Hadoop环境搭建及wordcount实例运行
Hadoop的配置及运行WordCount
Hadoop的配置及运行WordCount目录Hadoop的配置及运行WordCount (1)一、环境: (1)二、步骤: (1)1 JDK及SSH安装配置: (1)1.1 卸载Fedora自带的OpenJDK,安装Oracle的JDK (1)1.2 配置SSH (2)2 Hadoop安装配置: (4)2.1 下载并配置Hadoop的JDK环境 (4)2.2 为系统配置Hadoop环境变量 (5)2.3 修改Hadoop的配置文件 (6)2.4 初始化HDFS文件系统,和启动Hadoop (8)2.5 关闭HDFS (11)3 运行WordCount: (11)3.1 下载和编译WordCount示例 (11)3.2 建立文本文件并上传至DFS (13)3.3 MapReduce执行过程显示信息 (14)结尾: (15)一、环境:计算机Fedora 20、jdk1.7.0_60、Hadoop-2.2.0二、步骤:1 JDK及SSH安装配置:1.1 卸载Fedora自带的OpenJDK,安装Oracle的JDK*由于Hadoop,无法使用OpenJDK,所以的下载安装Oracle的JDK。
1.1.1、以下为卸载再带的OpenJDK:然后到/technetwork/java/javase/downloads/index.html下载jdk,可以下载rpm格式的安装包或解压版的。
rpm版本的下载完毕后可以运行安装,一般会自动安装在/usr/java/的路径下面。
接下来就配置jdk的环境变量了。
1.1.2、进入到系统的环境变量配置文件,加入以下内容:(按i进行编辑,编辑完毕按ESC,输入:wq,回车即保存退出)截图如下:Java环境变量配置输入这个回车即可保存退出java –version,检测配置是否成功。
如下结果则Java 配置安装成功。
1.2 配置SSH搭建hadoop分布式集群平台,为了实现通讯之间的可靠,防止远程管理过程中的信息泄露问题。
Cygwin+Eclipse搭建Hadoop开发环境
Cygwin的安装1.先在/install.html上下载安装文件打开后双击setup.exe安装。
如下图:2. 直接点击下一步后如下图:图中有三个选项,意思一看就懂啊。
这里直选择下一步3.直接点击下一步后如下图:这里是要选择安装路径,设置在哪里都可以。
没有特殊要求。
4. 设置好路径后下一步进入下图:这是设置Cygwin安装文件的目录。
先安装的exe只是个引导它需要自己下载安装文件。
设置这个目录就是存储这些文件的。
5.设置好后下一步进入下图:这里是你网络的链接方式,第一个是直接链接,第二个是使用IE代理,第三个使用你指定的HTTP/FTP代理。
你要根据你自己的情况选择。
通常选第一个如不好使则查看你的联网是否使用了代理用了就选下面两个中的一个。
6.设置好后下一步进入下图:选择其中一个url用作下载的站点。
我选第一就行挺快的。
你的不行可以试试别的。
也可以在下面的User URL中添加url写完地址一点Add就加入到上面的url列表中了。
然后选择你自己加入的url即可。
如果自己加入可以尝试一下这个url:/pub/。
然后点击下一步进行安装文件的下载,需要点时间。
如果点击下一步后出现这个错误Internal Error: gcrypt library error 60 illegal tag。
就是上一步网络选择的问题或者选择的url不能下载。
自己可以尝试改动一下。
正常下载的话也可能出现一个警告窗口如下图:点击确定即可。
随即会进入下图。
7. 来到此图就要开始进行一些配置了。
选择一下要安装的包。
如下图:首先:选择其中的Base Default,通常这里的包都已经选择上了。
你要确保sed已选择上,这样你可以在eclipse中使用hadoop了。
如下图这样即可:其次:选择Devel Default,将其中的subversion选中第一个即可。
如下图:最后:选择Net default包,将其中的openssh及openssl选上。
hadoop环境搭建
hadoop环境搭建⼀、安装ssh免密登录命令:ssh-keygenoverwrite(覆盖写⼊)输⼊y⼀路回车将⽣成的密钥发送到本机地址ssh-copy-id localhost(若报错命令⽆法找到则需要安装openssh-clients)yum –y install openssh-clients测试免密设置是否成功ssh localhost⼆、卸载已有java确定JDK版本rpm –qa | grep jdkrpm –qa | grep gcj切换到root⽤户,根据结果卸载javayum -y remove java-1.8.0-openjdk-headless.x86_64 yum -y remove java-1.7.0-openjdk-headless.x86_64卸载后输⼊java –version查看三、安装java切换回hadoop⽤户,命令:su hadoop查看下当前⽬标⽂件,命令:ls将桌⾯的hadoop⽂件夹中的java及hadoop安装包移动到app⽂件夹中命令:mv /home/hadoop/Desktop/hadoop/jdk-8u141-linux-x64.gz /home/hadoop/app mv /home/hadoop/Desktop/hadoop/hadoop-2.7.0.tar.gz /home/hadoop/app解压java程序包,命令:tar –zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz创建软连接ln –s jdk1.8.0_141 