hadoop-2.7.4 完全分布式配置
Hadoop集群配置与数据处理入门
Hadoop集群配置与数据处理入门1. 引言Hadoop是一个开源的分布式计算框架，被广泛应用于大规模数据处理和存储。
在本文中，我们将介绍Hadoop集群的配置和数据处理的基本概念与入门知识。
2. Hadoop集群配置2.1 硬件要求架设Hadoop集群需要一定的硬件资源支持。
通常，集群中包含主节点和若干个从节点。
主节点负责整个集群的管理，而从节点负责执行具体的计算任务。
在硬件要求方面，主节点需要具备较高的计算能力和存储空间。
从节点需要具备较低的计算能力和存储空间，但数量较多。
此外，网络带宽也是一个关键因素。
较高的网络带宽可以加快数据的传输速度，提升集群的效率。
2.2 软件要求Hadoop运行在Java虚拟机上，所以首先需要确保每台主机都安装了适当版本的Java。
其次，需要安装Hadoop分发版本，如Apache Hadoop或Cloudera等。
针对集群管理，可以选择安装Hadoop的主节点管理工具，如Apache Ambari或Cloudera Manager。
这些工具可以帮助用户轻松管理集群的配置和状态。
2.3 配置文件Hadoop集群部署需要配置多个文件。
其中，最重要的是核心配置文件core-site.xml、hdfs-site.xml和yarn-site.xml。
core-site.xml配置Hadoop的核心参数，如文件系统和输入输出配置等；hdfs-site.xml用于配置Hadoop分布式文件系统；yarn-site.xml配置Hadoop资源管理器和任务调度器相关的参数。
3. 数据处理入门3.1 数据存储与处理Hadoop的核心之一是分布式文件系统(HDFS)，它是Hadoop集群的文件系统，能够在集群中存储海量数据。
用户可以通过Hadoop的命令行工具或API进行文件的读取、写入和删除操作。
3.2 数据处理模型MapReduce是Hadoop的编程模型。
它将大规模的数据集拆分成小的数据块，并分配给集群中的多个计算节点进行并行处理。
Hadoop集群配置详细
Linux系统配置
7安装JDK 将JDK文件解压，放到/usr/java目录下 cd /home/dhx/software/jdk mkdir /usr/java mv jdk1.6.0_45.zip /usr/java/
cd /usr/java
unzip jdk1.6.0_45.zip
从当前用户切换root用户的命令如下： 编辑主机名列表的命令
从当前用户切换root用户的命令如下：
Linux系统配置
操作步骤需要在HadoopMaster和HadoopSlave节点
上分别完整操作，都是用root用户。 从当前用户切换root用户的命令如下：
su root
从当前用户切换root用户的命令如下：
Linux系统配置
1拷贝软件包和数据包 mv ~/Desktop/software ~/
环境变量文件中，只需要配置JDK的路径
gedit conf/hadoop-env.sh
从当前用户切换root用户的命令如下： 编辑主机名列表的命令
Hadoop配置部署
3配置核心组件core-site.xml
gedit conf/core-site.xml
<configuration> <property> <name></name> /*2.0后用 fs.defaultFS代替*/ <value>hdfs://master:9000</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/home/dhx/hadoopdata</value> </property> </configuration>
利用Hadoop实现分布式数据处理的步骤与方法
利用Hadoop实现分布式数据处理的步骤与方法随着数据量的急剧增长和计算任务的复杂化，传统的数据处理方法已经无法满足当今大数据时代的需求。
分布式数据处理技术由此应运而生，它能够将庞大的数据集分解为多个小块，然后在多个计算节点上并行处理，提高数据处理的效率和可靠性。
Hadoop作为目前最流行的分布式数据处理框架之一，具备高可靠性、高扩展性以及良好的容错性，并且能够在廉价的硬件上运行。
下面将介绍使用Hadoop实现分布式数据处理的步骤与方法。
1. 数据准备在开始之前，首先需要准备需要处理的数据集。
这些数据可以是结构化数据、半结构化数据或非结构化数据。
在准备数据时，需要考虑数据的格式、大小以及数据的来源。
可以从本地文件系统、HDFS、数据库或云存储等不同的数据源中获取数据。
确保数据的完整性和正确性非常重要。
2. Hadoop集群搭建接下来，需要搭建一个Hadoop集群来支持分布式数据处理。
Hadoop集群由一个主节点（Master）和多个从节点（Slaves）组成。
主节点负责任务调度、资源管理和数据分发，而从节点负责实际的数据处理任务。
搭建Hadoop集群的过程包括设置主节点和从节点的配置文件、创建HDFS文件系统以及配置各个节点的网络设置等。
可以采用Apache Hadoop的标准发行版或者使用商业发行版（如Cloudera或Hortonworks）来搭建Hadoop集群。
3. 数据分析与计算一旦完成Hadoop集群的搭建，就可以开始进行数据处理了。
Hadoop通过MapReduce模型来实现数据的并行处理。
Map阶段将输入数据分割为若干个小的数据块，并将每个数据块交给不同的计算节点进行处理。
Reduce阶段将Map阶段输出的结果进行合并和汇总。
为了实现数据的分析与计算，需要编写Map和Reduce函数。
Map函数负责将输入数据转换成键值对（Key-Value Pair），而Reduce函数负责对Map函数输出的键值对进行操作。
大数据基础-题库带答案
大数据基础-题库带答案1、通过互联网，查找和了解大数据的产生过程。
答案：2、通过互联网，查找和了解大数据的应用场景（领域）。
答案：3、通过互联网，查找和了解大数据研究的意义。
答案：4、通过互联网查找hadoop集群的组成,根据上课的讲解绘制Hadoop 生态系统的思维导图或者关系图，并简要说明Hadoop生态系统中每一部分的功能。
答案：5、什么是虚拟机，它的作用是什么？答案：6、简述启动和关闭Hadoop集群的方法。
