部署伪分布式 Hadoop集群
- 一、JDK安装配置
- 1.1 下载JDK
- 1.2 上传解压
- 1.3 java环境配置
- 二、伪分布式 Hadoop 安装配置
- 2.1 Hadoop 下载
- 2.2 上传解压
- 2.3 Hadoop 文件目录介绍
- 2.4 Hadoop 配置
- 2.4.1 修改 core-site.xml 配置文件
- 2.4.2 修改 hdfs-site.xml 配置文件
- 2.4.3 修改 hadoop-env.xml 配置文件
- 2.4.4 修改 mapred-site.xml 配置文件
- 2.4.5 修改 yarn-site.xml 配置文件
- 2.4.6 修改 slaves 配置文件
- 2.4.7 配置 Hadooop 环境变量
- 2.4.8 创建配置文件里面的目录
- 三、启动伪分布式 Hadoop 集群
- 3.1 格式化主节点 namenode
- 3.2 启动 Hadoop 伪分别集群
- 3.3 查看 Hadoop 服务进程
- 3.4 查看 HDFS 文件系统
- 3.5 查看 YARN 资源管理系统
- 四、测试运行 Hadoop 伪分布集群
- 4.1 查看 HDFS 目录
- 4.2 参加 HDFS 目录
- 4.3 准备测试数据
- 4.4 测试数据上次到 HDFS
- 4.5 运行 WordCount 案例
- 查看作业运行结果
一、JDK安装配置
部署伪分布式 Hadoop 集群的安装,依赖JDK
1.1 下载JDK
下载地址:https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/#license-lightbox
根据需要进行下载,我的系统是 Centos Linux 7 ,所以就下载
1.2 上传解压
- 使用xshell等工具将java压缩包上传到 /root 根目录
- 使用下面命令解压java并放到 /usr/local/ 目录下面
tar -zxvf jdk-8u421-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/
1.3 java环境配置
- 设置软连接,方便使用
ln -s jdk1.8.0_421 jdk
- 配置JDK环境变量
vim /etc/profile
添加如下内容
# 添加JAVA环境变量
JAVA_HOME=/usr/local/jdk
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
刷新配置环境
source /etc/profile
二、伪分布式 Hadoop 安装配置
2.1 Hadoop 下载
下载地址:https://hadoop.apache.org/releases.html
根据需要下载自己的版本,这里我下载 2.10.2
2.2 上传解压
上传到根目录 /root
把文件解压到 /usr/local
tar -zxvf /usr/local/hadoop-2.10.2.tar.gz -C /usr/local/
配置软连接
ln -s /usr/local/hadoop-2.10.2/ hadoop
2.3 Hadoop 文件目录介绍
Hadoop目录介绍
-
bin:
- 存放内容:Hadoop的各种可执行脚本和程序,如启动和停止Hadoop服务的脚本、Hadoop命令行工具等。
- 功能:用于执行对Hadoop相关服务(如HDFS、YARN、MapReduce等)的操作和管理任务。
-
etc:
- 存放内容:Hadoop的配置文件,如hadoop-env.sh(环境变量配置)、core-site.xml(核心配置)、hdfs-site.xml(HDFS配置)、yarn-site.xml(YARN配置)和mapred-site.xml(MapReduce配置)等。
- 功能:这些文件定义了Hadoop集群的行为和设置,是Hadoop正常运行的基础。
-
include
- 存放内容:供C/C++应用程序使用的Hadoop相关的头文件。
- 功能:当需要编写与Hadoop交互的本地代码时,这些头文件是必要的。它们提供了与Hadoop API交互的接口和定义。
-
lib
- 存放内容:Hadoop运行所需的本地库(.so文件,即动态链接库)。
- 功能:这些库提供了如压缩/解压缩等底层功能支持,是Hadoop正常运行的必要条件。
-
sbin
- 存放内容:包含超级用户(管理员)使用的脚本,主要用于系统级别的操作,如启动和停止Hadoop守护进程。
- 功能:这些脚本通常需要更高的权限来执行,用于管理Hadoop集群的底层服务和进程。
-
share
- 存放内容:Hadoop的共享资源,主要包括Java的jar包(二进制源码)、文档和其他资源文件。子目录如share/hadoop/common、share/hadoop/hdfs、share/hadoop/yarn和share/hadoop/mapreduce等分别对应Hadoop各个组件的库文件和文档。
