hadoop安裝教程,分佈式配置 CentOS7 Hadoop3.1.2 CentOS7卸載 OpenJDK 安裝Sun的JDK8

 

安裝前的準備

1、 準備4臺機器、或虛擬機

4臺機器的名稱和IP對應以下

master：192.168.199.128

slave1:192.168.199.129

slave2:192.168.199.130

slave3:192.168.199.131

 

二、分別爲4臺機器安裝JDK8

步驟詳細請參考： CentOS7卸載 OpenJDK 安裝Sun的JDK8

 

三、爲4臺機器配置host name

192.168.199.128配置hostname爲master

192.168.199.129配置hostname爲slave1

192.168.199.130配置hostname爲slave2

192.168.199.131配置hostname爲slave3

 具體操做爲：

執行以下命令修改本身所用節點的IP映射：

$ sudo vim /etc/hosts

咱們在 /etc/hosts 中將該映射關係填寫上去便可，以下圖所示（通常該文件中只有一個 127.0.0.1，其對應名爲 localhost，若是有多餘的應刪除，特別是不能有 「127.0.0.1 Master」 這樣的記錄）

4臺機器執行上面一樣操做，所有配置相同的hostname

 

四、爲master機器配置 slave一、slave二、slave3的SSH免密登陸

這個操做是要讓 Master 節點能夠無密碼 SSH 登錄到各個 Slave 節點上。

首先生成 Master 節點的公匙，在 Master 節點的終端中執行（由於改過主機名，因此還須要刪掉原有的再從新生成一次）

$ cd ~/.ssh               # 若是沒有該目錄，先執行一次ssh localhost
$ rm ./id_rsa*            # 刪除以前生成的公匙（若是有）
$ ssh-keygen -t rsa       # 一直按回車就能夠

 讓 Master 節點需能無密碼 SSH 本機，在 Master 節點上執行：

cat ./id_rsa.pub >> ./authorized_keys

完成後可執行 ssh Master 驗證一下（可能須要輸入 yes，成功後執行 exit 返回原來的終端）。接着在 Master 節點將上公匙傳輸到 Slave1 節點：

$ scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@slave1:/home

scp 是 secure copy 的簡寫，用於在 Linux 下進行遠程拷貝文件，相似於 cp 命令，不過 cp 只能在本機中拷貝。執行 scp 時會要求輸入 Slave1 上 hadoop 用戶的密碼(hadoop)，輸入完成後會提示傳輸完畢，以下圖所示：

接着在 Slave1 節點上，將 ssh 公匙加入受權：

$ mkdir ~/.ssh       # 若是不存在該文件夾需先建立，若已存在則忽略
$ cat id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
$ rm id_rsa.pub    # 用完就能夠刪掉了

若是有其餘 Slave 節點，也要執行將 Master 公匙傳輸到 Slave 節點、在 Slave 節點上加入受權這兩步。

這樣，在 Master 節點上就能夠無密碼 SSH 到各個 Slave 節點了，可在 Master 節點上執行以下命令進行檢驗，以下圖所示：

$ ssh slave1

 

 slave二、slave3 執行以上一樣操做，將maser的公鑰文件導入到本身的authorized_keys文件中，而後測試master的免密登陸

 

Hadoop安裝教程分佈式配置 CentOS7 Hadoop3.1.2

 

3 安裝hadoop

一、在linux根路徑建立目錄cloud：sudo mkdir cloud

二、解壓hadoop到cloud目錄中：tar -zxvf hadoop-2.2.0.tar.gz -C /cloud/

三、進入目錄：/cloud/hadoop/etc/hadoop

3、修改配置文件

一、修改hadoop-env.sh，配置java jdk路徑，大概在27行配置，以下：

export JAVA_HOME=/home/software/jdk1.7

二、修改core-site.xml，配置內容以下

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< configuration >      <!-- 指定HDFS老大（namenode）的通訊地址 --> < property >      < name >fs.defaultFS</ name >      < value >hdfs://locahost:9000</ value > </ property >      <!-- 指定hadoop運行時產生文件的存儲路徑 --> < property >          < name >hadoop.tmp.dir</ name >          < value >/cloud/hadoop/tmp</ value > </ property > </ configuration >