答案：7、简述 HDFS 中 NameNode 和 DataNode 的作用。
答案：8、下面哪个命令可以用于创建HDFS目录/hdfstest/testA、hdfs dfs -mkdir /hdfstest/testB、hdfs dfs -get /hdfstest/testC、hdfs dfs -cat /hdfstest/testD、hdfs dfs -rmdir /hdfstest/test答案： A9、下列哪个命令可以下载HDFS文件/hdfstest/test.txtA、hdfs dfs -put /hdfstest/test.txtB、hdfs dfs -get /hdfstest/test.txtC、hdfs dfs -download /hdfstest/test.txtD、hdfs dfs -move /hdfstest/test.txt答案：B10、删除HDFS上的文件使用的命令是hadoop fs -delete文件名答案：错误11、复制HDFS上的文件可以使用命令hdfs dfs -cp答案：正确12、在HDFS上查看文件内容使用命令hdfs dfs -cat答案：正确13、简述配置windows下Hadoop环境的基本步骤。
答案：14、MapReduce是Hadoop最核心的组件之一。
答案：正确15、MapReduce是一种分布式计算模型。
答案：正确16、MapReduce应用程序一定要用Java来编写。
Hadoop集群部署有几种模式？Hadoop集群部署方法介绍
Hadoop集群的部署分为三种，分别独立模式（Standalonemode）、伪分布式模式（Pseudo-Distributedmode）、完全分布式模式（Clustermode），具体介绍如下。
（1）独立模式：又称为单机模式，在该模式下，无需运行任何守护进程，所有的
程序都在单个JVM上执行。
独立模式下调试Hadoop集群的MapReduce程序非常
方便，所以一般情况下，该模式在学习或者发阶段调试使用。
（2）伪分布式模式：Hadoop程序的守护进程运行在一台节上，通常使用伪分布
式模式用来调试Hadoop分布式程序的代码，以及程序执行否正确，伪分布式模式完全分布式模式的一个特例。
（3）完全分布式模式：Hadoop的守护进程分别运行在由多个主机搭建的集群上，不同节担任不同的角色，在实际工作应用发中，通常使用该模式构建级Hadoop系统。
在Hadoop环境中，所有器节仅划分为两种角色，分别master（主节，1个）和slave（从节，多个）。
因此，伪分布模式集群模式的特例，只将主节和从节合二
为一罢了。
接下来，本书将以前面的三台虚拟机为例，阐述完全分布模式Hadoop集群的与配置方法，具体集群规划如图1所示。
图1Hadoop集群规划
从图1可以看出，当前规划的Hadoop集群包含一台master节和两台slave节。
这里，将前面的Hadoop01作为Master节，Hadoop02和Hadoop03作为Slave
节。
1。
《hadoop基础》课件——第三章 Hadoop集群的搭建及配置
19
Hadoop集群—文件监控
http://master:50070
20
Hadoop集群—文件监控
http://master:50070
21
Hadoop集群—文件监控
http://master:50070
22
Hadoop集群—任务监控
http://master:8088
23
Hadoop集群—日志监控
http://master:19888
24
Hadoop集群—问题 1.集群节点相关服务没有启动？
1. 检查对应机器防火墙状态； 2. 检查对应机器的时间是否与主节点同步；
25
Hadoop集群—问题
2.集群状态不一致，clusterID不一致？ 1. 删除/data.dir配置的目录； 2. 重新执行hadoop格式化；
准备工作：
1.Linux操作系统搭建完好。 2.PC机、服务器、环境正常。 3.搭建Hadoop需要的软件包（hadoop-2.7.6、jdk1.8.0_171）。 4.搭建三台虚拟机。（master、node1、node2）
存储采用分布式文件系统 HDFS，而且，HDFS的名称 节点和数据节点位于不同机 器上。
2、vim编辑core-site.xml，修改以下配置： <property>
<name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://master:9000</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/opt/soft/hadoop-2.7.6/tmp</value> </property> <property> <name>fs.trash.interval</name> <value>1440</value> </property>
hadoop分布式环境搭建实验总结
hadoop分布式环境搭建实验总结Hadoop分布式环境搭建实验总结一、引言Hadoop是目前最流行的分布式计算框架之一，它具有高可靠性、高扩展性和高效性的特点。
在本次实验中，我们成功搭建了Hadoop分布式环境，并进行了相关测试和验证。
本文将对实验过程进行总结和归纳，以供参考。
二、实验准备在开始实验之前，我们需要准备好以下几个方面的内容：1. 硬件环境：至少两台具备相同配置的服务器，用于搭建Hadoop 集群。
2. 软件环境：安装好操作系统和Java开发环境，并下载Hadoop 的安装包。
三、实验步骤1. 安装Hadoop：解压Hadoop安装包，并根据官方文档进行相应的配置，包括修改配置文件、设置环境变量等。
2. 配置SSH无密码登录：为了实现集群间的通信，需要配置各个节点之间的SSH无密码登录。
具体步骤包括生成密钥对、将公钥分发到各个节点等。
3. 配置Hadoop集群：修改Hadoop配置文件，包括core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml等，设置集群的基本参数，如文件系统地址、数据存储路径等。
4. 启动Hadoop集群：通过启动NameNode、DataNode和ResourceManager等守护进程，使得集群开始正常运行。
可以通过jps命令来验证各个进程是否成功启动。
5. 测试Hadoop集群：可以使用Hadoop自带的例子程序进行测试，如WordCount、Sort等。
通过执行这些程序，可以验证集群的正常运行和计算能力。
四、实验结果经过以上步骤的操作，我们成功搭建了Hadoop分布式环境，并进行了相关测试。
以下是我们得到的一些实验结果：1. Hadoop集群的各个节点正常运行，并且能够相互通信。
2. Hadoop集群能够正确地处理输入数据，并生成期望的输出结果。
3. 集群的负载均衡和容错能力较强，即使某个节点出现故障，也能够继续运行和处理任务。
hadoop 操作手册
hadoop 操作手册Hadoop 是一个分布式计算框架，它使用 HDFS（Hadoop Distributed File System）存储大量数据，并通过 MapReduce 进行数据处理。
以下是一份简单的 Hadoop 操作手册，介绍了如何安装、配置和使用 Hadoop。
一、安装 Hadoop1. 下载 Hadoop 安装包，并解压到本地目录。
2. 配置 Hadoop 环境变量，将 Hadoop 安装目录添加到 PATH 中。
3. 配置 Hadoop 集群，包括 NameNode、DataNode 和 JobTracker 等节点的配置。
二、配置 Hadoop1. 配置 HDFS，包括 NameNode 和 DataNode 的配置。
2. 配置 MapReduce，包括 JobTracker 和 TaskTracker 的配置。
3. 配置 Hadoop 安全模式，如果需要的话。
三、使用 Hadoop1. 上传文件到 HDFS，使用命令 `hadoop fs -put local_file_path/hdfs_directory`。
2. 查看 HDFS 中的文件和目录信息，使用命令 `hadoop fs -ls /`。
3. 运行 MapReduce 作业，编写 MapReduce 程序，然后使用命令`hadoop jar my_` 运行程序。
4. 查看 MapReduce 作业的运行结果，使用命令 `hadoop fs -cat/output_directory/part-r-00000`。
5. 从 HDFS 中下载文件到本地，使用命令 `hadoop fs -get/hdfs_directory local_directory`。
6. 在 Web 控制台中查看 HDFS 集群信息，在浏览器中打开7. 在 Web 控制台中查看 MapReduce 作业运行情况，在浏览器中打开四、管理 Hadoop1. 启动和停止 Hadoop 集群，使用命令 `` 和 ``。
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Hadoop-2.7.4 集群快速搭建准备工作环境JDK:1.8Hadoop Release:2.7.4centos:7.3node1（master）主机: 192.168.252.121node2（slave1）从机: 192.168.252.122node3（slave2）从机: 192.168.252.123安装JDKCentOs7.3 安装JDK1.8SSH 免秘钥CentOs7.3 Hadoop 用户ssh 免密登录创建用户建议创建一个单独的用户Hadoop以从Unix文件系统隔离Hadoop文件系统$ useradd hadoop$ passwd hadoopNew password:Retype new password:授权root 权限,在root下面加一条hadoop的hadoop ALL=(ALL) ALL$ chmod 777 /etc/sudoers$ vi /etc/sudoersroot ALL=(ALL) ALLhadoop ALL=(ALL) NOPASSWD:ALL$ pkexec chmod 0440 /etc/sudoers免秘钥登录安装下载解压在ndoe1 上操作su hadoopcd /home/hadoop/wgethttps:///apache/hadoop/common/hadoop-2.7.4/hadoop-2.7.4.tar.g ztar -zxvf hadoop-2.7.4.tar.gz环境变量如果是对所有的用户都生效就修改vi /etc/profile 文件如果只针对当前用户生效就修改 vi ~/.bahsrc 文件sudo vi /etc/profile#hadoopexport PATH=${HADOOP_HOME}/bin:$PATHexport HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.7.4/使环境变量生效，运行 source /etc/profile使/etc/profile文件生效配置Hadoop进入hadoop 配置文件目录cd /home/hadoop/hadoop-2.7.4/etc/hadoop/编辑 hadoop-env.sh 文件,找到 JAVA_HOME 改为JDK 的安装目录sudo vi hadoop-env.shexport JAVA_HOME=/lib/jvm修改core-site.xml打开core-site.xml文件并对其进行编辑，如下图所示。
vi core-site.xml<configuration><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://node1:9000</value></property><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>file:/home/hadoop/hadoop-2.7.4/tmp</value> </property></configuration>修改hdfs-site.xml打开hdfs-site.xml文件并对其进行编辑，如下图所示。
