Hadoop2.2.0安装配置手册

第一部分 Hadoop 2.2 下载

Hadoop我们从Apache官方网站直接下载最新版本Hadoop2.2。官方目前是提供了linux32位系统可执行文件，所以如果需要在64位系统上部署则需要单独下载src 源码自行编译（10楼评论中提供了一个解决方法链接）。

下载地址:http://apache.claz.org/hadoop/common/hadoop-2.2.0/

如下图所示，下载红色标记部分即可。如果要自行编译则下载src.tar.gz.

 

 

第二部分 集群环境搭建

1、这里我们搭建一个由三台机器组成的集群：

192.168.0.1     hduser/passwd        cloud001       nn/snn/rm        CentOS6 64bit

192.168.0.2     hduser/passwd        cloud002        dn/nm             Ubuntu13.04 32bit

192.168.0.3     hduser/passwd        cloud003        dn/nm              Ubuntu13.0432bit

1.1 上面各列分别为IP、user/passwd、hostname、在cluster中充当的角色（namenode, secondary namenode, datanode , resourcemanager, nodemanager）

vi /etc/hosts
编辑/etc/sysconfig/network文件，更改hostname:
[root@server1 ~]# vi /etc/sysconfig/network
[root@server1 ~]# hostname server2

1.2   Hostname可以在/etc/hostname中修改（ubuntu是在这个路径下，redhat稍有不同）

1.3  这里我们为每台机器新建了一个账户hduser.这里需要给每个账户分配sudo的权限。（切换到root账户，修改/etc/sudoers文件，增加：hduser  ALL=(ALL) ALL ）

2、修改/etc/hosts 文件，增加三台机器的ip和hostname的映射关系

192.168.0.1     cloud001

192.168.0.2     cloud002

192.168.0.3     cloud003

3、打通cloud001到cloud002、cloud003的SSH无密码登陆

3.1 安装ssh

一般系统是默认安装了ssh命令的。如果没有，或者版本比较老，则可以重新安装：

sodu apt-get install ssh

3.2设置local无密码登陆

安装完成后会在~目录（当前用户主目录，即这里的/home/hduser）下产生一个隐藏文件夹.ssh（ls  -a 可以查看隐藏文件）。如果没有这个文件，自己新建即可（mkdir .ssh）。

具体步骤如下：

1、 进入.ssh文件夹

2、 ssh-keygen -t  rsa 之后一路回 车（产生秘钥）

3、 把id_rsa.pub 追加到授权的 key 里面去（cat id_rsa.pub >> authorized_keys）

4、 重启 SSH 服 务命令使其生效 :service sshd restart（这里RedHat下为sshdUbuntu下为ssh）

此时已经可以进行ssh localhost的无密码登陆

【注意】：以上操作在每台机器上面都要进行。

3.3设置远程无密码登陆

这里只有cloud001是master，如果有多个namenode，或者rm的话则需要打通所有master都其他剩余节点的免密码登陆。（将001的authorized_keys追加到002和003的authorized_keys）

进入001的.ssh目录

scp authorized_keys hduser@cloud002:~/.ssh/ authorized_keys_from_cloud001

进入002的.ssh目录

cat authorized_keys_from_cloud001>> authorized_keys

至此，可以在001上面sshhduser@cloud002进行无密码登陆了。003的操作相同。

4、安装jdk(建议每台机器的JAVA_HOME路径信息相同)

注意：这里选择下载jdk并自行安装，而不是通过源直接安装（apt-get install）

4.1、下载jkd（ http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html）

4.1.1 对于32位的系统可以下载以下两个Linux x86版本（uname -a 查看系统版本）

4.1.2  64位系统下载Linux x64版本(即x64.rpm和x64.tar.gz)

4.2、安装jdk（这里以.tar.gz版本，32位系统为例）

安装方法参考http://docs.oracle.com/javase/7/docs/webnotes/install/linux/linux-jdk.html

4.2.1 选择要安装java的位置，如/usr/目录下，新建文件夹java(mkdirjava)

4.2.2 将文件jdk-7u40-linux-i586.tar.gz移动到/usr/java

4.2.3 解压：tar -zxvf jdk-7u40-linux-i586.tar.gz

4.2.4 删除jdk-7u40-linux-i586.tar.gz（为了节省空间）

至此，jkd安装完毕，下面配置环境变量

4.3、打开/etc/profile（vim /etc/profile）

在最后面添加如下内容：

JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_40（这里的版本号1.7.40要根据具体下载情况修改）

CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib.tools.jar

PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

export JAVA_HOMECLASSPATH PATH

4.4、source /etc/profile

4.5、验证是否安装成功：java–version

【注意】每台机器执行相同操作，最后将java安装在相同路径下（不是必须的，但这样会使后面的配置方便很多）

5、关闭每台机器的防火墙

RedHat:

/etc/init.d/iptables stop 关闭防火墙。

chkconfig iptables off 关闭开机启动。

Ubuntu:

ufw disable (重启生效)

第三部分 Hadoop 2.2安装过程

由于hadoop集群中每个机器上面的配置基本相同，所以我们先在namenode上面进行配置部署，然后再复制到其他节点。所以这里的安装过程相当于在每台机器上面都要执行。但需要注意的是集群中64位系统和32位系统的问题。

1、 解压文件

tar zxvf hadoop-2.2.tar.gz

将第一部分中下载的hadoop-2.2.tar.gz解压到/home/hduser路径下（或者将在64位机器上编译的结果存放在此路径下）。然后为了节省空间，可删除此压缩文件，或将其存放于其他地方进行备份。

