Hadoop云计算平台搭建最详细过程(共22页)

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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。

Hadoop的安装与配置及示例wordcount的运行

Hadoop的安装与配置及示例wordcount的运行

Hadoop的安装与配置及示例程序wordcount的运行目录前言 (1)1 机器配置说明 (2)2 查看机器间是否能相互通信(使用ping命令) (2)3 ssh设置及关闭防火墙 (2)1)fedora装好后默认启动sshd服务,如果不确定的话可以查一下[garon@hzau01 ~]$ service sshd status (3)2)关闭防火墙(NameNode和DataNode都必须关闭) (3)4 安装jdk1.6(集群中机子都一样) (3)5 安装hadoop(集群中机子都一样) (4)6 配置hadoop (4)1)配置JA V A环境 (4)2)配置conf/core-site.xml、conf/hdfs-site.xml、conf/mapred-site.xml文件 (5)3)将NameNode上完整的hadoop拷贝到DataNode上,可先将其进行压缩后直接scp 过去或是用盘拷贝过去 (7)4)配置NameNode上的conf/masters和conf/slaves (7)7 运行hadoop (7)1)格式化文件系统 (7)2)启动hadoop (7)3)用jps命令查看进程,NameNode上的结果如下: (8)4)查看集群状态 (8)8 运行Wordcount.java程序 (8)1)先在本地磁盘上建立两个文件f1和f2 (8)2)在hdfs上建立一个input目录 (9)3)将f1和f2拷贝到hdfs的input目录下 (9)4)查看hdfs上有没有f1,f2 (9)5)执行wordcount(确保hdfs上没有output目录) (9)6)运行完成,查看结果 (9)前言最近在学习Hadoop,文章只是记录我的学习过程,难免有不足甚至是错误之处,请大家谅解并指正!Hadoop版本是最新发布的Hadoop-0.21.0版本,其中一些Hadoop命令已发生变化,为方便以后学习,这里均采用最新命令。

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。

hadoop环境搭建

hadoop环境搭建

hadoop环境搭建⼀、安装ssh免密登录命令:ssh-keygenoverwrite(覆盖写⼊)输⼊y⼀路回车将⽣成的密钥发送到本机地址ssh-copy-id localhost(若报错命令⽆法找到则需要安装openssh-clients)yum –y install openssh-clients测试免密设置是否成功ssh localhost⼆、卸载已有java确定JDK版本rpm –qa | grep jdkrpm –qa | grep gcj切换到root⽤户,根据结果卸载javayum -y remove java-1.8.0-openjdk-headless.x86_64 yum -y remove java-1.7.0-openjdk-headless.x86_64卸载后输⼊java –version查看三、安装java切换回hadoop⽤户,命令:su hadoop查看下当前⽬标⽂件,命令:ls将桌⾯的hadoop⽂件夹中的java及hadoop安装包移动到app⽂件夹中命令:mv /home/hadoop/Desktop/hadoop/jdk-8u141-linux-x64.gz /home/hadoop/app mv /home/hadoop/Desktop/hadoop/hadoop-2.7.0.tar.gz /home/hadoop/app解压java程序包,命令:tar –zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz创建软连接ln –s jdk1.8.0_141 jdk配置jdk环境变量切换到root⽤户再输⼊vi /etc/profile输⼊export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.8.0_141export JAVA_JRE=JAVA_HOME/jreexport CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_JRE/lib export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin保存退出,并使/etc/profile⽂件⽣效source /etc/profile能查询jdk版本号,说明jdk安装成功java -version四、安装hadoop切换回hadoop⽤户,解压缩hadoop-2.6.0.tar.gz安装包创建软连接,命令:ln -s hadoop-2.7.0 hadoop验证单机模式的Hadoop是否安装成功,命令:hadoop/bin/hadoop version此时可以查看到Hadoop安装版本为Hadoop2.7.0,说明单机版安装成功。

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完全分布式详细安装过程

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。

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。

虚拟化与云计算课程实验报告——Hadoop平台搭建

虚拟化与云计算课程实验报告——Hadoop平台搭建

虚拟化与云计算实验报告目录一、实验目标 (1)二、实验内容 (1)三、实验步骤 (1)四、实验遇到的问题及其解决方法 (24)五、实验结论 (25)一、实验目的1.实验题目:配置和使用SAN存储掌握在Linux上配置iSCSI target服务的方法。

