hadoop集群安装_鲁德性能测试

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Hadoop技术的性能测试与优化

Hadoop技术的性能测试与优化

Hadoop技术的性能测试与优化Hadoop是一个非常流行的分布式文件系统和分布式计算框架,它可以将一个大型的数据集分成许多小的文件块,并且将这些文件块分别存储在不同的计算机节点上,通过MapReduce算法在这些节点上进行数据处理,从而实现分布式计算。

随着数据的规模不断增大,Hadoop的性能测试和优化变得越来越重要,本文将介绍Hadoop的性能测试和优化方法。

一、Hadoop的性能测试性能测试是评估Hadoop系统工作效能的关键,它可以帮助用户了解Hadoop系统的各项指标,例如数据吞吐量、响应时间、并发用户数和资源占用情况等等。

以下是一些常见的性能测试工具:1. Hadoop Benchmark SuiteHadoop Benchmark Suite是Hadoop自己提供的一套性能测试工具,它可以测试HDFS(分布式文件系统)的读写速度、MapReduce(分布式计算框架)的性能,以及HBase(分布式数据库)的性能。

用户可以通过Hadoop Benchmark Suite测试不同场景下的Hadoop系统性能,例如多节点情况下的数据吞吐量、响应时间、任务失败率等等指标。

2. Yahoo! Cloud Serving BenchmarkYahoo! Cloud Serving Benchmark(YCSB)是一个流行的分布式数据存储和检索性能测试工具。

它可以测试不同的分布式存储系统,包括Hadoop的分布式数据库HBase。

用户可以通过YCSB 测试Hadoop系统在高并发和大数据量情况下的性能。

3. TeraByte SortTeraByte Sort是一种经典的分布式排序算法,它可以测试Hadoop系统在大规模数据排序时的性能。

用户可以通过TeraByte Sort测试Hadoop系统在不同节点数量和不同数据量下的排序速度和资源占用情况。

二、Hadoop的性能优化性能测试可以帮助用户了解Hadoop系统的工作效能,但只有通过对Hadoop系统的性能瓶颈进行优化,才能真正提升系统的工作效率。

Hoop集群测试报告

Hoop集群测试报告

H o o p集群测试报告 Prepared on 24 November 2020测试报告一、集群设置1.服务器配置磁盘44T磁盘吞吐预计100M/s2.Had oop服务部署HADOOP-12-151 NameNode、Balancer、Hive Gateway、Spark Gateway、ResourceManager、Zk ServerHADOOP-12-152 DataNode、SNN、HFS、Hive Gateway、WebHCat、Hue、Impala Deamon、CMServer Monitor、CM Activity Monitor、CM Host Monitor、CM Event Server、CMAl ert Publisher、Oozie Server、Spark History Server、Spark Gateway、NodeManager、JobHistory Server、Zk ServerHADOOP-12-153 DataNode、Hive Gateway、HiveMetastore、HiveServer2、Impala Catal og、Impala StateStore、Impala Deamon、Spark Gateway、NodeManager、Zk Server HADOOP-12-154 DataNode、Hive Gateway、Impala Deamon、Spark Gateway、NodeManager、Sqoop2HADOOP-12-155 DataNode、Hive Gateway、Impala Deamon、Spark Gateway、NodeManager、Zk ServerHADOOP-12-156 DataNode、Hive Gateway、Impala Deamon、Spark Gateway、NodeManager、Zk Server3.had oop参数设置yarn-allocation-mb 32768-allocation-mb 4096-vcores 24-pmem-ratiomapreduce40968192307261441536100151555dfs3二、基准测试1.HDFS读写的吞吐性能连续10次执行如下写操作,其性能见图示:cd /opt/clouderahdfsadmin hadoopTestDFSIO -write -nrFiles 10 -fileSize 1000 -resFile /tmp/其具体数据见表格:HDFS写文件吞吐均值:/S平均执行时间:占用带宽:/S结论:HDFS写,其磁盘吞吐基本上处于理想状态,且在此吞吐水平上其网络带宽占用较少,没有造成明显的带宽负载。

hadoop性能测试学习_鲁德性能测试

hadoop性能测试学习_鲁德性能测试

hadoop性能测试学习一、背景由于以前没有细看Hadoop提供的测试工具,只是在关注hadoop本身的内容,所以很多的性能测试都忽略了。

最近花了一周的时间准备做个性能测试,但是都是采用自己的方法得出的抽象值。

今天看淘宝的博客,提到hadoop自带的测试工具,遂试了一把,记录一下,供以后参考。

二、使用我做基准测试主要是用了hadoop-0.20.2-test.jar这个工具jar包。

主要是做了I/O的测试。

在网上也找了一些资料,抄抄谢谢记录如下:DFSCIOTest测试libhdfs中的分布式I/O的基准。

Libhdfs是一个为C/C++应用程序提供HDFS文件服务的共享库。

DistributedFSCheck文件系统一致性的分布式检查。

TestDFSIO分布式的I/O基准。

目前我就做了这个测试。

输入参数:hadoop jar hadoop-0.20.2-test.jar TestDFSIO -write -nrFiles 10 -fileSize 1000,结果在同级目录下会有一个TestDFSIO_results.log,查看就可以了。

完事记得执行hadoop jar hadoop-0.20.2-test.jar TestDFSIO -cleanclustertestdfs对分布式文件系统的伪分布式测试。

dfsthroughput测量HDFS的吞吐量。

filebenchSequenceFileInputFormat和SequenceFileOutputFormat的基准,这包含BLOCK压缩,RECORD压缩和非压缩的情况。

TextInputFormat和TextOutputFormat的基准,包括压缩和非压缩的情况。

loadgen通用的MapReduce加载产生器。

mapredtestMapReduce作业的测试和检测。

mrbench创建大量小作业的MapReduce基准。

nnbenchNameNode的性能基准。

Hadoop集群安装详细步骤

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集群安装配置的主要操作步骤-概述说明以及解释

hadoop集群安装配置的主要操作步骤-概述说明以及解释

hadoop集群安装配置的主要操作步骤-概述说明以及解释1.引言1.1 概述Hadoop是一个开源的分布式计算框架,主要用于处理和存储大规模数据集。

它提供了高度可靠性、容错性和可扩展性的特性,因此被广泛应用于大数据处理领域。

本文旨在介绍Hadoop集群安装配置的主要操作步骤。

在开始具体的操作步骤之前,我们先对Hadoop集群的概念进行简要说明。

Hadoop集群由一组互联的计算机节点组成,其中包含了主节点和多个从节点。

主节点负责调度任务并管理整个集群的资源分配,而从节点则负责实际的数据存储和计算任务执行。

这种分布式的架构使得Hadoop可以高效地处理大规模数据,并实现数据的并行计算。

为了搭建一个Hadoop集群,我们需要进行一系列的安装和配置操作。

主要的操作步骤包括以下几个方面:1. 硬件准备:在开始之前,需要确保所有的计算机节点都满足Hadoop的硬件要求,并配置好网络连接。

2. 软件安装:首先,我们需要下载Hadoop的安装包,并解压到指定的目录。

然后,我们需要安装Java开发环境,因为Hadoop是基于Java 开发的。

3. 配置主节点:在主节点上,我们需要编辑Hadoop的配置文件,包括核心配置文件、HDFS配置文件和YARN配置文件等。

这些配置文件会影响到集群的整体运行方式和资源分配策略。

4. 配置从节点:与配置主节点类似,我们也需要在每个从节点上进行相应的配置。

从节点的配置主要包括核心配置和数据节点配置。

5. 启动集群:在所有节点的配置完成后,我们可以通过启动Hadoop 集群来进行测试和验证。

启动过程中,我们需要确保各个节点之间的通信正常,并且集群的各个组件都能够正常启动和工作。

通过完成以上这些操作步骤,我们就可以成功搭建一个Hadoop集群,并开始进行大数据的处理和分析工作了。

当然,在实际应用中,还会存在更多的细节和需要注意的地方,我们需要根据具体的场景和需求进行相应的调整和扩展。

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

hadoop集群搭建

Hadoop集群的安装与应用一、Hadoop、Hive、Sqoop 简介1.Hadoop介绍Hadoop是由Apache基金会开发的分布式基础架构,Hadoop框架的核心设计由HDFS 和MapReduce组成。

HDFS是Hadoop Distribute File System 的简称,也就是Hadoop的一个分布式文件系统。

HDFS集群是由一个NameNode、SecondaryNameNode和多个DataNode组成。

✓NameNodeNameNode是一个中心服务器,负责管理整个文件系统的目录信息、文件信息及块信息,是所有HDFS元数据的支配者和管理者。

✓SecondaryNameNodeSecondaryNameNode是NameNode的一个备份,会周期性的备份NameNode镜像文件及日志信息。

✓DataNodeDataNode负责管理它所在节点上的存储,处理文件系统客户端的读写请求,用于存储Block块文件(BLOCK块是HDFS最小存储单位,一块默认是64MB)。

MapReduce是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算。

MapReduce由Jobtracker和Tasktracker 组成。

✓JobtrackerJobtracker由作业控制器和资源管理器组成:在hadoop中每个应用程序被表示成一个作业,每个作业又被分成多个任务,JobTracker负责作业的分解和任务状态监控。

TasktrackerTaskTracker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。

2.Hive 简介Hive是建立在Hadoop 上的数据仓库基础构架,这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop 中的大规模数据的机制。

Hive 定义了SQL 查询语言,称为HQL,它允许熟悉SQL 的用户查询数据。

Hadoop性能测试

Hadoop性能测试

Hadoop性能测试一.引言ApacheHadoop 是对Google 的GFS(Google File System)BigTable的一个开源实现,具有高扩展性、高效性、高容错性、低成本以及易于虚拟化等特性,是目前行业事实的应用标准。

大数据基准测试作用。

1)它能提升大数据领域的技术、理论和算法,并挖掘出大数据的潜在价值和知识。

2)它能帮助系统开发人员设计系统功能、调优系统性能、提升部署方法[5]。

3)它容许用户比较不同系统的性能,帮助选购产品。

二.大数据基准测试标准化现状和测试工具2014年,TPC发布了基准测试标准TPCx-HS和配套的测试工具,测试重点主要是性能验证、性价比、功耗和可用性。

三.性能测试内容HDFS读写,MapReduce执行情况和NoSQL数据库能力。

TestDFSIO基准测试:进行大文件读写,衡量指标为单个文件吞吐量和执行时间;Yarn基准测试:(1)使用Wordcount统计输入数据中每个单词的出现次数,输入数据使用Hadoop RandomWriter产生随机数据,衡量指标为执行时间,(2)使用Sort对大数据进行排序,输入数据使用Hadoop RandomTextWriter 生成,衡量标准为执行时间,(3)使用Terasort对大数据进行排序,输入数据由Hadoop TeraGen 产生,衡量标准是时间;Hive基准测试:对表进行简单查询操作、连接操作、插入操作、分组操作和map连接操作,衡量标准是执行时间。

d四.性能测试工具1. 自带工具TestDFSIO主要用于HDFS基准性能测试,Sort工具用于MapReduce负载测试,PerformanceEvaluation工具主要用于Hbase 性能测试,MRbench检验小型作业的快速响应能力,NNBench测试Namenode硬件加载过程,Gridmix 可以通过模拟Hadoop Cluster中的实际负载来评测Hadoop性能。

hadoop集群环境安装及测试

hadoop集群环境安装及测试

三台Ubuntu16.04虚拟机,主机名分别为master-hadoop和slaver0,slaver1一、配置ssh无密码登录:1、三台虚拟机(master-hadoop,slaver0,slaver1)安装ssh协议:apt-get install sshapt-get install rsync2、master-hadoop执行(ssh-keygen –t rsa -P “”),点击回车,生成密钥。

3、在master-hadoop上执行:scp ~/.ssh/id_rsa.pubkong@slaver0:~/.sshscp ~/.ssh/id_rsa.pub kong@slaver1:~/.ssh把master-hadoop的公钥分别复制到slaver0、slaver1中4、在虚拟机上执行 cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys 进行密钥授权5、虚拟机执行servicesshrestart 重启ssh服务,然后进行ssh测试无密码链接。

二、安装JDK(master-hadoop、slaver0、slaver1):下载JDK1.7(不要用1.8,hadoop不能有效的支持jdk1.8),解压到/usr/local/java/jdk中配置环境变量:执行vim/etc/profile在profile最后添加上JAVA_HOME=/usr/local/java/jdkCLASSPATH=${JAVA_HOME}/lib:${JAVA_HOME}/jre/libPATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATHexport JAVA_HOME PATH执行source/etc/profile执行java –version验证jdk环境是否成功搭建三、安装hadoop(master-hadoop):下载Hadoop2.7.3,解压到/home/kong/hadoop中设置环境变量:执行vim/etc/profile末尾添加HADOOP_HOME=/home/kong/HadoopPATH=$PATH:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin设置文件(以下文件都在/home/kong/hadoop/etc/hadoop/下):1、在/home/kong/hadoop中新建tmp文件夹;在/home/kong/hadoop/share/hadoop/hdfs 中新建data和name文件夹2、在slaves文件中添加slaver0、slaver13、在hadoop-env.sh文件最后添加export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk/4、在core-site.xml中添加<configuration><property>//主机名和端口号<name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://master-hadoop:9000</value>//上传下载文件所用,rpc协议,不能使用http协议访问</property><property><name>io.file.buffer.size</name><value>131072</value></property><property>//存储路径<name>hadoop.tmp.dir</name>//临时文件<value>file:/home/kong/hadoop/tmp</value></property></configuration>5、在hdfs-site.xml中添加<configuration><property><name>.dir</name><value>file:/home/kong/hadoop/share/hadoop/hdfs/name</value></property><property><name>node.data.dir</name><value>file:/home/kong/hadoop/share/hadoop/hdfs/data</value></property><property><name>dfs.replication</name><!--数据副本数量,默认3,设置为1--><value>1</value></property><property><name>dfs.permissions</name><value>false</value></property></configuration>6、yarn-site.xml<configuration><property><name>yarn.resourcemanager.address</name><value>master-hadoop:8032</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name><value>master-hadoop:8030</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name><value>master-hadoop:8031</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.admin.address</name><value>master-hadoop:8033</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name><value>master-hadoop:8088</value></property><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property><property><name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name> <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value></property></configuration>8、mapred-site.xml<configuration><property><name></name><value>yarn</value></property><property><name>mapreduce.jobhistory.address</name><value>master-hadoop:10020</value></property><property><name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name><value>master-hadoop:19888</value></property><property><name>mapred.job.tracker</name><value>nistest.master:9001</value></property></configuration>分别执行scp –r /home/kong/hadoop/ kong@slaver0:/home/kong/hadoop scp –r /home/kong/hadoop/ kong@slaver1:/home/kong/hadoop把master-hadoop中设置好的hadoop包复制到slaver0、slaver1中。

Hadoop2.7.3完全分布式集群搭建和测试

Hadoop2.7.3完全分布式集群搭建和测试

Hadoop2.7.3完全分布式集群配置和测试环境配置:虚拟机:vmware w orkstation 12系统:ubuntu 16.04 LTS(推荐使用原版,不要用kylin)节点:192.168.159.132 master192.168.159.134 node1192.168.159.137 node2j dk-8u101-L i nux-x64.g z(J a v a)h a doop-2.7.3.t a r.g z(H a doop包)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。

1.安装虚拟机在V M上安装下载好的U bun t u的系统,具体过程自行百度。

可以安装完一个以后克隆,但是本人安装过程中遇到很多问题,经常需要删除虚拟机,重新安装,而被克隆的虚拟机不能删除,所以本人就用了很长时候,一个一个安装。

一共3台虚拟机:分配情况和IP地址如下:(注:查看ip地址的指令ifconfig)安装虚拟机时可以设置静态I P,因为过程中常常遇到网络连接问题,i f c on f i g找不到I P V4地址。

当然,也可以不设,默认分配。

参考h tt p://b l og.c s dn.n e t/w o l f_s ou l/a r ti c l e/d e t a il s/46409323192.168.159.132 master2.修改虚拟机的hostname 和hosts 文件以m a s t e r 上机器为例,打开终端,执行如下的操作,把ho s t n a m e 修改成m a s t e r ,ho s t s 修改成如下所示的样子: #修改hostname 的指令:sudo gedit /etc/hostname#修改hosts 指令:sudo gedit /etc/hosts#将以下内容添加到hosts 中192.168.159.132 master192.168.159.134 node1192.168.159.137 node2如下图所示:同样地,在node1和node2机器上做相似的操作,分别更改主机名为node1和node2,然后把hosts 文件更改和master 一样。

hadoop完全分布模式Hadoop集群安装配置

hadoop完全分布模式Hadoop集群安装配置

hadoop 完全分布模式Hadoop 集群安装配置本来这篇⽂章该在去年11⽉底写出来的,被各种繁杂的事情所烦扰,再者⽹络上也有⾮常多⽐较完善的配置的⽂章,但是依旧是表述不太清晰。

依旧写个Step By Step 的教程,留待⼰⽤。

Hadoop 的部署环境是经过虚拟化之后的四台主机,OS 是Ubuntu Server10.04。

(XenServer5.6兼容的OS 并不包括Ubuntu ,将Ubuntu 转成PV 也是⼀个折腾的过程,另⽂介绍)。

Hadoop 的版本号依旧是:0.20.2.安装Java 环境如上⼀讲所⽰。

主机名及其IP 地址对应如下:Slave&TaskTracker:dm1,IP:192.168.0.17;(datanode)Slave&TaskTracker:dm2,IP:192.168.0.18;(datanode)Slave&TaskTracker:dm3,IP:192.168.0.9;(datanode)Master&JobTracker:dm4,IP:192.168.0.10;(namenode)Master 是Hadoop 集群的管理节点,重要的配置⼯作都在它上⾯,⾄于它的功能和作⽤请参考。

具体配置步骤如下:⼀.修改各个节点(dm1-dm4)的HostName ,命令如下:如下图所⽰例:⼆.在host 中添加机器的hostname 和IP ,⽤以通讯。

Master 需要知道所有的slave 的信息。

对应的slave 只需要知道Master 和⾃⾝的信息即可。

命令如下:Master(dm4)的hosts 配置应该如下图所⽰:其它的slave(dm3……)的hosts 配置应该如下图所⽰:三.Hadoop 核⼼代码需要配置conf ⽂件夹⾥⾯的core-site.xml,hdfs-site.xml,mapread-site.xml,mapred-site.xml ,hadoop-env.sh 这⼏个⽂件。

Hadoop集群安装与配置实验报告

Hadoop集群安装与配置实验报告
3.1 首先需要为 hadoop 用户生成密钥。 .............................................................................. 4 3.2 完成之后测试是否成功..................................................................................................... 5 四、安装配置 Hadoop..................................................................................................................... 5 五、多机器 HDFS 集群配置 ............................................................................................................ 6 5.1 首先将每台机器的 IP 设为静态 IP。............................................................................... 6 5.2 修改每台电脑的/etc/hosts 文件,【vi /etc/hosts】说明各机器的 IP 地址和角色。 6 .................................................................................................................................................. 6 5.3 配置各机器间 SSH ............................................................................................................ 6 5.4 配置 Hadoop 各机器角色 ............................................................................................. 7 5.5 配置 Hadoop .................................................................................................................. 7 5.6 启动 Hadoop ................................................................................................................ 9 六、示例程序的运行..................................................................................................................... 10 6.2 创建 file 文件夹: ..........................................................................................................10 6.3 在 HDFS 上 创 建 输 入 文 件 夹 目 录 input : .....................................................10 6.4 在 HDFS 上 创 建 输 入 文 件 夹 目 录 input : .....................................................10 6.5、 Hadoop 自 带 的 运 行 wordcount 例 子 的 jar 包 : ...................................10 6.6 开 始 运 行 wordcount: ...........................................................................................11 七 、 心 得 体 会 .............................................................................................................................11

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集群的相关步骤

hadoop集群的相关步骤

hadoop集群的相关步骤搭建一个Hadoop集群是进行大数据处理和分析的关键步骤之一。

Hadoop是一个开源的分布式计算框架,可以处理大规模数据集并提供高可靠性和高性能的数据存储和处理能力。

下面将介绍搭建Hadoop集群的相关步骤。

第一步是准备硬件设备。

搭建Hadoop集群需要至少两台服务器,一台作为主节点(NameNode),负责管理整个集群的文件系统和任务调度,其他服务器作为从节点(DataNode),负责存储和处理数据。

确保服务器之间可以互相通信,并且具备足够的存储空间和计算能力。

第二步是安装Hadoop软件。

在每台服务器上安装Hadoop软件包,并进行必要的配置。

配置文件包括core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml等,用于指定集群的各项参数,如文件系统的存储路径、副本数量、任务调度等。

确保所有服务器上的Hadoop配置文件一致。

第三步是配置SSH免密登录。

为了方便集群节点之间的通信和管理,需要配置SSH免密登录。

在主节点上生成SSH密钥,并将公钥分发到所有从节点上,以实现无密码登录。

这样可以方便地进行集群节点的管理和维护。

第四步是格式化Hadoop文件系统。

在主节点上执行格式化命令,将文件系统初始化为Hadoop可识别的格式。

这一步会清空文件系统中的所有数据,请确保在执行此命令之前已备份重要数据。

第五步是启动Hadoop集群。

在主节点上启动Hadoop服务,包括NameNode、DataNode和ResourceManager等。

通过启动脚本或命令行工具,可以监控集群的运行状态,并查看日志信息以排查问题。

第六步是验证集群的正常运行。

通过访问Hadoop的Web界面,可以查看集群的状态和运行情况。

确保所有节点都正常加入集群,并且文件系统和任务调度功能正常工作。

最后一步是进行数据处理和分析。

通过编写MapReduce程序或使用Hive、Pig等工具,可以对大规模数据进行处理和分析。

hadoop的安装与配置实验原理

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-部署-测试

Hadoop安装-部署-测试

Hadoop安装-部署-测试⼀:准备Linux环境[安装略]a.修改主机名vim /etc/sysconfig/networkNETWORKING=yesHOSTNAME=kevin1b.修改IP(通过修改配置⽂件)vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0DEVICE="eth0"BOOTPROTO="static"HWADDR="00:0C:29:3C:BF:E7"IPV6INIT="yes"NM_CONTROLLED="yes"ONBOOT="yes"TYPE="Ethernet"UUID="ce22eeca-ecde-4536-8cc2-ef0dc36d4a8c"IPADDR="192.168.1.118"NETMASK="255.255.255.0"GATEWAY="192.168.1.1"c.修改主机名和IP的映射关系vim /etc/hosts 192.168.1.118 kevin1d.关闭防⽕墙防⽕墙状态 service iptables status关闭防⽕墙 service iptables stop查看防⽕墙开机启动状态 chkconfig iptables --list关闭防⽕墙开机启动 chkconfig iptables offe.重启linux reboot⼆:安装JDKa.上传b.解压jdk创建⽂件夹 mkdir /soft/解压 tar -zxvf tar包 -C /soft/c.将java添加到环境变量中vim /etc/profile#在⽂件最后添加export JAVA_HOME=/root/soft/jdk1.8.0_71export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bind.让配置即可⽣效 source /etc/profile三:安装配置hadoop-2.6.5注意:hadoop2.x配置⽂件$HADOOP_HOME/etc/hadoop伪分布式需要修改5个配置⽂件a.配置hadoop1.hadoop-env.shvim hadoop-env.sh 修改export JAVA_HOME=/root/soft/jdk1.8.0_712.core-site.xml<property> <!—指定HDFS的主节点(NameNode)的地址-><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://kevin1:9000</value></property><property> <!-指定hadoop运⾏时产⽣⽂件的存储⽬录 -><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/root/soft/hadoop-2.6.5/tmp</value></property>3.hdfs-site.xml<property> <!-- 指定HDFS副本的数量 --><name>dfs.replication</name><value>1</value></property>4.mapred-site.xml(mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml)vim mapred-site.xml<property> <!-- 指定mr运⾏在yarn上 –-><name></name><value>yarn</value></property>5.yarn-site.xml<property> <!--指定YARN的ResourceManager地址--><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>kevin1</value></property><property> <!--mapreduce获取数据的⽅式--><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property>b.将hadoop添加到环境变量 vim /etc/proflieexport JAVA_HOME=/root/soft/jdk1.8.0_71export HADOOP_HOME=/root/soft/hadoop-2.6.5export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbinc.让配置⽂件及时⽣效:source /etc/profiled.格式化namenode(是对namenode进⾏初始化)hdfs namenode -formate.启动hadoop先启动HDFS sbin/start-dfs.sh再启动YARN sbin/start-yarn.shf.验证是否启动成功使⽤jps命令验证,获取到以下进程证明启动成功27408 NameNode28218 Jps27643 SecondaryNameNode28066 NodeManager27803 ResourceManager27512 DataNodeg.在浏览器中验证(HDFS管理界⾯)(MR管理界⾯)h.通过上传下载进⾏测试HDFS功能上传命令:hadoop fs –put ⽂件 hdfs:192.168.135.129:9000/tomcat7下载命令:hadoop fs –get hdfs:192.168.135.129:9000/tomcat7 地址第2种⽅式下载:通过浏览器直接点击(可能映射不到)添加linux主机名和IP的映射关系C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts添加192.168.135.129 kevin1i.测试MR1.cd /root/soft/hadoop-2.6.5/share/hadoop/mapreducevim gs.txt 添加相关内容并保存退出2.把该⽂件上传⾄hdfs上Hadoop fs –put ⽂件路径 hdfs路径hadoop fs -put goodStudy.txt hdfs://kevin1:9000/gs查看是否上传成功:hadoop fs –ls hdfs路径3.运⾏jar测试(命令)Hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.6.5.jar wordcount hdfs:// computer1:9000/gs hdfs://kevin1:9000/gsCount 4.浏览器打开⽂件下载查看统计次数。

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hadoop集群安装要想深入的学习hadoop集群数据分析技术,首要的任务是必须要将hadoop集群环境搭建起来,可以将hadoop简化地想象成一个小软件,通过在各个物理节点上安装这个小软件,然后将其运行起来,就是一个hadoop分布式集群了。

说来简单,但是应该怎么做呢?不急,本文的主要目的就是让新手看了之后也能够亲自动手实施这些过程。

由于本人资金不充裕,只能通过虚拟机来实施模拟集群环境,虽然说是虚机模拟,但是在虚机上的hadoop的集群搭建过程也可以使用在实际的物理节点中,思想是一样的。

也如果你有充裕的资金,自己不介意烧钱买诸多电脑设备,这是最好不过的了。

也许有人想知道安装hadoop集群需要什么样的电脑配置,这里只针对虚拟机环境,下面介绍下我自己的情况:CPU:Intel酷睿双核2.2Ghz内存: 4G硬盘: 320G系统:xp老实说,我的本本配置显然不够好,原配只有2G内存,但是安装hadoop集群时实在是很让人崩溃,本人亲身体验过后实在无法容忍,所以后来再扩了2G,虽然说性能还是不够好,但是学习嘛,目前这种配置还勉强可以满足学习要求,如果你的硬件配置比这要高是最好不过的了,如果能达到8G,甚至16G内存,学习hadoop表示无任何压力。

说完电脑的硬件配置,下面说说本人安装hadoop的准备条件:1安装Vmware WorkStation软件有些人会问,为何要安装这个软件,这是一个VM公司提供的虚拟机工作平台,后面需要在这个平台上安装linux操作系统。

具体安装过程网上有很多资料,这里不作过多的说明。

2在虚拟机上安装linux操作系统在前一步的基础之上安装linux操作系统,因为hadoop一般是运行在linux平台之上的,虽然现在也有windows版本,但是在linux上实施比较稳定,也不易出错,如果在windows安装hadoop集群,估计在安装过程中面对的各种问题会让人更加崩溃,其实我还没在windows 上安装过,呵呵~在虚拟机上安装的linux操作系统为ubuntu10.04,这是我安装的系统版本,为什么我会使用这个版本呢,很简单,因为我用的熟^_^其实用哪个linux系统都是可以的,比如,你可以用centos, redhat, fedora等均可,完全没有问题。

在虚拟机上安装linux的过程也在此略过,如果不了解可以在网上搜搜,有许多这方面的资料。

3准备3个虚拟机节点其实这一步骤非常简单,如果你已经完成了第2步,此时你已经准备好了第一个虚拟节点,那第二个和第三个虚拟机节点如何准备?可能你已经想明白了,你可以按第2步的方法,再分别安装两遍linux系统,就分别实现了第二、三个虚拟机节点。

不过这个过程估计会让你很崩溃,其实还有一个更简单的方法,就是复制和粘贴,没错,就是在你刚安装好的第一个虚拟机节点,将整个系统目录进行复制,形成第二和第三个虚拟机节点。

简单吧!~~很多人也许会问,这三个结点有什么用,原理很简单,按照hadoop集群的基本要求,其中一个是master结点,主要是用于运行hadoop程序中的namenode、secondorynamenode和jobtracker任务。

用外两个结点均为slave结点,其中一个是用于冗余目的,如果没有冗余,就不能称之为hadoop了,所以模拟hadoop集群至少要有3个结点,如果电脑配置非常高,可以考虑增加一些其它的结点。

slave结点主要将运行hadoop程序中的datanode和tasktracker 任务。

所以,在准备好这3个结点之后,需要分别将linux系统的主机名重命名(因为前面是复制和粘帖操作产生另两上结点,此时这3个结点的主机名是一样的),重命名主机名的方法:Vim /etc/hostname通过修改hostname文件即可,这三个点结均要修改,以示区分。

以下是我对三个结点的ubuntu系统主机分别命名为:master, node1, node2基本条件准备好了,后面要干实事了,心急了吧,呵呵,别着急,只要跟着本人的思路,一步一个脚印地,一定能成功布署安装好hadoop集群的。

安装过程主要有以下几个步骤:一、配置hosts文件二、建立hadoop运行XX三、配置ssh免密码连入四、下载并解压hadoop安装包五、配置namenode,修改site文件六、配置hadoop-env.sh文件七、配置masters和slaves文件八、向各节点复制hadoop九、格式化namenode十、启动hadoop十一、用jps检验各后台进程是否成功启动十二、通过查看集群情况下面我们对以上过程,各个击破吧!~~一、配置hosts文件先简单说明下配置hosts文件的作用,它主要用于确定每个结点的IP地址,方便后续master结点能快速查到并访问各个结点。

在上述3个虚机结点上均需要配置此文件。

由于需要确定每个结点的IP地址,所以在配置hosts文件之前需要先查看当前虚机结点的IP地址是多少,可以通过ifconfig命令进行查看,如本实验中,master结点的IP地址为:如果IP地址不对,可以通过ifconfig命令更改结点的物理IP地址,示例如下:通过上面命令可以将IP改为192.168.1.100。

将每个结点的IP地址设置完成后,就可以配置hosts文件了,hosts文件路径为;/etc/hosts,我的hosts文件配置如下,大家可以参考自己的IP地址以及相应的主机名完成配置二、建立hadoop运行XX即为hadoop集群专门设置一个用户组及用户,这部分比较简单,参考示例如下:sudo groupadd hadoop//设置hadoop用户组sudo useradd –s /bin/bash –d /home/zhm –m zhm –g hadoop –G admin//添加一个zhm用户,此用户属于hadoop用户组,且具有admin权限。

sudo passwd zhm//设置用户zhm登录密码su zhm//切换到zhm用户中上述3个虚机结点均需要进行以上步骤来完成hadoop运行XX的建立。

三、配置ssh免密码连入这一环节最为重要,而且也最为关键,因为本人在这一步骤裁了不少跟头,走了不少弯路,如果这一步走成功了,后面环节进行的也会比较顺利。

SSH主要通过RSA算法来产生公钥与私钥,在数据传输过程中对数据进行加密来保障数据的安全性和可靠性,公钥部分是公共部分,网络上任一结点均可以访问,私钥主要用于对数据进行加密,以防他人盗取数据。

总而言之,这是一种非对称算法,想要破解还是非常有难度的。

Hadoop集群的各个结点之间需要进行数据的访问,被访问的结点对于访问用户结点的可靠性必须进行验证,hadoop采用的是ssh的方法通过密钥验证及数据加解密的方式进行远程安全登录操作,当然,如果hadoop对每个结点的访问均需要进行验证,其效率将会大大降低,所以才需要配置SSH免密码的方法直接远程连入被访问结点,这样将大大提高访问效率。

OK,废话就不说了,下面看看如何配置SSH免密码登录吧!~~(1)每个结点分别产生公私密钥。

键入命令:以上命令是产生公私密钥,产生目录在用户主目录下的.ssh目录中,如下:Id_dsa.pub为公钥,id_dsa为私钥,紧接着将公钥文件复制成authorized_keys文件,这个步骤是必须的,过程如下:用上述同样的方法在剩下的两个结点中如法炮制即可。

(2)单机回环ssh免密码登录测试即在单机结点上用ssh进行登录,看能否登录成功。

登录成功后注销退出,过程如下:注意标红圈的指示,有以上信息表示操作成功,单点回环SSH登录及注销成功,这将为后续跨子结点SSH远程免密码登录作好准备。

用上述同样的方法在剩下的两个结点中如法炮制即可。

(3)让主结点(master)能通过SSH免密码登录两个子结点(slave)为了实现这个功能,两个slave结点的公钥文件中必须要包含主结点的公钥信息,这样当master就可以顺利安全地访问这两个slave结点了。

操作过程如下:如上过程显示了node1结点通过scp命令远程登录master结点,并复制master的公钥文件到当前的目录下,这一过程需要密码验证。

接着,将master结点的公钥文件追加至authorized_keys文件中,通过这步操作,如果不出问题,master结点就可以通过ssh远程免密码连接node1结点了。

在master结点中操作如下:由上图可以看出,node1结点首次连接时需要,“YES”确认连接,这意味着master结点连接node1结点时需要人工询问,无法自动连接,输入yes后成功接入,紧接着注销退出至master 结点。

要实现ssh免密码连接至其它结点,还差一步,只需要再执行一遍ssh node1,如果没有要求你输入”yes”,就算成功了,过程如下:如上图所示,master已经可以通过ssh免密码登录至node1结点了。

对node2结点也可以用同样的方法进行,如下图:Node2结点复制master结点中的公钥文件Master通过ssh免密码登录至node2结点测试:第一次登录时:第二次登录时:表面上看,这两个结点的ssh免密码登录已经配置成功,但是我们还需要对主结点master 也要进行上面的同样工作,这一步有点让人困惑,但是这是有原因的,具体原因现在也说不太好,据说是真实物理结点时需要做这项工作,因为jobtracker有可能会分布在其它结点上,jobtracker有不存在master结点上的可能性。

对master自身进行ssh免密码登录测试工作:至此,SSH免密码登录已经配置成功。

四、下载并解压hadoop安装包关于安装包的下载就不多说了,不过可以提一下目前我使用的版本为hadoop-0.20.2,这个版本不是最新的,不过学习嘛,先入门,后面等熟练了再用其它版本也不急。

而且《hadoop 权威指南》这本书也是针对这个版本介绍的。

注:解压后hadoop软件目录在/home/zhm/hadoop下五、配置namenode,修改site文件在配置site文件之前需要作一些准备工作,下载java最新版的JDK软件,可以从oracle 官网上下载,我使用的jdk软件版本为:jdk1.7.0_09,我将java的JDK解压安装在/opt/jdk1.7.0_09目录中,接着配置JAVA_HOME宏变量及hadoop路径,这是为了方便后面操作,这部分配置过程主要通过修改/etc/profile文件来完成,在profile文件中添加如下几行代码:然后执行:让配置文件立刻生效。

上面配置过程每个结点都要进行一遍。

到目前为止,准备工作已经完成,下面开始修改hadoop的配置文件了,即各种site文件,文件存放在/hadoop/conf下,主要配置core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml这三个文件。

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