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Hadoop单节点环境搭建

时间:2015-09-19 06:15:40      阅读:163      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:hadoop

下面介绍怎么在linux系统上设置和配置一个单节点的Hadoop,让你可以使用Hadoop的MapReduce和HDFS(Hadoop Distributed File System)做一些简单的操作。

准备工作

1)下载Hadoop;
2)为你的linux系统安装JDK,推荐的JDK版本可以在这里(http://wiki.apache.org/hadoop/HadoopJavaVersions)查看;
3)为你的系统安装ssh。

设置环境变量

1)为Hadoop设置JDK信息:
export JAVA_HOME=/usr/java/latest
2)将Hadoop解压到某个目录,例如/usr/test目录下。
然后编辑文件/etc/profile增加:
export HADOOP_INSTALL=/usr/test/hadoop-2.7.1
export PATH=$PATH:$HADOOP_INSTALL/bin
保存文件,然后使用命令source /etc/profile重新编译使配置生效。
执行下面的命令,如果配置正确,则会正确输出Hadoop的版本信息:
hadoop version

单节点模式

默认情况下,Hadoop已经被配置到单节点模式,因此不需要在做额外的配置。
下面演示了一个例子,创建一个input目录,并放入一些文件,然后运行Hadoop的一个例子:
$ mkdir input
$ cp etc/hadoop/*.xml input
$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.1.jar grep input output ‘dfs[a-z.]+‘
$ cat output/*

伪分布式

Hadoop也能被运行在伪分布式环境下,每个Hadoop节点都是一个独立的Java进程。

配置

需要配置的配置文件有:
etc/hadoop/core-site.xml:
<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://localhost:9000</value>
    </property>
</configuration>
etc/hadoop/hdfs-site.xml:
<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
</configuration>

设置ssh无密匙登录

通过下面的方式检查你是否可以无需密匙访问ssh:
$ ssh localhost
如果你不能无密匙访问,则需要执行下面的命令:
$ ssh-keygen -t dsa -P ‘‘ -f ~/.ssh/id_dsa
$ cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
$ export HADOOP\_PREFIX=/usr/local/hadoop
下面执行一个本地的MaReduce任务。
1)格式化文件系统
$ bin/hdfs namenode -format
2)开启NameNode精灵进程和DataNode精灵进程
$ sbin/start-dfs.sh
如果该处出现错误“localhost: Error: JAVA_HOME is not set and could not be found”,则可以在libexec/hadoop-config.sh中直接配置“export JAVA_HOME=/usr/java/latest”。
hadoop精灵进程日志记录在$HADOOP_LOG_DIR文件夹,默认是$HADOOP_HOME/logs。
3)查看NameNode的web接口,默认为:
-NameNode - http://localhost:50070/
4)指定用于执行MapReduce任务的HDFS文件夹
$ bin/hdfs dfs -mkdir /user
$ bin/hdfs dfs -mkdir /user/<username>
5)拷贝输入文件到分布式文件系统
$ bin/hdfs dfs -put etc/hadoop input
input必须在hdfs文件系统上创建好
6)运行提供的例子
$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.1.jar grep input output ‘dfs[a-z.]+‘
注意input和output对应hdfs上的文件夹
7)检查输出文件:从分布式文件系统拷贝输出文件到本地文件系统,并检测它们
$ bin/hdfs dfs -get output output
$ cat output/*
或者直接在分布式文件系统上查看输出文件:
$ bin/hdfs dfs -cat output/*
8)当你结束后,停止所有精灵进程
$ sbin/stop-dfs.sh

单节点YARN

你能在伪分布式模式下使用YARN运行一个MapReduce任务,需要设置一些参数,并且运行ResourceManager精灵进程和NodeManager精灵进程。
假定你已经做了上一节的1~4步,接下来做下面的步骤:
1)配置etc/hadoop/mapred-site.xml参数如下:
<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>
配置etc/hadoop/yarn-site.xml参数如下:
<configuration>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
</configuration>
2)启动ResourceManager精灵进程和NodeManager精灵进程
$ sbin/start-yarn.sh
3)查看ResourceManager的web接口,默认为:
-ResourceManager - http://localhost:8088/
4)运行一个MapReduce任务
5)当你结束后,停止所有精灵进程:
$ sbin/stop-yarn.sh


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Hadoop单节点环境搭建

标签:hadoop

原文地址:http://blog.csdn.net/tomato__/article/details/48547953

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