安装hadoop伪分布式模式(Single Node Cluster)

简介: 目的本文档介绍如何去安装单节点hadoop集群,以便你可以的了解和使用hadoop的HDFS和MapReduce.环境:os: CentOS release 6.5 (Final)ip: 172.

目的

本文档介绍如何去安装单节点hadoop集群,以便你可以的了解和使用hadoop的HDFS和MapReduce.


环境:

os: CentOS release 6.5 (Final)

ip: 172.16.101.58

user:root

hadoop-2.9.0.tar.gz


SSH无密码登录配置

因为本文档使用root用户安装,所以需要配置好root用户ssh无密码登录本地节点

[root@sht-sgmhadoopdn-01 ~]#ssh-keygen -t rsa

[root@sht-sgmhadoopdn-01 .ssh]#cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

[root@sht-sgmhadoopdn-01 ~]# ssh localhost


Java安装和配置

[root@sht-sgmhadoopdn-01 ~]# cd /usr/java

[root@sht-sgmhadoopdn-01 java]# tar xf jdk-8u111-linux-x64.tar.gz

[root@sht-sgmhadoopdn-01 java]# chown -R root:root jdk1.8.0_111/

[root@sht-sgmhadoopdn-01 bin]# /usr/java/jdk1.8.0_111/bin/java -version

java version "1.8.0_111"

[root@sht-sgmhadoopdn-01 ~]# vim ~/.bash_profile

export HADOOP_HOME=/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hadoop

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_111

export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH:$HOME/bin

export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar

export LD_LIBRARY_PATH=/home/bduser/hadoop/hadoop-2.7.3/lib/native/:$LD_LIBRARY_PATH

[root@sht-sgmhadoopdn-01 ~]# source .bash_profile

[root@sht-sgmhadoopdn-01 ~]# which java

/usr/java/jdk1.8.0_111/bin/java


下载和解压hadoop

[root@sht-sgmhadoopdn-01 local]# wget http://www-us.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-2.9.0/hadoop-2.9.0.tar.gz

[root@sht-sgmhadoopdn-01 local]# tar xf hadoop-2.9.0.tar.gz

[root@sht-sgmhadoopdn-01 ~]#vim .bash_profile

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-2.9.0

export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$JAVA_HOME/bin:$PATH

[root@sht-sgmhadoopdn-01 ~]# source .bash_profile

[root@sht-sgmhadoopdn-01 ~]# which hadoop

/usr/local/hadoop-2.9.0/bin/hadoop

[root@sht-sgmhadoopdn-01 local]# hadoop version

Hadoop 2.9.0

......


hadoop jar命令解析

jar <jar>  run a jar file,如果是yarn,则需要使用hadoop yarn jar

将 input 文件夹中的所有文件作为输入,筛选当中符合正则表达式 dfs[a-z.]+ 的单词并统计出现的次数,最后输出结果到 output 文件夹中:

正则表达式:

[a-z]表示匹配包含在a-z之中的任意一个字符

+ 表示匹配之前的项1次或者多次

[root@sht-sgmhadoopdn-01 ~]# cd /usr/local/hadoop-2.9.0

[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop-2.9.0]# cp etc/hadoop/*.xml  input/

[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop-2.9.0]# hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.9.0.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'

[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop-2.9.0]# cat output/*

1dfsadmin


Hadoop配置文件说明

(1)Hadoop 的运行方式是由配置文件决定的(运行 Hadoop时会读取配置文件),因此如果需要从伪分布式模式切换回非分布式模式,需要删除 core-site.xml 中的配置项。

(2)伪分布式虽然只需要配置 fs.defaultFS 和 dfs.replication 就可以运行(官方教程如此),不过若没有配置 hadoop.tmp.dir 参数,则默认使用的临时目录为 /tmp/hadoo-hadoop,而这个目录在重启时有可能被系统清理掉,导致必须重新执行 format 才行。所以我们进行了设置,同时也指定 dfs.namenode.name.dir 和 dfs.datanode.data.dir,否则在接下来的步骤中可能会出错


修改配置文件

Hadoop 可以在单节点上以伪分布式的方式运行,Hadoop 守护进程以分离的 Java 进程来运行,节点既作为 NameNode 也作为 DataNode,同时,读取的是 HDFS 中的文件。

Hadoop 的配置文件位于 /usr/local/hadoop/etc/hadoop/ 中,伪分布式需要修改2个配置文件 core-site.xml 和 hdfs-site.xml 。Hadoop的配置文件是 xml 格式,每个配置以声明 property 的 name 和 value 的方式来实现。

[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop]#cat /usr/local/hadoop-2.9.0/etc/hadoop/core-site.xml

<configuration>

<property>

<name>hadoop.tmp.dir</name>

<value>/usr/local/hadoop-2.9.0/tmp</value>

<description>Abase for other temporary directories.</description>

<property>

<property>

<name>fs.defaultFS</name>

<value>hdfs://localhost:9000</value>

</property>

</configuration>


[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop]#cat /usr/local/hadoop-2.9.0/etc/hadoop/hdfs-site.xml

<configuration>

<property>

<name>dfs.replication</name>

<value>1</value>

</property>

<property>

<name>dfs.namenode.name.dir</name>

<value>file:/usr/local/hadoop-2.9.0/tmp/dfs/name</value>

</property>

<property>

<name>dfs.datanode.data.dir</name>

<value>file:/usr/local/hadoop-2.9.0/tmp/dfs/data</value>

</property>

</configuration>


[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop]# vim /usr/local/hadoop-2.9.0/etc/hadoop/hadoop-env.sh

#export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_111


启动hadoop集群

#NameNode 的格式化:

[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop]# hdfs namenode -format


#开启NameNode 和DataNode 守护进程,(这一步会启动三个进程,分别是namenode,datanode,secondarynamenode)

[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop]# /usr/local/hadoop-2.9.0/sbin/start-dfs.sh


#通过jps命令查看进程号和进程名称

[root@sht-sgmhadoopdn-01 logs]# jps

12704 DataNode

14273 Jps

12580 NameNode

27988 -- process information unavailable

13015 SecondaryNameNode

27832 -- process information unavailable


#也可以通过stop-dfs.sh停止守护进程,(下次启动hadoop时,无需进行NameNode的初始化,只需要运行start-dfs.sh就可以)

[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop-2.9.0]# /usr/local/hadoop-2.9.0/sbin/stop-dfs.sh


成功启动进程后可以通过浏览器访问,查看 NameNode 和 Datanode 信息,还可以在线查看 HDFS 中的文件:

NameNode http://172.16.101.58:50070


运行hadoop伪分布实例MapReduce Job

#创建hdfs目录/user/root/input,并把本地的文件拷贝到hdfs上

[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop-2.9.0]# hdfs dfs -mkdir -p /user/root/input

[root@sht-sgmhadoopdn-01 ~]# hdfs dfs -ls

drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2017-12-24 15:20 input

[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop-2.9.0]# hdfs dfs -put /usr/local/hadoop-2.9.0/etc/hadoop/*.xml /user/root/input

[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop-2.9.0]# hdfs dfs -ls /user/root/input

Found 8 items

-rw-r--r-- 1 root supergroup 7861 2017-12-24 15:20 /user/root/input/capacity-scheduler.xml

-rw-r--r-- 1 root supergroup 1040 2017-12-24 15:20 /user/root/input/core-site.xml

-rw-r--r-- 1 root supergroup 10206 2017-12-24 15:20 /user/root/input/hadoop-policy.xml

-rw-r--r-- 1 root supergroup 1091 2017-12-24 15:20 /user/root/input/hdfs-site.xml

-rw-r--r-- 1 root supergroup 620 2017-12-24 15:20 /user/root/input/httpfs-site.xml

-rw-r--r-- 1 root supergroup 3518 2017-12-24 15:20 /user/root/input/kms-acls.xml

-rw-r--r-- 1 root supergroup 5939 2017-12-24 15:20 /user/root/input/kms-site.xml

-rw-r--r-- 1 root supergroup 690 2017-12-24 15:20 /user/root/input/yarn-site.xml


[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop-2.9.0]# hadoop jar /usr/local/hadoop-2.9.0/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.9.0.jar grep input output 'dfs[a-z]+'


[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop-2.9.0]# hdfs dfs -cat output/*

1dfsadmin


#默认不会覆盖结果文件,因此再次运行上面实例会提示出错:hdfs://localhost:9000/user/root/output already exists,需要先将output 删除。

[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop-2.9.0]# hdfs dfs -rm -r /user/root/output

Deleted /user/root/output


[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop-2.9.0]# hadoop jar /usr/local/hadoop-2.9.0/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.9.0.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'


[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop-2.9.0]# hdfs dfs -cat output/*

1dfsadmin

1dfs.replication

1dfs.namenode.name.dir

1dfs.datanode.data.dir

#也可以从hdfs上拷贝文件到本地


[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop-2.9.0]# hdfs dfs -get /user/root/output /usr/local/hadoop-2.9.0/


运行YARN在单节点上

(1)新版的 Hadoop 使用了新的 MapReduce 框架(MapReduce V2,也称为 YARN,Yet Another Resource Negotiator)。

(2)YARN 是从 MapReduce 中分离出来的,负责资源管理与任务调度。YARN 运行于 MapReduce 之上,提供了高可用性、高扩展性,

上述通过 ./sbin/start-dfs.sh 启动 Hadoop,仅仅是启动了 MapReduce 环境,我们可以启动 YARN ,让 YARN 来负责资源管理与任务调度。

