通过虚拟化技术在Linux系统下搭建Hadoop集群的研究与实现
通过虚拟化技术在Linux系统下搭建Hadoop集群的研究与实现作者：黄楠来源：《电脑知识与技术》2016年第25期摘要：本文从节约成本和简化搭建过程出发，介绍了通过VMware Workstation和CentOS 6.5在单机环境下，搭建分布式Hadoop集群的方法，并给出了详细的搭建步骤，最后对搭建好的平台进行了测试，测试结果表明建立在虚拟机上的Hadoop集群已经可以正常运行，可在上面进行实验和应用开发。
关键词：Hadoop；VMware；虚拟化中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）25-0175-061 概述目前，大数据已经成为研究的热点，大数据的解决方案种类繁多，其中Hadoop作为Apache基金会的一个开源项目，已经积累了大量用户，在业界也得到了广泛的认可，一些知名企业如百度、阿里巴巴、谷歌、腾讯和facebook等，纷纷将 Hadoop应用于商业领域。
传统的Hadoop集群是基于物理节点搭建的，虽然理论上组建一个 Hadoop集群不需要昂贵的高性能计算机，仅需一些廉价的计算机即可[1，2]，但如采用传统技术搭建Hadoop集群，就不得不面对一些问题：①构建集群需要大量的物理设备以及足够的实验场地②物理机的性能得不到充分利用；③基于物理机的Hadoop集群组建后，如需增加节点，就要增加新的物理机，需要更大的场地，而且集线器、交换机等物理设备也要相应增加，布置起来比较错综复杂。
面对这些问题，如何在？本文对这个问题进行探讨，介绍一下在单机环境中，使用VMware Workstation 10和CentOS 6.5搭建Hadoop分布式集群并进行简单的测试。
2 Hadoop简介Hadoop是一种分析和处理大数据的软件平台，是Apache的一个用Java语言所实现的开源软件框架，在大量计算机组成的集群当中实现了对海量数据进行分布式计算。
Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce为海量的数据提供了计算。
大数据在Hadoop处理的流程可以参照图1来进行理解：数据是通过Hadoop的集群处理后得到的结果。
[3]Hadoop的集群主要由 NameNode，DataNode，Secondary NameNode，JobTracker，TaskTracker组成，如图2所示：NameNode：记录文件是如何被拆分成block以及这些block都存储到了那些DateNode节点，同时也保存了文件系统运行的状态信息。
DataNode：存储被拆分的blocks。
Secondary NameNode：帮助NameNode收集文件系统运行的状态信息。
JobTracker：当有任务提交到Hadoop集群时，负责Job的运行，负责调度多个TaskTracker。
TaskTracker：负责某一个map或者reduce任务。
3 搭建Hadoop虚拟实验平台3.1准备与安装环境服务器准备：安装虚拟机和linux，虚拟机推荐使用vmware；PC可以使用workstation，配置低的话可选择Cygwin，模拟linux环境；服务器可以使用ESXi，在管理上比较方便。
ESXi还可以通过拷贝镜像文件复制虚拟机，复制后自动修改网卡号和ip非常快捷。
如果只是实验用途，硬盘大约预留20-30G空间。
操作系统：CentOS 6.5 ，分区可以选择默认，安装选项默认即可，注意选项里应包括ssh ， vi （用于编辑配置文件）， perl等（有些脚本里包含perl代码需要解析）。
JAVA环境：到Oracle官网下载java jdk安装包，并且进行安装。
3.2实验环境硬件环境：Vmware 10 ，三台Linux虚拟机：CentOS 6.5，安装介质：cdh5.4.0。
三台虚拟机配置如表1：3.3安装与配置三台虚拟机3.3.1准备三台虚拟机打开虚拟软件VMware WorkStation。
点击“文件”->“打开”，找到虚拟机所在目录，打开装有CentOS6.5的虚拟机。
通过克隆生成新的虚拟机，如图3。
3.3.2操作系统网络配置确认三台虚拟机为不同MAC地址，选择“NAT模式”的网络连接方式，如图4。
打开虚拟机，按照表1设置IP地址，然后通过“ifconfig”命令查看网络地址，如图5。
设置完后，root用户用“service network restart”命令重启网络。
根据表1修改三台主机的主机名，修改后系统需重新启动，编辑/etc/sysconfig/network，HOSTNAME=master或slave。
修改/etc/hosts，所有主机添加如下内容：192.168.xx.101 master192.168.xx.102 slave1192.168.xx.103 slave23.3.3 ssh无密码登录配置三台主机确保关闭防火墙，#chkconfig iptables，#services iptables stop。
关闭SElINUX，修改/etc/selinux/config中的SELINUX=””为disable。
在所有主机生成密钥并配置SSH无密码登录主机#ssh-keygen -t rsa在master生成认证文件，然后授权并将文件拷贝到slave1#cat ～/.ssh/id_rsa.pub >>～ /.ssh/authorized_ keys# chmod 600 authorized_keys#scp ～/.ssh/authorized_ keys slave 1：～/.ssh/在slave1上添加公钥信息，然后授权并将文件拷贝到slave2#cat ～/.ssh/id_rsa.pub >>～ /.ssh/authorized_ keys# chmod 600 authorized_keys#scp ～/.ssh/authorized_ keys slave 2：～/.ssh/在slave2上添加公钥信息，然后授权并将文件拷贝到master和slave1 #cat ～/.ssh/id_rsa.pub >>～ /.ssh/authorized_ keys# chmod 600 authorized_keys#scp ～/.ssh/authorized_ keys master：～/.ssh/#scp ～/.ssh/authorized_ keys slave 1：～/.ssh/测试是否实现三台主机间的无密码登录#ssh master#ssh slave13.3.4 配置JAVA环境三台主机分别上传jdk文件到桌面并执行配置mkdir /usr/javamv ～/Desktop/jdk-7u71-linux-x64.gz /usr/java/cd /usr/javatar -xvf jdk-7u71-linux-x64.gz在master配置环境变量，在/root/.bashrc文件添加如下内容export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_71export PATH=$PATH：$JAVA_HOME/bin生效并发送到另外两台主机#source .bashrc#scp .bashrc slave1：～#scp .bashrc slave2：～验证#java -version3.3.5配置集群时间同步选择master作为时间同步服务器，修改master的/etc/ntp.conf，添加restrict 192.168.x.O mask 255.255.255.0 notrap nomodifyserver 127.127.1.0 #local clock启动服务#service ntpd start#chkconfig ntpd on在slave1和slave2上添加定时任务，执行#crontab -e命令，添加如下内容 0 1 * * * root /usr/sbin/ntpdate master >> /root/ntpdate.log 2>&13.3.6 配置yum源设置虚拟机master，使用ISO镜像文件，如图6。
在master上挂载光驱#mkdir /media/cdh5#mount -o loop -t iso9660 /dev/cdrom /media/cdh5在master上创建文件/etc/yum.repos.d/cloudera-cdh5.repo，添加[cloudera-cdh5]name=Cloudera's Distribution for Hadoop， Version 5baseurl=file：///media/cdh5/cdh/5.4.0/gpgcheck=Oenabled= 1在slave1和slave2上创建文件/etc/yum.repos.d/cloudera-cdh5.repo，添加 [cloudera-cdh5]name=Cloudera's Distribution for Hadoop， Version 5baseurl=http：//master/media_cdh5/cdh/5.4.0/gpgcheck=Oenabled= 1在master上启动web服务#service httpd start#chkconfig httpd on在master上创建相应软连接并测试#ln -s /media/cdh5 /var/www/html/media_cdh5#yum clean all#yum