hadoop安装

合集下载

cdh安装hadoop教程

cdh安装hadoop教程CDH（Cloudera's Distribution including Apache Hadoop）是一种基于Apache Hadoop的大数据处理平台，它提供了一套完整的Hadoop生态系统工具和组件。

CDH安装教程一共包含以下几个步骤：1. 系统准备：在开始安装之前，我们需要确保系统满足CDH的最低要求。

CDH要求操作系统为RHEL / CentOS 6或7，并且至少有8GB的内存，2个vCPU，100GB的磁盘空间和64位操作系统。

此外，还需要配置主机名、网络和防火墙设置。

2. JDK安装：CDH依赖于Java运行环境。

首先需要在系统上安装JDK。

可以从Oracle官方网站或OpenJDK获取JDK安装包。

安装JDK后，还需要设置JAVA_HOME环境变量。

3. CDH下载：在安装CDH之前，我们需要从Cloudera官网下载CDH安装包。

Cloudera提供了几个版本，包括CDH4、CDH5和CDH6。

根据需要选择合适的版本下载。

4. 安装CDH：解压CDH安装包，并根据官方文档进行安装。

安装过程中需要指定一个安装目录和一个临时目录，还需要配置Hadoop配置文件如core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml等。

这些配置文件用于定义Hadoop集群的相关属性，如数据节点、名称节点、资源管理器等。

5. 启动Hadoop集群：完成CDH安装后，我们需要启动Hadoop集群。

首先启动HDFS服务，然后启动YARN服务。

可以使用启动脚本启动Hadoop集群，或者使用Cloudera Manager进行管理。

6. 验证集群状态：一旦Hadoop集群成功启动，我们需要验证集群的状态。

可以通过命令行工具hdfs dfs -ls /或yarn node -list来检查HDFS和YARN的状态。

如果一切正常，应该能够看到节点列表和文件系统的目录。

Hadoop集群安装详细步骤

Hadoop集群安装详细步骤|Hadoop安装配置文章分类:综合技术Hadoop集群安装首先我们统一一下定义，在这里所提到的Hadoop是指Hadoop Common，主要提供DFS（分布式文件存储）与Map/Reduce的核心功能。

Hadoop在windows下还未经过很好的测试，所以笔者推荐大家在linux（cent os 5.X）下安装使用。

准备安装Hadoop集群之前我们得先检验系统是否安装了如下的必备软件：ssh、rsync和Jdk1.6（因为Hadoop需要使用到Jdk中的编译工具，所以一般不直接使用Jre）。

可以使用yum install rsync来安装rsync。

一般来说ssh是默认安装到系统中的。

Jdk1.6的安装方法这里就不多介绍了。

确保以上准备工作完了之后我们就开始安装Hadoop软件，假设我们用三台机器做Hadoop集群，分别是：192.168.1.111、192.168.1.112和192.168.1.113（下文简称111，112和113），且都使用root用户。

下面是在linux平台下安装Hadoop的过程：在所有服务器的同一路径下都进行这几步，就完成了集群Hadoop软件的安装，是不是很简单？没错安装是很简单的，下面就是比较困难的工作了。

集群配置根据Hadoop文档的描述“The Hadoop daemons are N ameNode/DataNode and JobTracker/TaskTracker.”可以看出Hadoop核心守护程序就是由NameNode/DataNode 和JobTracker/TaskTracker这几个角色构成。

Hadoop的DFS需要确立NameNode与DataNode角色，一般NameNode会部署到一台单独的服务器上而不与DataNode共同同一机器。

另外Map/Reduce服务也需要确立JobTracker和TaskTracker的角色，一般JobTracker与NameNode共用一台机器作为master，而TaskTracker与DataNode同属于slave。

