jdk-7u80-linux-x64.tar.gzjava
hadoop-2.7.2.tar.gznode
hbase-1.2.1-bin.tar.gzlinux
用戶設置:系統用了GUI,新版非得創建一個帳戶。例如隨便建一個jfz,密碼1,但操做時使用root(密碼root)直接進行,裝好後重啓,之後用SSH進root。
web
輸入指令:
apache
nano /etc/hosts將如下數據複製進入各個主機中:
192.168.1.100 Master.Hadoop 192.168.1.101 Slave1.Hadoop 192.168.1.102 Slave2.Hadoop使用如下指令在Master主機中進行測試,可以使用相似指令在Slave主機測試:
ping Master.Hadoop ping Slave1.Hadoop ping Slave2.Hadoop
三臺機器均關閉防火牆。服務器
中止firewall:app
systemctl stop firewalld.service禁止firewall開機啓動:
systemctl disable firewalld.service
java -version yum remove java-1.7.0-openjdk重啓。
在/usr下建立java文件夾,將jdk-7u80-linux-x64.tar.gz文件放到這個文件夾中。ssh
使用如下指令進行解壓webapp
tar zxvf jdk-7u80-linux-x64.tar.gz解壓後能夠刪除掉gz文件
rm jdk-7u80-linux-x64.tar.gz配置JDK環境變量:
nano /etc/profile添加Java環境變量,將如下數據複製到文件底部:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_80 export JRE_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_80/jre export CLASSPATH=.:$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin重載使配置生效:
source /etc/profile驗證安裝成功:
java -version
若是出現對應版本信息,則配置成功:java version "1.7.0_80"oop
由於Hadoop須要經過SSH登陸到各個節點進行操做,本集羣用的是root用戶,每臺服務器都生成公鑰,再合併到authorized_keys。
CentOS默認沒有啓動SSH無密登陸,去掉/etc/ssh/sshd_config其中2行的註釋,每臺服務器都要設置。
nano /etc/ssh/sshd_config RSAAuthentication yes PubkeyAuthentication yes
輸入命令:
ssh-keygen -t rsa生成key,都不輸入密碼,一直回車,/root就會生成.ssh文件夾,每臺服務器都要設置。
合併公鑰到authorized_keys文件,在Master服務器,進入/root/.ssh目錄,經過SSH命令合併。
cat id_rsa.pub>> authorized_keys ssh root@192.168.1.101 cat ~/.ssh/id_rsa.pub>> authorized_keys ssh root@192.168.1.102 cat ~/.ssh/id_rsa.pub>> authorized_keys
把Master服務器的authorized_keys、known_hosts複製到Slave服務器的/root/.ssh目錄。
scp authorized_keys known_hosts root@192.168.1.101:/root/.ssh scp authorized_keys known_hosts root@192.168.1.102:/root/.ssh
ssh root@192.168.1.101 ssh root@192.168.1.102
之後就不須要輸入密碼了。
注意:必定要在Linux下解壓,不然執行權限問題很麻煩。
tar -xzvf hadoop-2.7.2.tar.gz
建立數據存放的文件夾,tmp、hdfs、hdfs/data、hdfs/name
mkdir -p tmp hdfs/name hdfs/data
指令:
nano /home/hadoop/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/core-site.xml內容:
<configuration> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://192.168.1.100:9000</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>file:/home/hadoop/tmp</value> </property> <property> <name>io.file.buffer.size</name> <value>131702</value> </property> </configuration>
指令:
nano /home/hadoop/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/hdfs-site.xml內容:
<configuration> <property> <name>dfs.namenode.name.dir</name> <value>file:/home/hadoop/hdfs/name</value> </property> <property> <name>dfs.datanode.data.dir</name> <value>file:/home/hadoop/hdfs/data</value> </property> <property> <name>dfs.replication</name> <value>2</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name> <value>192.168.1.100:9001</value> </property> <property> <name>dfs.webhdfs.enabled</name> <value>true</value> </property> </configuration>
指令:
nano /home/hadoop/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/mapred-site.xml內容:
<configuration> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> <property> <name>mapreduce.jobhistory.address</name> <value>192.168.1.100:10020</value> </property> <property> <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name> <value>192.168.1.100:19888</value> </property> </configuration>
指令:
nano /home/hadoop/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/yarn-site.xml內容:
<configuration> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.auxservices.mapreduce.shuffle.class</name> <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.address</name> <value>192.168.1.100:8032</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name> <value>192.168.1.100:8030</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name> <value>192.168.1.100:8031</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name> <value>192.168.1.100:8033</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name> <value>192.168.1.100:8088</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name> <value>2048</value> </property> </configuration>注意:yarn.nodemanager.resource.memory-mb值要大於1024,不然影響進程!
配置/home/hadoop/hadoop-2.7.2/etc/hadoop目錄下:
hadoop-env.sh、yarn-env.sh的JAVA_HOME,不設置的話,啓動不了。
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_80
nano /home/hadoop/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/slaves刪除默認的localhost,增長2個從節點:
192.168.1.101 192.168.1.102
將配置好的Hadoop複製到各個節點對應位置上,經過scp傳送:
scp -r /home/hadoop 192.168.1.101:/home/ scp -r /home/hadoop 192.168.1.102:/home/
在Master服務器啓動hadoop,從節點會自動啓動。
進入/home/hadoop/hadoop-2.7.2目錄,初始化,輸入命令:
bin/hdfs namenode -format所有啓動:
sbin/start-all.sh也能夠分開啓動sbin/start-dfs.sh、sbin/start-yarn.sh。
Hadoop環境變量配置,須要在/etc/profile 中添加HADOOP_HOME內容,以前已經配置過,因此這一步已經節省下來,那麼可重啓 source /etc/profile。
jps運行成功結果:
經過SFTP或是直接拷貝至Master節點,軟件推薦在Linux下解壓!
tar zxvf hbase-1.2.1-bin.tar.gz
將hbase添加到環境變量/etc/profile中,配環境變量方便使用指令:
nano /etc/profile內容:
export HBASE_HOME=/home/hbase/hbase-1.2.1 export PATH=$HBASE_HOME/bin:$PATH export HBASE_MANAGES_ZK=true export HBASE_CLASSPATH=/home/hbase/hbase-1.2.1/conf
nano /home/hbase/hbase-1.2.1/conf/hbase-env.sh內容:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_80
<configuration> <property> <name>hbase.rootdir</name> <value>hdfs://192.168.1.100:9000/hbase</value> </property> <property> <name>hbase.cluster.distributed</name> <value>true</value> </property> <property> <name>hbase.zookeeper.quorum</name> <value>Master.Hadoop,Slave1.Hadoop,Slave2.Hadoop</value> </property> <property> <name>hbase.temp.dir</name> <value>/home/hbase/hbase-1.2.1/tmp</value> </property> <property> <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name> <value>/home/hbase/hbase-1.2.1/tmp/zookeeper</value> </property> <property> <name>hbase.master.info.port</name> <value>60010</value> </property> </configuration>
nano regionservers將文件內容設置爲:
Master.Hadoop Slave1.Hadoop Slave2.Hadoop
差很少要成功了,別忘了最後一步!
scp -r /home/hbase/hbase-1.2.1 root@192.168.1.101:/home/hbase/ scp -r /home/hbase/hbase-1.2.1 root@192.168.1.102:/home/hbase/
一、用jps命令看進程對不對。
http://Master.Hadoop:8088/
http://Master.Hadoop:50070/
http://Master.Hadoop:60010/