list |grep hadoop-hdfs3.3.7安装HDFS在master上安装yum install -y hadoop hadoop-hdfs hadoop-client hadoop-doc ＼hadoop-debuginfo hadoop-hdfs-namenode ＼hadoop-hdfs-secondarynamenode在slave1和slave2节点上安装yum install -y hadoop hadoop-hdfs hadoop-client hadoop-doc ＼hadoop-debuginfo hadoop-hdfs-datanode3.3.8安装YARN在master上安装yum install -y hadoop-yarn hadoop-yarn-resourcemanager在slave1和slave2节点上安装yum install hadoop-yarn hadoop-yarn-nodemanager hadoop-mapreduce -y3.3.9配置HAdoop环境变量在master配置环境变量，在/root/.bashrc文件添加如下内容#HADOOPexport HADOOP_HOME=/usr/lib/hadoopexport HADOOP_HDFS_HOME=/usr/lib/hadoop-hdfsexport HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/lib/hadoop-mapreduceexport HADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_HOME}export HADOOP_YARN_HOME=/usr/lib/hadoop-yarnexport HADOOP_LIBEXEC_DIR=${HADOOP_HOME}/libexecexport HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoopexport HDFS_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoopexport YARN_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop执行如下命令使配置生效，并发送到slave1和slave2#source .bashrc#scp .bashrc slave1：～#scp .bashrc slave2：～Hadoop有两类重要的配置文件：只读默认的配置文件：core-default.xml， hdfs-default.xml， yarn-default.xml，mapred-default.xml。
虚拟化与云计算实验报告
虚拟化与云计算实验报告目录一、实验目的 (1)二、实验内容 (1)三、实验原理 (1)四、实验步骤及实验结果 (5)五、实验遇到的问题及其解决方法 (9)六、实验结论 (10)一、实验目的实验一:1.掌握在Linux上配置iSCSI target服务的方法。
2.掌握在不同的操作系统平台上使用iSCSI initiator的方法。
实验三：1.掌握在集群上（使用虚拟机模拟）安装部署Hadoop-HDFS的方法。
2.掌握在HDFS运行MapReduce任务的方法3.理解MapReduce编程模型的原理，初步使用MapReduce模型编程。
二、实验内容实验一: 配置和使用SAN存储，设置连接IP SAN设备；实验三: 安装、部署、使用Hadoop-HDFS和配置运行MapReduce程序，使用MapReduce编程。
三、实验原理实验一:SAN(Storage Area Network，存储局域网络)的诞生，使存储空间得到更加充分的利用以及管理更加有效。
SAN是一种将存储设备、连接设备和接口集成在一个高速网络中的技术。
SAN本身就是一个存储网络，承担了数据存储任务，SAN 网络与LAN业务网络相隔离，存储数据流不会占用业务网络带宽。
在SAN网络中，所有的数据传输在高速、高带宽的网络中进行，SAN存储实现的是直接对物理硬件的块级存储访问，提高了存储的性能和升级能力。
早期的SAN采用的是光纤通道(FC，Fiber Channel)技术，所以，以前的SAN多指采用光纤通道的存储局域网络，到了iSCSI协议出现以后，为了区分，业界就把SAN分为FC SAN 和IP SAN。
iSCSI(互联网小型计算机系统接口)是一种在TCP/IP上进行数据块传输的标准。
它是由Cisco和IBM两家发起的，并且得到了各大存储厂商的大力支持。
iSCSI 可以实现在IP网络上运行SCSI协议，使其能够在诸如高速千兆以太网上进行快速的数据存取备份操作。
《大数据技术》Hadoop安装和HDFS常见的操作实验报告
《大数据技术》Hadoop安装和HDFS常见的操作实验报告
三、实验过程与结论：（经调试正确的源程序（核心部分）和程序的运行结果）
1.熟悉常用的Hadoop操作
（1）使用hadoop用户登录Linux系统，启动Hadoop（Hadoop的安装目录为“/usr/local/hadoop”），为hadoop用户在HDFS中创建用户目录“/user/hadoop”
（2）接着在HDFS的目录“/user/hadoop”下，创建test文件夹，并查看文件列表
（3）将Linux系统本地的“～/.bashrc”文件上传到HDFS的test文件夹中，并查看test
（4）将HDFS文件夹test复制到Linux系统本地文件系统的“/usr/local/hadoop”目录下
2. 编程实现以下功能，并利用Hadoop提供的Shell命令完成相同任务：
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)
(9)
(10)
3.编程实现一个类“MyFSDataInputStream”
四、实验总结：（实验中遇到的问题及解决方法，心得体会等）
通过本次实验的学习，我对什么是大数据，大数据在做什么有了初步的了解，同时也激发起了我对大数据学习的兴趣。
在今后的学习中我会更加努力，本章知识也为我后面章节的学习奠定了基础。
让我有明确的目标去学习这门课程。
hadoop集群搭建实训报告
实训项目名称：搭建Hadoop集群项目目标：通过实际操作，学生将能够搭建一个基本的Hadoop集群，理解分布式计算的概念和Hadoop生态系统的基本组件。
项目步骤：1. 准备工作介绍Hadoop和分布式计算的基本概念。
确保学生已经安装了虚拟机或者物理机器，并了解基本的Linux命令。
下载Hadoop二进制文件和相关依赖。
2. 单节点Hadoop安装在一台机器上安装Hadoop，并配置单节点伪分布式模式。
创建Hadoop用户，设置环境变量，编辑Hadoop配置文件。
启动Hadoop服务，检查运行状态。
3. Hadoop集群搭建选择另外两台或更多机器作为集群节点，确保网络互通。
在每个节点上安装Hadoop，并配置集群节点。
编辑Hadoop配置文件，包括core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml等。
配置SSH无密码登录，以便节点之间能够相互通信。
4. Hadoop集群启动启动Hadoop集群的各个组件，包括NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager 等。
检查集群状态，确保所有节点都正常运行。
5. Hadoop分布式文件系统（HDFS）操作使用Hadoop命令行工具上传、下载、删除文件。
查看HDFS文件系统状态和报告。
理解HDFS的数据分布和容错机制。
6. Hadoop MapReduce任务运行编写一个简单的MapReduce程序，用于分析示例数据集。
提交MapReduce作业，观察作业的执行过程和结果。
了解MapReduce的工作原理和任务分配。
7. 数据备份和故障恢复模拟某一节点的故障，观察Hadoop集群如何自动进行数据备份和故障恢复。
8. 性能调优（可选）介绍Hadoop性能调优的基本概念，如调整副本数、调整块大小等。
尝试调整一些性能参数，观察性能改善情况。
9. 报告撰写撰写实训报告，包括项目的目标、步骤、问题解决方法、实验结果和总结。
在linux中安装Hadoop教程-伪分布式配置-Hadoop2.6.0-Ubuntu14.04
在linux中安装Hadoop教程-伪分布式配置-Hadoop2.6.0-Ubuntu14.04注：该教程转⾃厦门⼤学⼤数据课程学习总结装好了 Ubuntu 系统之后，在安装 Hadoop 前还需要做⼀些必备⼯作。
创建hadoop⽤户如果你安装 Ubuntu 的时候不是⽤的 “hadoop” ⽤户，那么需要增加⼀个名为 hadoop 的⽤户。
⾸先按 ctrl+alt+t 打开终端窗⼝，输⼊如下命令创建新⽤户 : sudo useradd -m hadoop -s /bin/bash这条命令创建了可以登陆的 hadoop ⽤户，并使⽤ /bin/bash 作为 shell。
sudo命令 本⽂中会⼤量使⽤到sudo命令。
sudo是ubuntu中⼀种权限管理机制，管理员可以授权给⼀些普通⽤户去执⾏⼀些需要root权限执⾏的操作。
