Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置

环境

本教程使用 CentOS 6.4 32位 作为系统环境,请自行安装系统(可参考使用VirtualBox安装CentOS)。如果用的是 Ubuntu 系统,请查看相应的 Ubuntu安装Hadoop教程。

本教程基于原生 Hadoop 2,在 Hadoop 2.6.0 (stable) 版本下验证通过,可适合任何 Hadoop 2.x.y 版本,例如 Hadoop 2.7.1, Hadoop 2.4.1等。

Hadoop版本

Hadoop 有两个主要版本,Hadoop 1.x.y 和 Hadoop 2.x.y 系列,比较老的教材上用的可能是 0.20 这样的版本。Hadoop 2.x 版本在不断更新,本教程均可适用。如果需安装 0.20,1.2.1这样的版本,本教程也可以作为参考,主要差别在于配置项,配置请参考官网教程或其他教程。

新版是兼容旧版的,书上旧版本的代码应该能够正常运行(我自己没验证,欢迎验证反馈)。

装好了 CentOS 系统之后,在安装 Hadoop 前还需要做一些必备工作。

创建hadoop用户

如果你安装 CentOS 的时候不是用的 “hadoop” 用户,那么需要增加一个名为 hadoop 的用户。

首先点击左上角的 “应用程序” -> “系统工具” -> “终端”,首先在终端中输入 su ,按回车,输入 root 密码以 root 用户登录,接着执行命令创建新用户 hadoop:

  1. su # 上述提到的以 root 用户登录
  2. useradd -m hadoop -s /bin/bash # 创建新用户hadoop

如下图所示,这条命令创建了可以登陆的 hadoop 用户,并使用 /bin/bash 作为shell。

CentOS创建hadoop用户

接着使用如下命令修改密码,按提示输入两次密码,可简单的设为 “hadoop”(密码随意指定,若提示“无效的密码,过于简单”则再次输入确认就行):

  1. passwd hadoop

可为 hadoop 用户增加管理员权限,方便部署,避免一些对新手来说比较棘手的权限问题,执行:

  1. visudo

如下图,找到 root ALL=(ALL) ALL 这行(应该在第98行,可以先按一下键盘上的 ESC 键,然后输入 :98 (按一下冒号,接着输入98,再按回车键),可以直接跳到第98行 ),然后在这行下面增加一行内容:hadoop ALL=(ALL) ALL (当中的间隔为tab),如下图所示:

为hadoop增加sudo权限

添加好内容后,先按一下键盘上的 ESC 键,然后输入 :wq (输入冒号还有wq,这是vi/vim编辑器的保存方法),再按回车键保存退出就可以了。

最后注销当前用户(点击屏幕右上角的用户名,选择退出->注销),在登陆界面使用刚创建的 hadoop 用户进行登陆。

准备工作

使用 hadoop 用户登录后,还需要安装几个软件才能安装 Hadoop。

CentOS 使用 yum 来安装软件,需要联网环境,首先应检查一下是否连上了网络。如下图所示,桌面右上角的网络图标若显示红叉,则表明还未联网,应点击选择可用网络。

检查是否联网

连接网络后,需要安装 SSH 和 Java。

安装SSH、配置SSH无密码登陆

集群、单节点模式都需要用到 SSH 登陆(类似于远程登陆,你可以登录某台 Linux 主机,并且在上面运行命令),一般情况下,CentOS 默认已安装了 SSH client、SSH server,打开终端执行如下命令进行检验:

  1. rpm -qa | grep ssh

如果返回的结果如下图所示,包含了 SSH client 跟 SSH server,则不需要再安装。

检查是否安装了SSH

若需要安装,则可以通过 yum 进行安装(安装过程中会让你输入 [y/N],输入 y 即可):

  1. sudo yum install openssh-clients
  2. sudo yum install openssh-server

接着执行如下命令测试一下 SSH 是否可用:

  1. ssh localhost

此时会有如下提示(SSH首次登陆提示),输入 yes 。然后按提示输入密码 hadoop,这样就登陆到本机了。

测试SSH是否可用

但这样登陆是需要每次输入密码的,我们需要配置成SSH无密码登陆比较方便。

首先输入 exit 退出刚才的 ssh,就回到了我们原先的终端窗口,然后利用 ssh-keygen 生成密钥,并将密钥加入到授权中:

  1. exit # 退出刚才的 ssh localhost
  2. cd ~/.ssh/ # 若没有该目录,请先执行一次ssh localhost
  3. ssh-keygen -t rsa # 会有提示,都按回车就可以
  4. cat id_rsa.pub >> authorized_keys # 加入授权
  5. chmod 600 ./authorized_keys # 修改文件权限
~的含义

