大数据测试之hadoop单机环境搭建(超级详细版)
友情提示:本文超级长,请备好瓜子 Hadoop的运行模式 单机模式是Hadoop的默认模式,在该模式下无需任何守护进程,所有程序都在单个JVM上运行,该模式主要用于开发和调试mapreduce的应用逻辑; 伪分布式模式下,Hadoop守护进程运行在一台机器上,模拟一个小规模的集群。该模式在单机模式的基础上增加了代码调试的功能,允许你检查NameNode,DataNode,Jobtracker,Tasktracker等模拟节点的运行情况; 单机模式和伪分布式模式均用于开发和调试的目的,真实Hadoop集群的运行采用的是完全分布式模式 单机模式安装步骤 一个干净的linux基础环境(重要,这个环境如果有问题后续就全是问题了) 为了方便大家我已经安装好了一个,大家只需下载导入到vm里即可使用。 下载地址:关注公众号【测试帮日记】对话框里回复“linux”或者加入QQ群522720170。 链接:https://pan.baidu.com/s/1qXRjaK8 密码:xjfk 关闭防火墙(适用于centos7,低版本不适用) 分别执行如下两条命令: systemctl stop firewalld.service systemctl disable firewalld.service 修改host name vi /etc/hosts 然后把自己虚机的名字追加到两行的末尾,如果用的是我们提供的虚机,名字就是linux,追加之后的效果如图 重启网络:/etc/rc.d/init.d/network restart 设置无密码登录(用于hadoop启动) cd ~ #进入当前用户的目录 mkdir -p /root/.ssh #我们用的root用户 cd ~/.ssh/ ssh-keygen -t rsa #如有提示,直接按回车 cat id_rsa.pub >> authorized_keys # 加入授权 安装jdk1.8并配置环境变量 tar解压 cp解压后的包到/usr/lib/java/(如果没有java目录就创建一下) vi /etc/profile,末尾添加如下内容: export JAVA_HOME=/usr/lib/java/jdk1.8.0_11 export JRE_HOME=/usr/lib/java/jdk1.8.0_11/jre export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin:$PATH export CLASSPATH=$CLASSPATH:.:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib 执行source /etc/profile使得环境变量生效 验证是否成功,如下图 安装hadoop2.7.4 cp解压后的包到/usr/lib/hadoop/(如果没有hadoop目录就创建一下) 设置hadoop-env.sh vi /usr/lib/hadoop/hadoop-2.7.4/etc/hadoop/hadoop-env.sh 找到# The java implementation to use.这句话,在下面添加如下内容: #export JAVA_HOME=${JAVA_HOME} export HADOOP_HOME=/usr/lib/hadoop/hadoop-2.7.4 export PATH=$PATH:/usr/lib/hadoop/hadoop-2.7.4/bin export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop 执行source /usr/lib/hadoop/hadoop-2.7.4/etc/hadoop/hadoop-env.sh,使得环境变量生效 配置相关的xml文件 vi /usr/lib/hadoop/hadoop-2.7.4/etc/hadoop/core-site.xml(hadoop全局配置) 内容如下: <configuration> <!--指定namenode的地址--> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://127.0.0.1:9000</value> </property> </configuration> vi /usr/lib/hadoop/hadoop-2.7.4/etc/hadoop/hdfs-site.xml(hdfs配置) <!--指定hdfs保存数据的副本数量--> <name>dfs.replication</name> <value>1</value> cd /usr/lib/hadoop/hadoop-2.7.4/etc/hadoop cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml vi mapred-site.xml(MapReduce的配置) <!--告诉hadoop以后MapReduce运行在YARN上--> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> vi yarn-site.xml(yarn配置) <!-- Site specific YARN configuration properties --> <!--nomenodeManager获取数据的方式是shuffle--> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> 格式化hdfs文件系统 初次运行hadoop时一定要有该操作,命令如下: /usr/lib/hadoop/hadoop-2.7.4/bin/hadoop namenode -format 执行期间可能需要确认是否继续,如果有,就输入y回车即可 当你看到如下的内容时证明成功了 如果看到的是exiting with status 1,那么请运行如下命令,之后在进行hdfs的格式化 mkdir -pv /tmp/hadoop-root/dfs/name 启动hadoop(hdfs和yarn) sh /usr/lib/hadoop/hadoop-2.7.4/sbin/start-all.sh sh /usr/lib/hadoop/hadoop-2.7.4/sbin/stop-all.sh #停止 如果没有报错说明就成功了 使用jps命令查看进程,如果出现下面的内容就说明确定以及肯定成功啦 PS:如果修改了上面的xml文件需要重启服务哦 使用web查看Hadoop运行状态 http://你的服务器ip地址:50070/ 使用web查看集群状态 http://你的服务器IP地址:8088 可能会遇到的问题 如果你多次进行了hdfs的格式化操作,可能会无法启动datanode,原因是id不一致,一般的解决方法为将namenode clusterID和datanode clusterID改成一样的就行了。修改的文件为/tmp/hadoop-root/dfs/下的name or data文件下的VERSION里的内容 (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |