大数据之Hadoop平台（二）Centos6.5（64bit）Hadoop2.5.1伪分布式安装记录，wordcount运行测试

注意：以下安装步骤在Centos6.5操作系统中进行，安装步骤同样适于其他操作系统，如有同学使用Ubuntu等其他Linux操作系统，只需注意个别命令略有不同。

注意一下不同用户权限的操作，比如关闭防火墙，需要用root权限。

单节点的hadoop安装出现的问题会在如下几个方面：JDK环境的配置、防火墙是否关闭、root用户和hadoop用户的不同操作等。

在搭建的过程中细心一点，按照下面的步骤做，基本不会有什么问题的。

一、准备工作（root用户）

1.关闭防火墙

关闭防火墙：service iptables stop
关闭开机启动：chkconfig iptables off

2.创建用户

创建hadoop用户：useradd hadoop
密码：passwd hadoop
加入sudoers：vim /etc/sudoers ，在root下一行写入hadoop  ALL=(ALL)       ALL

3.修改hosts文件

在/etc/hosts文件最后一行加入：

127.0.0.1		hadoop

二、安装JDK1.8（root用户）

1.查看已装JDK

rpm -qa |grep java
rpm -qa |grep jdk

2.卸载上一步显示的程序

rpm -e --nodeps  程序名 					
（如：rpm -e --nodeps tzdata-java-2013g-1.el6.noarch
rpm -e --nodeps java-1.7.0-openjdk-1.7.0.45-2.4.3.3.el6.x86_64
rpm -e --nodeps java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-1.66.1.13.0.el6.x86_64）

3.安装JDK1.8

rpm -ivh jdk-8-linux-x64.rpm  （在安装文件所在的目录下执行该指令，安装前可将.rpm文件放置在任意目录，左后jdk默认安装在/usr/java/jdk1.8.0 中）

4.修改环境变量

修改 /etc/profile文件，在文件末尾加入以下几行：

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0
export JRE_HOME=/usr/java/jdk1.8.0/jre
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin:$PATH
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar

5.使刚修改的环境变量生效

source /etc/profile

6.验证JDK是否安装成功

java -version
echo $JAVA_HOME

三、SSH无密码登录（hadoop用户）

1.生成密钥

ssh-keygen -t dsa （然后一直按回车即可，会自动生成.ssh文件夹，内有两个文件）

2.生成authorized_keys

进入/home/hadoop/.ssh目录

cat id_dsa.pub >> authorized_keys

3.给authorized_keys赋予执行权限

chmod 600 authorized_keys

4.测试是否能够无密码登录本地

ssh localhost

如果不用再次输入密码，说明成功

四、安装hadoop（hadoop用户）

1.解压到指定目录（以在/home/hadoop目录为例）

tar -zxvf hadoop-2.5.1.tar.gz

2.配置文件

配置文件在/home/hadoop/hadoop-2.5.1/etc/hadoop/目录下

2.1.core-site.xml文件

在<configuration>和</configuration>之间加入如下内容

<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://localhost:9000</value>
</property>
 
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/hadoop/hadoop-2.5.1/tmp</value>
</property>

2.2.hdfs-site.xml文件

<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>  
<value>/home/hadoop/hadoop-2.5.1/name</value>        
</property>        
 
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>  
<value>/home/hadoop/hadoop-2.5.1/data</value>                                                                  
</property>          
 
<property>
<name>dfs.replication</name>  
<value>1</value>
</property>

注意：/home/hadoop/hadoop-2.5.1/data和/home/hadoop/hadoop-2.5.1/name这两个目录应该是存在的。

 

2.3.mapred-site.xml文件

<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>  
<value>yarn</value>    
</property>

2.4.mapred-env.sh文件

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0
export HADOOP_MAPRED_PID_DIR=/home/hadoop/hadoop-2.5.1/tmp

2.5.hadoop-env.sh文件

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0
export HADOOP_PID_DIR=/home/hadoop/hadoop-2.5.1/tmp
export HADOOP_SECURE_DN_PID_DIR=/home/hadoop/hadoop-2.5.1/tmp

2.6.yarn-site.xml文件

<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>  
<value>mapreduce_shuffle</value>    
</property>

2.将hadoop加入环境变量

sudo vim /etc/profile
加入如下两行
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.5.1
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH

五、启动（hadoop用户）

1.格式化namenode

hdfs namenode -format

如果成功，此时，在/home/hadoop/hadoop-2.5.1/name/中会生成current文件夹

2.启动namenode和datanode

hadoop-daemon.sh start namenode
hadoop-daemon.sh start datanode

通过jps能够验证是否启动成功

3.启动yarn

start-yarn.sh

输入jps验证

4.在网页端查看

输入IP:50070（例如：http://192.168.56.103:50070/）

六、运行wordcount例子（hadoop用户）

Wordcount例子在/home/hadoop/hadoop-2.5.1/share/hadoop/mapreduce中的hadoop-mapreduce-examples-2.5.1.jar

1.上传本地文件至hdfs

hadoop fs -put 文件 /test （如：hadoop fs -put 1 /test是将本地的文件1上传至hdfs中的/test目录下）

2.运行

hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.5.1.jar wordcount /test/1 /test/output/1

注意：/test/output/1必须是不存在的目录

3.查看结果

hadoop fs -cat /test/output/1/part-r-00000