Hadoop的安装与配置

Hadoop的安装与配置建立一个三台电脑的群组，操作系统均为Ubuntu，三个主机名分别为wjs1、wjs2、wjs3。

1、环境准备：所需要的软件及我使用的版本分别为：Hadoop版本为0.19.2，JDK版本为jdk-6u13-linux-i586.bin。

由于Hadoop要求所有机器上hadoop的部署目录结构要相同，并且都有一个相同的用户名的帐户。

所以在三台主机上都设置一个用户名为“wjs”的账户，主目录为/home/wjs。

a、配置三台机器的网络文件分别在三台机器上执行：sudo gedit /etc/network/interfaceswjs1机器上执行：在文件尾添加：auto eth0iface eth0 inet staticaddress 192.168.137.2gateway 192.168.137.1netmask 255.255.255.0wjs2和wjs3机器上分别执行：在文件尾添加：auto eth1iface eth1 inet staticaddress 192.168.137.3（wjs3上是address 192.168.137.4）gateway 192.168.137.1netmask 255.255.255.0b、重启网络：sudo /etc/init.d/networking restart查看ip是否配置成功：ifconfig{注：为了便于“wjs”用户能够修改系统设置访问系统文件，最好把“wjs”用户设为sudoers（有root权限的用户），具体做法：用已有的sudoer登录系统，执行sudo visudo -f /etc/sudoers,并在此文件中添加以下一行：wjsALL=(ALL)ALL,保存并退出。

}c、修改三台机器的/etc/hosts,让彼此的主机名称和ip都能顺利解析，在/etc/hosts中添加：192.168.137.2 wjs1192.168.137.3 wjs2192.168.137.4 wjs3d、由于Hadoop需要通过ssh服务在各个节点之间登陆并运行服务，因此必须确保安装Hadoop的各个节点之间网络的畅通，网络畅通的标准是每台机器的主机名和IP地址能够被所有机器正确解析（包括它自己）。

hadoop安装实验总结

hadoop安装实验总结Hadoop安装实验总结Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。

在本次实验中，我成功安装了Hadoop，并进行了相关的配置和测试。

以下是我对整个过程的总结和经验分享。

1. 环境准备在开始安装Hadoop之前，我们需要确保已经具备了以下几个环境条件：- 一台Linux操作系统的机器，推荐使用Ubuntu或CentOS。

- Java开发环境，Hadoop是基于Java开发的，因此需要安装JDK。

- SSH服务，Hadoop通过SSH协议进行节点之间的通信，因此需要确保SSH服务已启动。

2. 下载和安装Hadoop可以从Hadoop官方网站上下载最新的稳定版本。

下载完成后，解压缩到指定目录，并设置环境变量。

同时，还需要进行一些配置，包括修改配置文件和创建必要的目录。

3. 配置Hadoop集群Hadoop是一个分布式系统，通常会配置一个包含多个节点的集群。

在配置文件中，我们需要指定集群的各个节点的IP地址和端口号，并设置一些重要的参数，如数据存储路径、副本数量等。

此外，还可以根据实际需求调整其他配置参数，以优化集群性能。

4. 启动Hadoop集群在完成集群配置后，我们需要启动Hadoop集群。

这一过程需要先启动Hadoop的各个组件，包括NameNode、DataNode、ResourceManager和NodeManager等。

启动成功后，可以通过Web 界面查看集群的状态和运行情况。

5. 测试Hadoop集群为了验证Hadoop集群的正常运行，我们可以进行一些简单的测试。

例如，可以使用Hadoop提供的命令行工具上传和下载文件，查看文件的副本情况，或者运行一些MapReduce任务进行数据处理。

这些测试可以帮助我们了解集群的性能和可靠性。

6. 故障排除与优化在实际使用Hadoop时，可能会遇到一些故障和性能问题。

为了解决这些问题，我们可以通过查看日志文件或者使用Hadoop提供的工具进行故障排查。

hadoop安装以及配置启动命令

hadoop安装以及配置启动命令本次安装使⽤的Hadoop⽂件是badou学院的Hadoop1.2.1.tar.gz，以下步骤都是在此版本上进⾏。

1、安装，通过下载tar.gz⽂件安装到指定⽬录2、安装好后需要配置Hadoop集群配置信息：在hadoop的conf路径中的masters中添加master(集群机器主的hostname)在slaves中添加集群的slave的hostname名称名称对应的是各⾃机器的hostname这样通过hosts⽂件中配置的域名地址映射可以直接找到对应的机器 a、core-site.xml 在xml⽂件中添加<property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/usr/local/src/hadoop.1.2.1/tmp</value></property> <property><name></name><value>hdfs://192.168.79.10:9000</value></property> c、hdfs-site.xml 在⽂件中添加<property><name>dfs.replication</name><value>3</value></property> d、hadoop-env.xml 在⽂件中添加export JAVA_HOME=/usr/local/src/jdk1.6.0_45 步骤2配置好后将当前hadoop⽂件夹复制到集群中其他机器上，只需要在对应机器上修改其对应的ip、port、jdk路径等信息即可搭建集群3、配置好Hadoop环境后需要测试环境是否可⽤： a、⾸先进⼊Hadoop的安装⽬录，进⼊bin⽬录下，先将Hadoop环境初始化，命令：./hadoop namenode -format b、初始化之后启动Hadoop,命令:./start_all.sh c、查看Hadoop根⽬录下的⽂件，命令:./hadoop fs -ls/ d、上传⽂件，命令:./hadoop fs -put ⽂件路径 e、查看⽂件内容，命令：./hadoopo fs -cat hadoop⽂件地址注意：在安装Hadoop环境时先安装好机器集群，使得⾄少3台以上（含3台）机器之间可以免密互相登录（可以查看上⼀篇的linux的ssh免密登录）执⾏Python⽂件时的部分配置/usr/local/src/hadoop-1.2.1/bin/hadoop/usr/local/src/hadoop-1.2.1/contrib/streaming/hadoop-streaming-1.2.1.jar。

简述hadoop安装步骤

简述hadoop安装步骤简述hadoop安装步骤安装步骤:1、安装虚拟机系统，并进⾏准备⼯作(可安装- ⼀个然后克隆)2.修改各个虚拟机的hostname和host3.创建⽤户组和⽤户4、配置虚拟机⽹络，使虚拟机系统之间以及和host主机之间可以通过相互ping通。

5.安装jdk和配置环境变量，检查是否配置成功6、配置ssh,实现节点间的⽆密码登录ssh node1/2指令验证时候成功7、master 配置hadoop,并将hadoop⽂件传输到node节点8、配置环境变量，并启动hadoop, 检查是否安装成功，执⾏wordcount检查是否成功。

⼆.HDFS作⽤是什么Hadoop分布式⽂件系统(HDFS)是指被设计成适合运⾏在通⽤硬件(commodity hardware)上的分布式⽂件系统（Distributed File System）。