vi hdfs-site.xml<configuration><property><name>node.secondary.http-address</name><value>node1:50090</value></property><property><name>dfs.replication</name><value>2</value></property><property><name>.dir</name><value>file:/home/hadoop/hadoop-2.7.4/tmp/dfs/name</value> </property><property><name>dfs.datanode.data.dir</name><value>file:/home/hadoop/hadoop-2.7.4/tmp/dfs/data</value> </property></configuration>修改mapred-site.xml目录下么没有这个文件,这有一个模板,我们需要先拷贝一份cp mapred-site.xml.template mapred-site.xmlvi mapred-site.xml<configuration><property><name></name><value>yarn</value></property><property><name>mapreduce.jobhistory.address</name><value>node1:10020</value></property><property><name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name><value>node1:19888</value></property></configuration>修改yarn-site.xmlvi yarn-site.xml<configuration><!-- Site specific YARN configuration properties --><property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>node1</value></property><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property></configuration>配置集群复制节点将hadoop-2.7.4 文件夹重打包后复制到其他子节点cd /home/hadoop/tar zcvf hadoop.tar.gz hadoop-2.7.4scp hadoop.tar.gz hadoop@node2:/home/hadoop/scp hadoop.tar.gz hadoop@node3:/home/hadoop/在其他子节点解压tar -zxvf hadoop.tar.gz配置slaves文件修改（Master主机）node1/etc/hadoop/slaves该文件指定哪些服务器节点是datanode节点。
删除locahost，添加所有datanode节点的主机名cd /home/hadoop/hadoop-2.7.4/etc/hadoop/[hadoop@node1 hadoop]$ cat slavesnode2node3集群操作Format（在master上执行就可以了不需要在slave上执行）格式化namenode和datanode并启动，cd /home/hadoop/hadoop-2.7.4/bin./hadoop namenode -format./hadoop datanode -format启动hadoop关闭防火墙systemctl stop firewalld.servicecd /home/hadoop/hadoop-2.7.4/sbin./start-dfs.sh./start-yarn.sh./mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver或者./start-all.sh./mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver查看进程服务查看启动进程,缺少以下任一进程都表示出错$ jps2528 NameNode2720 SecondaryNameNode2872 ResourceManager3151 JobHistoryServer查看端口占用情况netstat -tnlp | grep java访问node1http://192.168.252.121:50070http://192.168.252.121:8088另外一种方法：一、虚拟机环境见我的另一篇/Linux/2016-12/137955.htm需要安装JDK环境，CentOS下安装JDK可参考：/Linux/2016-12/137956.htm注意三台机器均要配置，因为启动时，namenode会启动其它机器。
二、Hadoop环境hadoop1.2.1idk7u79-linux-i586.tar.gz三、开始搭完全分布式hadoop三台机器，角色配置如下hostname 角色配置master namenodeslave1 datanode, secondaryNameNodeslave2 datanode1、hadoop配置分别在三台虚拟机内拷贝hadoop-1.2.1.tar.gz，并解压: tar -zxvf hadoop-1.2.1.tar.gzconf目录文件配置conf目录下文件配置项备注mapred-site.xml:<configuration><property><name>mapred.job.tracker</name><value>master:9001</value></property></configuration>core-site.xml :<configuration><property><name></name><value>hdfs://master:9000</value></property><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/home/hadoop/tmp</value></property></configuration>1、：配置namenode站点地址。