当使⽤sudo命令时，就需要输⼊您当前⽤户的密码.密码 在Linux的终端中输⼊密码，终端是不会显⽰任何你当前输⼊的密码，也不会提⽰你已经输⼊了多少字符密码。
⽽在windows系统中,输⼊密码⼀般都会以“*”表⽰你输⼊的密码字符 接着使⽤如下命令设置密码，可简单设置为 hadoop，按提⽰输⼊两次密码： sudo passwd hadoop可为 hadoop ⽤户增加管理员权限，⽅便部署，避免⼀些对新⼿来说⽐较棘⼿的权限问题： sudo adduser hadoop sudo最后注销当前⽤户（点击屏幕右上⾓的齿轮，选择注销），返回登陆界⾯。
在登陆界⾯中选择刚创建的 hadoop ⽤户进⾏登陆。
更新apt⽤ hadoop ⽤户登录后，我们先更新⼀下 apt，后续我们使⽤ apt 安装软件，如果没更新可能有⼀些软件安装不了。
按 ctrl+alt+t 打开终端窗⼝，执⾏如下命令： sudo apt-get update后续需要更改⼀些配置⽂件，我⽐较喜欢⽤的是 vim（vi增强版，基本⽤法相同） sudo apt-get install vim安装SSH、配置SSH⽆密码登陆集群、单节点模式都需要⽤到 SSH 登陆（类似于远程登陆，你可以登录某台 Linux 主机，并且在上⾯运⾏命令），Ubuntu 默认已安装了SSH client，此外还需要安装 SSH server： sudo apt-get install openssh-server安装后，配置SSH⽆密码登陆利⽤ ssh-keygen ⽣成密钥，并将密钥加⼊到授权中： exit # 退出刚才的 ssh localhost cd ~/.ssh/ # 若没有该⽬录，请先执⾏⼀次ssh localhost ssh-keygen -t rsa # 会有提⽰，都按回车就可以 cat ./id_rsa.pub >> ./authorized_keys # 加⼊授权此时再⽤ssh localhost命令，⽆需输⼊密码就可以直接登陆了。
hadoop安装实验总结
hadoop安装实验总结Hadoop安装实验总结Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。
在本次实验中，我成功安装了Hadoop，并进行了相关的配置和测试。
以下是我对整个过程的总结和经验分享。
1. 环境准备在开始安装Hadoop之前，我们需要确保已经具备了以下几个环境条件：- 一台Linux操作系统的机器，推荐使用Ubuntu或CentOS。
- Java开发环境，Hadoop是基于Java开发的，因此需要安装JDK。
- SSH服务，Hadoop通过SSH协议进行节点之间的通信，因此需要确保SSH服务已启动。
2. 下载和安装Hadoop可以从Hadoop官方网站上下载最新的稳定版本。
下载完成后，解压缩到指定目录，并设置环境变量。
同时，还需要进行一些配置，包括修改配置文件和创建必要的目录。
3. 配置Hadoop集群Hadoop是一个分布式系统，通常会配置一个包含多个节点的集群。
在配置文件中，我们需要指定集群的各个节点的IP地址和端口号，并设置一些重要的参数，如数据存储路径、副本数量等。
此外，还可以根据实际需求调整其他配置参数，以优化集群性能。
4. 启动Hadoop集群在完成集群配置后，我们需要启动Hadoop集群。
这一过程需要先启动Hadoop的各个组件，包括NameNode、DataNode、ResourceManager和NodeManager等。
启动成功后，可以通过Web 界面查看集群的状态和运行情况。
5. 测试Hadoop集群为了验证Hadoop集群的正常运行，我们可以进行一些简单的测试。
例如，可以使用Hadoop提供的命令行工具上传和下载文件，查看文件的副本情况，或者运行一些MapReduce任务进行数据处理。
这些测试可以帮助我们了解集群的性能和可靠性。
6. 故障排除与优化在实际使用Hadoop时，可能会遇到一些故障和性能问题。
为了解决这些问题，我们可以通过查看日志文件或者使用Hadoop提供的工具进行故障排查。
熟悉常用的linux操作和hadoop操作实验报告
熟悉常用的linux操作和hadoop操作实验报告本实验主要涉及两个方面，即Linux操作和Hadoop操作。
在实验过程中，我深入学习了Linux和Hadoop的基本概念和常用操作，并在实际操作中掌握了相关技能。
以下是我的实验报告：一、Linux操作1.基本概念Linux是一种开放源代码的操作系统，它允许用户自由地使用、复制、分发和修改系统。
Linux具有更好的性能、更高的安全性和更好的可定制性。
2.常用命令在Linux操作中，一些常用的命令包括：mkdir：创建目录cd：更改当前目录ls：显示当前目录中的文件cp：复制文件mv：移动文件rm：删除文件pwd：显示当前所在目录chmod：更改文件权限chown：更改文件所有者3.实验操作在实验中，我对Linux的文件系统、文件权限、用户与组等进行了学习和操作。