2.实验题目:Hadoop&MapReduce安装、部署、使用Hadoop-HDFS配置运行MapReduce程序,使用MapReduce编程二、实验内容1.实验题目:配置和使用SAN存储配置在Linux上iSCSI实现两台机器间的共享存储。

2.实验题目:Hadoop&MapReduce1.掌握在集群上(使用虚拟机模拟)安装部署Hadoop-HDFS的方法。

2.掌握在HDFS运行MapReduce任务的方法。

3.理解MapReduce编程模型的原理,初步使用MapReduce模型编程。

三、实验步骤及实验结果1.实验题目:配置和使用SAN存储在实验1中我作为主机提供共享存储空间,实验地点是在机房,但是由于我当时没有截图所以回寝室在自己的电脑上重做,以下为主机步骤:1.1 确定以root身份执行以下步骤sudo su –1.2 安装iSCSI Target软件1.3 修改/etc/default/iscsitargetISCSITARGET_ENABLE=true1.4 创建共享存储共享存储可以是logical volumes, image files, hard drives , hard drive partitions or RAID devices例如使用image file的方法,创建一个10G大小的LUN:dd if=/dev/zero of=/storage/lun1.img bs=1024k count=102401.5修改/etc/iet/ietd.conf添加:Target .example:storage.lun1IncomingUser [username] [password]OutgoingUserLun 0 Path=/storage/lun1.img,Type=fileioAlias LUN1#MaxConnections 61.6 修改/etc/iet/initiators.allow如果只允许特定IP的initiator访问LUN,则如下设置.example:storage.lun1 192.168.0.100如果任意initiator均可以访问,则:ALL ALL1.6 启动/重启动iSCSI target/etc/init.d/iscsitarget start/etc/init.d/iscsitarget restart2.实验题目:Hadoop&MapReduce1.安装JDK——在实验中安装为OpenJDK 6 Runtime2.安装openssh-server,命令为:sudo apt-get install openssh-server,并检查ssh server是否已经启动:ps -e | grep ssh,如果只有ssh-agent 那ssh-server还没有启动,需要/etc/init.d/ssh start,如果看到sshd 那说明ssh-server已经启动了。

Hadoop分布式集群搭建详细教程

Hadoop分布式集群搭建详细教程

hadoop1hadoop2hadoop3HDFS NameNodeDataNodeDataNodeSecondaryNameNodeDataNodeYARN NodeManager ResourceManagerNodeManagerNodeManager Hadoop分布式集群搭建详细教程本教程是基于CentOS-7-x86_64的Hadoop完全分布式搭建1、搭建前的准备1)CentOS-7虚拟机3台(hadoop1、hadoop2、hadoop3)2)hadoop-3.3.0包3)jdk-8u144-linux-x64包2、整体部署3、基本步骤1)修改3台虚拟机的名称2)关闭、禁⽌开机⾃启防⽕墙3)配置静态ip4)修改/etc/hosts⽂件(hadoop1、hadoop2、hadoop3)5)配置免密登录(hadoop1、hadoop2、hadoop3)6)安装JDK及配置相应环境变量(hadoop1)7)安装Hadoop及配置相应环境变量(hadoop1)8)修改配置⽂件(hadoop1)9)拷贝(hadoop1-->hadoop2,hadoop1-->hadoop3)10)远程同步/etc/profile⽂件(hadoop1)11)格式化NameNode12)启动和关闭Hadoop集群13)通过浏览器访问Hadoop集群14)测试集群,上传⽂件4、详细步骤操作1)修改3台虚拟机的名称#hostname #查看主机名称hostnamectl set-hostname 主机名 #修改主机名称#reboot #重启虚拟机【注】:修改主机名称后需重启才能⽣效2)关闭、禁⽌开机⾃启防⽕墙#systemctl status firewalld #查看防⽕墙状态#systemctl stop firewalld #关闭防⽕墙#systemctl disable firewalld #关闭防⽕墙开机⾃启#vim /etc/selinux/config #修改selinux配置⽂件SELINUX=enforcing 修改为 SELINUX=disabled3)配置静态ip#cd /etc/sysconfig/network-scripts/#vim ifcfg-ens33BOOTPROTO=none 改为 BOOTPROTO=staticIPADDR也进⾏修改【注】:因为3台虚拟机都是克隆完成的,ip地址⼀致,故在此对ip进⾏修改4)修改/etc/hosts⽂件(hadoop1、hadoop2、hadoop3)192.168.150.14 hadoop1192.168.150.15 hadoop2192.168.150.16 hadoop3#reboot5)配置免密登录(hadoop1、hadoop2、hadoop3)#ssh-keygen -t rsa #⽣成ssh密钥,不提⽰输⼊密码三次回车键#ssh-copy-id hadoop1#ssh-copy-id hadoop2#ssh-copy-id hadoop3 #将密钥拷贝到各节点#ssh hadoop1#ssh hadoop2#ssh hadoop3 #测试免密登录6)安装JDK及配置相应环境变量(hadoop1)#cd /opt/#mkdir modules #创建modules⽂件夹#mkdir tar_packages #创建tar_packages⽂件夹#cd tar_packages/ #进⼊tar_packages⽂件夹将hadoop-3.3.0.tar.gz和jdk-8u144-linux-x64.tar.gz包导⼊tar_packages⽂件夹中导⼊⽅法较多,可⽤Xshell,可⽤命令wget xxxxx下载,亦可命令rz导⼊#tar -zxvf jdk-8u144-linux-x64.tar.gz -C /opt/modules/ #将压缩包解压到/opt/modules/⽂件夹下#cd /opt/modules/jdk1.8.0_144/#pwd/opt/modules/jdk1.8.0_144 #复制此路径#vim /etc/profile/ #修改配置⽂件,加⼊环境变量在⽂件末尾加⼊#JAVA_HOMEexport JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.8.0_144export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin#source /etc/profile #⽴即⽣效#java#javac#javadoc #测试java环境7)安装Hadoop及配置相应环境变量(hadoop1)#cd /opt/tar_packages/#tar -zxvf hadoop-3.3.0.tar.gz -C /opt/modules #将压缩包解压到/opt/modules/⽂件夹下#cd /opt/modules/hadoop-3.3.0#pwd/opt/modules/hadoop-3.3.0 #复制此路径#vim /etc/profile #修改配置⽂件,加⼊环境变量在⽂件末尾加⼊#HADOOP_HOMEexport HADOOP_HOME=/opt/modules/hadoop-3.3.0export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/binexport PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin#source /etc/profile #⽴即⽣效#hadoop #测试hadoop8)修改配置⽂件(hadoop1)1、修改hadoop-env.sh⽂件#cd /opt/modules/hadoop-3.3.0/etc/hadoop#vim hadoop-env.sh在⽂件中加⼊export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.8.0_1442、修改yarn-env.sh⽂件#vim yarn-env.sh在⽂件中加⼊export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.8.0_1443、修改mapred-env.sh⽂件#vim mapred-env.sh在⽂件中加⼊export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.8.0_1444、修改core-site.xml#vim core-site.xml在<configuration></configuration>间加⼊<!-- 指定HDFS中NameNode的地址 --><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://hadoop1:9000</value><!-- 指定Hadoop运⾏时产⽣⽂件的存储⽬录 --><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/opt/modules/hadoop-3.3.0/data/tmp</value></property>5、修改hdfs-site.xml⽂件# vim hdfs-site.xml在<configuration></configuration>间加⼊<!-- 指定Hadoop副本个数 --><property><name>dfs.replication</name><value>2</value></property><!