大数据Hadoop集群安装部署文档

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基于Hadoop的大数据处理平台搭建与部署

基于Hadoop的大数据处理平台搭建与部署

基于Hadoop的大数据处理平台搭建与部署一、引言随着互联网和信息技术的快速发展,大数据已经成为当今社会中不可或缺的重要资源。

大数据处理平台的搭建与部署对于企业和组织来说至关重要,而Hadoop作为目前最流行的大数据处理框架之一,其搭建与部署显得尤为重要。

本文将介绍基于Hadoop的大数据处理平台搭建与部署的相关内容。

二、Hadoop简介Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架,能够高效地处理大规模数据。

它由Apache基金会开发,提供了一个可靠、可扩展的分布式系统基础架构,使用户能够在集群中使用简单的编程模型进行计算。

三、大数据处理平台搭建准备工作在搭建基于Hadoop的大数据处理平台之前,需要进行一些准备工作: 1. 硬件准备:选择合适的服务器硬件,包括计算节点、存储节点等。

2. 操作系统选择:通常选择Linux系统作为Hadoop集群的操作系统。

3. Java环境配置:Hadoop是基于Java开发的,需要安装和配置Java环境。

4. 网络配置:确保集群内各节点之间可以相互通信。

四、Hadoop集群搭建步骤1. 下载Hadoop从Apache官网下载最新版本的Hadoop压缩包,并解压到指定目录。

2. 配置Hadoop环境变量设置Hadoop的环境变量,包括JAVA_HOME、HADOOP_HOME等。

3. 配置Hadoop集群编辑Hadoop配置文件,包括core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml等,配置各个节点的角色和参数。

4. 启动Hadoop集群通过启动脚本启动Hadoop集群,可以使用start-all.sh脚本启动所有节点。

五、大数据处理平台部署1. 数据采集与清洗在搭建好Hadoop集群后,首先需要进行数据采集与清洗工作。

通过Flume等工具实现数据从不同来源的采集,并进行清洗和预处理。

2. 数据存储与管理Hadoop提供了分布式文件系统HDFS用于存储海量数据,同时可以使用HBase等数据库管理工具对数据进行管理。

使用Hadoop进行大数据处理的基本流程

使用Hadoop进行大数据处理的基本流程

使用Hadoop进行大数据处理的基本流程使用Hadoop进行大数据处理的基本流程:一、准备工作1. 安装Hadoop:根据操作系统的不同,选择对应版本的Hadoop,并按照官方文档进行安装。

2. 配置Hadoop集群:配置主节点和从节点,设置主节点的IP地址和端口号,将从节点加入到集群中。

3. 配置Hadoop环境变量:将Hadoop的bin目录添加到系统的环境变量中,方便在任何位置使用Hadoop命令。

二、数据准备1. 数据上传:将待处理的大数据文件上传到Hadoop集群的分布式文件系统(HDFS)中,可以使用Hadoop提供的命令行工具或者Hadoop客户端进行上传。

2. 数据分割:如果大数据文件过大,可以考虑对数据进行分割,使每个数据块的大小适合Hadoop的处理能力。

三、MapReduce编程1. Map阶段:a. 编写Map函数:根据具体需求,编写Map函数来处理输入数据文件,并输出键值对(key-value)。

b. 配置Map任务:设置Map的输入格式、Map类、Map输出的键值对类型等。

2. Reduce阶段:a. 编写Reduce函数:根据具体需求,编写Reduce函数来对Map输出的键值对进行处理,并输出结果。

b. 配置Reduce任务:设置Reduce的输入格式、Reduce类、Reduce输出的键值对类型等。

四、作业提交和执行1. 配置作业:a. 创建作业:使用Hadoop提供的工具或API,创建一个新的作业。

b. 设置输入和输出路径:指定作业的输入数据路径和输出数据路径。

2. 提交作业:将作业提交到Hadoop集群中进行执行。

3. 监控作业:通过Hadoop提供的命令行工具或者Web界面来监控作业的运行状态和进度。

五、结果获取1. 下载结果:当作业运行完成后,可以通过Hadoop的命令行工具或者Hadoop 客户端从HDFS中下载结果文件。

2. 结果整理:针对输出结果,可以进行进一步的处理和分析,以满足具体的需求。

Hadoop的安装与配置

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

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

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 搭建

Hadoop 搭建
实验报告
(与程序设计有关)
课程名称:云计算技术提高
实验题目:Hadoop搭建
Xx xx:0000000000
x x:xx
x x:
xxxx
2021年5月21日
实验目的及要求:
开源分布式计算架构Hadoop的搭建
软硬件环境:
Vmware一台计算机
算法或原理分析(实验内容):
Hadoop是Apache基金会旗下一个开源的分布式存储和分析计算平台,使用Java语言开发,具有很好的跨平台性,可以运行在商用(廉价)硬件上,用户无需了解分布式底层细节,就可以开发分布式程序,充分使用集群的高速计算和存储。
三.Hadoop的安装
1.安装并配置环境变量
进入官网进行下载hadoop-2.7.5, 将压缩包在/usr目录下解压利用tar -zxvf Hadoop-2.7.5.tar.gz命令。同样进入 vi /etc/profile 文件,设置相应的HADOOP_HOME、PATH在hadoop相应的绝对路径。
4.建立ssh无密码访问
二.JDK安装
1.下载JDK
利用yum list java-1.8*查看镜像列表;并利用yum install java-1.8.0-openjdk* -y安装
2.配置环境变量
利用vi /etc/profile文件配置环境,设置相应的JAVA_HOME、JRE_HOME、PATH、CLASSPATH的绝对路径。退出后,使用source /etc/profile使环境变量生效。利用java -version可以测试安装是否成功。
3.关闭防火墙并设置时间同步
通过命令firewall-cmd–state查看防火墙运行状态;利用systemctl stop firewalld.service关闭防火墙;最后使用systemctl disable firewalld.service禁止自启。利用yum install ntp下载相关组件,利用date命令测试

《hadoop基础》课件——第三章 Hadoop集群的搭建及配置

《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>

Hadoop集群的搭建方法与步骤

Hadoop集群的搭建方法与步骤

Hadoop集群的搭建方法与步骤随着大数据时代的到来,Hadoop作为一种分布式计算框架,被广泛应用于数据处理和分析领域。

搭建一个高效稳定的Hadoop集群对于数据科学家和工程师来说至关重要。

本文将介绍Hadoop集群的搭建方法与步骤。

一、硬件准备在搭建Hadoop集群之前,首先要准备好适合的硬件设备。

Hadoop集群通常需要至少三台服务器,一台用于NameNode,两台用于DataNode。

每台服务器的配置应该具备足够的内存和存储空间,以及稳定的网络连接。

二、操作系统安装在选择操作系统时,通常推荐使用Linux发行版,如Ubuntu、CentOS等。

这些操作系统具有良好的稳定性和兼容性,并且有大量的Hadoop安装和配置文档可供参考。

安装操作系统后,确保所有服务器上的软件包都是最新的。

三、Java环境配置Hadoop是基于Java开发的,因此在搭建Hadoop集群之前,需要在所有服务器上配置Java环境。

下载最新版本的Java Development Kit(JDK),并按照官方文档的指引进行安装和配置。

确保JAVA_HOME环境变量已正确设置,并且可以在所有服务器上运行Java命令。

四、Hadoop安装与配置1. 下载Hadoop从Hadoop官方网站上下载最新的稳定版本,并将其解压到一个合适的目录下,例如/opt/hadoop。

2. 编辑配置文件进入Hadoop的安装目录,编辑conf目录下的hadoop-env.sh文件,设置JAVA_HOME环境变量为Java的安装路径。

然后,编辑core-site.xml文件,配置Hadoop的核心参数,如文件系统的默认URI和临时目录。

接下来,编辑hdfs-site.xml文件,配置Hadoop分布式文件系统(HDFS)的相关参数,如副本数量和数据块大小。

最后,编辑mapred-site.xml文件,配置MapReduce框架的相关参数,如任务调度器和本地任务运行模式。

Hadoop集群搭建步骤

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。

大数据--Hadoop集群环境搭建

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大数据平台安装实验(详细步骤)(虚拟机linux)

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环境搭建

Hadoop环境搭建

Hadoop环境搭建啥是⼤数据?问啥要学⼤数据?在我看来⼤数据就很多的数据,超级多,咱们⽇常⽣活中的数据会和历史⼀样,越来越多⼤数据有四个特点(4V):⼤多样快价值学完⼤数据我们可以做很多事,⽐如可以对许多单词进⾏次数查询(本节最后的实验),可以对股市进⾏分析,所有的学习都是为了赚⼤钱!(因为是在Linux下操作,所以⽤到的全是Linux命令,不懂可以百度,这篇⽂章有⼀些简单命令。

常⽤)第⼀步安装虚拟机配置环境1.下载虚拟机,可以⽤⾃⼰的,没有的可以下载这个 passowrd:u8lt2.导⼊镜像,可以⽤这个 password:iqww (不会创建虚拟机的可以看看,不过没有这个复杂,因为导⼊就能⽤)3.更换主机名,vi /etc/sysconfig/network 改HOSTNAME=hadoop01 (你这想改啥改啥,主要是为了清晰,否则后⾯容易懵)注:在这⾥打开终端4.查看⽹段,从编辑-虚拟⽹络编辑器查看,改虚拟机⽹段,我的是192.168.189.128-254(这个你根据⾃⼰的虚拟机配置就⾏,不⽤和我⼀样,只要记住189.128这个段就⾏)5.添加映射关系,输⼊:vim /etc/hosts打开⽂件后下⾯添加 192.168.189.128 hadoop01(红⾊部分就是你们上⾯知道的IP)(这⾥必须是hadoop01,为了⽅便后⾯直接映射不⽤敲IP)6.在配置⽂件中将IP配置成静态IP 输⼊: vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 (物理地址也要⼀样哦!不知道IP的可以输⼊:ifconfig 查看⼀下)7.重启虚拟机输⼊:reboot (重启后输⼊ ping 能通就说明没问题)第⼆步克隆第⼀台虚拟机,完成第⼆第三虚拟机的配置1.⾸先把第⼀台虚拟机关闭,在右击虚拟机选项卡,管理-克隆即可(克隆两台⼀台hadoop02 ⼀台hadoop03)2.克隆完事后,操作和第⼀部基本相同唯⼀不同的地⽅是克隆完的虚拟机有两块⽹卡,我们把其中⼀个⽹卡注释就好(⼀定牢记!通过这⾥的物理地址⼀定要和配置⽂件中的物理地址相同)输⼊:vi /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules 在第⼀块⽹卡前加# 将第⼆块⽹卡改为eth03.当三台机器全部配置完之后,再次在hosts⽂件中加⼊映射达到能够通过名称互相访问的⽬的输⼊:vim /etc/hosts (三台都要如此设置)(改完之后记得reboot重启)第三步使三台虚拟机能够通过SHELL免密登录1.查看SSH是否安装 rmp -qa | grep ssh (如果没有安装,输⼊sudo apt-get install openssh-server)2.查看SSH是否启动 ps -e | grep sshd (如果没有启动,输⼊sudo /etc/init.d/ssh start)3.该虚拟机⽣成密钥 ssh-keygen -t rsa(连续按下四次回车就可以了)4.将密钥复制到另外⼀台虚拟机⽂件夹中并完成免密登录输⼊:ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub 2 (同样把秘钥给hadoop03和⾃⼰)(输⼊完后直接下⼀步,如果下⼀步失败再来试试改这个修改/etc/ssh/ssh_config中的StrictHostKeyCheck ask )5.之后输⼊ ssh hadoop02就可以正常访问第⼆台虚拟机啦注:可能你不太理解这是怎么回事,我这样解释⼀下,免密登录是为了后⾯进⾏集群操作时⽅便,⽣成秘钥就像是⽣成⼀个钥匙,这个钥匙是公钥,公钥可以打开所有门,之后把这个钥匙配两把,⼀把放在hadoop02的那⾥,⼀把放在hadoop03的那⾥,这样hadoop01可以对hadoop02和hadoop03进⾏访问。

hadoop集群搭建步骤

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)

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安装指南(非常详细,包成功)

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集群搭建详细简明教程

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

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。

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大数据Hadoop集群安装部署文档
一、背景介绍
大数据时代下,海量数据的处理和分析成为了一个重要的课题。

Hadoop是一个开源的分布式计算框架,能够高效地处理海量数据。

本文将介绍如何安装和部署Hadoop集群。

二、环境准备
1.集群规模:本文以3台服务器组成一个简单的Hadoop集群。

2.操作系统:本文以Linux作为操作系统。

三、安装过程
1.安装Java
Hadoop是基于Java开发的,因此需要先安装Java。

可以通过以下命令安装:
```
sudo apt-get update
sudo apt-get install openjdk-8-jdk
```
2.安装Hadoop
```
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
```
保存文件后,执行`source ~/.bashrc`使配置生效。

3.配置Hadoop集群
在Hadoop安装目录中的`etc/hadoop`目录下,有一些配置文件需要进行修改。

a.修改`hadoop-env.sh`文件
该文件定义了一些环境变量。

可以找到JAVA_HOME这一行,将其指向Java的安装目录:
```
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64
```
b.修改`core-site.xml`文件
```
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://localhost:9000</value>
</property>
```
c.修改`hdfs-site.xml`文件
```
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
```
其中,`dfs.replication`定义了数据的副本数,这里设置为3
4.配置SSH免密码登录
在Hadoop集群中,各个节点之间需要进行通信。

为了方便起见,可以配置SSH免密码登录。

a.生成SSH密钥对
在主节点上输入以下命令,生成SSH密钥对:
```
ssh-keygen -t rsa
```
一路回车即可。

b.将公钥复制到其他节点
在主节点上执行以下命令,将公钥复制到其他节点:
```
```
其中,user是其他节点的用户名,host是其他节点的主机名或IP地址。

5.启动Hadoop集群
在主节点上执行以下命令启动Hadoop集群:
```
start-dfs.sh
start-yarn.sh
```
四、测试集群
1.测试HDFS
执行以下命令,创建一个测试文件:
```
hdfs dfs -mkdir /test
echo "Hello, Hadoop" , hdfs dfs -put - /test/hello.txt
```
然后执行以下命令,查看测试文件是否成功上传到HDFS:
```
hdfs dfs -cat /test/hello.txt
```
如果输出Hello, Hadoop,则说明上传成功。

2.测试MapReduce
执行以下命令,运行一个简单的MapReduce任务:
```
hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.10.1.jar wordcount /test/hello.txt /output ```
然后执行以下命令,查看任务运行结果:
```
```
如果输出每个单词的出现次数,则说明任务成功。

五、总结
通过以上步骤,我们成功地安装和部署了一个Hadoop集群,并进行了简单的测试。

接下来,可以根据实际需求进一步配置和优化集群,以提高性能和可靠性。

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