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在CentOS上安装Hadoop集群

本文主要参考官网的文档，Hadoop 1.2.1 Getting Started

1 单机模式(Standalone Mode)

为了能顺利安装成功，我们先练习在单台机器上安装Hadoop。在单台机器上，可以配置成单机模式(Standalone Mode)和伪分布式模式(Pseudo-Distributed Mode)，参考官方文档Single Node Setup。

1.1 下载Hadoop 1.2.1，解压

用浏览器下载或wget,

$ wget http://mirror.olnevhost.net/pub/apache/hadoop/common/stable1/hadoop-1.2.1-bin.tar.gz
$ tar -zxf hadoop-1.2.1-bin.tar.gz -C ~/local/opt
$ cd ~/local/opt/hadoop-1.2.1

1.2 编辑 conf/hadoop-env.sh，设置 `JAVA_HOME`

$ echo $JAVA_HOME
/usr/lib/jvm/java
$ vim conf/hadoop-env.sh

取消JAVA_HOME那一行的注释，设置正确的JDK位置

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java

1.3 运行一个job

默认情况下，Hadoop就被配置为Standalone模式了，此时Hadoop的所有模块都运行在一个java进程里。

我们运行一个例子测试一下。下面的几行命令，把 conf下的所有xml文件作为输入，在文件中查找指定的正则表达式，把匹配的结果输出到output目录。

$ mkdir input 
$ cp conf/*.xml input 
$ bin/hadoop jar hadoop-examples-*.jar grep input output 'dfs[a-z.]+' 
$ cat output/*

可以看到正常的结果，说明单机模式运行成功了，下面开始配置伪分布式模式。

2 伪分布式模式(Pseudo-Distributed Mode)

Hadoop能在单台机器上以伪分布式模式运行，即每个Hadoop模块运行在单独的java进程里。

2.1 编辑 conf/hadoop-env.sh，设置 `JAVA_HOME`

$ echo $JAVA_HOME
/usr/lib/jvm/java
$ vim conf/hadoop-env.sh

2.2 设置无密码SSH登录

先检查一下是能够无密码登录本机，

ssh localhost

如果提示输入密码，说明不能，按如下步骤设置。

$ ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa 
$ cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

2.3 配置

conf/core-site.xml:

<configuration>
     <property>
         <name>fs.default.name</name>
         <value>hdfs://localhost:9000</value>
     </property>
</configuration>

conf/hdfs-site.xml:

<configuration>
     <property>
         <name>dfs.replication</name>
         <value>1</value>
     </property>
</configuration>

conf/mapred-site.xml:

<configuration>
     <property>
         <name>mapred.job.tracker</name>
         <value>localhost:9001</value>
     </property>
</configuration>

2.4 启动Hadoop

格式化namenode

$ bin/hadoop namenode -format

启动 Hadoop 后台进程

$ bin/start-all.sh

Hadoop的log写入到了${HADOOP_HOME}/logs目录下。

现在可以用浏览器打开NameNode和JobTracker的web界面了。

NameNode - http://localhost:50070/
JobTracker - http://localhost:50030/

2.5 运行一个例子

运行的例子跟单机模式下的例子相同。

将输入数据拷贝到分布式文件系统中:

$ bin/hadoop fs -put conf input

运行 Hadoop 自带的例子:

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

查看输出文件:

$ bin/hadoop fs -cat output/*

1	dfs.replication
1	dfs.server.namenode.
1	dfsadmin

结束后，关闭 Hadoop:

$ bin/stop-all.sh

stopping jobtracker
localhost: stopping tasktracker
stopping namenode
localhost: stopping datanode
localhost: stopping secondarynamenode

3 分布式模式(Fully-Distributed Mode)

主要参考官方文档Cluster Setup.

3.1 准备3台机器

如果你已经有了三台机器，这一步可以省略。

如果没有，则可以用VMware Workstation 或 VirtualBox创建3台虚拟机。首先用vmware workstation 新建一台CentOS 6.5，装好操作系统，选择 Basic Server，安装JDK，参考我的另一篇博客，安装和配置CentOS服务器的详细步骤。安装好后然后用浅拷贝Create a linked clone 克隆出2台，这样有了3台虚拟机。启动3台机器，假设IP分别为192.168.1.131, 192.168.1.132, 192.168.1.133, 131做为NameNode,JobTracker和SecondaryNameNode，身兼3个角色，这3个角色应该放到3台不同的机器上，这里为了简化，用一台机器来做3个角色；132和133为 slave。三台机器上的用户名是hadoop，也可以用其他用户名，但必须三台机器都相同。

3.1.1 关闭防火墙

临时关闭防火墙

$ sudo service iptables stop

下次开机后，防火墙还是会启动。

永久关闭防火墙

$ sudo chkconfig iptables off

由于这几台虚拟机是开发机，不是生产环境，因此不必考虑安全性，可以永久关闭防火墙，还能给开发阶段带来很多便利。

3.1.2 修改hostname

如果集群中的每一台机器事先已经有了hostname，则这一步可以跳过。

这一步看起来貌似不必要，其实是必须的，否则最后运行wordcount等例子时，会出现“Too many fetch-failures”。因为HDFS用hostname而不是IP，来相互之间进行通信（见后面的注意1）。

在CentOS上修改hostname，包含两个步骤(假设将hostname1改为hostname2，参考这里，但不需要第一步)：

将 /etc/sysconfig/network 內的 HOSTNAME 改成 yourhostname
用hostname命令，临时修改机器名， sudo hostname yourhostname

用exit命令退出shell，再次登录，命令提示字符串就会变成[username@yourhostname ~]$。

用上述方法，将131改名为master，132改名为slave01，133改名为slave02。

注意，对于有的Ubuntu/Debia 系统，会把本机的hostname解析成 127.0.1.1，例如：

127.0.0.1       localhost
127.0.1.1       master

将第二行改为(参考利用Cloudera实现Hadoop)

127.0.0.1       master

3.1.3 修改所有机器的`/etc/hosts`文件

在所有机器的/etc/hosts文件中，添加所有hostname对应的IP，一般在一台机器上设置好，然后scp到所有机器。例如

192.168.1.131 master
192.168.1.132 slave01
192.168.1.133 slave02

3.2 配置 master 无密码登陆到所有机器（包括master自己登陆自己）

参考我的另一篇博客，SSH无密码登录的配置

3.3 把Hadoop压缩包上传到所有机器，并解压

将 hadoop-1.2.1-bin.tar.gz 上传到所有机器，然后解压。注意，所有机器的hadoop路径必须一致，因为master会登陆到slave上执行命令，master认为slave的hadoop路径与自己一样。

下面开始配置，配置好了后，把conf 目录scp到所有其他机器。

3.4 修改6个配置文件

Hadoop的配置文件比较多，其设计原则可以概括为如下两点：

尽可能模块化。例如core-xxx.xml是针对基础公共库core的，hdfs-xxx.xml是针对分布式文件系统HDFS的，mapred-xxx.xml是针对分布式计算框架MapReduce的。
动静分离。例如，在Hadoop 1.0.0之前，作业队列权限管理相关的配置被放在mapred-site.xml里，而该文件爱你是不可以动态加载的，每次修改后必须重启Hadoop，但从 1.0.0后，这些配置选项被剥离出来放到独立的配置文件mapred-queue-acls.xml中，该文件可以通过Hadoop命令动态加载。在conf下，core-default.xml, hdfs-default.xml和mapred-default.xml是只读的，core-site.xml, hdfs-site.xml和mapred-site.xml才是用户可以修改的。要想覆盖默认配置，就在xxx-site.xml里修改。

以下操作在master上进行。

3.4.1 conf/hadoop-env.sh

在 conf/hadoop-env.sh里，设置 JAVA_HOME。如果集群中，每台机器的JDK不一定统一安装在同一个路径，那就要在每个节点的hadoop-env.sh里分别设置JAVA_HOME。

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java

还要设置HADOOP_PID_DIR，这里我们令其为HADOOP_PID_DIR=/home/hadoop/local/var/hadoop/pids，参考Hadoop的pid配置。

export HADOOP_PID_DIR=/home/hadoop/local/var/hadoop/pids

注意，还要禁用IPv6，用命令cat /proc/sys/net/ipv6/conf/all/disable_ipv6检查一下系统是否启用了IPv6，如果是0,说明启用了。Hadoop在IPv6的情况下运行不正常，因此需禁用IPv6。

不过我们不用真的禁用IPv6，还有另外一种方法，让java优先选择IPv4即可，在conf/hadoop-env.sh 里添加如下一行，

export HADOOP_OPTS="-server -Djava.net.preferIPv4Stack=true $HADOOP_OPTS"

参考Disabling IPv6，以及Web Crawling and Data Mining with Apache Nutch这本书的第66页。

3.4.2 conf/masters

master

3.4.3 conf/slaves

slave01
slave02

这里解释一下，masters文件，存放的其实是SecondaryNameNode。关于masters和slaves两个配置文件，更精确的说明见这个StackOverflow答案，hadoop conf/masters and conf/slaves on jobtracker?

3.4.4 conf/core-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>fs.default.name</name>
        <value>hdfs://master:9000</value>
    </property>
    <property>
        <name>fs.checkpoint.dir</name>
        <value>/home/hadoop/local/var/hadoop/dfs/namesecondary</value>
    </property>
</configuration>

Hadoop会自动创建目录。

3.4.5 conf/hdfs-site.xml

<configuration>
     <property>
         <name>dfs.name.dir</name>
         <value>/home/hadoop/local/var/hadoop/dfs/name</value>
     </property>
     <property>
         <name>dfs.data.dir</name>
         <value>/home/hadoop/local/var/hadoop/dfs/data</value>
     </property>
     <property>
       <name>dfs.replication</name>
       <value>2</value>
     </property>
</configuration>

我们只有2台slave，因此dfs.replication设置为2。

Hadoop会自动在master创建 /home/hadoop/local/var/hadoop/dfs/name 目录，在 slaves上创建 /home/hadoop/local/var/hadoop/dfs/data 目录。

3.4.6 conf/mapred-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>mapred.job.tracker</name>
        <value>master:9001</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapred.local.dir</name>
        <value>/home/hadoop/local/var/hadoop/mapred/local</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.jobtracker.staging.root.dir</name>
        <value>/user</value>
    </property>
</configuration>

3.5 将配置文件拷贝到所有slaves

$ cd ~/local/opt/hadoop-1.2.1/conf/
$ scp hadoop-env.sh core-site.xml hdfs-site.xml mapred-site.xml masters slaves hadoop@slave01:~/local/opt/hadoop-1.2.1/conf/
$ scp hadoop-env.sh core-site.xml hdfs-site.xml mapred-site.xml masters slaves hadoop@slave02:~/local/opt/hadoop-1.2.1/conf/

3.6 运行 hadoop

在master上执行以下命令，启动hadoop

$ cd ~/local/opt/hadoop-1.2.1/
#只需一次，下次启动不再需要格式化，只需 start-all.sh
$ bin/hadoop namenode -format
$ bin/start-all.sh

3.7 检查是否启动成功

在master上执行：

$ jps

2615 NameNode
2767 JobTracker
2874 Jps

在一台slave上执行：

$ jps

3415 DataNode
3582 TaskTracker
3499 SecondaryNameNode
3619 Jps

在另一台slave上执行：

$ jps

3741 Jps
3618 DataNode
3702 TaskTracker

可见进程都启动起来了，说明hadoop运行成功。

3.8 运行wordcount例子，进一步测试是否安装成功

将输入数据拷贝到分布式文件系统中:

$ cd ~/local/opt/hadoop-1.2.1/
$ bin/hadoop fs -put conf input

运行 Hadoop 自带的例子:

$ bin/hadoop jar hadoop-examples-*.jar wordcount input output

查看输出文件:

$ bin/hadoop fs -ls output
$ bin/hadoop fs -cat output/part-r-00000

如果能看到结果，说明这个例子运行成功。

3.9 停止 hadoop集群