三、修改hdfs-site.xml，修改配置以下

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<!-- 設置hdfs副本數量 --> < property >      < name >dfs.replication</ name >      < value >1</ value > </ property >

四、修改mapred-site.xml 因爲在配置文件目錄下沒有，須要修更名稱：mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml

<configuration>
<!-- 通知框架MR使用YARN -->
<property>
    <name>mapreduce.framework.name</name>
    <value>yarn</value>
</property>
</configuration>

五、修改yarn-site.xml，修改內容以下

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

< configuration > <!-- reducer取數據的方式是mapreduce_shuffle --> < property >      < name >yarn.nodemanager.aux-services</ name >      < value >mapreduce_shuffle</ value > </ property > < property >      < name >yarn.resourcemanager.hostname</ name >      < value >localhost</ value > </ property > </ configuration >

六、講hadoop添加到環境變量，而後更新一下環境變量：source /etc/profile

export JAVA_HOME=//home/software/jdk1.7
export HADOOP_HOME=/cloud/hadoop
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin

.7. workers中設置slave節點，將slave機器的名稱寫入

1. slave1
2. slave2
3. slave3

 

4、啓動hadoop

一、格式化hadoop，進入目錄：/cloud/hadoop/etc/hadoo，執行下列之一命令便可

hdfs namenode -format

二、啓動hdfs和yarn

先啓動HDFS
sbin/start-dfs.sh

再啓動YARN
sbin/start-yarn.sh

三、驗證是否成功，使用命令：jps，輸出以下即表示配置成功。

1 2 3 4 5 6 7

12272 Jps 4135 JobTracker 9500 SecondaryNameNode 9943 NodeManager 9664 ResourceManager 8898 NameNode 9174 DataNode

四、能夠在瀏覽器中查看hdfs和mr的狀態.hdfs管理界面：http://localhost:50070  MR的管理界面：http://localhost:8088 

5、hdfs基本操做和wordcount程序

 一、進入hadoop安裝目錄中的share：/cloud/hadoop/share/hadoop/mapreduce

二、ls列出當前路徑下的文件，內容以下，其中帶有example字樣的爲樣例程序

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

hadoop-mapreduce-client-app-2.2.0.jar hadoop-mapreduce-client-common-2.2.0.jar hadoop-mapreduce-client-core-2.2.0.jar hadoop-mapreduce-client-hs-2.2.0.jar hadoop-mapreduce-client-hs-plugins-2.2.0.jar hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.2.0.jar hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.2.0-tests.jar hadoop-mapreduce-client-shuffle-2.2.0.jar hadoop-mapreduce-examples-2.2.0.jar lib lib-examples sources

 三、新建words文件，內容輸入以下，而後使用命令上傳到hdfs目錄下：hadoop fs -put words hdfs://localhost:9000/words

1 2 3 4

hello tom hello kitty hello world hello tom

四、在命令行中敲入：hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.2.0.jar wordcounthdfs://localhost:9000/wordshdfs://localhost:9000/out

五、打開頁面：http://192.168.199.128:9870

 

 

 

六、點擊上圖中的Browse the filesystem，跳轉到文件系統界面，以下所示：

 

七、繼續點擊上圖的out/part-r-00000,wordcount程序最終運行的結果如圖所示：

 

 

 

5可能出現的錯誤提示

there is no YARN_RESOURCEMANAGER_USER defined

there is no HDFS_NAMENODE_USER defined

解決辦法：

將start-dfs.sh，stop-dfs.sh兩個文件頂部添加如下參數

HDFS_NAMENODE_USER=root

HDFS_DATANODE_USER=root

HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root

YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root

YARN_NODEMANAGER_USER=root

 

 start-yarn.sh，stop-yarn.sh頂部也需添加如下

YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root

HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn

YARN_NODEMANAGER_USER=root