Hadoop集群部署

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Hadoop集群安装配置教程_Hadoop2.6.0_Ubuntu_CentOS

Hadoop集群安装配置教程_Hadoop2.6.0_Ubuntu/CentOS本教程讲述如何配置Hadoop 集群，默认读者已经掌握了Hadoop 的单机伪分布式配置，否则请先查看Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置或CentOS安装Hadoop_单机/伪分布式配置。

本教程由厦门大学数据库实验室出品，转载请注明。

本教程适合于原生Hadoop 2，包括Hadoop 2.6.0, Hadoop 2.7.1 等版本，主要参考了官方安装教程，步骤详细，辅以适当说明，保证按照步骤来，都能顺利安装并运行Hadoop。

另外有Hadoop安装配置简略版方便有基础的读者快速完成安装。

为了方便新手入门，我们准备了两篇不同系统的Hadoop 伪分布式配置教程。

但其他Hadoop 教程我们将不再区分，可同时适用于Ubuntu 和CentOS/RedHat 系统。

例如本教程以Ubuntu 系统为主要演示环境，但对Ubuntu/CentOS 的不同配置之处、CentOS 6.x 与CentOS 7 的操作区别等都会尽量给出注明。

环境本教程使用Ubuntu 14.04 64位作为系统环境，基于原生Hadoop 2，在Hadoop 2.6.0 (stable)版本下验证通过，可适合任何Hadoop 2.x.y 版本，例如Hadoop 2.7.1，Hadoop 2.4.1 等。

本教程简单的使用两个节点作为集群环境: 一个作为Master 节点，局域网IP 为192.168.1.121；另一个作为Slave 节点，局域网IP 为192.168.1.122。

准备工作Hadoop 集群的安装配置大致为如下流程:1.选定一台机器作为Master2.在Master 节点上配置hadoop 用户、安装SSH server、安装Java 环境3.在Master 节点上安装Hadoop，并完成配置4.在其他Slave 节点上配置hadoop 用户、安装SSH server、安装Java 环境5.将Master 节点上的/usr/local/hadoop 目录复制到其他Slave 节点上6.在Master 节点上开启Hadoop配置hadoop 用户、安装SSH server、安装Java 环境、安装Hadoop 等过程已经在Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置或CentOS安装Hadoop_单机/伪分布式配置中有详细介绍，请前往查看，不再重复叙述。

Hadoop集群配置详细

Linux系统配置
7安装JDK 将JDK文件解压，放到/usr/java目录下 cd /home/dhx/software/jdk mkdir /usr/java mv jdk1.6.0_45.zip /usr/java/
cd /usr/java
unzip jdk1.6.0_45.zip
从当前用户切换root用户的命令如下：编辑主机名列表的命令
从当前用户切换root用户的命令如下：
Linux系统配置
操作步骤需要在HadoopMaster和HadoopSlave节点
上分别完整操作，都是用root用户。从当前用户切换root用户的命令如下：
su root
从当前用户切换root用户的命令如下：
Linux系统配置
1拷贝软件包和数据包 mv ~/Desktop/software ~/
环境变量文件中，只需要配置JDK的路径
gedit conf/hadoop-env.sh
从当前用户切换root用户的命令如下：编辑主机名列表的命令
Hadoop配置部署
3配置核心组件core-site.xml
gedit conf/core-site.xml
<configuration> <property> <name></name> /*2.0后用 fs.defaultFS代替*/ <value>hdfs://master:9000</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/home/dhx/hadoopdata</value> </property> </configuration>

hadoop核心组件概述及hadoop集群的搭建

hadoop核⼼组件概述及hadoop集群的搭建什么是hadoop？ Hadoop 是 Apache 旗下的⼀个⽤ java 语⾔实现开源软件框架，是⼀个开发和运⾏处理⼤规模数据的软件平台。

允许使⽤简单的编程模型在⼤量计算机集群上对⼤型数据集进⾏分布式处理。

hadoop提供的功能：利⽤服务器集群，根据⽤户的⾃定义业务逻辑，对海量数据进⾏分布式处理。

狭义上来说hadoop 指 Apache 这款开源框架，它的核⼼组件有：1. hdfs（分布式⽂件系统）（负责⽂件读写）2. yarn（运算资源调度系统）(负责为MapReduce程序分配运算硬件资源)3. MapReduce（分布式运算编程框架）扩展：关于hdfs集群： hdfs集群有⼀个name node(名称节点)，类似zookeeper的leader(领导者)，namenode记录了⽤户上传的⼀些⽂件分别在哪些DataNode上，记录了⽂件的源信息(就是记录了⽂件的名称和实际对应的物理地址)，name node有⼀个公共端⼝默认是9000，这个端⼝是针对客户端访问的时候的，其他的⼩弟(跟随者)叫data node，namenode和datanode会通过rpc进⾏远程通讯。

Yarn集群： yarn集群⾥的⼩弟叫做node manager，MapReduce程序发给node manager来启动，MapReduce读数据的时候去找hdfs(datanode)去读。

(注：hdfs集群和yarn集群最好放在同⼀台机器⾥)，yarn集群的⽼⼤主节点resource manager负责资源调度，应(最好)单独放在⼀台机器。

⼴义上来说，hadoop通常指更⼴泛的概念--------hadoop⽣态圈。

当下的 Hadoop 已经成长为⼀个庞⼤的体系，随着⽣态系统的成长，新出现的项⽬越来越多，其中不乏⼀些⾮ Apache 主管的项⽬，这些项⽬对 HADOOP 是很好的补充或者更⾼层的抽象。

hadoop集群部署之双虚拟机版

1、采用一台机器开两个虚拟机的方式构成两台电脑的环境，用root登录。

分别查看其IP地址：输入# ifconfig，可得主机IP：192.168.1.99；分机为：192.168.1.100。

2、在两台机器上的/etc/hosts均添加相应的主机名和IP地址：这里主机名命名为shenghao，分机名命名为slave：保存后重启网络：3、两台机器上均创立hadoop用户（注意是用root登陆）# useradd hadoop# passwd hadoop输入111111做为密码登录hadoop用户：注意，登录用户名为hadoop，而不是自己命名的shenghao。

4、ssh的配置进入centos的“系统→管理→服务器设置→服务，查看sshd服务是否运行。

在所有的机器上生成密码对：# ssh-keygen -t rsa这时hadoop目录下生成一个.ssh的文件夹，可以通过# ls .ssh/来查看里面产生的私钥和公钥：id_rsa和id_rsa.pub。

更改.ssh的读写权限：# chmod 755 .ssh在namenode上（即主机上）进入.ssh，将id_rsa.pub直接复制为authorized_keys（namenode的公钥）：# cp id_rsa.pub authorized_keys更改authorized_keys的读写权限：# chmod 644 authorized_keys 【这个不必须，但保险起见，推荐使用】然后上传到datanode上（即分机上）：# scp authorized_keys hadoop@slave:/home/hadoop/.ssh# cd .. 退出.ssh文件夹这样shenghao就可以免密码登录slave了：然后输入exit就可以退出去。

然后在datanode上（即分机上）：将datanode上之前产生的公钥id_rsa.pub复制到namenode上的.ssh目录中，并重命名为slave.id_rsa.pub，这是为了区分从各个datanode上传过来的公钥，这里就一个datanode，简单标记下就可。

Hadoop生态系统及开发实训手册实训15 Kafka集群部署

实训6.3 Kafka集群部署L实训I目的通过本实训，了解Kafka的基本概念，理解Kafka工作原理，安装部署Kafka 集群。

2 .实训内容本实训通过安装和配置Kafka,学会执行Kafka,并且校验集群是否搭建成功。

3 .实训要求以小组为单元进行实训，每小组5人，小组自协商选一位组长，由组长安排和分配实训任务，具体参考实训操作环节。

小组成员需确保ZoOKeePer集群是否安装准确。

4 .准备知识(1) Kafka概念趣解①PrOdUCer：生产者，就是它来生产“鸡蛋”的。

②COnSUmer:消费者，生出的“鸡蛋”它来消费。

③TOPic：把它理解为标签，生产者每生产出来一个鸡蛋就贴上一个标签(Topic),消费者可不是谁生产的“鸡蛋”都吃的，这样不同的生产者生产出来的“鸡蛋”，消费者就可以选择性的“吃” 了。

©Broker：就是篮子了。

©Partition： Partition是物理上的概念，每个Topic包含一个或多个Partition o©Consumer Group ：每个Consumer 属于一个特定的Consumer Group (可为每个Consumer指定group name,若不指定group name,则属于默认的group) 如果从技术角度，TOPiC标签实际就是队列，生产者把所有“鸡蛋(消息)” 都放到对应的队列里了，消费者到指定的队列里取。

5 .实训步骤(1)安装和配置Kafka①将kafka_2.13-3.3.1 .tgz压缩包上传至master节点的/root/PaCkage目录下。

②解压kafka_2.13-3.3.Ltgz,这里解压在/root/PaCkage 目录下：Cd ∕root∕packagetar -zxvf kafka_2.13-3.3. Ltgz -C ∕opt∕software∕(2)配置KafkaZooKeeper zookeeper.connect=localhost:2181 localhost,修改为安装ZoOKeePer 的三台节点，即master、slavel> slave2,主机刍里6-31ZooKeeper图6-32修改ZoOKeePer日志路径(3)复制master 的Kafka 到SIaVe 1、slave2(4)slavel> slave2Kafka①配置SlaVel的配置文件(修改broker.id)slave2broker.id)新打开一个终端，登录SlaVe2并执行vim ∕opt∕software∕kafka2.13-3.3.1 ∕config∕server.propertiesbroker.id=2⑤拷贝master节点的环境变量到SlaVel和slave2SlaVel SlaVe2节点中执行以下命令，使配置生效：source ZetcZprofile(5)校验Kafka①启动Kafka需确保master、slavel> SlaVe2的ZOOKeePer已启动，如未启动则用下面指令启动(执行jps,有QUorUmPeerMain进程则表示已启动)：Kafka6-33图6-33查看各节点上的进程6.实训总结本次实训注意要安装配置好ZooKeeper, Kafka的安装部署与ZooKeeper的安装部署大同小异，启动的时候记得要汆启动ZOoKeeper,对于Kafka的原理要认真理解。

搭建hadoop集群的步骤

搭建hadoop集群的步骤Hadoop是一个开源的分布式计算平台，用于存储和处理大规模的数据集。

在大数据时代，Hadoop已经成为了处理海量数据的标准工具之一。

在本文中，我们将介绍如何搭建一个Hadoop集群。

步骤一：准备工作在开始搭建Hadoop集群之前，需要进行一些准备工作。

首先，需要选择适合的机器作为集群节点。

通常情况下，需要至少三台机器来搭建一个Hadoop集群。

其次，需要安装Java环境和SSH服务。

最后，需要下载Hadoop的二进制安装包。

步骤二：配置Hadoop环境在准备工作完成之后，需要对Hadoop环境进行配置。

首先，需要编辑Hadoop的配置文件，包括core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml和yarn-site.xml。

其中，core-site.xml用于配置Hadoop的核心参数，hdfs-site.xml用于配置Hadoop分布式文件系统的参数，mapred-site.xml用于配置Hadoop的MapReduce参数，yarn-site.xml用于配置Hadoop的资源管理器参数。

其次，需要在每个节点上创建一个hadoop用户，并设置其密码。

最后，需要在每个节点上配置SSH免密码登录，以便于节点之间的通信。

步骤三：启动Hadoop集群在完成Hadoop环境的配置之后，可以启动Hadoop集群。

首先，需要启动Hadoop的NameNode和DataNode服务。

NameNode是Hadoop分布式文件系统的管理节点，负责管理文件系统的元数据。

DataNode是Hadoop分布式文件系统的存储节点，负责实际存储数据。

其次，需要启动Hadoop的ResourceManager和NodeManager服务。

ResourceManager 是Hadoop的资源管理器，负责管理集群中的资源。

NodeManager是Hadoop的节点管理器，负责管理每个节点的资源。

实验文档1-部署Hadoop

Hadoop大数据技术实验资料airyqinHadoop大数据管理与分析处理平台部署实验手册CentOS 6集群下部署Hadoop(Airy qin)Hadoop大数据实验实战资料（请勿在互联网上传播）启动两台虚拟客户机：打开VMware Workstation10打开之前已经安装好的虚拟机：HadoopMaster和HadoopSlave出现异常，选择“否”进入Hadoop大数据实验实战资料（请勿在互联网上传播）如果之前没有打开过两个虚拟机，请使用“文件”->“打开”选项，选择之前的虚拟机安装包（在一体软件包里面的）第1步 Linux系统配置以下操作步骤需要在HadoopMaster和HadoopSlave节点上分别完整操作，都使用root用户，从当前用户切换root用户的命令如下：su root输入密码：zkpkHadoop大数据实验实战资料（请勿在互联网上传播）本节所有的命令操作都在终端环境，打开终端的过程如下图的Terminal菜单：终端打开后如下图中命令行窗口所示。

1.拷贝软件包和数据包将完整软件包“H adoop In Action Experiment”下的software包和sogou-data整体拖拽到HadoopMaster 节点的桌面上，并且在终端中执行下面的移动文件命令：mv ~/Desktop/software ~/Hadoop大数据实验实战资料（请勿在互联网上传播）mv ~/Desktop/sogou-data ~/1.1配置时钟同步1.1.1 配置自动时钟同步使用Linux命令配置crontab -e键入下面的一行代码：输入i，进入插入模式0 1 * * * /usr/sbin/ntpdate 1.1.2 手动同步时间/usr/sbin/ntpdate 1.2配置主机名1.2.1 HadoopMaster节点使用gedit 编辑主机名gedit /etc/sysconfig/network配置信息如下，如果已经存在则不修改，将HadoopMaster节点的主机名改为master，即下面代码的第3行所示。