另外，我还使用Linux命令实现了目录创建、文件复制、删除等操作。
二、Hadoop操作1.基本概念Hadoop是一种开源框架，用于处理大规模数据和分布式计算。
它使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）来存储数据，使用MapReduce来处理大规模数据集。
2.常用命令在Hadoop操作中，一些常用的命令包括：hdfs dfs：操作HDFS文件系统hadoop fs：操作Hadoop分布式文件系统hadoop jar：运行Hadoop任务hadoop namenode -format：格式化文件系统start-all.sh：启动所有Hadoop服务3.实验操作在实验中，我熟悉了Hadoop的安装过程、配置过程和基本概念。
我使用Hadoop的命令对文件系统进行操作，如创建、删除、移动文件等。
此外，我还学会了使用MapReduce处理大规模数据集。
总结通过本次实验，我巩固了Linux和Hadoop操作的基本知识和技能。
我深入了解了Linux和Hadoop的基本概念和常用操作，并学会了使用相关命令进行实际操作。
利用Linux操作系统进行服务器集群管理
利用Linux操作系统进行服务器集群管理在当今信息时代，服务器集群已经成为现代企业中不可或缺的一部分。
而要有效地管理服务器集群，利用Linux操作系统是一个明智的选择。
本文将介绍如何利用Linux操作系统进行服务器集群管理。
一、服务器集群管理的基本概念服务器集群是由多台服务器组成的，旨在提高系统的可靠性、可用性和性能。
服务器集群管理的核心目标是促进集群中服务器的协同工作以提供高负载、高性能和高可用性的服务。
二、Linux操作系统简介Linux操作系统是一个免费且开源的操作系统，具有出色的稳定性和安全性，广泛应用于服务器领域。
Linux操作系统提供了一系列工具和命令，用于管理集群中的多台服务器。
三、服务器集群管理工具1. SSH（Secure Shell）SSH是一种网络协议，可用于在两个网络设备之间进行加密通信。
通过SSH，管理员可以在远程终端登录服务器，执行管理操作。
2. Shell脚本Shell脚本是一种在Linux操作系统中编写的可执行脚本，用于批量执行一系列命令。
管理员可以编写Shell脚本来进行服务器集群管理任务，如自动化安装软件、配置系统参数等。
3. rsyncrsync是一种高效的文件复制工具，可用于在服务器之间同步文件和目录。
管理员可以使用rsync命令将文件从一台服务器复制到集群中的其他服务器，实现数据的同步和备份。
4. PacemakerPacemaker是一个开源的高可用性集群管理软件，可用于监控和管理服务器集群中的资源。
通过配置Pacemaker，管理员可以实现自动故障切换和负载均衡等功能。
四、利用Linux操作系统进行服务器集群管理的步骤1. 安装Linux操作系统首先，管理员需要在每台服务器上安装Linux操作系统。
可以选择适合企业需求的Linux发行版，如Ubuntu、CentOS等。
2. 配置SSH登录在每台服务器上，管理员需要配置SSH服务，以便能够通过SSH 协议远程登录服务器。
组建hadoop集群实验报告
组建hadoop集群实验报告一、实验目的本次实验的目的是通过组建Hadoop 集群，熟悉和掌握Hadoop 的部署过程和相关技术，加深对分布式计算的理解并掌握其应用。
二、实验环境- 操作系统：Ubuntu 20.04- Hadoop 版本：3.3.0- Java 版本：OpenJDK 11.0.11三、实验步骤1. 下载和安装Hadoop在官方网站下载Hadoop 的二进制文件，并解压到本地的文件夹中。
然后进行一些配置，如设置环境变量等，以确保Hadoop 可以正常运行。
2. 配置Hadoop 集群a) 修改核心配置文件在Hadoop 的配置目录中找到`core-site.xml` 文件，在其中添加以下配置：xml<configuration><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs:localhost:9000</value></property></configuration>b) 修改HDFS 配置文件在配置目录中找到`hdfs-site.xml` 文件，在其中添加以下配置：xml<configuration><property><name>dfs.replication</name><value>1</value></property></configuration>c) 修改YARN 配置文件在配置目录中找到`yarn-site.xml` 文件，在其中添加以下配置：xml<configuration><property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>localhost</value></property><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property><property><name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</nam e><value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value></property></configuration>3. 启动Hadoop 集群在终端中执行以下命令来启动Hadoop 集群：bashstart-all.sh这将启动Hadoop 中的所有守护进程，包括NameNode、DataNode、ResourceManager 和NodeManager。
Linux系统下Hadoop运行环境搭建
Linux系统下Hadoop运⾏环境搭建1.安装ssh免密登录命令：ssh-keygenoverwrite(覆盖写⼊)输⼊y⼀路回车将⽣成的密钥发送到本机地址ssh-copy-id localhost（若报错命令⽆法找到则需要安装openssh-clients）yum –y install openssh-clients测试免密设置是否成功ssh localhost2.卸载已有java确定JDK版本rpm –qa | grep jdkrpm –qa | grep gcj切换到root⽤户，根据结果卸载javayum -y remove java-1.8.0-openjdk-headless.x86_64 yum -y remove java-1.7.0-openjdk-headless.x86_64卸载后输⼊java –version查看3.安装java切换回hadoop⽤户，命令：su hadoop查看下当前⽬标⽂件，命令：ls新建⼀个app⽂件夹，命令：mkdir app将桌⾯的hadoop⽂件夹中的java及hadoop安装包移动到app⽂件夹中命令：mv /home/hadoop/Desktop/hadoop/jdk-8u141-linux-x64.gz /home/hadoop/app mv /home/hadoop/Desktop/hadoop/hadoop-2.7.0.tar.gz /home/hadoop/app解压java程序包，命令：tar –zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz创建软连接ln –s jdk1.8.0_141 jdk配置jdk环境变量切换到root⽤户再输⼊vi /etc/profile输⼊export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.8.0_141export JAVA_JRE=JAVA_HOME/jreexport CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_JRE/libexport PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin保存退出，并使/etc/profile⽂件⽣效source /etc/profile能查询jdk版本号，说明jdk安装成功java -version4.安装hadoop切换回hadoop⽤户，解压缩hadoop-2.6.0.tar.gz安装包创建软连接，命令：ln -s hadoop-2.7.0 hadoop验证单机模式的Hadoop是否安装成功，命令：hadoop/bin/hadoop version此时可以查看到Hadoop安装版本为Hadoop2.7.0，说明单机版安装成功。
《hadoop基础》课件——第三章 Hadoop集群的搭建及配置
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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
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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>