它和现有的分布式⽂件系统有很多共同点。

但同时，它和其他的分布式⽂件系统的区别也是很明显的。

HDFS是⼀个⾼度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。

HDFS能提供⾼吞吐量的数据访问，⾮常适合⼤规模数据集上的应⽤。

HDFS放宽了⼀部分POSIX约束，来实现流式读取⽂件系统数据的⽬的。

HDFS在最开始是作为Apache Nutch搜索引擎项⽬的基础架构⽽开发的。

HDFS是Apache Hadoop Core项⽬的⼀部分。

HDFS有着⾼容错性（fault-tolerant）的特点，并且设计⽤来部署在低廉的（low-cost）硬件上。

⽽且它提供⾼吞吐量（high throughput）来访问应⽤程序的数据，适合那些有着超⼤数据集（large data set）的应⽤程序。

HDFS放宽了（relax）POSIX的要求（requirements）这样可以实现流的形式访问（streaming access）⽂件系统中的数据。

三.常⽤的Hadoop FS Shell命令有哪些及其作⽤1.调⽤Hadoop的⽂件系统Shell（FileSystem Shell）的命令格式：语法：hadoop fs <args>：前提是位置位于hadoop/bin下，其中fs是参数，表⽰FS Shell，<args>是fs的⼦命令2.使⽤FS Shell命令⾏管理⽂件：mkdir -创建⽬录语法：hadoop fs -mkdir <paths>例⼦：hadoop fs -mkdir /user：在HDFS中创建"/user"⽬录hadoop fs -mkdir /user/hadoop：在HDFS中创建"/user/hadoop"⽬录hadoop fs -mkdir /user/hadoop/dir1 /user/hadoop/dir2：在HDFS中同时创建"/user/hadoop/dir1"和"/user/hadoop/dir2"，⽬录ls -查看列表⽂件语法：hadoop fs -ls <args>如果是⽂件，则按照如下格式返回⽂件信息：⽂件名<副本数> ⽂件⼤⼩修改⽇期修改时间权限⽤户ID 组ID如果是⽬录，则返回它直接⼦⽂件的⼀个列表cat -查看⽂件语法：hadoop fs -cat URI <URI...>：输出路径指定⽂件的内容例⼦：hadoop fs -cat /input2/file1.txt /input2/file2.txt：在HDFS中查看input2⽬录下的file1.txt和file2.txt的⽂件内容put -从本地⽂件系统中复制⼀个或多个⽂件到HDFS（外部命令）语法：hadoop fs -put <localsrc>...<dst>其中localsrc只能是本地⽂件，dst只能是HDFS⽂件，且不受fs.defaultFS属性影响。

hadoop 操作手册

hadoop 操作手册Hadoop 是一个分布式计算框架，它使用 HDFS（Hadoop Distributed File System）存储大量数据，并通过 MapReduce 进行数据处理。

以下是一份简单的 Hadoop 操作手册，介绍了如何安装、配置和使用 Hadoop。

一、安装 Hadoop1. 下载 Hadoop 安装包，并解压到本地目录。

2. 配置 Hadoop 环境变量，将 Hadoop 安装目录添加到 PATH 中。

3. 配置 Hadoop 集群，包括 NameNode、DataNode 和 JobTracker 等节点的配置。

二、配置 Hadoop1. 配置 HDFS，包括 NameNode 和 DataNode 的配置。

2. 配置 MapReduce，包括 JobTracker 和 TaskTracker 的配置。

3. 配置 Hadoop 安全模式，如果需要的话。

三、使用 Hadoop1. 上传文件到 HDFS，使用命令 `hadoop fs -put local_file_path/hdfs_directory`。

2. 查看 HDFS 中的文件和目录信息，使用命令 `hadoop fs -ls /`。

3. 运行 MapReduce 作业，编写 MapReduce 程序，然后使用命令`hadoop jar my_` 运行程序。

4. 查看 MapReduce 作业的运行结果，使用命令 `hadoop fs -cat/output_directory/part-r-00000`。

5. 从 HDFS 中下载文件到本地，使用命令 `hadoop fs -get/hdfs_directory local_directory`。

6. 在 Web 控制台中查看 HDFS 集群信息，在浏览器中打开7. 在 Web 控制台中查看 MapReduce 作业运行情况，在浏览器中打开四、管理 Hadoop1. 启动和停止 Hadoop 集群，使用命令 `` 和 ``。

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。

hadoop安装配置指南

Hadoop安装、配置指南一、环境1、软件版本Hadoop：hadoop-0.20.2.Hive：hive-0.5.0JDK：jdk1.6以上版本2、配置的机器：主机[服务器master]：192.168.10.121 hadoop13从机[服务器slaves]：192.168.10.68 hadoop4在本文中，在命令或二、先决条件1、配置host:打开/etc/host文件，添加如下映射192.168.10.121 hadoop13 hadoop13192.168.10.68 hadoop4 hadoop42、配置SSH自动登陆1)以ROOT用户，登陆到[服务器master]上执行,如下操作：ssh-keygen -t rsa //一路回车cd ~/.sshcat id_rsa.pub >> authorized_keysscp -r ~/.ssh [服务器slaves]:~/2）以ROOT用户，登陆到[服务器slaves]上执行,如下操作：scp -r ~/.ssh [服务器master]:~/3）测试SSH是否配置成功在主服务器中执行如下命令：ssh [服务器master]ssh 192.168.10.68成功显示结果：Last login: Thu Aug 26 14:11:27 2010 from 在从服务器中执行如下命令：ssh [服务器slaves]ssh 192.168.10.121成功显示结果Last login: Thu Aug 26 18:23:58 2010 from 三、安装hadoop1、JDK安装,解压到/usr/local/jdk1.6.0_17,并配置/etc/profile环境export JAVA_HOME=/usr/local/jdk/jdk1.7.0export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre:$PATHexport CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/lib/tools.jarJDK路径:/usr/local/jdk/jdk1.7.0export JAVA_HOME=/usr/local/jdk/jdk1.7.0export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre:$PATHexport CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/lib/tools.jar/usr/local/jdk/jdk1.7.02、下载Hadoop 并解压到[服务器master]的/root/zwmhadoop目录下tar zxvf hadoop-0.20.2.tar.gz四、配置hadoop1.配置主机[服务器master]到zwm hadoop/hadoop-0.20.2/ hadoop 目录下，修改以下文件：1）配置conf/hadoop-env.sh文件，在文件中添加环境变量，增加以下内容：export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.6.0_17export HADOOP_HOME=/root/zwmhadoop/hadoop-0.20.2/2）配置conf/core-site.xml文件，增加以下内容<?xml version="1.0"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?><configuration><property><name></name><value>hdfs://192.168.10.121:9000</value>//你的namenode的配置，机器名加端口<description>The nam e of the default file system. Either the literal string "local" o r a host:port for DFS.</description></property></configuration>3）配置conf/hdfs-site.xml文件，增加以下内容<?xml version="1.0"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?><configuration><property><name>hadoop.t m p.dir</name><value>/root/zwmhadoop/t m p</value>//Hadoop的默认临时路径，这个最好配置，然后在新增节点或者其他情况下莫名其妙的DataNode启动不了，就删除此文件中的t mp目录即可。

Hadoop大数据平台安装实验(详细步骤)(虚拟机linux)

大数据技术实验报告大数据技术实验一Hadoop大数据平台安装实验1实验目的在大数据时代，存在很多开源的分布式数据采集、计算、存储技术，本实验将在熟练掌握几种常见Linux命令的基础上搭建Hadoop(HDFS、MapReduce、HBase、Hive)、Spark、Scala、Storm、Kafka、JDK、MySQL、ZooKeeper等的大数据采集、处理分析技术环境。

2实验环境个人笔记本电脑Win10、Oracle VM VirtualBox 5.2.44、CentOS-7-x86_64-Minimal-1511.iso3实验步骤首先安装虚拟机管理程序，然后创建三台虚拟服务器，最后在虚拟服务器上搭建以Hadoop 集群为核心的大数据平台。

3.1快速热身，熟悉并操作下列Linux命令·创建一个初始文件夹，以自己的姓名（英文）命名；进入该文件夹，在这个文件夹下创建一个文件，命名为Hadoop.txt。

·查看这个文件夹下的文件列表。

·在Hadoop.txt中写入“Hello Hadoop!”，并保存·在该文件夹中创建子文件夹”Sub”，随后将Hadoop.txt文件移动到子文件夹中。

·递归的删除整个初始文件夹。

3.2安装虚拟机并做一些准备工作3.2.1安装虚拟机下载系统镜像，CentOS-7-x86_64-Minimal-1511.iso。

虚拟机软件使用Oracle VM VirtualBox 5.2.44。

3.2.2准备工作关闭防火墙和Selinux，其次要安装perl 、libaio、ntpdate 和screen。

然后检查网卡是否开机自启，之后修改hosts，检查网络是否正常如图：然后要创建hadoop用户，之后多次用，并且生成ssh 密钥并分发。

最后安装NTP 服务。

3.3安装MYSQL 3.3.1安装3.3.2测试3.4安装ZooKeeper。

HADOOP安装

Hadoop是Apache下的一个项目，由HDFS、MapReduce、Hbase、Hive和ZooKeeper等成员组成，其中HDFS和MapReduce是两个最重要的成员。

HDFS是Google GFS的开源版本，一个高度容错的分布式文件系统，它能够提供高吞吐量的数据访问，适合存储海量的大文件，其原理如下图所示：采用Master/Slave结构。

NameNode维护集群内的元数据，对外提供创建、打开、删除和重命名文件或目录的功能。

DataNode存储数据，并提负责处理数据的读写请求。

DataNode 定期向NameNode上报心跳，NameNode通过响应心跳来控制DataNode。

InfoWord将MapReduce评为2009年十大新兴技术的冠军。

MapReduce是大规模数据计算的利器，Map和Reduce是它的主要思想，来源于函数式编程语言，它的原理如下图所示：Map负责将数据打散，Reduce负责对数据进行集聚，用户只需要实现Map和Reduce 两个接口，即可完成TB级数据的计算，常见的应用包括：日志分析和数据挖掘等数据分析应用。

另外，还可用于科学数据计算，入圆周率PI的计算等。

Hadoop MapReduce的实现也采用了Master/Slave结构。

Master叫做JobTracker，而Slave 叫做TaskTracker。

用户提交的计算叫做Job，每一个Job会被划分成若干个Tasks。

JobTracker负责Job和Tasks的调度，而TaskTracker负责执行Tasks。

在Linux下搭建Hadoop集群，要先熟悉Linux的基本概念和操作，如cd、ls、tar、cat、ssh、sudo、scp等操作。

养成搜索意识很重要，遇到问题借用Google、百度等，或者论坛，推荐Hadoop技术论坛。

Ubuntu和redhat等版本的Linux在操作命令上有不同点，但安装Hadoop的流程一样。

(完整版)Hadoop安装教程_伪分布式配置_CentOS6.4_Hadoop2.6.0

Hadoop安装教程_伪分布式配置_CentOS6.4/Hadoop2.6.0都能顺利在CentOS 中安装并运行Hadoop。

环境本教程使用CentOS 6.4 32位作为系统环境，请自行安装系统（可参考使用VirtualBox安装CentOS）。

如果用的是Ubuntu 系统，请查看相应的Ubuntu安装Hadoop教程。

本教程基于原生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。

Hadoop版本Hadoop 有两个主要版本，Hadoop 1.x.y 和Hadoop 2.x.y 系列，比较老的教材上用的可能是0.20 这样的版本。

Hadoop 2.x 版本在不断更新，本教程均可适用。

如果需安装0.20，1.2.1这样的版本，本教程也可以作为参考，主要差别在于配置项，配置请参考官网教程或其他教程。

新版是兼容旧版的，书上旧版本的代码应该能够正常运行（我自己没验证，欢迎验证反馈）。

装好了CentOS 系统之后，在安装Hadoop 前还需要做一些必备工作。

创建hadoop用户如果你安装CentOS 的时候不是用的“hadoop” 用户，那么需要增加一个名为hadoop 的用户。

首先点击左上角的“应用程序” -> “系统工具” -> “终端”，首先在终端中输入su，按回车，输入root 密码以root 用户登录，接着执行命令创建新用户hadoop:如下图所示，这条命令创建了可以登陆的hadoop 用户，并使用/bin/bash 作为shell。

CentOS创建hadoop用户接着使用如下命令修改密码，按提示输入两次密码，可简单的设为“hadoop”（密码随意指定，若提示“无效的密码，过于简单”则再次输入确认就行）:可为hadoop 用户增加管理员权限，方便部署，避免一些对新手来说比较棘手的权限问题，执行：如下图，找到root ALL=(ALL) ALL这行（应该在第98行，可以先按一下键盘上的ESC键，然后输入:98 (按一下冒号，接着输入98，再按回车键)，可以直接跳到第98行），然后在这行下面增加一行内容：hadoop ALL=(ALL) ALL（当中的间隔为tab），如下图所示：为hadoop增加sudo权限添加上一行内容后，先按一下键盘上的ESC键，然后输入:wq (输入冒号还有wq，这是vi/vim编辑器的保存方法)，再按回车键保存退出就可以了。

hadoop安装指南(非常详细,包成功)

➢3.10.2.进程➢JpsMaster节点：namenode/tasktracker（如果Master不兼做Slave, 不会出现datanode/TasktrackerSlave节点：datanode/Tasktracker说明：JobTracker 对应于NameNodeTaskTracker 对应于DataNodeDataNode 和NameNode 是针对数据存放来而言的JobTracker和TaskTracker是对于MapReduce执行而言的mapreduce中几个主要概念，mapreduce整体上可以分为这么几条执行线索：jobclient，JobTracker与TaskTracker。

1、JobClient会在用户端通过JobClient类将应用已经配置参数打包成jar文件存储到hdfs，并把路径提交到Jobtracker,然后由JobTracker创建每个Task（即MapTask和ReduceTask）并将它们分发到各个TaskTracker服务中去执行2、JobTracker是一个master服务，软件启动之后JobTracker接收Job，负责调度Job的每一个子任务task运行于TaskTracker上，并监控它们，如果发现有失败的task就重新运行它。

一般情况应该把JobTracker部署在单独的机器上。

3、TaskTracker是运行在多个节点上的slaver服务。

TaskTracker主动与JobTracker通信，接收作业，并负责直接执行每一个任务。

TaskTracker都需要运行在HDFS的DataNode上3.10.3.文件系统HDFS⏹查看文件系统根目录：Hadoop fs–ls /。

Hadoop完全分布式详细安装过程

Hadoop详细安装过程一、本文思路1、安装虚拟化PC工具VMware，用于支撑Linux系统。

2、在VMware上安装Ubuntu系统。

3、安装Hadoop前的准备工作：安装JDK和SSH服务。

4、配置Hadoop。

5、为了方便开发过程，需安装eclipse。

6、运行一个简单的Hadoop程序：WordCount.java注：在win7系统上，利用虚拟工具VMware建立若干个Linux系统，每个系统为一个节点，构建Hadoop集群。

先在一个虚拟机上将所有需要配置的东西全部完成，然后再利用VMware 的克隆功能，直接生成其他虚拟机，这样做的目的是简单。

二、所需软件1、VMware：VMware Workstation，直接百度下载（在百度软件中心下载即可）。

2、Ubuntu系统：ubuntu-15.04-desktop-amd64.iso，百度网盘：/s/1qWxfxso注：使用15.04版本的Ubuntu（其他版本也可以），是64位系统。

3、jdk：jdk-8u60-linux-x64.tar.gz，网址：/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html注：下载64位的Linux版本的jdk。

4、Hadoop：hadoop-1.2.1-bin.tar.gz，网址：/apache/hadoop/common/hadoop-1.2.1/注：选择1.2.1版本的Hadoop。

5、eclipse：eclipse-java-mars-1-linux-gtk-x86_64.tar.gz，网址：/downloads/?osType=linux注：要选择Linux版本的，64位，如下：6、hadoop-eclipse-plugin-1.2.1.jar，这是eclipse的一个插件，用于Hadoop的开发，直接百度下载即可。

三、安装过程1、安装VMware。

hadoop的安装与配置实验原理

hadoop的安装与配置实验原理主题：Hadoop的安装与配置实验原理导语：随着大数据时代的到来，数据的处理和分析变得越来越重要。

Hadoop作为目前最流行的分布式数据处理框架之一，为我们提供了一种高效、可扩展的方式来处理大规模的数据。

而要使用Hadoop进行数据处理，首先需要完成Hadoop的安装和配置。

本文将深入探讨Hadoop的安装与配置实验原理，并为读者提供具体的步骤和指导。

第一部分：Hadoop简介与原理概述1.1 Hadoop的定义与作用Hadoop是一个开源的分布式计算系统，它使用HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算概念）来存储和处理大规模数据。

Hadoop的设计目标是能够在普通的硬件上高效地存储和处理大数据集。

1.2 Hadoop的原理与特点Hadoop的核心原理是基于分布式计算和分布式存储。

它通过将大数据集划分为多个小的数据块，并将这些数据块分布式存储在多个服务器上，实现了数据的高可靠性和高可扩展性。

Hadoop中的MapReduce编程模型可以将复杂的数据处理任务划分为多个简单的Map和Reduce步骤，以实现并行计算，提升数据处理效率。

第二部分：Hadoop的安装与配置步骤2.1 准备环境和工具在开始安装Hadoop之前，需要确保操作系统中已安装Java开发环境，并具备一台或多台服务器用于组成Hadoop集群。

还需要下载Hadoop的二进制文件以及相关配置文件。

2.2 安装Hadoop将下载好的Hadoop二进制文件解压到指定目录，然后在配置文件中设置Hadoop的各项参数，包括HDFS和MapReduce的配置。

配置项包括数据块大小、副本数、集群节点等。

2.3 配置Hadoop集群需要配置Hadoop的主从节点关系，包括指定主节点和从节点IP位置区域，并将相关信息写入配置文件中。

配置HDFS的相关参数，确保所有节点都能够访问和使用HDFS。

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。

centos环境下hadoop的安装与配置实验总结

centos环境下hadoop的安装与配置实验总结实验总结：CentOS环境下Hadoop的安装与配置一、实验目标本次实验的主要目标是学习在CentOS环境下安装和配置Hadoop，了解其基本原理和工作机制，并能够运行简单的MapReduce程序。

二、实验步骤1. 准备CentOS环境：首先，我们需要在CentOS上安装和配置好必要的基础环境，包括Java、SSH等。

2. 下载Hadoop：从Hadoop官方网站下载Hadoop的稳定版本，或者使用CentOS的软件仓库进行安装。

3. 配置Hadoop：解压Hadoop安装包后，需要进行一系列的配置。

这包括设置环境变量、配置文件修改等步骤。

4. 格式化HDFS：使用Hadoop的命令行工具，对HDFS进行格式化，创建其存储空间。

5. 启动Hadoop：启动Hadoop集群，包括NameNode、DataNode等。

6. 测试Hadoop：运行一些简单的MapReduce程序，检查Hadoop是否正常工作。

三、遇到的问题和解决方案1. 环境变量配置问题：在配置Hadoop的环境变量时，有时会出现一些问题。

我们需要检查JAVA_HOME是否设置正确，并确保HADOOP_HOME 在PATH中。

2. SSH连接问题：在启动Hadoop集群时，需要确保各个节点之间可以通过SSH进行通信。

如果出现问题，需要检查防火墙设置和SSH配置。

3. MapReduce程序运行问题：在运行MapReduce程序时，可能会遇到一些错误。

这通常是由于程序本身的问题，或者是由于HDFS的权限问题。

我们需要仔细检查程序代码，并确保运行程序的用户有足够的权限访问HDFS。

四、实验总结通过本次实验，我们深入了解了Hadoop的安装和配置过程，以及如何解决在安装和运行过程中遇到的问题。

这对于我们今后在实际应用中部署和使用Hadoop非常重要。

同时，也提高了我们的实践能力和解决问题的能力。

hadoop安装实验总结

hadoop安装实验总结Hadoop安装实验总结一、引言Hadoop是一个开源的分布式计算平台，用于存储和处理大规模数据集。

在本次实验中，我们将介绍Hadoop的安装过程，并总结一些注意事项和常见问题的解决方法。

二、安装过程1. 确定操作系统的兼容性：Hadoop支持多种操作系统，包括Linux、Windows等。

在安装之前，我们需要确认所使用的操作系统版本与Hadoop的兼容性。

2. 下载Hadoop软件包：我们可以从Hadoop的官方网站或镜像站点上下载最新的稳定版本的Hadoop软件包。

确保选择与操作系统相对应的软件包。

3. 解压缩软件包：将下载的Hadoop软件包解压缩到指定的目录下。

可以使用命令行工具或图形界面工具进行解压缩操作。

4. 配置环境变量：为了方便使用Hadoop命令行工具，我们需要配置环境变量。

在Linux系统中，可以编辑.bashrc文件，在其中添加Hadoop的安装路径。

在Windows系统中，可以通过系统属性中的环境变量设置来配置。

5. 配置Hadoop集群：在Hadoop的安装目录下，找到conf文件夹，并编辑其中的配置文件。

主要包括core-site.xml、hdfs-site.xml 和mapred-site.xml等。

根据实际需求，配置Hadoop的相关参数，如文件系统路径、副本数量、任务调度等。

6. 格式化文件系统：在启动Hadoop之前，需要先格式化文件系统。

使用命令行工具进入Hadoop的安装目录下的bin文件夹，并执行格式化命令：hadoop namenode -format。

7. 启动Hadoop集群：在命令行工具中输入启动命令：start-all.sh（Linux）或start-all.cmd（Windows）。

Hadoop集群将会启动并显示相应的日志信息。

8. 验证Hadoop集群：在启动Hadoop集群后，我们可以通过访问Hadoop的Web界面来验证集群的运行状态。