Hadoop集群部署有几种模式？Hadoop集群部署方法介绍

Hadoop集群的部署分为三种，分别独立模式（Standalonemode）、伪分布式模式（Pseudo-Distributedmode）、完全分布式模式（Clustermode），具体介绍如下。

（1）独立模式：又称为单机模式，在该模式下，无需运行任何守护进程，所有的
程序都在单个JVM上执行。

独立模式下调试Hadoop集群的MapReduce程序非常
方便，所以一般情况下，该模式在学习或者发阶段调试使用。

（2）伪分布式模式：Hadoop程序的守护进程运行在一台节上，通常使用伪分布
式模式用来调试Hadoop分布式程序的代码，以及程序执行否正确，伪分布式模式完全分布式模式的一个特例。

（3）完全分布式模式：Hadoop的守护进程分别运行在由多个主机搭建的集群上，不同节担任不同的角色，在实际工作应用发中，通常使用该模式构建级Hadoop系统。

在Hadoop环境中，所有器节仅划分为两种角色，分别master（主节，1个）和slave（从节，多个）。

因此，伪分布模式集群模式的特例，只将主节和从节合二
为一罢了。

接下来，本书将以前面的三台虚拟机为例，阐述完全分布模式Hadoop集群的与配置方法，具体集群规划如图1所示。

图1Hadoop集群规划
从图1可以看出，当前规划的Hadoop集群包含一台master节和两台slave节。

这里，将前面的Hadoop01作为Master节，Hadoop02和Hadoop03作为Slave
节。

1。

Hadoop集群配置心得（低配置集群+自动同步配置）

Hadoop集群配置⼼得（低配置集群+⾃动同步配置）本⽂为本⼈原创，⾸发到炼数成⾦。

情况是这样的，我没有⼀个⾮常强劲的电脑来搞出⼀个性能⾮常NB的服务器集群，相信很多⼈也跟我差不多，所以现在把我的低配置集群经验拿出来写⼀下好了。

我的配备：1）五六年前的赛扬单核处理器2G内存笔记本 2）公司给配的ThinkpadT420，i5双核处理器4G内存（可⽤内存只有3.4G，是因为装的是32位系统的缘故吧。

）就算是⽤公司配置的电脑，做出来三台1G内存的虚拟机也显然是不现实的。

企业笔记本运⾏的软件多啊，什么都不做空余内存也才不到3G。

所以呢，我的想法就是：⽤我⾃⼰的笔记本（简称PC1）做Master节点，⽤来跑Jobtracker,Namenode 和SecondaryNamenode；⽤公司的笔记本跑两个虚拟机（简称VM1和VM2），⽤来做Slave节点，跑Tasktracker和Datanode。

这么做的话，就需要让PC1，VM1和VM2处于同⼀个⽹段⾥，保证他们之间可以互相连通。

⽹络环境：我的两台电脑都是通过⼀个⽆线路由上⽹。

构建跟外部的电脑同⼀⽹段的虚拟机配置过程：准备⼯作：构建⼀个集群，⾸先前提条件是每台服务器都要有⼀个固定的IP地址，然后才可能进⾏后续的操作。

所以呢，先把我的两台笔记本电脑全部设置成固定IP（注意，如果像我⼀样使⽤⽆线路由上⽹，那就要把⽆线⽹卡的IP设置成固定IP）。

⽤来做Master节点的PC1:192.168.33.150，⽤来跑虚拟机的宿主笔记本：192.168.33.157。

⽬标：VM1和VM2的IP地址分别设置成192.168.33.151和152。

步骤：1）新建VM1虚拟机。

2）打开VM1的⽹卡设置界⾯，连接⽅式选Bridge。

（桥接）关于桥接的具体信息，可以百度⼀下。

我们需要知道的，就是⽤桥接的⽅式，可以让虚拟机通过本机的⽹关来上⽹，所以就可以跟本机处于同⼀个⽹段，互相之间可以进⾏通信。

《hadoop基础》课件——第三章 Hadoop集群的搭建及配置

19
Hadoop集群—文件监控
http://master:50070
20
Hadoop集群—文件监控
http://master:50070
21
Hadoop集群—文件监控
http://master:50070
22
Hadoop集群—任务监控
http://master:8088
23
Hadoop集群—日志监控
http://master:19888
24
Hadoop集群—问题 1.集群节点相关服务没有启动？
1. 检查对应机器防火墙状态； 2. 检查对应机器的时间是否与主节点同步；
25
Hadoop集群—问题
2.集群状态不一致，clusterID不一致？ 1. 删除/data.dir配置的目录； 2. 重新执行hadoop格式化；
准备工作：
1.Linux操作系统搭建完好。 2.PC机、服务器、环境正常。 3.搭建Hadoop需要的软件包（hadoop-2.7.6、jdk1.8.0_171）。 4.搭建三台虚拟机。（master、node1、node2）
存储采用分布式文件系统 HDFS，而且，HDFS的名称节点和数据节点位于不同机器上。
2、vim编辑core-site.xml，修改以下配置： <property>
<name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://master:9000</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/opt/soft/hadoop-2.7.6/tmp</value> </property> <property> <name>fs.trash.interval</name> <value>1440</value> </property>