jdk配置jdk环境变量切换到root⽤户再输⼊vi /etc/profile输⼊export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.8.0_141export JAVA_JRE=JAVA_HOME/jreexport CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_JRE/lib export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin保存退出,并使/etc/profile⽂件⽣效source /etc/profile能查询jdk版本号,说明jdk安装成功java -version四、安装hadoop切换回hadoop⽤户,解压缩hadoop-2.6.0.tar.gz安装包创建软连接,命令:ln -s hadoop-2.7.0 hadoop验证单机模式的Hadoop是否安装成功,命令:hadoop/bin/hadoop version此时可以查看到Hadoop安装版本为Hadoop2.7.0,说明单机版安装成功。
hadoop实例运行
• 上传文本内容到HDFS 下inputdata目录 内
• hadoop fs -mkdir inputdata创建新目录 • hadoop fs -put ./data.txt inputda个块存为3个副本。分别为以下
• 执行WordCount程序
hadoop实例演示
2015.3.31
目录
实验一:对20 News Groups Dataset 文本分类数据集做WordCount处理及 分析
实验1.1:对20 News Groups Dataset 文本分类数据集做
WordCount处理(多文件上传处理)
• 数据集格式内容:数据集含有19124个文本文件,每个文件大小仅有几kb。
HDFS上传时间相对漫长 HDFS上传切分成64MB为一个block,浪费大量内存空间 mapreduce处理时间在1个小时以上
实验1.2:对20 News Groups Dataset 文本分类数据集做WordCount处理
(通过软件或者程序实现文本内容进行处理合并成一个大文件)
• 数据集格式内容:为上例中一万多个文档合并成一 个文本文档,数据集不变,数据集为74MB左右
Hadoop在处理多文件并且每个文件很小时, 文件只有几MB或者几KB时,执行效率将会相 当的低下。也会浪费大量的HDFS存储量。这 就是hadoop所具有的局限性。
Hadoop可以实现一个高吞吐量的数据的执行, 可以高效的执行
• 文本内容格式:
• 上传HDFS:
在我们上传到HDFS,被分成了一个个的块内容(64MB),浪费了大量的内存
• 执行WordCount程序
从右图中我 们可以看到, 执行时间相 当缓慢。 原因:大部 分的时间不 是用在了计 算数据上, 而是在寻址 上。
ubuntu下hadoop配置指南
ubuntu下hadoop配置指南目录1.实验目的2.实验内容(hadoop伪分布式与分布式集群环境配置)3.运行wordcount词频统计程序一 . 实验目的通过学习和使用开源的Apache Hadoop工具,亲身实践云计算环境下对海量数据的处理,理解并掌握分布式的编程模式MapReduce,并能够运用MapReduce编程模式完成特定的分布式应用程序设计,用于处理实际的海量数据问题。
二 . 实验内容1.实验环境搭建1.1. 前期准备操作系统:Linux Ubuntu 10.04Java开发环境:需要JDK 6及以上,Ubuntu 10.04默认安装的OpenJDK可直接使用。
不过我使用的是sun的jdk,从官方网站上下载,具体可以参考博客:ubuntu下安装JDK 并配置java环境Hadoop开发包:试过了hadoop的各种版本,包括0.20.1,0.20.203.0和0.21.0,三个版本都可以配置成功,但是只有0.20.1这个版本的eclipse插件是可用的,其他版本的eclipse插件都出现各种问题,因此当前使用版本为hadoop-0.20.1Eclipse:与hadoop-0.20.1的eclipse插件兼容的只有一些低版本的eclipse,这里使用eclipse-3.5.2。
1.2. 在单节点(伪分布式)环境下运行Hadoop(1)添加hadoop用户并赋予sudo权限(可选)为hadoop应用添加一个单独的用户,这样可以把安装过程和同一台机器上的其他软件分离开来,使得逻辑更加清晰。
可以参考博客:Ubuntu-10.10如何给用户添加sudo权限。
(2)配置SSH无论是在单机环境还是多机环境中,Hadoop均采用SSH来访问各个节点的信息。
在单机环境中,需要配置SSH 来使用户hadoop 能够访问localhost 的信息。
首先需要安装openssh-server。
[sql]view plaincopyprint?1. s udo apt-get install openssh-server其次是配置SSH使得Hadoop应用能够实现无密码登录:[sql]view plaincopyprint?1. s u - hadoop2. s sh-keygen -trsa -P ""3. c p ~/.ssh/id_rsa.pub ~/.ssh/authorized_keys第一条命令将当前用户切换为hadoop(如果当前用户就是hadoop,则无需输入),第二条命令将生成一个公钥和私钥对(即id_dsa和id_dsa.pub两个文件,位于~/.ssh文件夹下),第三条命令使得hadoop用户能够无需输入密码通过SSH访问localhost。
Hadoop平台搭建简介
