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hadoop学习第二天~Hadoop2.6.5完全分布式集群搭建和测试

2017-12-28 02:27 716 查看

文章参考:http://blog.csdn.net/xiaoxiangzi222/article/details/52757168

环境配置:

系统 centos7
节点
192.168.1.111 namenode
192.168.1.115 datanode2
192.168.1.116 datanode3


java 环境 : jdk-8u101-Linux-x64.gz
hadoop 版本 : hadoop-2.6.5


安装步骤

1.安装虚拟机系统,并进行准备工作(可安装一个然后克隆)

请自行百度,需要设置固定ip

2.修改各个虚拟机的hostname和host

#修改hostname的指令:
sudo gedit /etc/hostname
#修改hosts指令:
sudo vi /etc/hosts

#将以下内容添加到hosts中
192.168.1.111    namenode
192.168.1.115    datanode2
192.168.1.116    datanode3


3.创建用户组和用户

创建hadoop 用户组和用户
sudo groupadd  hadoop
useradd -g haddoop hadoop
编辑权限
sudo vi /etc/sudoers
在root  ALL=(ALL:ALL)  ALL下添加
hadoop  ALL=(ALL:ALL)  ALL


4、配置虚拟机网络,使虚拟机系统之间以及和host主机之间可以通过相互ping通。

分别以刚刚创建的hadoop用户重新登录系统,以后的操作都以hadoop用户登录。

ping +主机名
ping datanode2
ping datenode3


5.安装jdk和配置环境变量,检查是否配置成功

1)下载jdk安装包(自行百度),并将安装包拖入到虚拟机当中

2)通过cd命令进入到安装包的当前目录,利用如下命令进行解压缩。

tar -zxvf jdk.....(安装包名称)
3)利用如下命令将解压后的文件夹移到/usr目录下 

注意,这样移动到/usr以后就没有jdk1.8...这个目录了,是将这个目录下的所有文件全部移动到/usr/java下,
mv jdk1.8...(文件夹名称) /usr/java

4)配置环境变量
vi /etc/profile
JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_101
CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib/
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
export PATH JAVA_HOME CLASSPATH


6、配置ssh,实现节点间的无密码登录 ssh node1/2指令验证时候成功

在各个节点上执行
ssh-keygen -t rsa
在namenode
cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

上传到各个datanode节点
scp authorized_keys root@datanode2:~/.ssh/authorized_keys
scp authorized_keys root@datanode3:~/.ssh/authorized_keys

修改各台主机上authorized_keys文件的权限:
所有机器上,均执行命令:
chmod 600 .ssh/authorized_keys

检查是否能免密登录到各个节点
ssh datanode2
ssh datanode3


7、master配置hadoop,并将hadoop文件传输到node节点

1)解包移动
#解压hadoop包
tar -zxvf hadoop...
#将安装包移到/usr目录下
mv hadoop... /usr/local/hadoop-2.6.5
2)新建文件夹
#在/usr/local/hadoop目录下新建如下目录(root)
mkdir dfs
mkdir dfs/name
mkdir dfs/data
mkdir tmp

3)配置文件:hadoop-env.sh(文件都在/usr/hadoop/etc/hadoop中)
修改JAVA_HOME值(export JAVA_HOME=/usr/java)

4)配置文件:yarn-env.sh
修改JAVA_HOME值(export JAVA_HOME=/usr/java)

5)配置文件:slaves
将内容修改为:
datanode2
datanode3

6)配置文件:core-site.xml

<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://namenode:9000</value>
</property>

<property>
<name>io.file.buffer.size</name>
<value>131072</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>file:/usr/local/hadoop-2.6.5/tmp</value>
<description>Abase for other temporary   directories.</description>
</property>
</configuration>

7)配置文件:hdfs-site.xml
<configuration>
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>namenode:9001</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:/usr/local/hadoop-2.6.5/dfs/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:/usr/local/hadoop-2.6.5/dfs/data</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.webhdfs.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
</configuration>

8)配置文件:mapred-site.xml

先创建然后编辑
cp etc/hadoop/mapred-site.xml.template etc/hadoop/mapred-site.xml

vi etc/hadoop/mapred-site.xml
<configuration>
<property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>namenode:10020</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>namenode:19888</value>
</property>
</configuration>

9)配置文件:yarn-site.xml

<configuration>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>                                                            <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class
</name>      <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address</name>
<value>namenode:8032</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
<value>namenode:8030</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
<value>namenode:8031</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
<value>namenode:8033</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
<value>namenode:8088</value>
</property>
</configuration>

10)将hadoop-2.6.5传输到datanode2和datanode3 usr/local/hadoop-2.6.5目录,(如果传输时报错说 :权限拒绝,先把文件传送到非/usr目录下,然后在node上把这个文件再移动到/usr/local/hadoop-2.6.5)
scp -r /usr/local/hadoop-2.6.5 hadoop@datanode2:/usr/local/hadoop-2.6.5

11)配置环境变量
#编辑/etc/profile
sudo vi /etc/profile
#以上已经添加过java的环境变量,在后边添加就可以
#hadoop
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-2.6.5
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin

执行
source /etc/profile

12)启动hadoop,进入hadoop安装目录

bin/hdfs namenode -format
sbin/start-all.sh

13)启动后分别在master, node下输入jps查看进程
看到下面的结果,则表示成功。


8、配置环境变量,并启动hadoop,检查是否安装成功,执行wordcount检查是否成功。

进入本地hadoop目录(/usr/hadoop)

1、  bin/hdfs dfs -mkdir -p /data/input在虚拟分布式文件系统上创建一个测试目录/data/input

2、  hdfs dfs -put README.txt  /data/input  将当前目录下的README.txt 文件复制到虚拟分布式文件系统中

3、  bin/hdfs dfs-ls /data/input    查看文件系统中是否存在我们所复制的文件

4、  运行如下命令向hadoop提交单词统计任务

进入jar文件目录,执行下面的指令。

hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.5.jar wordcount /data/input /data/output/result
查看result,结果在result下面的part-r-00000中

hdfs dfs -cat /data/output/result/part-r-00000
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