1.Hadoop集群搭建（单机伪分布式）

1.Hadoop集群搭建（单机伪分布式）>>>加磁盘1）⾸先先将虚拟机关机2）选中需要加硬盘的虚拟机：右键-->设置-->选中硬盘，点击添加-->默认选中硬盘，点击下⼀步-->默认硬盘类型SCSI(S)，下⼀步-->默认创建新虚拟磁盘(V)，下⼀步-->根据实际需求，指定磁盘容量(单个或多个⽂件⽆所谓，选哪个都⾏)，下⼀步。

-->指定磁盘⽂件，选择浏览，找到现有虚拟机的位置(第⼀次出现.vmdk⽂件的⽂件夹)，放到⼀起，便于管理。

点击完成。

-->点击确定。

3) 可以看到现在选中的虚拟机有两块硬盘，点击开启虚拟机。

这个加硬盘只是在VMWare中，实际⼯作中直接买了硬盘加上就可以了。

4）对/dev/sdb进⾏分区df -h 查看当前已⽤磁盘分区fdisk -l 查看所有磁盘情况磁盘利⽤情况，依次对磁盘命名的规范为，第⼀块磁盘sda，第⼆块为sdb，第三块为sdc。

可以看到下图的Disk /dev/sda以第⼀块磁盘为例，磁盘分区的命名规范依次为sda1，sda2，sda3。

同理也会有sdb1，sdb2，sdb3。

可以参照下图的/dev/sda1。

下⾯的含义代表sda盘有53.7GB，共分为6527个磁柱，每个磁柱单元Units的⼤⼩为16065*512=8225280 bytes。

sda1分区为1-26号磁柱，sda2分区为26-287号磁柱，sda3为287-6528号磁柱下⾯的图⽚可以看到，还未对sdb磁盘进⾏分区fdisk /dev/sdb 分区命令可以选择m查看帮助，显⽰命令列表p 显⽰磁盘分区，同fdisk -ln 新增分区d 删除分区w 写⼊并退出选w直接将分区表写⼊保存，并退出。

mkfs -t ext4 /dev/sdb1 格式化分区，ext4是⼀种格式mkdir /newdisk 在根⽬录下创建⼀个⽤于挂载的⽂件mount /dev/sdb1 /newdisk 挂载sdb1到/newdisk⽂件(这只是临时挂载的解决⽅案，重启机器就会发现失去挂载)blkid /dev/sdb1 通过blkid命令⽣成UUIDvi /etc/fstab 编辑fstab挂载⽂件，新建⼀⾏挂载记录，将上⾯⽣成的UUID替换muount -a 执⾏后⽴即⽣效，不然的话是重启以后才⽣效。

hadoop学习笔记(一、hadoop集群环境搭建)