点击Arguments进行输入输出路径的设臵,如上图: 其中hdfs://node3/user/fengling/400为输入路径 hdfs://node3/user/fengling/out400为输出路径
JobTracker
应用程序提交到集群后由它决定哪个文件被处理,为不同的 task分配节点。每个集群只有一个JobTracker,一般运行在集群 的Master节点上。
DataNode
集群每个服务器都运行一个DataNode后台程序,这个后台
程序负责把HDFS数据块读写到本地的文件系统。
TaskTracker
指令sudo vi hdfs-site.xml
指令sudo vi mapred-site.xml
至此,Master节点的配臵已经基本完成,重启系统后执行 Hadoop,成果结果如下图所示
安装Slaves节点 将配臵好的Master(node3)复制为node4,node5,node6虚拟机。 复制前关闭Master,复制过程如下:
在hadoop installation directory后面填写保存的路径。设臵完 即可点击确定。
在如下图所示的Map/Reduce Location下空白地方点击,选 择New Hadoop location
Location nam可以随意填写,左边Host内填写的是jobtrack er所在集群机器,这里写node3。左边的port为node3的port, 为8021,右边的port为namenode的port,为8020。User na me为用户名。
以程序wordcount为例用指令hadoopdfscatout400进行查看即可看到输出文件out400自己设定中的部分内容程序分析程序分析wordcount是一个词频统计程序用来输入文件内的每个单词出现的次数统计出来如下
hadoop分布式环境搭建实验总结
hadoop分布式环境搭建实验总结Hadoop分布式环境搭建实验总结一、引言Hadoop是目前最流行的分布式计算框架之一,它具有高可靠性、高扩展性和高效性的特点。
在本次实验中,我们成功搭建了Hadoop分布式环境,并进行了相关测试和验证。
本文将对实验过程进行总结和归纳,以供参考。
二、实验准备在开始实验之前,我们需要准备好以下几个方面的内容:1. 硬件环境:至少两台具备相同配置的服务器,用于搭建Hadoop 集群。
2. 软件环境:安装好操作系统和Java开发环境,并下载Hadoop 的安装包。
三、实验步骤1. 安装Hadoop:解压Hadoop安装包,并根据官方文档进行相应的配置,包括修改配置文件、设置环境变量等。
2. 配置SSH无密码登录:为了实现集群间的通信,需要配置各个节点之间的SSH无密码登录。
具体步骤包括生成密钥对、将公钥分发到各个节点等。
3. 配置Hadoop集群:修改Hadoop配置文件,包括core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml等,设置集群的基本参数,如文件系统地址、数据存储路径等。
4. 启动Hadoop集群:通过启动NameNode、DataNode和ResourceManager等守护进程,使得集群开始正常运行。
可以通过jps命令来验证各个进程是否成功启动。
5. 测试Hadoop集群:可以使用Hadoop自带的例子程序进行测试,如WordCount、Sort等。
通过执行这些程序,可以验证集群的正常运行和计算能力。
四、实验结果经过以上步骤的操作,我们成功搭建了Hadoop分布式环境,并进行了相关测试。
以下是我们得到的一些实验结果:1. Hadoop集群的各个节点正常运行,并且能够相互通信。
2. Hadoop集群能够正确地处理输入数据,并生成期望的输出结果。
3. 集群的负载均衡和容错能力较强,即使某个节点出现故障,也能够继续运行和处理任务。
hadoop的基本使用
hadoop的基本使用Hadoop的基本使用Hadoop是一种开源的分布式计算系统和数据处理框架,具有可靠性、高可扩展性和容错性等特点。
它能够处理大规模数据集,并能够在集群中进行并行计算。
本文将逐步介绍Hadoop的基本使用。
一、Hadoop的安装在开始使用Hadoop之前,首先需要进行安装。
以下是Hadoop的安装步骤:1. 下载Hadoop:首先,从Hadoop的官方网站(2. 配置环境变量:接下来,需要将Hadoop的安装目录添加到系统的环境变量中。
编辑~/.bashrc文件(或其他相应的文件),并添加以下行:export HADOOP_HOME=/path/to/hadoopexport PATH=PATH:HADOOP_HOME/bin3. 配置Hadoop:Hadoop的配置文件位于Hadoop的安装目录下的`etc/hadoop`文件夹中。
其中,最重要的配置文件是hadoop-env.sh,core-site.xml,hdfs-site.xml和mapred-site.xml。
根据具体需求,可以在这些配置文件中进行各种参数的设置。
4. 启动Hadoop集群:在完成配置后,可以启动Hadoop集群。
运行以下命令以启动Hadoop集群:start-all.sh二、Hadoop的基本概念在开始使用Hadoop之前,了解一些Hadoop的基本概念是非常重要的。
以下是一些重要的概念:1. 分布式文件系统(HDFS):HDFS是Hadoop的核心组件之一,用于存储和管理大规模数据。
它是一个可扩展的、容错的文件系统,能够在多个计算机节点上存储数据。
2. MapReduce:MapReduce是Hadoop的编程模型,用于并行计算和处理大规模数据。
它由两个主要的阶段组成:Map阶段和Reduce阶段。
Map阶段将输入数据切分为一系列键值对,并运行在集群中的多个节点上。