在 Linux 系统中,~ 代表的是用户的主文件夹,即 “/home/用户名” 这个目录,如你的用户名为 hadoop,则 ~ 就代表 “/home/hadoop/”。 此外,命令中的 # 后面的文字是注释。

此时再用 ssh localhost 命令,无需输入密码就可以直接登陆了,如下图所示。

SSH无密码登录

安装Java环境

Java 环境可选择 Oracle 的 JDK,或是 OpenJDK,现在一般 Linux 系统默认安装的基本是 OpenJDK,如 CentOS 6.4 就默认安装了 OpenJDK 1.7。按 http://wiki.apache.org/hadoop/HadoopJavaVersions 中说的,Hadoop 在 OpenJDK 1.7 下运行是没问题的。需要注意的是,CentOS 6.4 中默认安装的只是 Java JRE,而不是 JDK,为了开发方便,我们还是需要通过 yum 进行安装 JDK,安装过程中会让输入 [y/N],输入 y 即可:

  1. sudo yum install java-1.7.0-openjdk java-1.7.0-openjdk-devel

通过上述命令安装 OpenJDK,默认安装位置为 /usr/lib/jvm/java-1.7.0-openjdk(该路径可以通过执行 rpm -ql java-1.7.0-openjdk-devel | grep '/bin/javac' 命令确定,执行后会输出一个路径,除去路径末尾的 “/bin/javac”,剩下的就是正确的路径了)。OpenJDK 安装后就可以直接使用 java、javac 等命令了。

接着需要配置一下 JAVA_HOME 环境变量,为方便,我们在 ~/.bashrc 中进行设置(扩展阅读: 设置Linux环境变量的方法和区别):

  1. vim ~/.bashrc

在文件最后面添加如下单独一行(指向 JDK 的安装位置),并保存:

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.7.0-openjdk

如下图所示:

设置JAVA_HOME环境变量

接着还需要让该环境变量生效,执行如下代码:

  1. source ~/.bashrc # 使变量设置生效

设置好后我们来检验一下是否设置正确:

  1. echo $JAVA_HOME # 检验变量值
  2. java -version
  3. $JAVA_HOME/bin/java -version # 与直接执行 java -version 一样

如果设置正确的话,$JAVA_HOME/bin/java -version 会输出 java 的版本信息,且和 java -version 的输出结果一样,如下图所示:

成功设置JAVA_HOME环境变量

这样,Hadoop 所需的 Java 运行环境就安装好了。

安装 Hadoop 2

Hadoop 2 可以通过 http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/ 或者http://mirrors.cnnic.cn/apache/hadoop/common/ 下载,本教程选择的是 2.6.0 版本,下载时请下载 hadoop-2.x.y.tar.gz这个格式的文件,这是编译好的,另一个包含 src 的则是 Hadoop 源代码,需要进行编译才可使用。

下载时强烈建议也下载 hadoop-2.x.y.tar.gz.mds 这个文件,该文件包含了检验值可用于检查 hadoop-2.x.y.tar.gz 的完整性,否则若文件发生了损坏或下载不完整,Hadoop 将无法正常运行。

本文涉及的文件均通过浏览器下载,默认保存在 “下载” 目录中(若不是请自行更改 tar 命令的相应目录)。另外,如果你用的不是 2.6.0 版本,则将所有命令中出现的 2.6.0 更改为你所使用的版本。

  1. cat ~/下载/hadoop-2.6.0.tar.gz.mds | grep 'MD5' # 列出md5检验值
  2. # head -n 6 ~/下载/hadoop-2.7.1.tar.gz.mds # 2.7.1版本格式变了,可以用这种方式输出
  3. md5sum ~/下载/hadoop-2.6.0.tar.gz | tr "a-z" "A-Z" # 计算md5值,并转化为大写,方便比较

若文件不完整则这两个值一般差别很大,可以简单对比下前几个字符跟后几个字符是否相等即可,如下图所示,如果两个值不一样,请务必重新下载。

检验文件完整性

我们选择将 Hadoop 安装至 /usr/local/ 中:

  1. sudo tar -zxf ~/下载/hadoop-2.6.0.tar.gz -C /usr/local # 解压到/usr/local中
  2. cd /usr/local/
  3. sudo mv ./hadoop-2.6.0/ ./hadoop # 将文件夹名改为hadoop
  4. sudo chown -R hadoop:hadoop ./hadoop # 修改文件权限

Hadoop 解压后即可使用。输入如下命令来检查 Hadoop 是否可用,成功则会显示 Hadoop 版本信息:

  1. cd /usr/local/hadoop
  2. ./bin/hadoop version
相对路径与绝对路径的区别

请务必注意命令中的相对路径与绝对路径,本文后续出现的 ./bin/..../etc/... 等包含 ./ 的路径,均为相对路径,以 /usr/local/hadoop 为当前目录。例如在 /usr/local/hadoop 目录中执行 ./bin/hadoop version 等同于执行 /usr/local/hadoop/bin/hadoop version。可以将相对路径改成绝对路径来执行,但如果你是在主文件夹 ~ 中执行 ./bin/hadoop version,执行的会是 /home/hadoop/bin/hadoop version,就不是我们所想要的了。

Hadoop单机配置(非分布式)

Hadoop 默认模式为非分布式模式,无需进行其他配置即可运行。非分布式即单 Java 进程,方便进行调试。

现在我们可以执行例子来感受下 Hadoop 的运行。Hadoop 附带了丰富的例子(运行 ./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0.jar 可以看到所有例子),包括 wordcount、terasort、join、grep 等。

在此我们选择运行 grep 例子,我们将 input 文件夹中的所有文件作为输入,筛选当中符合正则表达式 dfs[a-z.]+ 的单词并统计出现的次数,最后输出结果到 output 文件夹中。

  1. cd /usr/local/hadoop
  2. mkdir ./input
  3. cp ./etc/hadoop/*.xml ./input # 将配置文件作为输入文件
  4. ./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar grep ./input ./output 'dfs[a-z.]+'
  5. cat ./output/* # 查看运行结果

若运行出错,如出现如下图提示:

运行Hadoop实例时可能会报错

若出现提示 “WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform… using builtin-java classes where applicable”,该 WARN 提示可以忽略,不会影响 Hadoop 正常运行(可通过编译 Hadoop 源码解决,解决方法请自行搜索)。

若出现提示 “INFO metrics.MetricsUtil: Unable to obtain hostName java.net.UnknowHostException”,这需要执行如下命令修改 hosts 文件,为你的主机名增加IP映射:

  1. sudo vim /etc/hosts

主机名在终端窗口标题里可以看到,或执行命令 hostname 查看,如下图所示,在最后面增加一行 “127.0.0.1 dblab”:

设置主机名的IP映射

保存文件后,重新运行 hadoop 实例,若执行成功的话会输出很多作业的相关信息,最后的输出信息如下图所示。作业的结果会输出在指定的 output 文件夹中,通过命令 cat ./output/* 查看结果,符合正则的单词 dfsadmin 出现了1次:

Hadoop例子输出结果

注意,Hadoop 默认不会覆盖结果文件,因此再次运行上面实例会提示出错,需要先将 ./output 删除。

  1. rm -r ./output

Hadoop伪分布式配置

Hadoop 可以在单节点上以伪分布式的方式运行,Hadoop 进程以分离的 Java 进程来运行,节点既作为 NameNode 也作为 DataNode,同时,读取的是 HDFS 中的文件。

在设置 Hadoop 伪分布式配置前,我们还需要设置 HADOOP 环境变量,执行如下命令在 ~/.bashrc 中设置:

  1. gedit ~/.bashrc

这次我们选择用 gedit 而不是 vim 来编辑。gedit 是文本编辑器,类似于 Windows 中的记事本,会比较方便。保存后记得关掉整个 gedit 程序,否则会占用终端。在文件最后面增加如下内容:

# Hadoop Environment Variables
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export HADOOP_INSTALL=$HADOOP_HOME
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
export YARN_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin

保存后,不要忘记执行如下命令使配置生效:

  1. source ~/.bashrc

这些变量在启动 Hadoop 进程时需要用到,不设置的话可能会报错(这些变量也可以通过修改 ./etc/hadoop/hadoop-env.sh 实现)。

Hadoop 的配置文件位于 /usr/local/hadoop/etc/hadoop/ 中,伪分布式需要修改2个配置文件 core-site.xml 和 hdfs-site.xml 。Hadoop的配置文件是 xml 格式,每个配置以声明 property 的 name 和 value 的方式来实现。

修改配置文件 core-site.xml (通过 gedit 编辑会比较方便: gedit ./etc/hadoop/core-site.xml),将当中的



修改为下面配置:


    
        hadoop.tmp.dir
        file:/usr/local/hadoop/tmp
        Abase for other temporary directories.
    
    
        fs.defaultFS
        hdfs://localhost:9000
    

同样的,修改配置文件 hdfs-site.xml


    
        dfs.replication
        1
    
    
        dfs.namenode.name.dir
        file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/name
    
    
        dfs.datanode.data.dir
        file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/data
    

配置完成后,执行 NameNode 的格式化:

  1. ./bin/hdfs namenode -format

成功的话,会看到 “successfully formatted” 和 “Exitting with status 0″ 的提示,若为 “Exitting with status 1″ 则是出错。

执行NameNode格式化

接着开启 NaneNode 和 DataNode 守护进程:

  1. ./sbin/start-dfs.sh

若出现如下 SSH 的提示 “Are you sure you want to continue connecting”,输入 yes 即可。

首次启动Hadoop时的SSH提示

启动时可能会有 WARN 提示 “WARN util.NativeCodeLoader…” 如前面提到的,这个提示不会影响正常使用。

启动完成后,可以通过命令 jps 来判断是否成功启动,若成功启动则会列出如下进程: “NameNode”、”DataNode”和SecondaryNameNode(如果 SecondaryNameNode 没有启动,请运行 sbin/stop-dfs.sh 关闭进程,然后再次尝试启动尝试)。如果没有 NameNode 或 DataNode ,那就是配置不成功,请仔细检查之前步骤,或通过查看启动日志排查原因。

通过jps查看启动的Hadoop进程

通过查看启动日志分析启动失败原因

有时 Hadoop 无法正确启动,如 NameNode 进程没有顺利启动,这时可以查看启动日志来排查原因,注意几点:

  • 启动时会提示形如 “dblab: starting namenode, logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-namenode-dblab.out”,其中 dblab 对应你的主机名,但启动的日志信息是记录在 /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-namenode-dblab.log 中,所以应该查看这个后缀为 .log 的文件;
  • 每一次的启动日志都是追加在日志文件之后,所以得拉到最后面看,看下记录的时间就知道了。
  • 一般出错的提示在最后面,也就是写着 Fatal、Error 或者 Java Exception 的地方。
  • 可以在网上搜索一下出错信息,看能否找到一些相关的解决方法。

成功启动后,可以访问 Web 界面 http://localhost:50070 查看 NameNode 和 Datanode 信息,还可以在线查看 HDFS 中的文件。

Hadopp的Web界面

运行Hadoop伪分布式实例

上面的单机模式,grep 例子读取的是本地数据,伪分布式读取的则是 HDFS 上的数据。要使用 HDFS,首先需要在 HDFS 中创建用户目录:

  1. ./bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop

接着将 ./etc/hadoop 中的 xml 文件作为输入文件复制到分布式文件系统中,即将 /usr/local/hadoop/etc/hadoop 复制到分布式文件系统中的 /user/hadoop/input 中。我们使用的是 hadoop 用户,并且已创建相应的用户目录 /user/hadoop ,因此在命令中就可以使用相对路径如 input,其对应的绝对路径就是 /user/hadoop/input:

  1. ./bin/hdfs dfs -mkdir input
  2. ./bin/hdfs dfs -put ./etc/hadoop/*.xml input

复制完成后,可以通过如下命令查看 HDFS 中的文件列表:

  1. ./bin/hdfs dfs -ls input

伪分布式运行 MapReduce 作业的方式跟单机模式相同,区别在于伪分布式读取的是HDFS中的文件(可以将单机步骤中创建的本地 input 文件夹,输出结果 output 文件夹都删掉来验证这一点)。

  1. ./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'

查看运行结果的命令(查看的是位于 HDFS 中的输出结果):

  1. ./bin/hdfs dfs -cat output/*

结果如下,注意到刚才我们已经更改了配置文件,所以运行结果不同。

Hadoop伪分布式运行grep的结果

我们也可以将运行结果取回到本地:

  1. rm -r ./output # 先删除本地的 output 文件夹(如果存在)
  2. ./bin/hdfs dfs -get output ./output # 将 HDFS 上的 output 文件夹拷贝到本机
  3. cat ./output/*

Hadoop 运行程序时,输出目录不能存在,否则会提示错误 “org.apache.hadoop.mapred.FileAlreadyExistsException: Output directory hdfs://localhost:9000/user/hadoop/output already exists” ,因此若要再次执行,需要执行如下命令删除 output 文件夹:

  1. ./bin/hdfs dfs -rm -r output # 删除 output 文件夹
运行程序时,输出目录不能存在

运行 Hadoop 程序时,为了防止覆盖结果,程序指定的输出目录(如 output)不能存在,否则会提示错误,因此运行前需要先删除输出目录。在实际开发应用程序时,可考虑在程序中加上如下代码,能在每次运行时自动删除输出目录,避免繁琐的命令行操作:

  1. Configuration conf = new Configuration();
  2. Job job = new Job(conf);
  3. /* 删除输出目录 */
  4. Path outputPath = new Path(args[1]);
  5. outputPath.getFileSystem(conf).delete(outputPath, true);

若要关闭 Hadoop,则运行

  1. ./sbin/stop-dfs.sh
注意

下次启动 hadoop 时,无需进行 NameNode 的初始化,只需要运行 ./sbin/start-dfs.sh 就可以!

启动YARN

(伪分布式不启动 YARN 也可以,一般不会影响程序执行)

有的读者可能会疑惑,怎么启动 Hadoop 后,见不到书上所说的 JobTracker 和 TaskTracker,这是因为新版的 Hadoop 使用了新的 MapReduce 框架(MapReduce V2,也称为 YARN,Yet Another Resource Negotiator)。

YARN 是从 MapReduce 中分离出来的,负责资源管理与任务调度。YARN 运行于 MapReduce 之上,提供了高可用性、高扩展性,YARN 的更多介绍在此不展开,有兴趣的可查阅相关资料。

上述通过 ./sbin/start-dfs.sh 启动 Hadoop,仅仅是启动了 MapReduce 环境,我们可以启动 YARN ,让 YARN 来负责资源管理与任务调度。

首先修改配置文件 mapred-site.xml,这边需要先进行重命名:

  1. mv ./etc/hadoop/mapred-site.xml.template ./etc/hadoop/mapred-site.xml

然后再进行编辑,同样使用 gedit 编辑会比较方便些 gedit ./etc/hadoop/mapred-site.xml :


    
        mapreduce.framework.name
        yarn
    

接着修改配置文件 yarn-site.xml


    
        yarn.nodemanager.aux-services
        mapreduce_shuffle
        

然后就可以启动 YARN 了(需要先执行过 ./sbin/start-dfs.sh):

  1. ./sbin/start-yarn.sh $ 启动YARN
  2. ./sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver # 开启历史服务器,才能在Web中查看任务运行情况

开启后通过 jps 查看,可以看到多了 NodeManager 和 ResourceManager 两个后台进程,如下图所示。

开启YARN

启动 YARN 之后,运行实例的方法还是一样的,仅仅是资源管理方式、任务调度不同。观察日志信息可以发现,不启用 YARN 时,是 “mapred.LocalJobRunner” 在跑任务,启用 YARN 之后,是 “mapred.YARNRunner” 在跑任务。启动 YARN 有个好处是可以通过 Web 界面查看任务的运行情况:http://localhost:8088/cluster,如下图所示。

开启YARN后可以查看任务运行信息

但 YARN 主要是为集群提供更好的资源管理与任务调度,然而这在单机上体现不出价值,反而会使程序跑得稍慢些。因此在单机上是否开启 YARN 就看实际情况了。

不启动 YARN 需重命名 mapred-site.xml

如果不想启动 YARN,务必把配置文件 mapred-site.xml 重命名,改成 mapred-site.xml.template,需要用时改回来就行。否则在该配置文件存在,而未开启 YARN 的情况下,运行程序会提示 “Retrying connect to server: 0.0.0.0/0.0.0.0:8032″ 的错误,这也是为何该配置文件初始文件名为 mapred-site.xml.template。

同样的,关闭 YARN 的脚本如下:

  1. ./sbin/stop-yarn.sh
  2. ./sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver

自此,你已经掌握 Hadoop 的配置和基本使用了。

附加教程: 配置PATH环境变量

在这里额外讲一下 PATH 这个环境变量(可执行 echo $PATH 查看,当中包含了多个目录)。例如我们在主文件夹 ~ 中执行 ls 这个命令时,实际执行的是 /bin/ls 这个程序,而不是 ~/ls 这个程序。系统是根据 PATH 这个环境变量中包含的目录位置,逐一进行查找,直至在这些目录位置下找到匹配的程序(若没有匹配的则提示该命令不存在)。

上面的教程中,我们都是先进入到 /usr/local/hadoop 目录中,再执行 ./sbin/hadoop,实际上等同于运行/usr/local/hadoop/sbin/hadoop。我们可以将 Hadoop 命令的相关目录加入到 PATH 环境变量中,这样就可以直接通过 start-dfs.sh 开启 Hadoop,也可以直接通过 hdfs 访问 HDFS 的内容,方便平时的操作。

在前面我们设置 HADOOP 环境变量时,我们已经顺便设置了 PATH 变量(即 “export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin”),那么以后我们在任意目录中都可以直接通过执行start-dfs.sh 来启动 Hadoop 或者执行 hdfs dfs -ls input 查看 HDFS 文件了,读者不妨现在就执行 hdfs dfs -ls input 试试看。

转载于:https://www.cnblogs.com/daiyutage/p/5130607.html

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