Hadoop集群环境搭建1、准备资料虚拟机、Redhat6.5、hadoop-1.0.3、jdk1.62、基础环境设置2.1配置机器时间同步#配置时间自动同步crontab -e#手动同步时间/usr/sbin/ntpdate 1、安装JDK安装cd /home/wzq/dev./jdk-*****.bin设置环境变量Vi /etc/profile/java.sh2.2配置机器网络环境#配置主机名(hostname)vi /etc/sysconfig/network#修第一台hostname 为masterhostname master#检测hostname#使用setup 命令配置系统环境setup#检查ip配置cat /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0#重新启动网络服务/sbin/service network restart#检查网络ip配置/sbin/ifconfig2.3关闭防火墙2.4配置集群hosts列表vi /etc/hosts#添加一下内容到vi 中2.5创建用户账号和Hadoop部署目录和数据目录#创建hadoop 用户/usr/sbin/groupadd hadoop#分配hadoop 到hadoop 组中/usr/sbin/useradd hadoop -g hadoop#修改hadoop用户密码Passwd hadoop#创建hadoop 代码目录结构mkdir -p /opt/modules/hadoop/#修改目录结构权限拥有者为为hadoopchown -R hadoop:hadoop /opt/modules/hadoop/2.6生成登陆密钥#切换到Hadoop 用户下su hadoopcd /home/hadoop/#在master、node1、node2三台机器上都执行下面命令，生成公钥和私钥ssh-keygen -q -t rsa -N "" -f /home/hadoop/.ssh/id_rsacd /home/hadoop/.ssh#把node1、node2上的公钥拷贝到master上scp /home/hadoop/.ssh/ id_rsa.pub hadoop@master:/home/hadoop/.ssh/node1_pubkey scp /home/hadoop/.ssh/ id_rsa.pub hadoop@master:/home/hadoop/.ssh/node2_pubkey#在master上生成三台机器的共钥cp id_rsa.pub authorized_keyscat node1_pubkey >> authorized_keyscat node2_pubkey >> authorized_keysrm node1_pubkey node2_pubkey#吧master上的共钥拷贝到其他两个节点上scp authorized_keys node1: /home/hadoop/.ssh/scp authorized_keys node1: /home/hadoop/.ssh/#验证ssh masterssh node1ssh node2没有要求输入密码登陆，表示免密码登陆成功3、伪分布式环境搭建3.1下载并安装JAVA JDK系统软件#下载jdkwget http://60.28.110.228/source/package/jdk-6u21-linux-i586-rpm.bin#安装jdkchmod +x jdk-6u21-linux-i586-rpm.bin./jdk-6u21-linux-i586-rpm.bin#配置环境变量vi /etc/profile.d/java.sh#手动立即生效source /etc/profile3.2 Hadoop 文件下载和安装#切到hadoop 安装路径下cd /opt/modules/hadoop/#从下载Hadoop 安装文件wget /apache-mirror/hadoop/common/hadoop-1.0.3/hadoop-1.0.3.tar.gz#如果已经下载,请复制文件到安装hadoop 文件夹cp hadoop-1.0.3.tar.gz /opt/modules/hadoop/#解压hadoop-1.0.3.tar.gzcd /opt/modules/hadoop/tar -xvf hadoop-1.0.3.tar.gz#配置环境变量vi /etc/profile.d/java.sh#手动立即生效source /etc/profile3.3配置hadoop-env.sh 环境变量#配置jdk。

大数据--Hadoop集群环境搭建

⼤数据--Hadoop集群环境搭建⾸先我们来认识⼀下HDFS， HDFS（Hadoop Distributed File System ）Hadoop分布式⽂件系统。

它其实是将⼀个⼤⽂件分成若⼲块保存在不同服务器的多个节点中。

通过联⽹让⽤户感觉像是在本地⼀样查看⽂件，为了降低⽂件丢失造成的错误，它会为每个⼩⽂件复制多个副本（默认为三个），以此来实现多机器上的多⽤户分享⽂件和存储空间。

Hadoop主要包含三个模块：HDFS模块：HDFS负责⼤数据的存储，通过将⼤⽂件分块后进⾏分布式存储⽅式，突破了服务器硬盘⼤⼩的限制，解决了单台机器⽆法存储⼤⽂件的问题，HDFS是个相对独⽴的模块，可以为YARN提供服务，也可以为HBase等其他模块提供服务。

YARN模块：YARN是⼀个通⽤的资源协同和任务调度框架，是为了解决Hadoop中MapReduce⾥NameNode负载太⼤和其他问题⽽创建的⼀个框架。

YARN是个通⽤框架，不⽌可以运⾏MapReduce，还可以运⾏Spark、Storm等其他计算框架。

MapReduce模块：MapReduce是⼀个计算框架，它给出了⼀种数据处理的⽅式，即通过Map阶段、Reduce阶段来分布式地流式处理数据。

它只适⽤于⼤数据的离线处理，对实时性要求很⾼的应⽤不适⽤。

多相关信息可以参考博客：。

本节将会介绍Hadoop集群的配置，⽬标主机我们可以选择虚拟机中的多台主机或者多台阿⾥云服务器。

注意：以下所有操作都是在root⽤户下执⾏的，因此基本不会出现权限错误问题。

⼀、Vmware安装VMware虚拟机有三种⽹络模式，分别是Bridged(桥接模式)、NAT(⽹络地址转换模式)、Host-only(主机模式)：桥接：选择桥接模式的话虚拟机和宿主机在⽹络上就是平级的关系，相当于连接在同⼀交换机上；NAT：NAT模式就是虚拟机要联⽹得先通过宿主机才能和外⾯进⾏通信；仅主机：虚拟机与宿主机直接连起来。

hadoop集群之HDFS和YARN启动和停止命令

hadoop集群之HDFS和YARN启动和停⽌命令假如我们只有3台linux虚拟机，主机名分别为hadoop01、hadoop02和hadoop03，在这3台机器上，hadoop集群的部署情况如下：hadoop01：1个namenode，1个datanode，1个journalnode，1个zkfc，1个resourcemanager，1个nodemanager；hadoop02：1个namenode，1个datanode，1个journalnode，1个zkfc，1个resourcemanager，1个nodemanager；hadoop03：1个datenode，1个journalnode，1个nodemanager；下⾯我们来介绍启动hdfs和yarn的⼀些命令。

1.启动hdfs集群（使⽤hadoop的批量启动脚本）/root/apps/hadoop/sbin/start-dfs.sh[root@hadoop01 ~]# /root/apps/hadoop/sbin/start-dfs.shStarting namenodes on [hadoop01 hadoop02]hadoop01: starting namenode, logging to /root/apps/hadoop/logs/hadoop-root-namenode-hadoop01.outhadoop02: starting namenode, logging to /root/apps/hadoop/logs/hadoop-root-namenode-hadoop02.outhadoop03: starting datanode, logging to /root/apps/hadoop/logs/hadoop-root-datanode-hadoop03.outhadoop02: starting datanode, logging to /root/apps/hadoop/logs/hadoop-root-datanode-hadoop02.outhadoop01: starting datanode, logging to /root/apps/hadoop/logs/hadoop-root-datanode-hadoop01.outStarting journal nodes [hadoop01 hadoop02 hadoop03]hadoop03: starting journalnode, logging to /root/apps/hadoop/logs/hadoop-root-journalnode-hadoop03.outhadoop02: starting journalnode, logging to /root/apps/hadoop/logs/hadoop-root-journalnode-hadoop02.outhadoop01: starting journalnode, logging to /root/apps/hadoop/logs/hadoop-root-journalnode-hadoop01.outStarting ZK Failover Controllers on NN hosts [hadoop01 hadoop02]hadoop01: starting zkfc, logging to /root/apps/hadoop/logs/hadoop-root-zkfc-hadoop01.outhadoop02: starting zkfc, logging to /root/apps/hadoop/logs/hadoop-root-zkfc-hadoop02.out[root@hadoop01 ~]#从上⾯的启动⽇志可以看出，start-dfs.sh这个启动脚本是通过ssh对多个节点的namenode、datanode、journalnode以及zkfc进程进⾏批量启动的。

Hadoop集群配置（最全面总结）

Hadoop集群配置（最全⾯总结）通常，集群⾥的⼀台机器被指定为 NameNode，另⼀台不同的机器被指定为JobTracker。

这些机器是masters。

余下的机器即作为DataNode也作为TaskTracker。

这些机器是slaves\1 先决条件1. 确保在你集群中的每个节点上都安装了所有软件：sun-JDK ，ssh，Hadoop2. Java TM1.5.x，必须安装，建议选择Sun公司发⾏的Java版本。

3. ssh 必须安装并且保证 sshd⼀直运⾏，以便⽤Hadoop 脚本管理远端Hadoop守护进程。

2 实验环境搭建2.1 准备⼯作操作系统：Ubuntu部署：Vmvare在vmvare安装好⼀台Ubuntu虚拟机后，可以导出或者克隆出另外两台虚拟机。

说明：保证虚拟机的ip和主机的ip在同⼀个ip段，这样⼏个虚拟机和主机之间可以相互通信。

为了保证虚拟机的ip和主机的ip在同⼀个ip段，虚拟机连接设置为桥连。

准备机器：⼀台master，若⼲台slave，配置每台机器的/etc/hosts保证各台机器之间通过机器名可以互访，例如：10.64.56.76 node1（master）10.64.56.77 node2 （slave1）10.64.56.78 node3 （slave2）主机信息:机器名 IP地址作⽤Node110.64.56.76NameNode、JobTrackerNode210.64.56.77DataNode、TaskTrackerNode310.64.56.78DataNode、TaskTracker为保证环境⼀致先安装好JDK和ssh：2.2 安装JDK#安装JDK$ sudo apt-get install sun-java6-jdk1.2.3这个安装，java执⾏⽂件⾃动添加到/usr/bin/⽬录。

