Hadoop 安装与测试

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最后更新时间：2024-11-19 15:16:51

Hadoop 工具依赖 Hadoop-2.7.2 及以上版本，实现了以腾讯云对象存储（Cloud Object Storage，COS）作为底层存储文件系统运行上层计算任务的功能。启动 Hadoop 集群主要有单机、伪分布式和完全分布式等三种模式，本文主要以 Hadoop-2.7.4 版本为例进行 Hadoop 完全分布式环境搭建及 wordcount 简单测试介绍。
准备环境
1. 准备若干台机器。
2. 安装配置系统：CentOS-7-x86_64-DVD-1611.iso。
3. 安装 Java 环境，具体操作请参见 Java 安装与配置。
4. 安装 Hadoop 可用包：Apache Hadoop Releases Download。
网络配置
使用ifconfig -a查看各台机器的 IP，相互使用 ping 命令检查 ，看是否可以 ping 通，同时记录每台机器的 IP。
配置 CentOS
配置 hosts
vi /etc/hosts
编辑内容：
202.xxx.xxx.xxx master
202.xxx.xxx.xxx slave1
202.xxx.xxx.xxx slave2
202.xxx.xxx.xxx slave3
//IP 地址替换为真实 IP
关闭防火墙
systemctl status firewalld.service  //检查防火墙状态
systemctl stop firewalld.service  //关闭防火墙
systemctl disable firewalld.service  //禁止开机启动防火墙
时间同步
yum install -y ntp  //安装 ntp 服务
ntpdate cn.pool.ntp.org  //同步网络时间
安装配置 JDK
上传 JDK 安装包（如jdk-8u144-linux-x64.tar.gz）到root根目录。
mkdir /usr/java
tar -zxvf jdk-8u144-linux-x64.tar.gz -C /usr/java/
rm -rf jdk-8u144-linux-x64.tar.gz
各个主机之间复制 JDK
scp -r /usr/java slave1:/usr
scp -r /usr/java slave2:/usr
scp -r /usr/java slave3:/usr
.......
配置各个主机 JDK 环境变量
vi /etc/profile
编辑内容：
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_144
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
source/etc/profile    //使配置文件生效
java -version       //查看 java 版本
配置 SSH 无密钥访问
分别在各个主机上检查 SSH 服务状态：
systemctl status sshd.service  //检查 SSH 服务状态
yum install openssh-server openssh-clients  //安装 SSH 服务，如果已安装，则不用执行该步骤
systemctl start sshd.service  //启动 SSH 服务，如果已安装，则不用执行该步骤
分别在各个主机上生成密钥：
ssh-keygen -t rsa  //生成密钥
在 slave1 上：
cp ~/.ssh/id_rsa.pub ~/.ssh/slave1.id_rsa.pub
scp ~/.ssh/slave1.id_rsa.pub master:~/.ssh
在 slave2 上：
cp ~/.ssh/id_rsa.pub ~/.ssh/slave2.id_rsa.pub
scp ~/.ssh/slave2.id_rsa.pub master:~/.ssh
依此类推...
在 master 上：
cd ~/.ssh
cat id_rsa.pub >> authorized_keys
cat slave1.id_rsa.pub >>authorized_keys
cat slave2.id_rsa.pub >>authorized_keys
scp authorized_keys slave1:~/.ssh
scp authorized_keys slave2:~/.ssh
scp authorized_keys slave3:~/.ssh
安装配置 Hadoop
安装 Hadoop
上传 hadoop 安装包（如hadoop-2.7.4.tar.gz）到root根目录。
tar -zxvf hadoop-2.7.4.tar.gz -C /usr
rm -rf hadoop-2.7.4.tar.gz
mkdir /usr/hadoop-2.7.4/tmp
mkdir /usr/hadoop-2.7.4/logs
mkdir /usr/hadoop-2.7.4/hdf
mkdir /usr/hadoop-2.7.4/hdf/data
mkdir /usr/hadoop-2.7.4/hdf/name
进入hadoop-2.7.4/etc/hadoop目录下，进行下一步操作。
配置 Hadoop
1. 修改hadoop-env.sh文件，增加如下内容：
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_144 
若 SSH 端口不是默认的22，可在hadoop-env.sh文件里修改：
export HADOOP_SSH_OPTS="-p 1234"
2. 修改 yarn-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_144
3. 修改slaves
配置内容：
删除：
localhost
添加：
slave1
slave2
slave3
4. 修改core-site.xml
<configuration>
  <property>
    <name>fs.default.name</name>
    <value>hdfs://master:9000</value>
  </property>
  <property>
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>file:/usr/hadoop-2.7.4/tmp</value>
  </property>
</configuration>
5. 修改hdfs-site.xml
<configuration>
  <property>
    <name>dfs.datanode.data.dir</name>
    <value>/usr/hadoop-2.7.4/hdf/data</value>
    <final>true</final>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>/usr/hadoop-2.7.4/hdf/name</value>
    <final>true</final>
  </property>
</configuration>
6. 修改mapred-site.xml
<configuration>
  <property>
    <name>mapreduce.framework.name</name>
    <value>yarn</value>
  </property>
  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    <value>master:10020</value>
  </property>
  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
    <value>master:19888</value>
  </property>
</configuration>
7. 修改yarn-site.xml
<configuration>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>
    <value>org.apache.mapred.ShuffleHandler</value>
  </property>
  <property>
      <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
      <value>mapreduce_shuffle</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.address</name>
    <value>master:8032</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
    <value>master:8030</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
    <value>master:8031</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
    <value>master:8033</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
    <value>master:8088</value>
  </property>
</configuration>
8. 各个主机之间复制 Hadoop
scp -r /usr/ hadoop-2.7.4 slave1:/usr
scp -r /usr/ hadoop-2.7.4 slave2:/usr
scp -r /usr/ hadoop-2.7.4 slave3:/usr
9. 各个主机配置 Hadoop 环境变量
打开配置文件：
vi /etc/profile
编辑内容：
export HADOOP_HOME=/usr/hadoop-2.7.4
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH
export HADOOP_LOG_DIR=/usr/hadoop-2.7.4/logs
export YARN_LOG_DIR=$HADOOP_LOG_DIR
使配置文件生效：
source /etc/profile
启动 Hadoop
1. 格式化 namenode
cd /usr/hadoop-2.7.4/sbin
hdfs namenode -format
2. 启动
cd /usr/hadoop-2.7.4/sbin
start-all.sh
3. 检查进程
master 主机包含 ResourceManager、SecondaryNameNode、NameNode 等，则表示启动成功，例如：
2212 ResourceManager
2484 Jps
1917 NameNode
2078 SecondaryNameNode
各个 slave 主机包含 DataNode、NodeManager 等，则表示启用成功，例如：
17153 DataNode
17334 Jps
17241 NodeManager
运行 wordcount
由于 Hadoop 自带 wordcount 例程，所以可以直接调用。在启动 Hadoop 之后，我们可以通过以下命令来对 HDFS 中的文件进行操作：
hadoop fs -mkdir input
hadoop fs -put input.txt /input
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.4.jar wordcount /input /output/
﻿
﻿