Reduce阶段将Map阶段的输出结果进行合并和计算。
Haoop实验环境的搭建
一、Hadoop的散布式模式安装进程:(Ubuntu Linux)一、集群环境介绍集群环境中有三个结点,其中1个namenode,2个datanode,它们之间散布在局域网中,彼此之间能够ping通。
具体的IP地址为:namenode:datanode1:datanode2:三台结点运算机都是Ubuntu Linux 系统,是在Virtual 中的虚拟机,而且都有一个相同的用户quinty(安装系统时的首个用户,具有管理员的权限),在/home/quinty目录下均有一个hadoopinstall目录,用于寄存安装文件,hadoop的整个目录结构是/home/quinty/hadoopinstall/。
二、预备工作1)ssh无密码验证配置Hadoop需要利用ssh协议,namenode利用ssh协议启动namenode和datanode进程,为使Hadoop集群能够正常启动,需要在namenode和datanode结点之间设置ssh无密码验证。
A.安装和启动ssh协议(所有机械上)$sudo apt-get install ssh (安装ssh)$sudo apt-get install rsync$ssh sudo /etc/ssh restart (启动ssh,无所谓)执行完毕,机械之间能够通过密码验证彼此登录。
B.生成密码对(所有机械)~$ssh-keygen -t rsa sh 目录下生成私钥id_rsa和公钥~$chmod 755 .sshC.在namenode结点上做配置~/.ssh$cp authorized_keys sh$scp authorized_keys data结点的ip地址:/home/quinty/.ssh datanode结点上做配置~/.ssh$scp 的ip地址.然后在namenode中,~/.ssh$cat datanode 的ip地址. >> authorized_keys如此datanode 能够无密码登录namenode(ssh ip地址验证)2)jdk安装及环境配置下载Linux环境下的JDK安装包,#chmod 755#./ 动hadoopbin/ (结束是bin/)启动hadoop成功后,在namenode中的tmp文件夹中生成了dfs文件夹,在所有datanode 中的tmp文件夹中均生成了dfs文件夹和mapred文件夹。
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。
虚拟化与云计算课程实验报告——Hadoop平台搭建
虚拟化与云计算实验报告目录一、实验目标 (1)二、实验内容 (1)三、实验步骤 (1)四、实验遇到的问题及其解决方法 (24)五、实验结论 (25)一、实验目的1.实验题目:配置和使用SAN存储掌握在Linux上配置iSCSI target服务的方法。
2.实验题目:Hadoop&MapReduce安装、部署、使用Hadoop-HDFS配置运行MapReduce程序,使用MapReduce编程二、实验内容1.实验题目:配置和使用SAN存储配置在Linux上iSCSI实现两台机器间的共享存储。
2.实验题目:Hadoop&MapReduce1.掌握在集群上(使用虚拟机模拟)安装部署Hadoop-HDFS的方法。
2.掌握在HDFS运行MapReduce任务的方法。
3.理解MapReduce编程模型的原理,初步使用MapReduce模型编程。
三、实验步骤及实验结果1.实验题目:配置和使用SAN存储在实验1中我作为主机提供共享存储空间,实验地点是在机房,但是由于我当时没有截图所以回寝室在自己的电脑上重做,以下为主机步骤:1.1 确定以root身份执行以下步骤sudo su –1.2 安装iSCSI Target软件1.3 修改/etc/default/iscsitargetISCSITARGET_ENABLE=true1.4 创建共享存储共享存储可以是logical volumes, image files, hard drives , hard drive partitions or RAID devices例如使用image file的方法,创建一个10G大小的LUN:dd if=/dev/zero of=/storage/lun1.img bs=1024k count=102401.5修改/etc/iet/ietd.conf添加:Target .example:storage.lun1IncomingUser [username] [password]OutgoingUserLun 0 Path=/storage/lun1.img,Type=fileioAlias LUN1#MaxConnections 61.6 修改/etc/iet/initiators.allow如果只允许特定IP的initiator访问LUN,则如下设置.example:storage.lun1 192.168.0.100如果任意initiator均可以访问,则:ALL ALL1.6 启动/重启动iSCSI target/etc/init.d/iscsitarget start/etc/init.d/iscsitarget restart2.实验题目:Hadoop&MapReduce1.安装JDK——在实验中安装为OpenJDK 6 Runtime2.安装openssh-server,命令为:sudo apt-get install openssh-server,并检查ssh server是否已经启动:ps -e | grep ssh,如果只有ssh-agent 那ssh-server还没有启动,需要/etc/init.d/ssh start,如果看到sshd 那说明ssh-server已经启动了。
hadoop单机安装手册
hadoop单机安装手册目录一、搭建java环境 (2)(1)安装jdk (2)(2)配置JAVA环境变量 (2)(3)设权 (2)(4)测试java (2)二、安装SSH免登陆 (2)(1)设置不用登陆密码 (2)(2)完成后登录不用输入密码,第一次需要输入回车键。
(3)三、安装hadoop (3)(1)下载hadoop安装包 (3)(2)设制bin目录下脚本权限 (3)(3)修改配置 (3)(3)测试 (3)四、测试wordcount实例 (3)(1)新建文件夹并在文件夹中建立文本 (3)(2)统计文本中的单词并输出到指定文件夹 (4)(3)输出结果 (4)五、常见问题 (4)(1)连接失败 (4)(2)实例无法运行 (4)一、搭建java环境(1)安装jdkyum install -y java-1.6.0*(2)配置JAVA环境变量vim /etc/environment添加以下两条64位版本CLASSPATH=.:/usr/lib/jvm/java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0.x86_64/jre/libJAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0.x86_64/jre32位版本CLASSPATH=.:/usr/lib/jvm/java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0/jre/libJAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0/jre(3)设权chmod +x /etc/environmentsource /etc/environment(4)测试javajava -version 应该为java1.6.0二、安装SSH免登陆(1)设置不用登陆密码cd /rootssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsacat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keysssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsacat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys(2)完成后登录不用输入密码,第一次需要输入回车键。
hadoop 实验报告
hadoop 实验报告Hadoop 实验报告Hadoop 是一个开源的分布式计算框架,能够高效地处理大规模数据集。
本次实验旨在通过搭建 Hadoop 环境,并运行一些简单的任务,来探索 Hadoop 的特性和功能。
一、Hadoop 环境搭建为了搭建 Hadoop 环境,我们需要准备一台运行 Linux 操作系统的计算机,并安装 Java 开发环境。
接下来,我们下载 Hadoop 的二进制文件,并解压到指定的目录。
然后,我们需要对 Hadoop 进行一些配置,如指定数据存储路径、设置集群节点等。
最后,我们启动 Hadoop,验证环境是否搭建成功。
二、Hadoop 的基本概念在开始运行任务之前,我们需要了解一些 Hadoop 的基本概念。
首先是Hadoop 的核心组件,包括 Hadoop 分布式文件系统(HDFS)和 Hadoop 资源调度器(YARN)。
HDFS 负责将数据分布式存储在集群中的各个节点上,而YARN 则负责管理集群资源和任务调度。
另外,Hadoop 还提供了一个用于编写和运行分布式计算任务的编程模型,即 MapReduce。
三、运行 MapReduce 任务为了熟悉 Hadoop 的编程模型,我们编写了一个简单的 MapReduce 任务。
该任务的目标是统计一篇文档中各个单词的出现次数。
在编写任务之前,我们需要先将文档拆分成多个小块,并将这些小块分发到集群中的各个节点上。
然后,我们定义 Map 函数和 Reduce 函数,分别用于处理每个小块的数据和最终的汇总。
最后,我们运行任务,并查看结果。
四、Hadoop 的优势和应用场景Hadoop 的优势主要体现在处理大规模数据集时的高效性和可靠性。
由于数据被分布式存储和处理,Hadoop 能够充分利用集群中的各个节点,实现高并发和高吞吐量。
此外,Hadoop 还具有容错性,即使某个节点出现故障,任务仍然可以继续执行。
因此,Hadoop 在大数据分析、机器学习和日志处理等领域得到了广泛的应用。
hadoop安装与配置总结与心得
hadoop安装与配置总结与心得安装与配置Hadoop是一个相对复杂的任务,但如果按照正确的步骤进行,可以顺利完成。
以下是我在安装与配置Hadoop 过程中的总结与心得:1. 首先,确保你已经满足Hadoop的系统要求,并且已经安装了Java环境和SSH。
2. 下载Hadoop的压缩包,并解压到你想要安装的目录下。
例如,解压到/opt/hadoop目录下。
3. 配置Hadoop的环境变量。
打开你的.bashrc文件(或者.bash_profile文件),并添加以下内容:```shellexport HADOOP_HOME=/opt/hadoopexport PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin```保存文件后,执行source命令使其生效。
4. 配置Hadoop的核心文件。
打开Hadoop的配置文件core-site.xml,并添加以下内容:```xml<configuration><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://localhost:9000</value></property></configuration>```5. 配置Hadoop的HDFS文件系统。
打开Hadoop的配置文件hdfs-site.xml,并添加以下内容:```xml<configuration><property><name>dfs.replication</name><value>1</value></property></configuration>```这里的dfs.replication属性指定了数据块的副本数量,可以根据实际情况进行调整。
6. 配置Hadoop的MapReduce框架。
hadoop运行wordcount实例
3、运行实例出现IO异常,原因是datanode未启动,具体原因是运行hadoop namenode -format时只格式化了namenode导致datanode信息与namenode信息不一致导致不能启动,解决办法:找到问题1中的tmp,删除tmp下所有文件,然后打开cygwin,运行hadoop namenode -format再启动start-all.sh问题解决
3、运行指令 bin/hadoop fs -mkdir input4、运行指令 bin/hadoop fs -put f1.txt input 将f1.txt复制到input文件夹下,运行bin/hadoop fs -ls input查看是否复制成功
运行hadoop自带wordcount实例步骤:
1、打开cygwin,启动hadoop,运行jps命令查看节点启动情况
2、切换到hadoop根目录,运行指令 echo "hello boy hei baby hello word hello hadoop baby girl baby">f1.txt 在hadoop根目录下新建f1.txt,可用-ls 查看是否创建成功
5、运行指令 bin/hadoop jar hadoop-0.20.2-examples.jar wordcount input output 并输出到output文件夹下
6、运行指令 bin/hadoop fs -cat output/* 查看输出结果,即词频统计结果
启动hadoop常见问题:
1、启动hadoop出现java no such file or directory,解决办法:cygwin下运行命令dos2unix conf/hadoop-env.sh,将hadoop-env.sh
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。
Hadoop之WordCount详解
Hadoop之WordCount详解花了好长时间查找资料理解、学习、总结这应该是⼀篇⽐较全⾯的MapReduce之WordCount⽂章了耐⼼看下去1,创建本地⽂件在hadoop-2.6.0⽂件夹下创建⼀个⽂件夹data,在其中创建⼀个text⽂件mkdir datacd datavi hello再在当前⽂件夹中创建⼀个apps⽂件夹,⽅便后续传jar包mkdir apps将⽂本⽂件传到HDFS的根⽬录下bin/hdfs dfs -put data/hello /2,程序打jar包并上传到apps⽬录3,执⾏Hadoop命令bin/hadoop jar apps/WordClass-***.jar /hello /out4,查看输出结果将HDFS根⽬录下的/out输出⽂件传到本地⽬录中查看,通常有两个⽂件:5,WordCount程序详解这部分是最重要的,但是也是最容易让⼈犯晕的部分,涉及到许多mapreduce的原理,但是学习就是这样,你越难吃透的东西,通常越重要先把程序贴上来:package cn.hx.test;import java.io.IOException;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.Path;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;import org.apache.hadoop.io.Text;import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;public class WordCountApp {//⾃定义的mapper,继承org.apache.hadoop.mapreduce.Mapperpublic static class MyMapper extends org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>{@Overrideprotected void map(LongWritable key, Text value, Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable>.Context context)throws IOException, InterruptedException {String line = value.toString();//split 函数是⽤于按指定字符(串)或正则去分割某个字符串,结果以字符串数组形式返回,这⾥按照"\t"来分割text⽂件中字符,即⼀个制表符,这就是为什么我在⽂本中⽤了空格分割,导致最后的结果有很⼤的出⼊。
Hadoop实例程序
}
}
// Make sure there are exactly 2 parameters left.
