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Hadoop入门机安装hadoop

0目录

1.Hadoop入门

2.linux安装hadoop

1.Hadoop入门

定义

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。

优势

高可靠性:Hadoop底层维护多个数据副本,所以即使hadoop某个计算元素或存储出现故障,也不会导致数据的丢失

高扩展性:在集群间分配任务数据,可方便的扩展以千计的节点

高效性:在MapReduce的思想下,Hadoop是并行工作的,以加快任何处理速度

高容错性:能够自动将失败的任务重新分配

Hadoop 1.x;2.x和3.x的区别

HDFS概述

Hadoop Distributed File System 简称HDFS,是一个分布式文件系统

HDFS架构概述

NameNode(nn):存储文件的元数据,如文件名,文件目录结构,文件属性

DataNode(dn):在本地文件系统存储文件块数据,以及块数据的校验和

Secondary NameNode(2nn): 每隔一段时间对NameNode元数据备份

YARN概述

YetAnother Resource Negotiator 简称YARN,另一种资源协调者,是Hadoop的资源管理器

YARN架构概述

ResourceManager (RM):整个集群资源(内存、cpu等)的老大

NodeManager:单个节点服务器资源老大

ApplicationMaster:单个任务运行的老大

Container:容器,相当于一台独立的服务器,里面封装了任务运行所需的资源,如内存、cpu、磁盘、网络等

MapReduce架构概述

MapReduce将计算过程分成2个阶段,map和reduce

map阶段并行处理输入数据

Reudce阶段对map结果进行汇总

补充hadoop生态圈

2.Linux安装hadoop

1.1  安装jDK:略

1.2  下载安装Hadoop

解压至opt/soft目录下,改名为hadoop313

更改所属用户为root

配置环境变量:vim /etc/profilre;配置完成后source /etc/profile

# HADOOP_HOME

export HADOOP_HOME=/opt/soft/hadoop313

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

export HDFS_NAMENODE_USER=root

export HDFS_DATANODE_USER=root

export HDFS_SECONDARYNAMENODE=root

export HDFS_JOURNALNODE_USER=root

export HDFS_ZKFC_USER=root

export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root

export YARN_NODEMANAGER_USER=root

export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME

export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME

export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME

export HADOOP_YARN_HOME=$HADOOP_HOME

export HADOOP_INSTALL=$HADOOP_HOME

export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native

export HADOOP_LIBEXEC_DIR=$HADOOP_HOME/libexec

export JAVA_LIBRARY_PATH=$HADOOP_HOME/lib/native

export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop

创建数据目录data

切换至hadoop目录,查看目录下文件,准备进行配置

cd /opt/soft/hadoop313/etc/hadoop

1.3  配置单机Hadoop

(1)配置core-site.xml

<configuration>

 <!-- 指定NameNode的地址 -->

    <property>

        <name>fs.defaultFS</name>

        <value>hdfs://kb129:9000</value>

    </property>

    <!-- 指定hadoop数据的存储目录 -->

    <property>

        <name>hadoop.tmp.dir</name>

        <value>/opt/soft/hadoop313/data</value>

    </property>

    <!-- 配置HDFS网页登录使用的静态用户为root -->

    <property>

        <name>hadoop.http.staticuser.user</name>

        <value>root</value>

    </property>

    <property>

        <name>io.file.buffer.size</name>

        <value>131072</value>

    </property>

    <property>

        <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>

        <value>*</value>

    </property>

    <property>

        <name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>

        <value>*</value>

    </property>

</configuration>

  1. 配置hdfs-site.xml

    <property>

        <name>dfs.replication</name>

        <value>1</value>

    </property>

    <property>

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

        <value>/opt/soft/hadoop313/data/dfs/name</value>

    </property>

    <property>

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

        <value>/opt/soft/hadoop313/data/dfs/data</value>

    </property>

    <property>

        <name>dfs.permissions.enabled</name>

        <value>false</value>

    </property>

 

(3)编辑hadoop-env.sh:

>

(4)配置yarn-site.xml

<configuration>

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

    <!-- 每隔20s测试连接 -->

    <property>

        <name>yarn.resourcemanager.connect.retry-interval.ms</name>

        <value>20000</value>

    </property>

    <property>

        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>

        <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler</value>

    </property>

    <property>

        <name>yarn.nodemanager.localizer.address</name>

        <value>kb129:8040</value>

    </property>

    <property>

        <name>yarn.nodemanager.address</name>

        <value>kb129:8050</value>

    </property>

    <property>

        <name>yarn.nodemanager.webapp.address</name>

        <value>kb129:8042</value>

    </property>

    <!-- 指定MapReduce走shuffle -->

    <property>

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

        <value>mapreduce_shuffle</value>

    </property>

    <property>

        <name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>

        <value>/opt/soft/hadoop313/yarndata/yarn</value>

    </property>

    <property>

        <name>yarn.nodemanager.log-dirs</name>

        <value>/opt/soft/hadoop313/yarndata/log</value>

</property>

<property>

        <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>

        <value>false</value>

    </property>

</configuration>

更改workers内容为kb129

(4)配置mapred-site.xml

<configuration>

<!-- 指定MapReduce程序运行在Yarn上 -->

    <property>

        <name>mapreduce.framework.name</name>

        <value>yarn</value>

    </property>

    <property>

        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>

        <value>kb129:10020</value>

    </property>

    <property>

        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>

        <value>kb129:19888</value>

    </property>

    <property>

        <name>mapreduce.map.memory.mb</name>

        <value>2048</value>

    </property>

    <property>

        <name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>

        <value>2048</value>

    </property>

    <property>

        <name>mapreduce.application.classpath</name>

<value>/opt/soft/hadoop313/etc/hadoop:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/common/lib/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/common/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/hdfs/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/hdfs/lib/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/mapreduce/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/mapreduce/lib/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/yarn/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/yarn/lib/*</value>

    </property>

</configuration>

1.4  启动测试hadoop

(1)设置免密登录

回到根目录下配置kb129免密登录:ssh-keygen -t rsa -P ""

将本地主机的公钥文件(~/.ssh/id_rsa.pub)拷贝到远程主机 kb128 的 root 用户的 .ssh/authorized_keys 文件中,通过 SSH 连接到远程主机时可以使用公钥进行身份验证:cat /root/.ssh/id_rsa.pub >> /root/.ssh/authorized_keys

将本地主机的公钥添加到远程主机的授权密钥列表中,以便实现通过 SSH 公钥身份验证来连接远程主机:ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub -p22 root@kb128

检测登录

(2)bin目录下初始化集群hadoop namenode -format

开始

检查是否都开启

关闭

  1. 网页测试:浏览器中输入网址:http://192.168.142.129:9870/

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