環境介紹:
在兩台裝有centos6.4(32位)的伺服器上安裝Hadoop-2.5.1分布式叢集(2台機器,主要試驗用,哈哈)。
1.修改主機名和/etc/hosts檔案
1)修改主機名(非必要)
vi /etc/sysconfig/network
HOSTNAME=XXX
重新開機後生效。
2)/etc/hosts是ip位址和其對應主機名檔案,使機器知道ip和主機名對應關系,格式如下:
#IPAddress HostName
192.168.1.67 MasterServer
192.168.1.241 SlaveServer
2.配置免密碼登陸SSH
1)生成密鑰:
ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa
以上是兩個單引号。
2)将id_dsa.pub(公鑰)追加到授權的key中:
cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
3)将認證檔案複制到其它節點上:
scp ~/.ssh/authorized_keys [email protected]:~/.ssh/
4)測試:
ssh SlaveServer
第一次要确認連接配接,輸入yes即可。
但我的仍要求輸入密碼,原因是.ssh和authorized_keys權限不對,具體見:http://blog.csdn.net/hwwn2009/article/details/39852457
3.各節點上安裝jdk
1)選擇的版本是jdk-6u27-linux-i586.bin,下載下傳位址:http://pan.baidu.com/s/1mgICcFA
2)上傳到hadooper使用者目錄下,添加執行權限
chmod 777 jdk-6u27-linux-i586.bin
3 )安裝
./jdk-6u27-linux-i586.bin
4 )配置環境變量:vi /etc/profile加入以下三行
#JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.6/jdk1.6.0_27
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
5 )執行source /etc/profile使環境變量的配置生效
6 )執行java –version檢視jdk版本,驗證是否成功。
4. Hadoop安裝
每台節點都要安裝hadoop。上傳hadoop-2.5.1.tar.gz到使用者hadooper目錄下。
1)解壓
tar -zvxf hadoop-2.5.1.tar.gz
2)添加環境變量:vi /etc/profile,尾部添加如下
export HADOOP_HOME=/home/hadooper/hadoop/hadoop-2.5.1
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_YARN_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$HADOOP_HOME/lib:$CLASSPATH
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH
設定立即生效:
source /etc/profile
3)修改Hadoop配置檔案
(1)core-site.xml
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://MasterServer:9000</value>
</property>
(2)hdfs-site.xml
<property>
<name>dfs.replication</name> #值不應大于datanode數量
<value>1</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name> #設定分布式檔案系統存放于/home/hadooper/hadoop/dfs 的本地目錄
<value>/home/hadooper/hadoop/dfs/name</value>
<description> </description>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>/home/hadooper/hadoop/dfs/data</value>
<description> </description>
</property>
<property>
<name>dfs.webhdfs.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
注:通路namenode的hdfs使用50070端口,通路datanode的webhdfs使用50075端口。要想不區分端口,直接使用namenode的IP和端口進行所有的webhdfs操作,就需要在所有的datanode上都設定hdfs-site.xml中的dfs.webhdfs.enabled為true。
(3)mapred-site.xml
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>MasterServer:10020</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>MasterServer:19888</value>
</property><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;"> </span>
jobhistory是Hadoop自帶了一個曆史伺服器,記錄Mapreduce曆史作業。預設情況下,jobhistory沒有啟動,可用以下指令啟動:
sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
(4)yarn-site.xml
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address</name>
<value>MasterServer:8032</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
<value>MasterServer:8030</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
<value>MasterServer:8031</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
<value>MasterServer:8033</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
<value>MasterServer:8088</value>
</property>
(5)slaves
SlaveServer
(6)分别在hadoop-env.sh和yarn-env.sh中添加JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.6/jdk1.6.0_27
5.運作Hadoop
1)格式化
hdfs namenode –format
2)啟動Hadoop
start-dfs.sh
start-yarn.sh
也可以用一條指令:
start-all.sh
3)停止Hadoop
stop-all.sh
4)jps檢視程序
7692 ResourceManager
8428 JobHistoryServer
7348 NameNode
14874 Jps
7539 SecondaryNameNode
5)通過浏覽器檢視叢集運作狀态
(1)http://192.168.1.67:50070
(2)http://192.168.1.67:8088/
(3)http://192.168.1.67:19888
6. 運作Hadoop自帶的wordcount示例
1)建立輸入檔案:
echo "My first hadoop example. Hello Hadoop in input. " > input
2)建立目錄
hadoop fs -mkdir /user/hadooper
3)上傳檔案
hadoop fs -put input /user/hadooper
4)執行wordcount程式
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.1.jar wordcount /user/hadooper/input /user/hadooper/output
5)檢視結果
hadoop fs -cat /user/hadooper/output/part-r-00000
Hadoop 1
My 1
example.Hello 1
first 1
hadoop 1
in 1
input. 1
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