CentOS的Hadoop集群配置

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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>

集群的配置步骤

集群的配置步骤一、搭建集群环境的准备工作在开始配置集群之前，我们需要先进行一些准备工作。

首先，确保所有服务器都已经正确连接到网络，并且能够相互通信。

其次，确保每台服务器上已经安装了操作系统，并且操作系统版本一致。

最后，确保每台服务器上已经安装了必要的软件和工具，例如SSH、Java等。

二、创建集群的主节点1.选择一台服务器作为集群的主节点，将其IP地址记录下来。

2.登录到主节点服务器上，安装并配置集群管理软件，例如Hadoop、Kubernetes等。

3.根据集群管理软件的要求，配置主节点的相关参数，例如集群名称、端口号等。

4.启动集群管理软件，确保主节点能够正常运行。

三、添加集群的工作节点1.选择一台或多台服务器作为集群的工作节点，将其IP地址记录下来。

2.登录到工作节点服务器上，安装并配置集群管理软件，确保与主节点的版本一致。

3.根据集群管理软件的要求，配置工作节点的相关参数，例如主节点的IP地址、端口号等。

4.启动集群管理软件，确保工作节点能够正常连接到主节点。

四、测试集群的连接和通信1.在主节点服务器上，使用集群管理软件提供的命令行工具，测试与工作节点的连接和通信。

例如，可以使用Hadoop的hdfs命令测试与工作节点的文件系统的连接。

2.确保主节点能够正确访问工作节点的资源，并且能够将任务分配给工作节点进行处理。

五、配置集群的资源管理1.根据集群管理软件的要求，配置集群的资源管理策略。

例如，可以设置工作节点的CPU和内存的分配比例，以及任务的调度算法等。

2.确保集群能够合理分配资源，并且能够根据需要动态调整资源的分配。

六、监控和管理集群1.安装并配置集群的监控和管理工具，例如Ganglia、Zabbix等。

2.确保监控和管理工具能够正常运行，并能够及时发现和处理集群中的故障和问题。

3.定期对集群进行巡检和维护，确保集群的稳定和可靠性。

七、优化集群的性能1.根据实际情况，对集群的各项参数进行调优，以提高集群的性能和效率。

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安装部署手册

1.1软件环境1)CentOS6.5x642)Jdk1.7x643)Hadoop2.6.2x644)Hbase-0.98.95)Zookeeper-3.4.61.2集群环境集群中包括 3个节点：1个Master, 2个Slave2安装前的准备2.1下载JDK2.2下载Hadoop2.3下载Zookeeper2.4下载Hbase3开始安装3.1 CentOS安装配置1）安装3台CentOS6.5x64 （使用BasicServer模式，其他使用默认配置，安装过程略）2）Master.Hadoop 配置a）配置网络修改为:保存，退出(esc+:wq+enter ),使配置生效b) 配置主机名修改为:c）配置 hosts修改为:修改为:在最后增加如下内容以上调整，需要重启系统才能生效g) 配置用户新建hadoop用户和组，设置 hadoop用户密码id_rsa.pub ,默认存储在"/home/hadoop/.ssh" 目录下。

a) 把id_rsa.pub 追加到授权的 key 里面去b) 修改.ssh 目录的权限以及 authorized_keys 的权限c) 用root 用户登录服务器修改SSH 配置文件"/etc/ssh/sshd_config"的下列内容3) Slavel.Hadoop 、Slavel.Hadoop 配置及用户密码等等操作3.2无密码登陆配置1)配置Master 无密码登录所有 Slave a)使用 hadoop 用户登陆 Master.Hadoopb)把公钥复制所有的 Slave 机器上。

使用下面的命令格式进行复制公钥2) 配置Slave 无密码登录Mastera) 使用hadoop 用户登陆Slaveb)把公钥复制Master 机器上。

使用下面的命令格式进行复制公钥id_rsa 和相同的方式配置 Slavel 和Slave2的IP 地址，主机名和 hosts 文件，新建hadoop 用户和组c) 在Master机器上将公钥追加到authorized_keys 中3.3安装JDK所有的机器上都要安装 JDK ,先在Master服务器安装，然后其他服务器按照步骤重复进行即可。

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。

centos 7+hadoop2.7.3详细安装教程

centos 7+hadoop2.7.3详细安装教程前言：Hadoop 运行在jar环境下，因此安装hadoop的前提是得在系统上安装好jdk。

本次实验环境使用centos7进行安装。

需要安装的工具：1．虚拟机2．Centos 7镜像文件3．Filezilla（用于上传本地下载的hadoop镜像到centos系统，以及可以远程操作linux 文件系统）4．secureCrt（远程连接linux，敲指令方便。

本次安装的linux是没有图形界面的，命令窗口不能复制粘贴，因此使用secureCRT操作linux系统，方便后续修改hadoop 文件时可以复制粘贴）5．JDK镜像6．Hadoop2.7.3镜像文件一、虚拟机安装a)安装最新版本，具体安装方法比较简单，请上网自行搜索。

b)安装按虚拟机后，需要配置虚拟机的网络连接方式。

本次hadoop安装实验环境将会部署三个集群（一个namenode和两个DataNode），因此采用nat连接方式配置网络。

具体配置如下：选择编辑-虚拟网络编辑器-VMnet8注意：NAT设置里面网关IP地址为你的网段地址+2,，如我设置的网段是192.168.100，因此我的网关IP地址是192.169.100.2二、安装三台centos7（三台安装方式一样，仅是里面IP地址配置不一样。

具体安装多少台视各位看官需要配置多少集群而定）a)文件菜单选择新建虚拟机b)选择经典类型安装，下一步。

c)选择稍后安装操作系统，下一步。

d)选择Linux系统，版本选择CentOS7 64位。

e)命名虚拟机，给虚拟机起个名字，将来显示在Vmware左侧。

并选择Linux系统保存在宿主机的哪个目录下，应该一个虚拟机保存在一个目录下，不能多个虚拟机使用一个目录。

f)指定磁盘容量，是指定分给Linux虚拟机多大的硬盘，默认20G就可以，下一步。

g)点击自定义硬件，可以查看、修改虚拟机的硬件配置，这里我们不做修改。

hadoop 实验报告

hadoop 实验报告Hadoop 实验报告引言Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，被广泛应用于大数据处理和分析领域。

本实验旨在通过搭建Hadoop集群，进行数据处理和分析，以验证Hadoop在大数据环境下的性能和可靠性。

实验环境本次实验使用了3台虚拟机，每台虚拟机配置了4核CPU和8GB内存。

其中一台作为NameNode和ResourceManager，其余两台作为DataNode和NodeManager。

所有虚拟机运行的操作系统为CentOS 7.0。

实验步骤1. 安装Hadoop首先在每台虚拟机上安装Hadoop，并配置好环境变量和相关参数。

然后在NameNode上配置HDFS和YARN，并在DataNode上配置HDFS和NodeManager。

2. 启动集群依次启动NameNode、DataNode和ResourceManager、NodeManager，确保集群正常运行。

3. 数据处理将一份大数据文件上传至HDFS，并通过MapReduce程序对数据进行处理和分析，例如统计单词频率或计算数据的平均值等。

4. 性能测试通过在集群上运行不同规模的数据处理任务，记录下任务的运行时间和资源利用率，评估Hadoop的性能和扩展性。

实验结果经过实验，我们得出了以下结论：1. Hadoop集群的搭建和配置相对复杂，需要对Hadoop的各个组件有深入的了解和掌握。

2. Hadoop集群在处理大规模数据时表现出了良好的性能和扩展性，能够有效地利用集群资源进行并行计算。

3. Hadoop的容错机制能够保证集群在节点故障时的稳定运行，数据的可靠性得到了保障。

结论通过本次实验，我们深入了解了Hadoop的工作原理和性能特点，验证了Hadoop在大数据环境下的可靠性和高效性。

同时也发现了Hadoop在搭建和配置上的一些难点和挑战，这需要我们在实际应用中不断摸索和实践。

相信随着大数据技术的不断发展，Hadoop将会在各个领域发挥越来越重要的作用。

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。

HDP服务器配置

登陆mysql 修改密码配置数据库，登陆mysql, 创建数据库，导入表信息.use ambari;source /var/lib/ambari-server/resources/Ambari-DDL-MySQL-CREATE.sql;启动：ambari-server start检查是否正常，可以打开网页：http://192.168.222.111:8080, 如果启动报错, 一般是没找到mysql驱动包，需要去/etc/ambari-server/conf/ambari.properties 里面配置mysql 驱动包路径, ambari用的C3P0连接池。

默认登陆用户和密码：admin/admin创建集群按照wizard 创建一个集群，起名，并选择安装版本后面选择：Use Local Repository ，并在redhat7 栏中输入相应的地址, 通过nginx可以访问的地址配置机器，ssh private key, 用命令 cat ~/.ssh/id_rsa 可以得到 private key , 然后拷贝进来.继续下一步，如果出现警告: The following hostnames are not valid FQDNs, 则点击继续。

因为机器名没安装FQDN标准配置，但不代表找不到.只做测试，先只安装HDFS和zookeeper，如果需要更多的服务，安装完之后还可以添加的.密码都输入为 admin保持默认目录配置账号由ambari去管理, 默认配置所有配置项页面，默认继续下一步, 部署点击 deploy ，进入部署。

等待部署，需要花一些时间，直到部署完成到此为止，HDFS, ZOOKEEPER部署完成，点击 COMPLETE.还可以打开HDFS的网页查看: http://192.168.222.111:50070/用Ambari 添加Service1. YARN2. HIVE HBASE这个问题的解决, 修改 /etc/yum.repos.d 文件, 修改 installonly_limit=5000, 然后重启 ambari-server。

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。

(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。

Hadoop3.0.0完全分布式集群搭建过程

Hadoop3.0.0完全分布式集群搭建过程1.选取两台服务器（CentOS系统64位）192.168.33.181 主节点192.168.33.182 从节点之后的操作如果是用普通用户操作的话也必须知道root用户的密码，因为有些操作是得用root用户操作。

如果是用root用户操作的话就不存在以上问题。

我是用root用户操作的。

2.修改hosts文件修改两台服务器的hosts文件。

vi /etc/hosts在原文件的基础最后面加上：192.168.33.181 Master192.168.33.182 Slave1修改完成后保存执行如下命令。

source /etc/hosts3.ssh无密码验证配置3.1修改ssh配置文件"/etc/ssh/sshd_config"的下列内容，将以下内容的注释去掉：RSAAuthentication yes # 启用 RSA 认证PubkeyAuthentication yes # 启用公钥私钥配对认证方式AuthorizedKeysFile .ssh/authorized_keys # 公钥文件路径（和上面生成的文件同）重启ssh服务，才能使刚才设置有效。

service sshd restart验证无密码登录本机是否成功。

ssh localhost3.1在Master上生成密钥：ssh-keygen -t rsa -P ''将Master上密钥拷贝至Slave1ssh-copy-id Slave1ssh命令测试是否连接成功ssh Slave1exit #退出重复上述操作，在Slave1上生成密钥：ssh-keygen -t rsa -P ''将Slave1上密钥拷贝至Masterssh-copy-id Slave13.6ssh命令测试是否连接成功ssh Masterexit #退出4.安装基础环境（JAVA和SCALA环境）4.1 Java1.8环境搭建1）下载jdk-8u144-linux-x64.tar.gz解压tar -zxvf jdk-8u144-linux-x64.tar.gz2）添加Java环境变量，在/etc/profile中添加：export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_144PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATHCLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/rt.jarexport JAVA_HOME PATH CLASSPATH3）保存后刷新配置source /etc/profile5.Hadoop3.0.0完全分布式搭建以下是在Master节点操作：1）下载二进制包hadoop-3.0.0-alpha4.tar.gz2）解压并移动到相应目录，我习惯将软件放到/opt目录下，命令如下：tar -zxvf hadoop-3.0.0-alpha4.tar.gzmv hadoop-3.0.0 /opt3）修改相应的配置文件。

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：

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。

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。