(3)如果不想启动 YARN,务必把配置文件 mapred-site.xml 重命名,改成 mapred-site.xml.template,需要用时改回来就行。否则在该配置文件存在,而未开启 YARN 的情况下,运行程序会提示 “Retrying connect to server: 0.0.0.0/0.0.0.0:8032” 的错误,这也是为何该配置文件初始文件名为 mapred-site.xml.template。

(4)但 YARN 主要是为集群提供更好的资源管理与任务调度,然而这在单机上体现不出价值,反而会使程序跑得稍慢些。因此在单机上是否开启 YARN 就看实际情况了

[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop]# mv  /usr/local/hadoop-2.9.0/etc/hadoop/mapred-site.xml.template mapred-site.xml

[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop]# cat mapred-site.xml

<configuration>

    <property>

    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

    <value>mapreduce_shuffle</value>

    </property>

</configuration>


[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop]# cat yarn-site.xml

<configuration>

<!-- Site specific YARN configuration properties -->

    <property>

        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

        <value>mapreduce_shuffle</value>

    </property>

</configuration>


[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop]# jps

27988 -- process information unavailable

30341 DataNode

32663 Jps

27832 -- process information unavailable

30188 NameNode

30525 SecondaryNameNode


#前提是已经使用start-dfs.sh脚本启动过

[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop]# /usr/local/hadoop-2.9.0/sbin/start-yarn.sh


#相比使用MapReduce多了ResourceManager和NodeManager这两个进程

[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop]# jps

27988 -- process information unavailable

30341 DataNode

32758 ResourceManager

855 Jps

27832 -- process information unavailable

411 NodeManager

30188 NameNode

30525 SecondaryNameNode


#启动后可以通过浏览器访问:

ResourceManager - http://172.16.101.58:8088


停止hadoop集群

[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop]# /usr/local/hadoop-2.9.0/sbin/stop-yarn.sh

[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop]#/usr/local/hadoop-2.9.0/sbin/stop-dfs.sh

[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop]# /usr/local/hadoop-2.9.0/sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver

no historyserver to stop


参考链接:

http://www.powerxing.com/install-hadoop/

http://hadoop.apache.org/docs/r2.9.0/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html



目录
相关文章
|
负载均衡 JavaScript 算法
Node.js入门之process模块、child_process模块、cluster模块
本文主要介绍node中跟进程相关的三个模块。process是node的全局模块,作用比较直观。可以通过它来获得node进程相关的信息,child_process主要用来创建子进程,可以有效解决node单线程效率不高的问题。cluster是node的集群模块,提供了开箱即用的进程创建功能。
455 0
|
Kubernetes Cloud Native 安全
Kubernetes CKS 2021【5】---Cluster Setup - Node Metadata
Kubernetes CKS 2021【5】---Cluster Setup - Node Metadata
Kubernetes CKS 2021【5】---Cluster Setup - Node Metadata
|
自然语言处理 算法 分布式数据库
Node 与 Cluster
Node 与 Cluster
156 0
|
JSON 关系型数据库 数据管理
节点 & 集群(Node & Cluster)
节点 & 集群(Node & Cluster)
157 0
|
分布式计算 大数据 Spark
Hadoop大数据平台实战(05):深入Spark Cluster集群模式YARN vs Mesos vs Standalone vs K8s
Hadoop大数据平台实战(05):Spark Cluster集群模式YARN, Mesos,Standalone和K8s深入对比。监控,调度,监控,安全机制,特性对比,哪个才是最好的Spark集群管理工具。
9456 0
|
网络协议 Unix
源码分析Node的Cluster模块
### 从源码分析Node的Cluster模块 前段时间,公司的洋彬哥老哥遇到一个问题,大概就是本机有个node的http服务器,但是每次请求这个服务器的端口返回的数据都报错,一看返回的数据根本不是http的报文格式,然后经过一番排查发现是另外一个服务器同时监听了http服务器的这个端口。这个时候洋彬老哥就很奇怪,为啥我这个端口明明使用了,却还是可以启动呢?这个时候我根据以前看libuv源码
4717 0
|
分布式计算 Hadoop
安装hadoop集群(Multi Cluster)
配置环境 本文档安装hadoop集群环境,一个master作为namenode节点,一个slave作为datanode节点: (1) master: os: CentOS release 6.
818 0
|
Kubernetes NoSQL Redis
在Kubernetes的3个node上部署redis cluster
目的 redis clustor 需要6台服务器才能正常运⾏,由于种种原因,开发或者某些特别的需求,只能在3台服务器上运⾏redis clustor。在不使用哨兵模式情况下,而使⽤最新的clustor模式运行redis。
2181 0