注意：每台机器的安装路径要相同！！

2、 hadoop配置过程

配置之前，需要在cloud001本地文件系统创建以下文件夹：

~/dfs/name

~/dfs/data

~/temp

这里要涉及到的配置文件有7个：

~/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/hadoop-env.sh

~/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/yarn-env.sh

~/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/slaves

~/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/core-site.xml

~/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/hdfs-site.xml

~/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/mapred-site.xml

~/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/yarn-site.xml

以上个别文件默认不存在的，可以复制相应的template文件获得。

配置文件1：hadoop-env.sh

修改JAVA_HOME值（export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_40）

配置文件2：yarn-env.sh

修改JAVA_HOME值（exportJAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_40）

配置文件3：slaves （这个文件里面保存所有slave节点）

写入以下内容：

cloud002

cloud003

配置文件4：core-site.xml

<configuration>

<property>

<name>fs.defaultFS</name>

<value>hdfs://cloud001:9000</value>

</property>

<property>

<name>io.file.buffer.size</name>

<value>131072</value>

</property>

<property>

<name>hadoop.tmp.dir</name>

<value>file:/home/hduser/tmp</value>

<description>Abase for other temporary directories.</description>

</property>

<property>

<name>hadoop.proxyuser.hduser.hosts</name>

<value>*</value>

</property>

<property>

<name>hadoop.proxyuser.hduser.groups</name>

<value>*</value>

</property>

</configuration>

配置文件5：hdfs-site.xml

<configuration>

<property>

<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>

<value>cloud001:9001</value>

</property>

<property>

<name>dfs.namenode.name.dir</name>

<value>file:/home/hduser/dfs/name</value>

</property>

<property>

<name>dfs.datanode.data.dir</name>

<value>file:/home/hduser/dfs/data</value>

</property>

<property>

<name>dfs.replication</name>

<value>3</value>

</property>

<property>

<name>dfs.webhdfs.enabled</name>

<value>true</value>

</property>

</configuration>

配置文件6：mapred-site.xml

<configuration>

<property>

<name>mapreduce.framework.name</name>

<value>yarn</value>

</property>

<property>

<name>mapreduce.jobhistory.address</name>

<value>cloud001:10020</value>

</property>

<property>

<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>

<value>cloud001:19888</value>

</property>

</configuration>

配置文件7：yarn-site.xml

<configuration>

<property>

<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

<value>mapreduce_shuffle</value>

</property>

<property>

<name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>

<value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.address</name>

<value>cloud001:8032</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>

<value> cloud001:8030</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>

<value> cloud001:8031</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>

<value> cloud001:8033</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>

<value> cloud001:8088</value>

</property>

</configuration>

3、复制到其他节点

这里可以写一个shell脚本进行操作（有大量节点时比较方便）

cp2slave.sh

#!/bin/bash

scp–r /home/hduser/hadoop-2.2.0 hduser@cloud002:~/

scp–r /home/hduser/hadoop-2.2.0 hduser@cloud003:~/

注意：由于我们集群里面001是64bit 而002和003是32bit的，所以不能直接复制，而采用单独安装hadoop，复制替换相关配置文件：

Cp2slave2.sh

#!/bin/bash

scp /home/hduser/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/slaveshduser@cloud002:~/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/slaves

scp /home/hduser/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/slaveshduser@cloud003:~/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/slaves

scp /home/hduser/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/core-site.xmlhduser@cloud002:~/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/core-site.xml

scp /home/hduser/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/core-site.xml hduser@cloud003:~/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/core-site.xml

scp /home/hduser/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/hdfs-site.xmlhduser@cloud002:~/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/hdfs-site.xml

scp /home/hduser/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/hdfs-site.xmlhduser@cloud003:~/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/hdfs-site.xml

scp /home/hduser/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/mapred-site.xmlhduser@cloud002:~/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/mapred-site.xml

scp /home/hduser/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/mapred-site.xmlhduser@cloud003:~/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/mapred-site.xml

scp /home/hduser/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/yarn-site.xmlhduser@cloud002:~/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/yarn-site.xml

scp /home/hduser/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/yarn-site.xmlhduser@cloud003:~/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/yarn-site.xml

4、启动验证

4.1 启动hadoop

进入安装目录： cd  ~/hadoop-2.2.0/

格式化namenode：./bin/hdfs namenode –format

启动hdfs: ./sbin/start-dfs.sh

此时在001上面运行的进程有：namenode secondarynamenode

002和003上面运行的进程有：datanode

启动yarn: ./sbin/start-yarn.sh

此时在001上面运行的进程有：namenode secondarynamenoderesourcemanager

002和003上面运行的进程有：datanode nodemanaget

查看集群状态：./bin/hdfs dfsadmin –report

查看文件块组成：  ./bin/hdfsfsck / -files -blocks

查看HDFS:    http://16.187.94.161:50070

查看RM:    http:// 16.187.94.161:8088

4.2 运行示例程序：

先在hdfs上创建一个文件夹

./bin/hdfs dfs –mkdir /input

./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.2.0.jarrandomwriter input

PS：dataNode 无法启动是配置过程中最常见的问题，主要原因是多次format namenode 造成namenode 和datanode的clusterID不一致。建议查看datanode上面的log信息。解决办法:修改每一个datanode上面的CID(位于dfs/data/current/VERSION文件夹中)使两者一致。