大数据笔记（三）——Hadoop2.0的安装与配置

时间：2021-01-03 04:53:24

一.Hadoop安装部署的预备条件

准备：1、安装Linux和JDK。

安装JDK

解压：tar -zxvf jdk-8u144-linux-x64.tar.gz -C ~/training/
设置环境变量：vi ~/.bash_profile
        JAVA_HOME=/root/training/jdk1.8.0_144
        export JAVA_HOME

        PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
        export PATH
        
生效环境变量: source  ~/.bash_profile

　　　2、关闭防火墙

查看防火墙的状态：systemctl status firewalld.service
关闭防火墙：      systemctl stop firewalld.service
禁用防火墙（永久）systemctl disable firewalld.service

　　   3、配置主机名

输入：vi /etc/hosts，回车

192.168.153.11 bigdata11


解压hadoop：tar -zxvf hadoop-2.7.3.tar.gz -C ~/training/
设置环境变量：vi ~/.bash_profile

HADOOP_HOME=/root/training/hadoop-2.7.3
export HADOOP_HOME

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

source ~/.bash_profile

二.Hadoop的目录结构

　　大数据笔记（三）——Hadoop2.0的安装与配置

三.Hadoop安装部署的三种模式

　　1.本地模式

　　2.伪分布模式

　　3.全分布模式

本地模式的配置
参数文件 配置参数 参考值
hadoop-env.sh JAVA_HOME /root/training/jdk1.8.0_144

 

本地模式 一台Linux
（*）特点：没有HDFS，只能测试MapReduce程序（本地数据：Linux的文件）
（*）配置：hadoop-env.sh
26行 export JAVA_HOME=/root/training/jdk1.8.0_144

（*）Demo：测试MapReduce程序
example: /root/training/hadoop-2.7.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar
hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar wordcount ~/temp/data.txt ~/temp/mr/wc1

 

伪分布模式的配置
参数文件 配置参数 参考值
hadoop-env.sh JAVA_HOME /root/training/jdk1.8.0_144
hdfs-site.xml dfs.replication 1
dfs.permissions false
core-site.xml fs.defaultFS hdfs://<hostname>:9000
hadoop.tmp.dir /root/training/hadoop-2.7.3/tmp
mapred-site.xml mapreduce.framework.name yarn
yarn-site.xml yarn.resourcemanager.hostname <hostname>
yarn.nodemanager.aux-services mapreduce_shuffle 
伪分布模式    一台Linux
        （*）特点：在单机上，模拟一个分布式的环境，具备Hadoop的所有功能
        （*）hdfs-site.xml
        
                <!--数据块的冗余度，默认是3-->
                <property>
                  <name>dfs.replication</name>
                  <value>1</value>
                </property>

                <!--是否开启HDFS的权限检查，默认：true-->
                <!--
                <property>
                  <name>dfs.permissions</name>
                  <value>false</value>
                </property>
                -->
                
            core-site.xml
                <!--NameNode的地址-->
                <property>
                  <name>fs.defaultFS</name>
                  <value>hdfs://bigdata11:9000</value>
                </property>    

                <!--HDFS数据保存的目录，默认是Linux的tmp目录-->
                <property>
                  <name>hadoop.tmp.dir</name>
                  <value>/root/training/hadoop-2.7.3/tmp</value>
                </property>    
                
            mapred-site.xml
                <!--MR程序运行的容器是Yarn-->
                <property>
                  <name>mapreduce.framework.name</name>
                  <value>yarn</value>
                </property>        

            yarn-site.xml
                <!--ResourceManager的地址-->
                <property>
                  <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
                  <value>bigdata11</value>
                </property>        

                <!--NodeManager运行MR任务的方式-->
                <property>
                  <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
                  <value>mapreduce_shuffle</value>
                </property>    

            对NameNode进行格式化: hdfs namenode -format
                 日志：Storage directory /root/training/hadoop-2.7.3/tmp/dfs/name has been successfully formatted.
                 
            启动：start-all.sh = start-dfs.sh + start-yarn.sh

 

 

 

全分布模式的配置
参数文件 配置参数 参考值
hadoop-env.sh JAVA_HOME /root/training/jdk1.8.0_144
hdfs-site.xml dfs.replication 2
dfs.permissions false
core-site.xml fs.defaultFS hdfs://<hostname>:9000
hadoop.tmp.dir /root/training/hadoop-2.7.3/tmp
mapred-site.xml mapreduce.framework.name yarn
yarn-site.xml yarn.resourcemanager.hostname <hostname>
yarn.nodemanager.aux-services mapreduce_shuffle
slaves DataNode的地址 从节点1、从节点2

全分布模式安装详解

1、三台机器：bigdata12 bigdata13 bigdata14
2、每台机器准备工作：

　　　　a.安装JDK

　　　　b.关闭防火墙

systemctl stop firewalld.service
systemctl disable firewalld.service

               c.设置主机名: vi /etc/hosts

192.168.153.12 bigdata12
192.168.153.13 bigdata13
192.168.153.14 bigdata14

 

 

如果出现以下警告信息

大数据笔记（三）——Hadoop2.0的安装与配置

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四.验证Hadoop环境

HDFS Console: http://192.168.153.11:50070

大数据笔记（三）——Hadoop2.0的安装与配置

 

 

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正常情况下，安全模式是关闭的。因为安全模式下，HDFS是只读

Yarn Console: http://192.168.153.11:8088

大数据笔记（三）——Hadoop2.0的安装与配置

 

 3.配置SSH免密码登录

　　

（1）在每台机器上产生公钥和私钥

ssh-keygen -t rsa


（2）需要将每台机器的公钥复制给其他机器（下面的三句话，需要在每台机器上执行）

ssh-copy-id -i .ssh/id_rsa.pub root@bigdata12
ssh-copy-id -i .ssh/id_rsa.pub root@bigdata13
ssh-copy-id -i .ssh/id_rsa.pub root@bigdata14

4、保证每台机器的时间同步的
5、安装Hadoop的全分布环境（在主节点bigdata12上安装）

（1）解压设置环境变量
（2）修改配置文件
　　hadoop-env.sh

26行  export JAVA_HOME=/root/training/jdk1.8.0_144

　　hdfs-site.xml

<!--数据块的冗余度，默认是3-->
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>

<!--是否开启HDFS的权限检查，默认：true-->
<property>
<name>dfs.permissions</name>
<value>false</value>
</property>

　　core-site.xml

<!--NameNode的地址-->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://bigdata12:9000</value>
</property>    

<!--HDFS数据保存的目录，默认是Linux的tmp目录-->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/root/training/hadoop-2.7.3/tmp</value>
</property>

　　mapred-site.xml

<!--MR程序运行的容器是Yarn-->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>

　　yarn-site.xml

<!--ResourceManager的地址-->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>bigdata12</value>
</property>        

<!--NodeManager运行MR任务的方式-->
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>

　　slaves: 配置的是所有的从节点

bigdata13
bigdata14

（3）格式化NameNode: 

hdfs namenode -format

6、将配置好的目录复制到bigdata13和bigdata14上

scp -r hadoop-2.7.3/ root@bigdata13:/root/training
scp -r hadoop-2.7.3/ root@bigdata14:/root/training

7、启动Hadoop集群（在主节点上）:

start-all.sh

关闭：stop-all.sh

8、验证
（*）命令行：hdfs dfsadmin -report
（*）网页：HDFS：http://192.168.153.12:50070/
　　　　     Yarn：http://192.168.153.12:8088

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