if (other_args.size() != 2) {
System.out.println("ERROR: Wrong number of parameters: "
OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter)
throws IOException {
int sum = 0;
while (values.hasNext()) {
sum += values.next().get();
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.mapred.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapred.OutputCollector;
import org.apache.hadoop.mapred.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapred.Reporter;
import org.apache.hadoop.mapred.FileOutputFormat;
wordcount代码实现详解
wordcount代码实现详解阅读⽬录 Hadoop的框架最核⼼的设计就是:HDFS和MapReduce。
HDFS为海量的数据提供了存储,MapReduce则为海量的数据提供了计算。
HDFS是Google File System(GFS)的开源实现,MapReduce是Google MapReduce的开源实现。
HDFS和MapReduce实现是完全分离的,并不是没有HDFS就不能MapReduce运算。
本⽂主要参考了以下三篇博客学习整理⽽成。
1、 2、 3、1、MapReduce整体流程 最简单的MapReduce应⽤程序⾄少包含 3 个部分:⼀个 Map 函数、⼀个 Reduce 函数和⼀个 main 函数。
在运⾏⼀个mapreduce计算任务时候,任务过程被分为两个阶段:map阶段和reduce阶段,每个阶段都是⽤键值对(key/value)作为输⼊(input)和输出(output)。
main 函数将作业控制和⽂件输⼊/输出结合起来。
并⾏读取⽂本中的内容,然后进⾏MapReduce操作。
Map过程:并⾏读取⽂本,对读取的单词进⾏map操作,每个词都以<key,value>形式⽣成。
我的理解: ⼀个有三⾏⽂本的⽂件进⾏MapReduce操作。
读取第⼀⾏Hello World Bye World ,分割单词形成Map。
<Hello,1> <World,1> <Bye,1> <World,1> 读取第⼆⾏Hello Hadoop Bye Hadoop ,分割单词形成Map。
<Hello,1> <Hadoop,1> <Bye,1> <Hadoop,1> 读取第三⾏Bye Hadoop Hello Hadoop,分割单词形成Map。
<Bye,1> <Hadoop,1> <Hello,1> <Hadoop,1>Reduce操作是对map的结果进⾏排序,合并,最后得出词频。
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环境概述
虚拟平台:VirtualBox4.2.0
Linux版本:Ubuntu10.04
Hadoop版本:hadoop-0.20.2
JDK版本:1.6.0
Hadoop环境规划:一台namenode主机master,两台datanode主机salve1、slave2,master主机IP为111.111.111.2,slave1主机IP为111.111.111.3,slave2主机IP为111.111.111.4。
ssh_5.3p1-3ubuntu3_all.deb
依次安装即可
dpkg -i openssh-client_5.3p1-3ubuntu3_i386.deb
dpkg -i openssh-server_5.3p1-3ubuntu3_i386.deb
dpkg -i ssh_5.3p1-3ubuntu3_all.deb
14/02/20 15:59:58 INFO mapred.JobClient: Running job: job_201402201551_0003
14/02/20 15:59:59 INFO mapred.JobClient: map 0% reduce 0%
14/02/20 16:00:07 INFO mapred.JobClient: map 100% reduce 0%
111.111.111.2 master
111.111.111.3 slave1
111.111.111.4 slave2
然后按以下步骤配置master到slave1之间的ssh信任关系
用户@主机:/执行目录
操作命令
说明
hadoop@master:/home/hadoop
ssh-keygen -t rsa
111.111.111.2
slaves文件添加如下内容:
111.111.111.3
111.111.111.4
5.修改以下3个XML配置文件
首先hadoop-env.sh中添加如下语句:
export JAVA_HOME=/usr/jdk1.6.0_30
core-site.xml添加如下语句在<configuration></configuration>之间:
启动ssh server
/etc/init.d/ssh start
启动后ps -ef|grep ssh
存在sshd进程即表明ssh服务安装成功。
配置
以master主机到slave1主机的ssh信任关系配置过程为例。
先以root身份登录两台主机,修改/etc/hosts文件为以下内容:
127.0.0.1 localhost
这个命令将为用户hadoop生成密钥对,询问其保存路径时直接回车采用默认路径,当提示要为生成的密钥输入passphrase的时候,直接回车,也就是将其设定为空密码。生成的密钥对id_rsa,id_rsa.pub,保存在/home/hadoop/.ssh目录下。