- 功能:这些资源为Hadoop的开发和部署提供了必要的支持,包括API文档、示例代码和依赖库等。
-
logs
- 存放内容:Hadoop各个组件和服务的日志文件,通常以.log结尾。
- 功能:这些日志文件记录了Hadoop集群的运行状态和错误信息,是问题排查和性能优化的重要依据。
2.4 Hadoop 配置
2.4.1 修改 core-site.xml 配置文件
core-site.xml 文件主要是配置 Hadoop 的共有属性,具体配置内容如下所示。
[root@hadoop1 hadoop]# vim core-site.xml
在里面添加如下内容(注释记得去掉,避免引起格式错误)
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://hadoop1:9000</value>
<!--配置 hdfs NameNode 的地址,9000是RPC通信的端口-->
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/data/tmp</value>
<!--hadoop 的临时目录-->
</property>
2.4.2 修改 hdfs-site.xml 配置文件
hdfs-site.xml 文件主要配置跟 HDFS相关的属性,具体配置内容如下所示:
[root@hadoop1 hadoop]# vim hdfs-site..xml
在里 面添加如下内容(注释记得去掉,避免引起格式错误)
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>/root/data/dfs/name</value>
<!--配置 namenode 节点存储 fsimage的目录位置-->
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>/root/data/dfs/data</value>
<!--配置 datanode 节点存储 block 的目录位置-->
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
<!--配置 hdfs 副本数量-->
</property>
<property>
<name>dfs.permissions</name>
<value>false</value>
<!--关闭 hdfs 的权限检查-->
</property>
2.4.3 修改 hadoop-env.xml 配置文件
hadoop.env.sh 文件主要配置 Hadoop 环境相关的变量,这里主要修改JAVA_HOME的安装目录,具体配置如下所示。
[root@hadoop1 hadoop]# vim hadoop-env.sh
大概第 25 行位置进行修改:
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk
备注
,如果你有给JAVA配置JAVA_HOME环境变量,此处也可以不进行修改
2.4.4 修改 mapred-site.xml 配置文件
mapred-site.xml 文件主要配置跟 MapReduce 相关的属性,这里主要将 MapReduce 的运行框架名称配置为 YARN,具体配置内容如下所示:
# 先拷贝一份
[root@hadoop1 hadoop]# cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml
[root@hadoop1 hadoop]# vim mapred-site.xml
在里面添加如下内容(注释记得去掉,避免引起格式错误)
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
<!--指定运行 mapreduce 的环境为 YARN-->
</property>
2.4.5 修改 yarn-site.xml 配置文件
yarn-site.xml 文件主要配置跟 YARN 相关的属性,具体配置内容如下所示。
[root@hadoop1 hadoop]# vim yarn-site.xml
在里面添加如下内容(注释记得去掉,避免引起格式错误)
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
<!--配置 NodeManager 执行MR任务的方式为 Shuffle 混洗-->
</property>
2.4.6 修改 slaves 配置文件
slaves 文件主要配置哪些节点为 datanode 角色,由于目前搭建的是 Hadoop伪分布集群,所以只需要填写当前主机的 hostname 即可,具体配置内容如下所示:
[root@hadoop1 hadoop]# vim slaves
里面添加如下内容(主机名称):
hadoop1
2.4.7 配置 Hadooop 环境变量
在 root 用户下,添加 Hadoop 环境变量, 具体操作如下所示:
[root@hadoop1 hadoop]# vim /etc/profile
里面添加如下内容:
# 添加 Hadoop环境变量
HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH
export HADOOP_HOME PATH
更新环境配置文件
[root@hadoop1 hadoop]# source /etc/profile
查看 Hadoop 版本
[root@hadoop1 hadoop]# hadoop version
2.4.8 创建配置文件里面的目录
[root@hadoop1 hadoop]# mkdir -p /root/data/tmp
[root@hadoop1 hadoop]# mkdir -p /root/data/dfs/name
[root@hadoop1 hadoop]# mkdir -p /root/data/dfs/data
三、启动伪分布式 Hadoop 集群
3.1 格式化主节点 namenode
再 Hadoop 安装目录,使用如下命令对 NameNode 进行格式化
[root@hadoop1 hadoop]# ./bin/hdfs namenode -format
注意:第一次安装 Hadoop 集群需要对 NameNode 进行格式化,Hadoop 集群安装成功之后,下次只需要使用脚本 start-all.sh 一键启动 Hadoop 集群即可。
3.2 启动 Hadoop 伪分别集群
在 Hadoop 安装目录下,使用脚本一键启动 Hadoop 集群,具体操作如下所示:
[root@hadoop1 hadoop]# ./sbin/start-all.sh
3.3 查看 Hadoop 服务进程
通过 jps 命令查看 Hadoop 伪分布集群的服务进程,具体操作如下:
[root@hadoop1 hadoop]# jps
如果服务进程中包含 Resourcemanager、Nodemanager、NameNode、DataNode 和 SecondaryNameNode 等5个进程,这就说明 Hadoop 伪分布式集群启动成功了。
3.4 查看 HDFS 文件系统
在浏览器中输入 http://hadoop1:50070 地址,通过 web 界面查看 HDFS 文件系统,具体操作如下:
3.5 查看 YARN 资源管理系统
在浏览器中输入 http://hadoop1:8088 地址,通过 web 界面查看 HDFS 文件系统,具体操作如下:
四、测试运行 Hadoop 伪分布集群
Hadoop 伪分布集群启动之后,我们以 Hadoop 自带的 WordCount 案例来检测 Hadoop 集群环境的可用性。
4.1 查看 HDFS 目录
在 HDFS shell 中,使用 ls 命令查看 HDFS 文件系统目录,具体操作如下所示:
[root@hadoop1 hadoop]# ./bin/hdfs dfs -ls /
由于是第一次使用 HDFS 文件系统,所以 HDFS 中目前没有任何文件和目录
4.2 参加 HDFS 目录
在 HDFS shell 中,使用 ls 命令查看 HDFS 文件系统目录,具体操作如下所示:
[root@hadoop1 hadoop]# ./bin/hdfs dfs -mkdir /test
4.3 准备测试数据
在 HDFS shell 中,使用 ls 命令查看 HDFS 文件系统目录,具体操作如下所示:
[root@hadoop1 hadoop]# vi words.log
添加如下内容:
hadoop hadoop hadoop
spark spark spark
flink flink flink
4.4 测试数据上次到 HDFS
在 HDFS shell 中,使用 ls 命令查看 HDFS 文件系统目录,具体操作如下所示:
[root@hadoop1 hadoop]# ./bin/hdfs dfs -put words.log /test
4.5 运行 WordCount 案例
使用 yarn 脚本将 Hadoop 自带的 WordCount 程序提交到 YARN 集群运行,具体操作如下所示:
[root@hadoop1 hadoop]# ./bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.10.2.jar wordcount /test/words.log /test/out
执行完,查看 YARN 资源管理系统
查看作业运行结果
使用 cat 命令查看 WordCount 作业输出结果,具体操作如下所示。
[root@hadoop1 hadoop]# ./bin/hdfs dfs -cat /test/out/*
如果 WordCount 运行结果符合预期值,说明 Hadoop 伪分布式集群已经搭建成功