hadoop 集群配置参考
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集群配置与数据处理入门
Hadoop集群配置与数据处理入门1. 引言Hadoop是一个开源的分布式计算框架,被广泛应用于大规模数据处理和存储。
在本文中,我们将介绍Hadoop集群的配置和数据处理的基本概念与入门知识。
2. Hadoop集群配置2.1 硬件要求架设Hadoop集群需要一定的硬件资源支持。
通常,集群中包含主节点和若干个从节点。
主节点负责整个集群的管理,而从节点负责执行具体的计算任务。
在硬件要求方面,主节点需要具备较高的计算能力和存储空间。
从节点需要具备较低的计算能力和存储空间,但数量较多。
此外,网络带宽也是一个关键因素。
较高的网络带宽可以加快数据的传输速度,提升集群的效率。
2.2 软件要求Hadoop运行在Java虚拟机上,所以首先需要确保每台主机都安装了适当版本的Java。
其次,需要安装Hadoop分发版本,如Apache Hadoop或Cloudera等。
针对集群管理,可以选择安装Hadoop的主节点管理工具,如Apache Ambari或Cloudera Manager。
这些工具可以帮助用户轻松管理集群的配置和状态。
2.3 配置文件Hadoop集群部署需要配置多个文件。
其中,最重要的是核心配置文件core-site.xml、hdfs-site.xml和yarn-site.xml。
core-site.xml配置Hadoop的核心参数,如文件系统和输入输出配置等;hdfs-site.xml用于配置Hadoop分布式文件系统;yarn-site.xml配置Hadoop资源管理器和任务调度器相关的参数。
3. 数据处理入门3.1 数据存储与处理Hadoop的核心之一是分布式文件系统(HDFS),它是Hadoop集群的文件系统,能够在集群中存储海量数据。
用户可以通过Hadoop的命令行工具或API进行文件的读取、写入和删除操作。
3.2 数据处理模型MapReduce是Hadoop的编程模型。
它将大规模的数据集拆分成小的数据块,并分配给集群中的多个计算节点进行并行处理。
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)。
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。
组建hadoop集群实验报告
组建hadoop集群实验报告一、实验目的本次实验的目的是通过组建Hadoop 集群,熟悉和掌握Hadoop 的部署过程和相关技术,加深对分布式计算的理解并掌握其应用。
二、实验环境- 操作系统:Ubuntu 20.04- Hadoop 版本:3.3.0- Java 版本:OpenJDK 11.0.11三、实验步骤1. 下载和安装Hadoop在官方网站下载Hadoop 的二进制文件,并解压到本地的文件夹中。
然后进行一些配置,如设置环境变量等,以确保Hadoop 可以正常运行。
2. 配置Hadoop 集群a) 修改核心配置文件在Hadoop 的配置目录中找到`core-site.xml` 文件,在其中添加以下配置:xml<configuration><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs:localhost:9000</value></property></configuration>b) 修改HDFS 配置文件在配置目录中找到`hdfs-site.xml` 文件,在其中添加以下配置:xml<configuration><property><name>dfs.replication</name><value>1</value></property></configuration>c) 修改YARN 配置文件在配置目录中找到`yarn-site.xml` 文件,在其中添加以下配置:xml<configuration><property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>localhost</value></property><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property><property><name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</nam e><value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value></property></configuration>3. 启动Hadoop 集群在终端中执行以下命令来启动Hadoop 集群:bashstart-all.sh这将启动Hadoop 中的所有守护进程,包括NameNode、DataNode、ResourceManager 和NodeManager。
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集群搭建步骤
Hadoop集群搭建步骤1.先建⽴⼀台虚拟机,分配内存2G,硬盘20G,⽹络为nat 模式,设置⼀个静态的ip 地址: 例如设定3台机器的ip 为192.168.63.167(master) 192.16863.168(slave1) 192.168.63.169 (slave2)2.修改第⼀台主机的⽤户名3.复制master⽂件两次,重命名为slave1和slave2,打开虚拟机⽂件,然后按照同样的⽅法设置两个节点的ip和主机名4.建⽴主机名和ip的映射5.查看是否能ping通,关闭防⽕墙和selinux 配置6.配置ssh免密码登录在root⽤户下输⼊ssh-keygen -t rsa ⼀路回车秘钥⽣成后在~/.ssh/⽬录下,有两个⽂件id_rsa(私钥)和id_rsa.pub(公钥),将公钥复制到authorized_keys并赋予authorized_keys600权限同理在slave1和slave2节点上进⾏相同的操作,然后将公钥复制到master节点上的authoized_keys检查是否免密登录(第⼀次登录会有提⽰)7..安装JDK(省去)三个节点安装java并配置java环境变量8.安装MySQL(master 节点省去)9.安装SecureCRT或者xshell 客户端⼯具,然后分别链接上 3台服务器12.搭建集群12.1 集群结构三个结点:⼀个主节点master两个从节点内存2GB 磁盘20GB12.2 新建hadoop⽤户及其⽤户组⽤adduser新建⽤户并设置密码将新建的hadoop⽤户添加到hadoop⽤户组前⾯hadoop指的是⽤户组名,后⼀个指的是⽤户名赋予hadoop⽤户root权限12.3 安装hadoop并配置环境变量由于hadoop集群需要在每⼀个节点上进⾏相同的配置,因此先在master节点上配置,然后再复制到其他节点上即可。
将hadoop包放在/usr/⽬录下并解压配置环境变量在/etc/profile⽂件中添加如下命令12.4 搭建集群的准备⼯作在master节点上创建以下⽂件夹/usr/hadoop-2.6.5/dfs/name/usr/hadoop-2.6.5/dfs/data/usr/hadoop-2.6.5/temp12.5 配置hadoop⽂件接下来配置/usr/hadoop-2.6.5/etc//hadoop/⽬录下的七个⽂件slaves core-site.xml hdfs-site.xml mapred-site.xml yarn-site.xml hadoop-env.sh yarn-env.sh配置hadoop-env.sh配置yarn-env.sh配置slaves⽂件,删除localhost配置core-site.xml配置hdfs-site.xml配置mapred-site.xml配置yarn-site.xml将配置好的hadoop⽂件复制到其他节点上12.6 运⾏hadoop格式化Namenodesource /etc/profile13. 启动集群。
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集群安装与配置实验报告
hadoop集群搭建步骤
hadoop集群搭建步骤Hadoop集群搭建步骤Hadoop是一个开源的分布式计算框架,被广泛应用于大数据处理。
搭建Hadoop集群可以提供高可用性、高性能的分布式计算环境。
下面将介绍Hadoop集群的搭建步骤。
1. 硬件准备需要准备一组具有较高性能的服务器作为集群中的节点。
这些服务器需满足一定的硬件要求,包括处理器、内存和存储空间等。
通常情况下,建议使用至少3台服务器来搭建一个最小的Hadoop集群。
2. 操作系统安装在每台服务器上安装合适的操作系统,例如CentOS、Ubuntu等。
操作系统应该是最新的稳定版本,并且需要进行基本的配置,如网络设置、安装必要的软件和工具等。
3. Java环境配置Hadoop是基于Java开发的,因此需要在每台服务器上安装Java 开发环境。
确保安装的Java版本符合Hadoop的要求,并设置好相应的环境变量。
4. Hadoop安装和配置下载Hadoop的最新稳定版本,并将其解压到指定的目录。
然后,需要进行一些配置来启动Hadoop集群。
主要的配置文件包括hadoop-env.sh、core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml等。
在hadoop-env.sh文件中,可以设置一些全局的环境变量,如Java路径、Hadoop日志目录等。
在core-site.xml文件中,配置Hadoop的核心设置,如Hadoop的文件系统类型(HDFS)和默认的文件系统地址等。
在hdfs-site.xml文件中,配置HDFS的相关设置,如副本数量、数据块大小等。
在mapred-site.xml文件中,配置MapReduce的相关设置,如任务调度方式、任务跟踪器地址等。
5. 配置SSH免密码登录为了实现集群中各节点之间的通信,需要配置SSH免密码登录。
在每台服务器上生成SSH密钥,并将公钥添加到所有其他服务器的授权文件中,以实现无需密码即可登录其他服务器。
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
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:
CDH5.1.0hadoop-2.3.( 2+3 )0完全分布式集群配置及HA配置
Hadoop-2.3.0-cdh5.1.0完全分布式集群配置及HA配置(冰峰)方式: 2个master + 3个slave hadoop-2.3.0-cdh5.1.0完全分布式集群配置HA配置重点说明:为了部署HA集群,应该准备以下事情:* NameNode服务器:运行NameNode的服务器应该有相同的硬件配置。
* JournalNode服务器:运行的JournalNode进程非常轻量,可以部署在其他的服务器上。
注意:必须允许至少3个节点。
当然可以运行更多,但是必须是奇数个,如3、5、7、9个等等。
当运行N个节点时,系统可以容忍至少(N-1)/2个节点失败而不影响正常运行。
一、安装前准备:操作系统:CentOS 6.5 64位操作系统环境:jdk1.7.0_45以上,本次采用jdk-7u72-linux-x64.tar.gzmaster1 192.168.100.151 namenode 节点master2 192.168.100.152 namenode 节点slave1 192.168.100.153 datanode 节点slave2 192.168.100.154 datanode 节点slave3: 192.168.100.155 datanode 节点注:Hadoop2.0以上采用的是jdk环境是1.7,Linux自带的jdk卸载掉,重新安装下载地址:/technetwork/java/javase/downloads/index.html软件版本:hadoop-2.3.0-cdh5.1.0.tar.gz, zookeeper-3.4.5-cdh5.1.0.tar.gz下载地址:/cdh5/cdh/5/开始安装:二、jdk安装1、检查是否自带jdkrpm -qa | grep jdkjava-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-1.45.1.11.1.el6.i6862、卸载自带jdkyum -y remove java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-1.45.1.11.1.el6.i686安装jdk-7u72-linux-x64.tar.gz在usr/目录下创建文件夹java,在java文件夹下运行tar –zxvf jdk-7u72-linux-x64.tar.gz解压到java目录下[root@master01 java]# lsjdk1.7.0_72三、配置环境变量远行vi /etc/profile# /etc/profile# System wide environment and startup programs, for login setup# Functions and aliases go in /etc/bashrcexport JA VA_HOME=/usr/local/java/jdk1.7.0_65export JRE_HOME=/usr/local/java/jdk1.7.0_65/jreexport CLASSPATH=/usr/local/java/jdk1.7.0_65/libexport PATH=$JA V A_HOME/bin: $PA TH保存修改,运行source /etc/profile 重新加载环境变量运行java -version[root@master01 java]# java -versionjava version "1.7.0_72"Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.7.0_72-b13)Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 24.55-b03, mixed mode)Jdk配置成功四、系统配置预先准备5台机器,并配置IP,以下是我对这5台机器的角色分配。
标准hadoop集群配置
标准hadoop集群配置Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架,由Apache基金会开发。
它提供了一个可靠的、高性能的数据处理平台,可以在大规模的集群上进行数据存储和处理。
在实际应用中,搭建一个标准的Hadoop集群是非常重要的,本文将介绍如何进行标准的Hadoop集群配置。
1. 硬件要求。
在搭建Hadoop集群之前,首先需要考虑集群的硬件配置。
通常情况下,Hadoop集群包括主节点(NameNode、JobTracker)和从节点(DataNode、TaskTracker)。
对于主节点,建议配置至少16GB的内存和4核以上的CPU;对于从节点,建议配置至少8GB的内存和2核以上的CPU。
此外,建议使用至少3台服务器来搭建Hadoop集群,以确保高可用性和容错性。
2. 操作系统要求。
Hadoop可以在各种操作系统上运行,包括Linux、Windows和Mac OS。
然而,由于Hadoop是基于Java开发的,因此建议选择Linux作为Hadoop集群的操作系统。
在实际应用中,通常选择CentOS或者Ubuntu作为操作系统。
3. 网络配置。
在搭建Hadoop集群时,网络配置非常重要。
首先需要确保集群中的所有节点能够相互通信,建议使用静态IP地址来配置集群节点。
此外,还需要配置每台服务器的主机名和域名解析,以确保节点之间的通信畅通。
4. Hadoop安装和配置。
在硬件、操作系统和网络配置完成之后,接下来就是安装和配置Hadoop。
首先需要下载Hadoop的安装包,并解压到指定的目录。
然后,根据官方文档的指导,配置Hadoop的各项参数,包括HDFS、MapReduce、YARN等。
在配置完成后,需要对Hadoop集群进行测试,确保各项功能正常运行。
5. 高可用性和容错性配置。
为了确保Hadoop集群的高可用性和容错性,需要对Hadoop集群进行一些额外的配置。
例如,可以配置NameNode的热备份(Secondary NameNode)来确保NameNode的高可用性;可以配置JobTracker的热备份(JobTracker HA)来确保JobTracker的高可用性;可以配置DataNode和TaskTracker的故障转移(Failover)来确保从节点的容错性。
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在hadoop安装目录下的conf文件夹我们一般修改core-site.xml hadoop-env.sh hdfs-site.xml masters slaves这5个文件
这些配置网上有许多参考我们可以安装上边说的进行配置就可以了我们的这些配置一般都是在namenode 机器上进行的配置好之后我们就可以把hadoop目录复制到其他datanode机器上复制完成之后我们就可以在namenode 机器上格式化命令是 hadoop namenode -format 格式化成功之后就可以启动hadoop集群
hadoop
1.为要执行hadoop的机器配置无需密码ssh登录
在每台机器上建立一个叫hadoop的用户,在namenode的机器上使用hadoop用户执行ssh-keygen -t rsa的命令生成一个公钥和密钥,将公钥id_rsa.pub复制成authorized_keys(公钥和密钥的文件在hadoop家目录中的.ssh文件夹下)将authorized_keys文件复制到其他datanode机器上的hadoop用户家目录的.ssh文件夹下如果没油这个文件夹可以建立一个,一般网上资料说要把要将/etc/ssh/sshd_confing文件下的RSAAuthentication 和PubkeyAuthentication中的这两个参数改成yes但是在我的实践中不需要改东任何参数就可以。
slaves配置的是dataname的ip地址
二、经常出现的错误
1、namenode启动不了
解决方法:经namenode 机器上的data数据删除格式化在重新启动
2、datanode启动不了
解决方法:在namenode上删除data数据如果不知道是那个文件夹可以在hdfs-site.xml文件的配置参数中找到是那个文件夹,删除相关的文件夹在格式化启动服务(前提无论在删除文件还是修改文件都要在之前关闭所有服务在我做的时候经常关闭不全所有服务的进程 这时候我们可以使java工具/usr/java/java*/bin/jps或ps aux|grep hadoop命令查看是否还有进程在运行如果还有没有关闭的hadoop进程我们就kill掉那些进程)这样就可以了。
因为一般我们要把namenode 和SecondaryNameNode分在两台机器上一般我们也要将我们也要在SecondaryNameNode机器上生成公钥和密钥把这台机器的id_rsa.pub追加到这台机器的authorized_keys中使用的命令是cat id_rsa.pub >> authorized_keys再将authorized_keys复制到其他机器中。
一般在这个时候会在格式化的时候出现错误一般都是我们在格式化之前建立了.dir和或dfs.data.dir参数所设置的文件夹所有一般我们在格式化之前不建立参数所设置的文件夹格式化之后会在动建立这些文件夹。一般这样就不会出现错误了,在启动时就可以了。
core-site.xml 中的参数是配置namenode的标识及端口号
如果还是不行那我们就要把datanode上的data也要删除在重新启动。
注意
1.单独启动datanode :start-dfs.sh
2.作为namenode的机器必须在/etc/hosts文件中加入所有hadoop集群机器的ip地址和对应的主机名
3.作为datanode的机器则要在/etc/hosts文件中加入本机的ip地址和主机名以及namenode的ip地址和主机名。
4.如果我们想在运行hadoop命令的时候不用每次都要进入bin目录中才能运行我们就需要把hadoop的环境配置到/etc/profile中
#set hadoop path
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoopinstall/hadoop-0.20.2
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH
export CLASSPATH=:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin:$PATH
配置完成之后使用source /etc/profile命令是配置生成这样可以不用重启就可以生效。
在使用时有时我们使用过一段时间会ssh不能无密码登录了这时候我们可以在namenode和datanode不能登录的那台datanode 中的hadoop用户删除在重新建立该用户记住杂删除用户的时候要不.ssh文件夹下的文件也同时删除在将namenode 机器上的authorized_keys文件重新拷贝到.ssh文件夹下一般就可以了要是还不可以就只能将namenode 中的hadoop用户删除重新建立公钥和密钥在重新做一遍连接
2.配置所有运行hadoop的java环境
在配置之前我们要先安装jdk查看jdk版本在这里我所安装的是1.6.0_25版本
在机器的/etc/profile文件中配置
export JAVA_HOME="/usr/java/jdk1.6.0_25/"
export JAVA_HOME="/usr/jfs.data.dir参数是配置datanode上数据块的存储位置
dfs.replication参数是配置副本个数要小于datanode的个数 hadoop-env.sh 配置你的java路径
masters 配置的是SecondaryNameNode的机器ip地址
hadoop.tmp.dir参数是配置namenode上hadoop临时文件夹
fs.checkpoint.size参数是配置存储块的大小
hdfs-site.xml中的.dir参数是配置namenode上的hdfs空间
这样就不用每次都要进入bin目录了