hadoop@slave1:/home/hadoop
其中wordcount为程序主类名,input和output分别为输入、输出文件夹。
运行结果如下:
hadoop@master:~$ hadoop jar /usr/hadoop-0.20.2/hadoop-0.20.2-examples.jar wordcount input output
14/02/20 15:59:58 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 2
完了重启网络/etc/init.d/networking restart
4.测试网络
在物理主机ping虚拟机:
在虚拟机ping物理机:
在
打开虚拟机的设置界面,添加共享文件夹,如下图所示:
已root身份登录虚拟机
创建挂载目录:
mkdir /mnt/share
挂载共享目录:
mount -t vboxsf vmshared /mnt/share
3.在/etc/profile中增加hadoop环境变量:
export HADOOP_HOME=/usr/hadoop-0.20.2
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
4.修改hadoop的配置文件,在/usr/hadoop-0.20.2/conf下
masters文件添加如下内容:
到/download/explain.php?fileid=19826494下载以下三个文件
openssh-client_5.3p1-3ubuntu3_i386.deb
openssh-server_5.3p1-3ubuntu3_i386.deb
把slave1的公钥拷贝到master的authorized_keys,中间会有提示输入hadoop@slave1的密码
hadoop@master:/home/hadoop
scp~/.ssh/authorized_keys slave1:~/.ssh/authorized_keys
把authorized_keys文件拷回slave1
访问http://111.111.111.2:50030/查看mapreduce状态:
用hadoop dfsadmin -report命令查看hadoop各节点状态:
worldcount
worldcount实例相当于hadoop上的Hello Wolrd程序,是hadoop入门的必学例子。该实例的编译程序已打包在hadoop安装目录/usr/hadoop-0.20.2/hadoop-0.20.2-examples.jar文件中,可以直接启动来测试输出结果。
vmshared是共享文件夹的名字。
注意执行mount命令时当前目录一定不能是挂载目录/mnt/share。
如下图,物理主机D:\vmshared目录下的文件已在虚拟机的/mnt/share下共享。
离线安装
由于我的虚拟机在内网,无法通过apt-get来在线安装ssh服务,下面介绍一下离线安装openssh-server服务。
6.把配置好的hadoop复制到slave主机
scp -rp /usr/hadoop-0.20.2slave1:/home/hadoop
ssh slave1
su root
cp -R /home/hadoop/hadoop-0.20.2/usr/
chown -R hadoop:hadoop/usr/hadoop-0.20.2/
依次选择打开“属性”-“internet协议”,设置该网卡的IP。为了避免与公司的内网IP冲突,这里设置为111.111.111.1,点击确定。如下图所示:
3.设置ubuntu的网卡IP,第一个网卡eth0设置为dhcp获取ip,第二个网卡eth1设置为静态ip。/etc/network/interfaces文件配置如下:
此时master到slave1的shh信任关系已经配好。进入hadoop@master:/home/hadoop/.ssh目录,可以看到以下4个文件:
hadoop@masterFra bibliotek~/.ssh$ ls
authorized_keys id_rsa id_rsa.pub known_hosts
master到slave2的信任关系如法炮制。注意如果IP有变更的话ssh信任关系需要重新配置。
hdfs-site.xml添加如下语句在<configuration></configuration>之间:
replication默认为3,如果不修改,datanode少于三台就会报错
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
<property>
<name></name>
<value>hdfs://111.111.111.2:9000</value>
</property>
<property>
<name>fs.tmp.dir</name>
<value>/home/hadoop/tmp</value>
1.创建本地示例文件
以hadoop身份登录master,在/home/hadoop/file目录下创建file1.txt和file2.txt,内容分别如下:
2.在HDFS上创建输入文件夹input
3.上传本地文件到HDFS的input目录下
4.运行例子
运行命令如下:
hadoop jar /usr/hadoop-0.20.2/hadoop-0.20.2-examples.jar wordcount input output
slave2如法复制。
7.格式化hadoop文件系统,启动hadoop
cd $HADOOP_HOME/bin
./hadoop namenode -format #格式化文件系统
./start-all.sh #启动namenode上的hadoop
不熟悉hadoop命令的可以直接敲入hadoop然后回车看命令的用法
export JAVA_HOME=/usr/jdk1.6.0_30
export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin