hadoop 安装配置启动

本文主要是介绍hadoop 安装配置启动，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1. Ubuntu12.04基本设置

1) 设置与Windows共享(通过hgfs)
2) 设置root密码
sudo passwd root
3) 设置root登录
vim /etc/lightdm/lightdm.conf
在最后添加一行：greeter-show-manual-login=true
3) #adduser test
#passwd test
#mkdir -p /home/test
4) 查看我是谁
whoami

2. 安装组件

$ sudo apt-get install ssh
$ sudo apt-get install rsync

3. 下载解压JDK (1.7)至/opt目录下

4. 下载解压Hadoop (2.6.4)/opt目录下

5. 增加JDK和Hadoop Path到/root/.bashrc和当用户的~/.bashrc中

[html]  view plain copy  
 export JAVA_HOME=/opt/jdk1.7.0_79  
 export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-2.6.4  
 export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin  
   
 # improve Could not resolve hostname library: Name or service not known  
 export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native  
 export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib/native"  

如果把HADOOP_OPTS配置为：

[html]  view plain copy  
 HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib"  

则会出现如下错误：

[html]  view plain copy  
 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable  

6. hadoop_env.sh (JAVA_HOME, HADOOP_PREFIX)

[html]  view plain copy  
 # set to the root of your Java installation  
 export JAVA_HOME=/opt/jdk1.7.0_79  
   
 # Assuming your installation directory is /opt/hadoop-2.6.4  
 export HADOOP_PREFIX=/opt/hadoop-2.6.4  

注：以上安装都以root用户执行

7. 实例测试

7.1 单机模式

（不需要做任何配置，但不启动任何dfs和mapreduce daemon进程）
计算在这些.xml文件中总共有多少个configuration
~$ mkdir input
~$ cp /opt/hadoop-2.6.4/etc/hadoop/*.xml input
~$ hadoop jar /opt/hadoop-2.6.4/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.4.jar grep input output 'configuration'

~$ cat output/*

查看debug信息（即代码中LOG.debug打印的信息）：

test@ubuntu:~/hadoop$ export HADOOP_ROOT_LOGGER=DEBUG,console
test@ubuntu:~/hadoop$ hadoop fs -text /test/data/origz/access.log.gz

7.2 伪分布式模式

7.2.1 配置环境

1）etc/hadoop/core-site.xml:

[html]  view plain copy  
 <configuration>  
       
     <!-- set the host of namenode residing -->     
     <property>  
         <name>fs.defaultFS</name>  
         <value>hdfs://localhost:9000</value>  
     </property>  
       
       
     <!-- set the position of dfs directory  -->  
     <property>  
         <name>hadoop.tmp.dir</name>  
         <value>/home/test/hadoop/tmp</value>   
     </property>  
 </configuration>  

2）etc/hadoop/hdfs-site.xml:

[html]  view plain copy  
 <configuration>  
     <property>  
         <name>dfs.replication</name>  
         <value>1</value>  
     </property>  
 </configuration>  

3）ssh免密码登录
~$ssh-keygen (一直默认回车)
~$cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
~$ssh localhost (应该无密码)

7.2.2 在本地运行MapReduce Job

1）格式化文件系统
$ hdfs namenode -format

生成的dfs文件夹位于：/home/test/hadoop/tmp

2）启动NameNode daemon和DataNode daemon
$ start-dfs.sh

hadoop daemon log输出目录为$HADOOP_LOG_DIR, 默认为$HADOOP_HOME/logs
给test用户授与/opt/hadoop-2.6.4权限
sudo chown -hR test /opt/hadoop-2.6.4

可通过jps查看到以下JVM进程：
11340 SecondaryNameNode
9927 NameNode
10142 DataNode

3) 通过Web界面来查看NameNode运行状况，默认为：
http://localhost:50070
http://192.168.4.91:50070

4）创建执行MapReduce Job需要的HDFS目录
$hdfs dfs -mkdir /user
$hdfs dfs -mkdir /user/<username>

error:mkdir: Cannot create directory /user. Name node is in safe mode.
solution:hdfs dfsadmin -safemode leave

5）把输入文件copy到分布式文件系统
$hdfs dfs -put /opt/hadoop-2.6.4/etc/hadoop input

6）运行例子程序
$hadoop jar /opt/hadoop-2.6.4/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.4.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'

7）检查输出文件
把输出文件从分布式文件系统copy到本地文件系统，然后查看
$hdfs dfs -get output output
$cat output/*
或者
$hdfs dfs -cat output/*

8) 停止NameNode daemon和DataNode daemon
$stop-dfs.sh

7.2.3 在YARN上运行MapReduce Job

1) 配置环境
在【7.2.1 配置环境】的基础上增加如下配置
(1)etc/hadoop/mapred-site.xml:

[html]  view plain copy  
 <configuration>  
     <property>  
         <name>mapreduce.framework.name</name>  
         <value>yarn</value>  
     </property>  
 </configuration>  

(2)etc/hadoop/yarn-site.xml:

[html]  view plain copy  
 <configuration>  
     <property>  
         <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>  
         <value>mapreduce_shuffle</value>  
     </property>  
 </configuration>  

2）格式化文件系统
$ hdfs namenode -format

生成的dfs文件夹位于：/home/test/hadoop/tmp

3）启动NameNode daemon和DataNode daemon
$ start-dfs.sh

hadoop daemon log输出目录为$HADOOP_LOG_DIR, 默认为$HADOOP_HOME/logs
给test用户授与/opt/hadoop-2.6.4权限
sudo chown -hR test /opt/hadoop-2.6.4

可通过jps查看到以下JVM进程：
11340 SecondaryNameNode
9927 NameNode
10142 DataNode

4) 通过Web界面来查看NameNode运行状况，默认为：
http://localhost:50070
http://192.168.4.91:50070

5）创建执行MapReduce Job需要的HDFS目录
$hdfs dfs -mkdir /user
$hdfs dfs -mkdir /user/<username>

6）启动ResourceManager daemon和NodeManager daemon
$start-yarn.sh

7) 通过Web界面来查看ResourceManager运行状况，默认为：
http://localhost:8088
http://192.168.4.91:8088

8）把输入文件copy到分布式文件系统
$hdfs dfs -put /opt/hadoop-2.6.4/etc/hadoop input

9）运行例子程序
$hadoop jar /opt/hadoop-2.6.4/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.4.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'

10）检查输出文件
把输出文件从分布式文件系统copy到本地文件系统，然后查看
$hdfs dfs -get output output
$cat output/*
或者
$hdfs dfs -cat output/*

11）$stop-yarn.sh

12）$stop-dfs.sh

这篇关于hadoop 安装配置启动的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！