出现如上图结果就说明 Hadoop 安装已经成功了。
查看输出目录
hadoop fs -ls /output
查看输出结果
hadoop fs -cat /output/part-r-00000
﻿
﻿
﻿
说明
单机模式与伪分布式模式的操作方法的详细过程，请参见官网文档 Hadoop入门。

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配置 Hadoop

1. 修改`hadoop-env.sh`文件，增加如下内容：

2. 修改 `yarn-env.sh`

3. 修改`slaves`

4. 修改`core-site.xml`

5. 修改`hdfs-site.xml`

6. 修改`mapred-site.xml`

7. 修改`yarn-site.xml`

8. 各个主机之间复制 Hadoop

9. 各个主机配置 Hadoop 环境变量

启动 Hadoop

1. 格式化 namenode

2. 启动

3. 检查进程

运行 wordcount

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2. 修改 yarn-env.sh

3. 修改slaves

4. 修改core-site.xml

5. 修改hdfs-site.xml

6. 修改mapred-site.xml

7. 修改yarn-site.xml

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1. 格式化 namenode

2. 启动

3. 检查进程

运行 wordcount

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2. 修改 `yarn-env.sh`

3. 修改`slaves`

4. 修改`core-site.xml`

5. 修改`hdfs-site.xml`

6. 修改`mapred-site.xml`

7. 修改`yarn-site.xml`