1(主机名) ——slave,datanode,tasktracker——slave2(主机名) 实验环境搭建平台如图七所示:

Hadoop集群部署方案

Hadoop集群部署方案

目录 1.网络拓扑 (1) 2.软件安装 (1) 2.1.修改主机名 (1) 2.2.修改host文件 (1) 2.3.创建Hadoop 用户 (2) 2.4.禁用防火墙 (2) 2.5.设置ssh登录免密码 (2) 2.6.安装hadoop (4) 3.集群配置 (5) 3.1.修改脚本 (5) 3.1.1................................................ hadoop-env.sh 5 3.1.2................................................... y arn-env.sh 5 3.2.配置文件 (5) 3.2.1................................................ core-site.xml 5 3.2.2................................................ hdfs-site.xml 7 3.2.3.............................................. mapred-site.xml 10 3.2. 4................................................ yarn-site.xml 11 3.2.5.配置datanode 14 3.3.创建目录 (14)

4.启动zk集群 (14) 5.启动hadoop (14) 5.1.启动所有节点journalnode (14) 5.2.格式化h1 namenode (15) 5.3.在h1上格式化ZK (15) 5.4.启动h1的namenode,zkfc (16) 5.5.启动h2上namenode (16) 5.6.同步h1上的格式化数据到h2 (16) 5.7.启动 HDFS (17) 5.8.启动 YARN (18) 5.9.启动h2 ResourceManager (18) 5.10........................................ h4上启动 JobHistoryServer 19 5.11.......................................... 查看ResourceManager状态19 6.浏览器访问 (19) https://www.360docs.net/doc/0810820639.html,node管理界面 (19) 6.1.1............................... http://192.168.121.167:50070 19 6.1.2............................... http://192.168.121.168:50070 20 6.2.ResourceManager管理界面 (20) 6.2.1............................... http://192.168.121.167:8088/ 21 6.2.2............................... http://192.168.121.168:8088/ 21 6.3.JournalNode HTTP 服务 (21) 6.3.1............................... http://192.168.121.167:8480/ 21 6.4.Datanode HTTP服务 (22)

hadoop3安装和配置

hadoop3.0.0安装和配置1.安装环境 硬件:虚拟机 操作系统:Centos 7 64位 IP:192.168.0.101 主机名:dbp JDK:jdk-8u144-linux-x64.tar.gz Hadoop:hadoop-3.0.0-beta1.tar.gz 2.关闭防火墙并配置主机名 [root@dbp]#systemctl stop firewalld #临时关闭防火墙 [root@dbp]#systemctl disable firewalld #关闭防火墙开机自启动 [root@dbp]#hostnamectl set-hostname dbp 同时修改/etc/hosts和/etc/sysconfig/network配置信息 3.配置SSH无密码登陆 [root@dbp]# ssh-keygen -t rsa #直接回车 [root@dbp]# ll ~/.ssh [root@dbp .ssh]# cp id_rsa.pub authorized_keys [root@dbp .ssh]# ssh localhost #验证不需要输入密码即可登录

4.安装JDK 1、准备jdk到指定目录 2、解压 [root@dbp software]# tar–xzvf jdk-8u144-linux-x64.tar.gz [root@dbp software]# mv jdk1.8.0_144/usr/local/jdk #重命名4、设置环境变量 [root@dbp software]# vim ~/.bash_profile 5、使环境变量生效并验证 5.安装Hadoop3.0.0 1、准备hadoop到指定目录 2、解压

如何基于Docker快速搭建多节点Hadoop集群

如何基于Docker快速搭建多节点Hadoop集群 Docker最核心的特性之一,就是能够将任何应用包括Hadoop打包到Docker镜像中。这篇教程介绍了利用Docker在单机上快速搭建多节点 Hadoop集群的详细步骤。作者在发现目前的Hadoop on Docker项目所存在的问题之后,开发了接近最小化的Hadoop镜像,并且支持快速搭建任意节点数的Hadoop集群。 Docker最核心的特性之一,就是能够将任何应用包括Hadoop打包到Docker镜像中。这篇教程介绍了利用Docker在单机上快速搭建多节点 Hadoop集群的详细步骤。作者在发现目前的Hadoop on Docker项目所存在的问题之后,开发了接近最小化的Hadoop镜像,并且支持快速搭建任意节点数的Hadoop集群。 一. 项目简介 GitHub: kiwanlau/hadoop-cluster-docker 直接用机器搭建Hadoop集群是一个相当痛苦的过程,尤其对初学者来说。他们还没开始跑wordcount,可能就被这个问题折腾的体无完肤了。而且也不是每个人都有好几台机器对吧。你可以尝试用多个虚拟机搭建,前提是你有个性能杠杠的机器。 我的目标是将Hadoop集群运行在Docker容器中,使Hadoop开发者能够快速便捷地在本机搭建多节点的Hadoop集群。其实这个想法已经有了不少实现,但是都不是很理想,他们或者镜像太大,或者使用太慢,或者使用了第三方工具使得使用起来过于复杂。下表为一些已知的Hadoop on Docker项目以及其存在的问题。 我的项目参考了alvinhenrick/hadoop-mutinode项目,不过我做了大量的优化和重构。alvinhenrick/hadoop-mutinode项目的GitHub主页以及作者所写的博客地址如下: GitHub:Hadoop (YARN) Multinode Cluster with Docker

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