Hadoop2.6.4搭建笔记

自己搭建一个Hadoop集群，小型的。我在台式机上新建了3台虚拟机，一台用于Master，两台用于Slave。系统用的Ubuntu14.04.系统准备好之后。

一、在UBuntu下创建hadoop用户和用户组

1. 首先新建hadoop用户组

sudo addgroup hadoop

2. 创建hadoop用户

sudo adduser -ingroup hadoop hadoop

3. 给hadoop用户添加权限，打开/etc/sudoers文件。

sudo vim /etc/sudoers

按下回车，打开/etc/sudoers文件，给hadoop用户赋予与root用户同样的权限。在root    ALL=(ALL:ALL) ALL下添加hadoop  ALL=(ALL:ALL) ALL。

二、安装JDK

这里不写了

三、 修改机器名字

每当ubuntu安装成功时，我们的及其名字都是默认：ubuntu，但是为了以后集群中能够容易分辨各台服务器，需要给每台机器取一个不同的名字。机器名字由/etc/hostname文件决定。

1. 打开/etc/hostname

sudo vim /etc/hostname

由于有3台机器，我们分别把机器名字修改为Master_00，Slave_00，Slave_01.

重启系统后才会生效。

四、安装ssh服务

1. 安装openssh_server

sudo apt-get install openssh-server

五、 建立ssh无密码登录本机

ssh生成密钥有rsa和dsa两种生成方式，默认情况下采用rsa方式。

1、 创建ssh-key，这里我们采用rsa方式，如图

首先把用户切换到hadoop用户下。

ssh-keygen -t rsa -P ""

回车后，会在当前用户目录下~/.ssh/下生成两个文件：id_rsa和id_rsa.pub这两个文件是成对出现的

2、进入~/.ssh/目录下，将id_rsa.pub追加到authorized_keys授权文件中，开始是没有authorized_keys授权文件的。

cat id_rsa.pub >> authorized_keys

（完成后就可以无密码登录本机了）

3、登录localhost试试

ssh localhost

第一次登录的时候需要输入yes.(注：当ssh远程登录到其他机器后，现在你控制的是远程的机器，需要执行退出命令才能重新控制本机器)

4. 执行退出命令

exit

5. 由于我有3台虚拟机，一个作为master，两台作为slave，master需要免密登录slave，所以需要把master生成的公钥复制到两台slave中，

scp id_rsa.pub hadoop@Slave_01:/home/hadoop/

期间可能需要输入密码，然后在slave机器上，把id_rsa.pub文件追加到authorized_keys授权文件

cat ../id_rsa.pub >> ./authorized_keys

这样，master就可以免密登录slave了，你可以尝试以下。

小结: 登录的机子需要有私钥,被登录的机子需要登录机子的公钥.

六、 安装hadoop

我们采用的hadoop版本是：hadoop2.7.2 .

网址是：http://www-us.apache.org/dist/hadoop/common/

1. 假设hadoop在桌面，将它复制到目录下/usr/local下。

sudo cp ~/hadoop-2.6.4.tar.gz ./

2. 解压hadoop-2.6.4.tar.gz

sudo tar zxvf hadoop-2.6.4.tar.gz

3. 将解压出来的文件夹改名为hadoop

4. 将该hadoop文件夹的属主用户设为hadoop，如下图

sudo chown -R hadoop:hadoop hadoop

5.打开hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh文件。

vim hadoop-env.sh

6. 配置hadoop-env.sh(找打#export JAVA_HOME=……,去掉#。然后加上本机jdk路劲)

Hadoop单机模式

hadoop默认模式为非分布式，无须进行其他配置即可运行。非分布式的hadoop既单java进程，方便进行调试。现在已经配置完成了，现在我们可以执行例子来感受一下hadoop的运行。hadoop附带了很多例子（运行./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.4.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out文件夹中。

cd /usr/local/hadoop
mkdir ./input
cp ./etc/hadoop/*.xml ./input/
./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.4.jar grep ./input ./output 'dfs[a-z.]+'
cat ./output/*

执行结束后，输出了作业的相关信息，输出结果是符合正则的单词dfsadmin出现了一次

注意：hadoop默认不会覆盖结果文件，因此在此运行上面的实例会提示出错，需要先将./output删除。

rm -rf ./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Nameode也作为Datanode，同时，读取的是HDFS中的文件。

Hadoop的配置文件位于/usr/local/hadoop/etc/hadoop/中，伪分布式需要修改2和配置文件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。将当中的

修改为以下配置：

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

配置文件hdfs-site.xml修改为：

        
                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格式化

./bin/hdfs namenode -format

出现Storage directory /usr/local/hadoop/tmp/dfs/name has been successfully formatted和Exiting with status 0 说明成功。

接着开启NameNode和DataNode守护进程。

./sbin/start-dfs.sh

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SecondaryNode。（如果SecondaryNode没有启动，请运行sbin/stop-dfs.sh关闭进程，然后再次尝试，如果NameNode和DataNode没有启动，请仔细检查之前的步骤）

hadoop@Master_00:/usr/local/hadoop$ jps

成功启动后，可以访问Web界面http://localhost:50070来查看Hadoop的信息。由于我的Hadoop部署在一台虚拟机上,所以我的访问地址是http://92.168.76.130:50070

Hadoop伪分布式实例-WordCount

上面的单机模式,WordCount读取的是本地数据,伪分布式读取的是HDFS上的数据.要使用HDFS,首先需要创建用户目录

./bin/hdfs dfs -mkdir -p /usr/local/hadoop/input

-p表示如果会逐级新建目录.

接着将/etc/hadoop中的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中的xml文件复制到分布式文件系统中的/usr/local/hadoop/input中.上一步已经新建好了文件夹.

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

复制完成后,可以通过如下命令查看文件列表:

./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DHFS中的文件(可以将单机步骤中创建的本地input文件夹删掉来验证这一点).

 ./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.4.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'

出现如上图结果.然后查看运行结果命令(查看的是位于HDFS中的输出结果)

./bin/hdfs dfs -cat output/*

Hadoop运行程序时,默认输出目录不能存在,因此再次运行需要执行如下命令删除output文件夹:

./bin/hdfs dfs -rm -r output

删除output文件夹.

伪分布式的文件是以HDFS的格式存储在本机上,但是具体存储位置是哪,存储格式是啥.现在还不知道,这部分以后有待补充,to be continued......

完全分布式搭建

以上Hadoop搭建是单机模式和伪分布式模式,下面介绍完全分布式搭建.前面我们的虚拟机有3个,分别是Master和两个slave.

主要涉及的配置文件有7个:都在/usr/local/hadoop/etc/hadoop文件夹下

hadoop-env.sh
yarn-env.sh
slaves
core-site.xml
hdfs-site.xml
mapred-site.xml.template
yarn-site.xml

1. 配置core-site.xml

        
                hadoop.tmp.dir
                file:/usr/local/hadoop/tmp
                Abase for other temporary directories.
        
        
                fs.defaultFS
                hdfs://Master00:9000
        

fs.defaultFS是NameNode的URI.hdfs://主机名:端口/

hadoop.tmp.dir:Hadoop的默认临时路径,这个最好配置,如果在新增节点或者其他情况下莫名其妙的DataNode启动不了,就删除此文件中的tmp目录即可.不过如果删除了NameNode机器的此目录,那么就需要重新执行NameNode格式化的命令.

2. 配置mapred-site.xml

        
                mapreduce.framework.name
                yarn
        
        
                mapreduce.jobhistory.address
                Master00:10020
        
        
               mapreduce.jobhistory.webapp.address
               Master00:19888
       

mapred.job.tracker是JobTracker的主机(或者IP)和端口.主机:端口.其中/usr/local/hadoop/tmp目录需要提前创建,并且注意用chown -R 命令来修改目录权限
3. 配置hdfs-site.xml

        
                dfs.namenode.secondary.http-address
                Master00:50090
        
        
                dfs.replication
                2
        
        
                dfs.namenode.name.dir
                file:/usr/local/hadoop/dfs/name
        
        
                dfs.datanode.data.dir
                file:/usr/local/hadoop/dfs/data
        

dfs.name.dir是NameNode持久存储名字空间及事务日志的本地文件系统路径.当这个值是一个逗号分割的目录列表时,nametable数据将会复制到所有目录中作冗余备份.

dfs.replication是数据需要备份的数量,默认是3,如果此数大于集群的机器数会出错.

此处的name和data等目录不能提前创建,如果提前创建会出问题.

4. 配置master和slaves主从节点

vim masters

修改为

Master00

vim slaves

修改为

Slave00
Slave01

5. 配置 yarn-site.xml

        
                yarn.resourcemanager.hostname
                Master00
        
        
                yarn.nodemanager.aux-services
                mapreduce_shuffle
        

然后在每台机器上执行格式化

hdfs namenode -format

然后

./sbin/start-all.sh 

启动服务.

通过命令 jps 可以查看各个节点所启动的进程。正确的话，在 Master 节点上可以看到 NameNode、ResourceManager、SecondrryNameNode、JobHistoryServer 进程

在 Slave 节点可以看到 DataNode 和 NodeManager 进程

缺少任一进程都表示出错。另外还需要在 Master 节点上通过命令 

hdfs dfsadmin -report 

查看 DataNode 是否正常启动，如果 Live datanodes 不为 0 ，则说明集群启动成功

也可以通过 Web 页面看到查看 DataNode 和 NameNode 的状态：http://Master00:50070/。如果不成功，可以通过启动日志排查原因。

伪分布式、分布式配置切换时的注意事项

1. 从分布式切换到伪分布式时，不要忘记修改 slaves 配置文件；
2. 在两者之间切换时，若遇到无法正常启动的情况，可以删除所涉及节点的临时文件夹，这样虽然之前的数据会被删掉，但能保证集群正确启动。所以如果集群以前能启动，但后来启动不了，特别是 DataNode 无法启动，不妨试着删除所有节点（包括 Slave 节点）上的 /usr/local/hadoop/tmp 文件夹，再重新执行一次 hdfs namenode -format，再次启动试试。

执行分布式实例

执行分布式实例过程与伪分布式模式一样，首先创建 HDFS 上的用户目录：

hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop

将 /usr/local/hadoop/etc/hadoop 中的配置文件作为输入文件复制到分布式文件系统中：

hdfs dfs -mkdir input
hdfs dfs -put /usr/local/hadoop/etc/hadoop/*.xml input

通过查看 DataNode 的状态（占用大小有改变），输入文件确实复制到了 DataNode 中，如下图所示：

接着就可以运行 MapReduce 作业了：

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

运行时的输出信息与伪分布式类似，会显示 Job 的进度。


可能会有点慢，但如果迟迟没有进度，比如 5 分钟都没看到进度，那不妨重启 Hadoop 再试试。若重启还不行，则很有可能是内存不足引起，建议增大虚拟机的内存，或者通过更改 YARN 的内存配置解决。

同样可以通过 Web 界面查看任务进度 http://Master00:8088/cluster，在 Web 界面点击 “Tracking UI” 这一列的 History 连接，可以看到任务的运行信息，如下图所示：

执行完毕后的输出结果：

关闭 Hadoop 集群也是在 Master 节点上执行的：

stop-all.sh

此外，同伪分布式一样，也可以不启动 YARN，但要记得改掉 mapred-site.xml 的文件名。

./mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver

停止JobHistoryServer服务

./mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

附带一个拷贝文件的脚本:

scp -r /usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml Slave00:/usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml
scp -r /usr/local/hadoop/etc/hadoop/slaves Slave00:/usr/local/hadoop/etc/hadoop/slaves

scp -r /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml Slave00:/usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml

scp -r /usr/local/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml Slave00:/usr/local/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml

scp -r /usr/local/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml Slave00:/usr/local/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml

scp -r /usr/local/hadoop/etc/hadoop/masters Slave00:/usr/local/hadoop/etc/hadoop/masters


scp -r /usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml Slave01:/usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml
scp -r /usr/local/hadoop/etc/hadoop/slaves Slave01:/usr/local/hadoop/etc/hadoop/slaves

scp -r /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml Slave01:/usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml

scp -r /usr/local/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml Slave01:/usr/local/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml

scp -r /usr/local/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml Slave01:/usr/local/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml

scp -r /usr/local/hadoop/etc/hadoop/masters Slave01:/usr/local/hadoop/etc/hadoop/masters

参考:

http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/

http://www.cnblogs.com/syveen/archive/2013/05/08/3068044.html

http://blog.csdn.net/lichangzai/article/details/8206834