验证 shell命令：java -version 看是否与你的版本号⼀致。

Hadoop集群搭建详细简明教程

Hadoop 集群搭建详细简明教程
Linux 操作系统安装
利用 vmware 安装 Linux 虚拟机，选择 CentOS 操作系统
搭建机器配置说明
本人机器是 thinkpadt410，i7 处理器，8G 内存，虚拟机配置为 2G 内存，大家可以按照自己的机器做相应调整，但虚拟机内存至少要求 1G。
会出现虚拟机硬件清单，我们要修改的，主要关注“光驱”和“软驱”，如下图：选择“软驱”，点击“remove”移除软驱：
选择光驱，选择 CentOS ISO 镜像，如下图：最后点击“Close”，回到“硬件配置页面”，点击“Finsh”即可，如下图：下图为创建all or upgrade an existing system”
执行 java –version 命令会出现上图的现象。从网站上下载 jdk1.6 包( jdk-6u21-linux-x64-rpm.bin )上传到虚拟机上修改权限：chmod u+x jdk-6u21-linux-x64-rpm.bin 解压并安装: ./jdk-6u21-linux-x64-rpm.bin (默认安装在/usr/java 中) 配置环境变量：vi /etc/profile 在该 profile 文件中最后添加：
选择“Skip”跳过，如下图：
选择“English”，next，如下图：键盘选择默认，next，如下图：
选择默认，next，如下图：
输入主机名称，选择“CongfigureNetwork” 网络配置，如下图：
选中 system eth0 网卡，点击 edit，如下图：
选择网卡开机自动连接，其他不用配置（默认采用 DHCP 的方式获取 IP 地址），点击“Apply”，如下图：

Hadoop大数据开发基础教案Hadoop集群的搭建及配置教案

Hadoop大数据开发基础教案-Hadoop集群的搭建及配置教案教案章节一：Hadoop简介1.1 课程目标：了解Hadoop的发展历程及其在大数据领域的应用理解Hadoop的核心组件及其工作原理1.2 教学内容：Hadoop的发展历程Hadoop的核心组件（HDFS、MapReduce、YARN）Hadoop的应用场景1.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点教案章节二：Hadoop环境搭建2.1 课程目标：学会使用VMware搭建Hadoop虚拟集群掌握Hadoop各节点的配置方法2.2 教学内容：VMware的安装与使用Hadoop节点的规划与创建Hadoop配置文件（hdfs-site.xml、core-site.xml、yarn-site.xml）的编写与配置2.3 教学方法：演示与实践相结合手把手教学，确保学生掌握每个步骤教案章节三：HDFS文件系统3.1 课程目标：理解HDFS的设计理念及其优势掌握HDFS的搭建与配置方法3.2 教学内容：HDFS的设计理念及其优势HDFS的架构与工作原理HDFS的搭建与配置方法3.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点教案章节四：MapReduce编程模型4.1 课程目标：理解MapReduce的设计理念及其优势学会使用MapReduce解决大数据问题4.2 教学内容：MapReduce的设计理念及其优势MapReduce的编程模型（Map、Shuffle、Reduce）MapReduce的实例分析4.3 教学方法：互动提问，巩固知识点教案章节五：YARN资源管理器5.1 课程目标：理解YARN的设计理念及其优势掌握YARN的搭建与配置方法5.2 教学内容：YARN的设计理念及其优势YARN的架构与工作原理YARN的搭建与配置方法5.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点教案章节六：Hadoop生态系统组件6.1 课程目标：理解Hadoop生态系统的概念及其重要性熟悉Hadoop生态系统中的常用组件6.2 教学内容：Hadoop生态系统的概念及其重要性Hadoop生态系统中的常用组件（如Hive, HBase, ZooKeeper等）各组件的作用及相互之间的关系6.3 教学方法：互动提问，巩固知识点教案章节七：Hadoop集群的调优与优化7.1 课程目标：学会对Hadoop集群进行调优与优化掌握Hadoop集群性能监控的方法7.2 教学内容：Hadoop集群调优与优化原则参数调整与优化方法（如内存、CPU、磁盘I/O等）Hadoop集群性能监控工具（如JMX、Nagios等）7.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点教案章节八：Hadoop安全与权限管理8.1 课程目标：理解Hadoop安全的重要性学会对Hadoop集群进行安全配置与权限管理8.2 教学内容：Hadoop安全概述Hadoop的认证与授权机制Hadoop安全配置与权限管理方法8.3 教学方法：互动提问，巩固知识点教案章节九：Hadoop实战项目案例分析9.1 课程目标：学会运用Hadoop解决实际问题掌握Hadoop项目开发流程与技巧9.2 教学内容：真实Hadoop项目案例介绍与分析Hadoop项目开发流程（需求分析、设计、开发、测试、部署等）Hadoop项目开发技巧与最佳实践9.3 教学方法：案例分析与讨论团队协作，完成项目任务教案章节十：Hadoop的未来与发展趋势10.1 课程目标：了解Hadoop的发展现状及其在行业中的应用掌握Hadoop的未来发展趋势10.2 教学内容：Hadoop的发展现状及其在行业中的应用Hadoop的未来发展趋势（如Big Data生态系统的演进、与大数据的结合等）10.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点重点和难点解析：一、Hadoop生态系统的概念及其重要性重点：理解Hadoop生态系统的概念，掌握生态系统的组成及相互之间的关系。