JDK+Hadoop安装配置、单机模式配置

以下操作在SecureCRT里面完成

1.关闭防火墙

firewall-cmd --state 显示防火墙状态running/not running

systemctl stop firewalld 临时关闭防火墙,每次开机重新开启防火墙

systemctl disable firewalld 禁止防火墙服务。

2.传输JDK和HADOOP压缩包

SecureCRT 【File】→【Connect SFTP Session】开启sftp操作

put  jdk-8u121-linux-x64.tar.gz

put  hadoop-2.7.3.tar.gz

传输文件从本地当前路径(Windows)到当前路径(Linux)

3.解压JDK、HADOOP

tar  -zxvf  jdk-8u121-linux-x64.tar.gz  -C  /opt/module  解压安装

tar  -zxvf  hadoop-2.7.3.tar.gz  -C  /opt/module  解压安装

mkdir module

4.配置JDK并生效

vi /etc/profile文件添加:

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_121

export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

Esc :wq!保存并退出。不需要配置CLASSPATH。

source /etc/profile配置生效

运行命令javac,检验是否成功。

5.配置HADOOP并生效

vi /etc/profile文件添加:

export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-2.7.3

export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH

Esc :wq!保存并退出。

source /etc/profile配置生效

运行命令hadoop,检验是否成功。

5.单机模式配置hadoop -env.sh

vi /opt/module/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/hadoop-env.sh文件修改

显示行号 Esc :set number    取消行号Esc :set nonumber

修改第25行export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_121

Esc :wq!保存并退出

本地模式没有HDFS和Yarn,配置JDK后MapReduce能够运行java程序。

6.运行自带程序wordcount

cd /opt/module/hadoop-2.7.3/share/hadoop/mapreduce 转入wordcount所在路径。

创建adir文件夹:

hadoop fs -mkdir /adir

查看所创建的文件:

hadoop fs -ls /

运行touch in.txt,创建In.txt文件,作为输入文件。

(如果in.txt是空文件,运行vi in.txt,输入内容作为被统计词频的输入文件)

传输in.txt文件到adir

hadoop fs -put in.txt /adir

查看in.txt是否传到adir里:

hadoop fs -ls /adir

输出目录/output必须不存在,程序运行后自动创建。

运行wordcount:

hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar wordcount /adir/in.txt output/

运行成功之后,进入/output目录,打开文件part-r-00000查看计数结果。

hadoop fs -cat /user/root/output/part-r-00000

Hadoop伪分布式模式配置

只有一台虚拟机bigdata128,既是namenode又是datanode。

一、基础安装配置

完成上述1-5安装配置。

二、修改以下5个配置文件

在<configuration>与</configuration>之间添加如下property:

①core-site.xml

<!--配置HDFS主节点,namenode的地址,9000是RPC通信端口-->

<property>

<name>fs.defaultFS</name>

<value>hdfs://bigdata128:9000</value>

</property>

<!--配置HDFS数据块和元数据保存的目录,一定要修改-->

<property>

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

<value>/opt/module/hadoop-2.7.3/tmp</value>

</property>

②hdfs-site.xml

<!--注释配置数据块的冗余度,默认是3-->

<property>

<name>dfs.replication</name>

<value>1</value>

</property>

<!--secondaryNameNode的主机地址-->

<property>

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

<value>bigdata128:50090</value>

</property>

③mapred-site.xml(该配置文件不存在,先复制)

cp  mapred-site.xml.template  mapred-site.xml

<!--配置MR程序运行的框架-->

<property>

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

<value>yarn</value>

</property>

④yarn-site.xml

<!--配置Yarn的节点-->

<property>

<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>

<value>bigdata128</value>

</property>

<!--NodeManager执行MR任务的方式是Shuffle洗牌-->

<property>

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

<value>mapreduce_shuffle</value>

</property>

⑤Slaves文件里使用默认localhost,或者添加 bigdata128(既是NameNode又是DataNode)

注:如果Slaves文件为空,就没有DataNode和NodeManager。

⑥修改\etc\hosts配置文件

运行命令  vi  \etc  hosts

注释掉已有内容,添加虚拟机的ip及对应主机名:

192.168.163.128  bigdata128

⑦修改\etc\hostname配置文件

运行命令  vi  \etc  hostname

添加虚拟机的主机名:

bigdata128

重启虚拟机,主机名生效。

三、格式化

hdfs namenode -format (如果不是第一次格式化,格式化之前先删除/opt/module/hadoop-2.7.3/下面的tmp、logs两个目录)

四、启动

start-all.sh (如果启动之前已经启动过,启动之前先停止stop-all.sh)(启动记得关闭防火墙)

查看伪分布式配置是否成功:

①执行ll,查看/opt/module/hadoop-2.7.3/tmp/dfs目录,如下图所示,则正确。

②执行jps,如下图所示,NameNode、DataNode、SecondaryNameNode、ResourceManager、NodeManager如果全部启动,伪分布式配置成功。

③web控制台访问:http://192.168.163.132:50070http://192.168.163.132:8088

页面正常显示,则成功。

五、运行wordcount

hdfs dfs -put in.txt /adir 上传本地当前路径下的in.txt文件 到hdfs的/adir目录下。

运行hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar wordcount /adir/in.txt output/。

http://192.168.163.132:50070 查看/user/root/output/part-r-00000文件里的词频统计结果。

六、SSH免密码登陆(解决每次启动hadoop输入用户密码问题)

生成公、私密钥对:ssh-keygen -t rsa  按3次回车键

查看:cd ~/.ssh路径下面的id_rsa和id_rsa.pub

复制:ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@bigdata128

查看生成authorized_keys。

Hadoop完全分布式模式配置

一、新建另外两台Linux虚拟机

完全分布式模式共三台虚拟机,前述伪分布式的虚拟机(bigdata128)作为master主节点,克隆另外两个虚拟机(bigdata129、bigdata131)作为slaves子节点,克隆机自带安装JDK、Hadoop及配置文件。

注:此配置是为学习所用,且电脑资源有限,因此照搬伪分布式配置,将NameNode、SecondaryNameNode、ResourceManager全部配置在主节点bigdata128上面,实际情况则相反,应该分别配置在不同的节点上面。

二、修改以下配置文件

①slaves配置文件

三台虚拟机分别都运行命令  vi  /opt/module/hadoop-2.7.3/etc/hadoop  slaves

修改slaves为:

bigdata129

bigdata131

②修改\etc\hosts配置文件

三台虚拟机分别都运行命令  vi  \etc  hosts

注释已有内容,添加集群三台虚拟机的ip及对应主机名:

192.168.163.128  bigdata128

192.168.163.129  bigdata129

192.168.163.131  bigdata131

③修改\etc\hostname配置文件

三台虚拟机分别都运行命令  vi  \etc  hostname

添加各自的主机名bigdata128或者bigdata129或者bigdata131。

重启全部虚拟机,主机名生效。

三、格式化

在主节点bigdata128上面输入格式化命令(hdfs namenode -format),格式化集群。

注:如果不是第一次格式化,三台虚拟机都删除\opt\module\hadoop-2.7.3\下面的tmp、logs目录:rm –rf \opt\module\hadoop-2.7.3\tmp    rm –rf \opt\module\hadoop-2.7.3\logs

注:如果格式化之前启动过集群,先在主节点bigdata128上面停止集群(stop-all.sh),再格式化。

四、启动集群

在主节点bigdata128上面输入启动命令(start-all.sh),启动集群。

注:如果启动之前启动过集群,先在主节点bigdata128上面停止集群(stop-all.sh),再启动。

启动正常,输入jps命令,显示如下:

启动正常jps显示3台主机如上如下

启动正常目录显示如下:

web控制台访问:http://192.168.163.132:50070 、http://192.168.163.132:8088

页面正常显示,则成功。

五、运行wordcount

hdfs dfs -put in.txt /adir 上传本地当前路径下的in.txt文件 到hdfs的/adir目录下。

运行hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar wordcount /adir/in.txt output/。

在http://192.168.163.132:50070 查看/user/root/output/part-r-00000文件里的词频统计结果。

如下图所示:

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