标签：地址 条件 efault jdk安装 组成 伪分布式 edit bashrc 原来
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前言
前面只是大概介绍了一下Hadoop，现在就开始搭建集群了。我们下尝试一下搭建一个最简单的集群。之后为什么要这样搭建会慢慢的分享，先要看一下效果吧！
-默认情况下，Hadoop即处于该模式，用于开发和调式。
-不对配置文件进行修改。
-使用本地文件系统，而不是分布式文件系统。
-Hadoop不会启动NameNode、DataNode、JobTracker、TaskTracker等守护进程，Map()和Reduce()任务作为同一个进程的不同部分来执行的。
-用于对MapReduce程序的逻辑进行调试，确保程序的正确。
-Hadoop的守护进程运行在本机机器，模拟一个小规模的集群
-在一台主机模拟多主机。
-Hadoop启动NameNode、DataNode、JobTracker、TaskTracker这些守护进程都在同一台机器上运行，是相互独立的Java进程。
-在这种模式下，Hadoop使用的是分布式文件系统，各个作业也是由JobTraker服务，来管理的独立进程。在单机模式之上增加了代码调试功能，允许检查内存使用情况，HDFS输入输出，
以及其他的守护进程交互。类似于完全分布式模式，因此，这种模式常用来开发测试Hadoop程序的执行是否正确。
-修改3个配置文件：core-site.xml（Hadoop集群的特性，作用于全部进程及客户端）、hdfs-site.xml（配置HDFS集群的工作属性）、mapred-site.xml（配置MapReduce集群的属性）
-格式化文件系统
-Hadoop的守护进程运行在一个集群上
-Hadoop的守护进程运行在由多台主机搭建的集群上，是真正的生产环境。
-在所有的主机上安装JDK和Hadoop，组成相互连通的网络。
-在主机间设置SSH免密码登录，把各从节点生成的公钥添加到主节点的信任列表。
-修改3个配置文件：core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml，指定NameNode和JobTraker的位置和端口，设置文件的副本等参数
-格式化文件系统
环境：在ubuntu17.04
jdk1.8.0_131
hadoop 2.8.1
在Ubuntu下，软件安装到/opt下，当前正在使用的用户，对于opt目录需要有读写权限：
1）将opt的权限给为777（漏洞文件），不推荐在生产环境中使用。但是可以在学习和调试环境中使用。
2）sudo
在启动Hadoop的各个守护进程的时候，需要使用sudo。
在管理Hadoop的时候，实际上由不同的用户启动不同集群的守护进程。
统一使用当前的用户管理所有集群。
3）该目录的所有者设置为当前用户
1）将jdk安装包放在家目录下
2）解压到opt目录下
sudo tar zxvf jdk-8u131-linux-x64.tar.gz -C /opt
此时在/opt目录下：会有一个jdk1.8.0_131
3）创建软链接
sudo ln -snf /opt/jdk1.8.0_131 /opt/jdk
注意：创建软连接的目的是为了，我们在做项目的时候，可能会用到不同的jdk版本，这是要换软件的话，只需要修改软链接就可以了。而不用修改配置文件。
4）配置环境变量
局部环境变量：~/.bashrc
全局环境变量：/etc/profile
export JAVA_HOME=/opt/jdk
export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
source 相关文件（更新配置文件）
5）查看是否安装成功
java、javac、java -version
1）解压hadoop安装包到opt目录下
sudo tar zxvf hadoop-2.8.1.tar.gz -C /opt
2）创建软链接
ln -snf /opt/hadoop-2.8.1 /opt/hadoop
3）配置环境变量
在/etc/profile文件中加入以下内容：
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
source /etc/profile
4）使用hadoop version命令测试是否配置成功
配置文件存放在/opt/hadoop/etc/hadoop中有n多个文件，暂时我们只需要修改的只有5个
1）hadoop-env.sh
大约在25行左右
export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}改成export JAVA_HOME=/opt/jdk
注意：在配置文件中有提示我们怎么设置，我们一般不删除，二回选择注释它的提示。
2）core-site.xml
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://1.0.0.5:9000</value>
</property>
</configuration>
分析：1.0.0.5是你主节点所在主机的ip，而9000为端口
3）hdfs-site.xml
<configuration>
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>hadoop-cluster</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:///data/hadoop/hdfs/nn</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.ch
eckpoint.dir</name>
<value>file:///data/hadoop/hdfs/snn</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.checkpoint.edits.dir</name>
<value>file:///data/hadoop/hdfs/snn</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:///data/hadoop/hdfs/dn</value>
</property>
</configuration>
4）mapred-site.xml
在hadoop的相关目录中没有此文件，但是有一个mapred-site.xml.template文件，将该文件复制一份为mapred-site.xml
cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
5）yarn-site.xml
<configuration>
<!-- 指定ResourceManager的地址-->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>1.0.0.5</value>
</property>
<!-- 指定reducer获取数据的方式-->
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>
<value>file:///data/hadoop/yarn/nm</value>
</property>
</configuration>
7）创建相关目录
sudo mkdir -p /data/hadoop/hdfs/nn
sudo mkdir -p /data/hadoop/hdfs/dn
sudo mkdir -p /data/hadoop/hdfs/snn
sudo mkdir -p /data/hadoop/yarn/nm
注意：
如果使用sudo启动hadoop的相关进程，这几目录的权限可以不用管。
如果是使用当前的用户启动相关进程，对于opt目录，当前用户得有读写权限，对于/data目录也需要读写权限。
遇到问题：
笔者就是在这个目录权限的问题吃el很大得亏。首先为了不使用sudo我将/data目录的权限修改为777，然后进行
HDFS集群格式化的时候，出现：
这时我在想为什么呢？原来我只是给data目录设置了读写权限，但是没有给它的子目录设置读写权限。所以：
chmod -R 777 /data 递归设置权限
8）对HDFS集群进行格式化，HDFS集群是用来存储数据的。
hdfs namenode -format
1）启动HDFS集群
hadoop-daemon.sh start namenode 启动主节点
hadoop-daemon.sh start datanode 启动从节点
2）启动YARN集群
yarn-daemon.sh start resourcemanager
yarn-daemon.sh start nodemanager
3）启动作业历史服务器
mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
4）jps命令查看是否启动成功
5）HDFS和YARN集群都有相对应的WEB监控页面
HDFS：http://ip:50070
YARN：http://ip:8088
6）HDFS集群的简单操作命令
hdfs dfs -ls /
hdfs dfs -mkdir -p /user/zyh
7） YARN集群的操作----提交任务/作业
计算PI值的作业：
yarn jar /opt/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.8.1.jar pi 4 100
我之前没有注意发现我的yarn的从节点没有启动起来，在执行计算PI值的时候没有成功才看到：
查看日志发现是配置文件：
在hdfs-site-web.xml中：
查看http://1.0.0.5:50070可以查看从节点是否启动：
在执行上面使用yarn集群来计算pi值得命令：
查看http://1.0.0.5:8088可以看出计算pi值得任务正在执行：
最后成功：
这里就截图了，电脑卡住了，上图中在web页面可以查看到任务执行成功，终端中会显示执行结果！
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