-- 指定Hadoop辅助名称节点主机配置 --><property><name>node.secondary.http-address</name><value>hadoop3:50090</value></property>6、修改yarn-site.xml⽂件#vim yarn-site.xml在<configuration></configuration>间加⼊<!-- Reducer获取数据的⽅式 --><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property><!-- 指定YARN的ResourceManager的地址 --><property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>hadoop2</value></property>7、修改mapred-site.xml⽂件#vim mapred-site.xml在<configuration></configuration>间加⼊<!-- 指定MR运⾏在Yarn上 --><property><name></name><value>yarn</value></property>8、修改workers⽂件#vim workers修改为3个主机名称hadoop1hadoop2hadoop3【注】:我这⾥的hadoop-3.3.0版本⽂件名为workers,hadoop-2.x.x版本⽂件名为slaves9)拷贝(hadoop1-->hadoop2,hadoop1-->hadoop3)#scp -r /opt/modules/ root@hadoop2:/opt/#scp -r /opt/modules/ root@hadoop3:/opt/ #将hadoop1主节点下opt⽬录下的modules⽂件夹分别拷贝到hadoop2和hadoop3节点的opt⽬录下10)远程同步/etc/profile⽂件(hadoop1)#rsync -rvl /etc/profile root@hadoop2:/etc/profile#rsync -rvl /etc/profile root@hadoop3:/etc/profile #远程同步,将hadoop1主节点上的配置⽂件分别拷贝到hadoop2和hadoop3节点#tail /etc/profile #显⽰已修改的配置⽂件(/etc/profile)内容,查看是否同步成功#source /etc/profile #⽴即⽣效#javadoc #测试#hadoop #测试#cat /opt/modules/hadoop-3.3.0/etc/hadoop/workers #查看workers⽂件内容是否⼀致11)格式化NameNodecd /opt/modules/hdoop-3.3.0#hadoop namenode -format #格式化NameNode12)启动和关闭Hadoop集群#启动集群#cd /opt/modules/hadoop-3.3.0/sbin/#start-dfs.sh先在hadoop1节点下执⾏上述命令start-dfs.sh#cd /opt/modules/hadoop-3.3.0/sbin/等hadoop1主节点下start-dfs.sh命令执⾏结束后,在hadoop2节点下执⾏命令start-yarn.sh#jps #hadoop1、hadoop2、hadoop3⼀起查看启动的进程#关闭集群#stop-yarn.sh先在hadoop2节点下执⾏命令stop-yarn.sh#stop-dfs.sh等hadoop2节点下stop-yarn.sh命令执⾏结束后,在hadoop1主节点下执⾏命令stop-dfs.sh【注】:启动集群和关闭集群顺序是相反的,启动时先hadoop1,关闭时后hadoop1【注】:因hadoop版本不同,hadoop-2.x.x下启动正常,hadoop-3.x.x下可能出现如下错误:[root@hadoop1 sbin]# start-dfs.shStarting namenodes on [hadoop1]ERROR: Attempting to operate on hdfs namenode as rootERROR: but there is no HDFS_NAMENODE_USER defined. Aborting operation.Starting datanodesERROR: Attempting to operate on hdfs datanode as rootERROR: but there is no HDFS_DATANODE_USER defined. Aborting operation.Starting secondary namenodes [hadoop3]ERROR: Attempting to operate on hdfs secondarynamenode as rootERROR: but there is no HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER defined. Aborting operation.[root@hadoop1 sbin]# start-dfs.shWARNING: HADOOP_SECURE_DN_USER has been replaced by HDFS_DATANODE_SECURE_USER. Using value of HADOOP_SECURE_DN_USER.解决办法为:在start-dfs.sh和stop-dfs.sh⽂件⾸部加⼊如下部分1 HDFS_DATANODE_USER=root2 HDFS_DATANODE_SECURE_USER=hdfs3 HDFS_NAMENODE_USER=root4 HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root在start-yarn.sh和stop-yarn.sh⽂件⾸部加⼊如下部分1 YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root2 HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn3 YARN_NODEMANAGER_USER=root这样这个问题就解决了,记得看清楚⾃⼰hadoop的版本号13)通过浏览器访问Hadoop集群在浏览器输⼊:192.168.150.14(主节点ip):9870访问Hadoop⽂件系统【注】:hadoop-3.x.x,服务器端⼝改为了9870,并不是原来的50070,看清⾃⼰的Hadoop版本可在Windows下配置主机节点映射,配置完成后即可在浏览器输⼊:hadoop1(主节点名称):9870访问Hadoop⽂件系统具体映射配置:在C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts⽂件后,加⼊与在虚拟机/etc/hosts配置⼀致的内容,即:#192.168.150.14 hadoop1#192.168.150.15 hadoop2#192.168.150.16 hadoop314)测试集群,上传⽂件#hadoop fs -mkdir -p /root/ #创建root⽬录#hadoop fs -put /opt/tar_packages/jdk-8u144-linux-x64.tar.gz /root/ #将/opt/tar_packages/⽬录下的jdk-8u144-linux-x64.tar.gz压缩包上传到刚才创建的root⽬录下⾄此,分布式集群搭建完成!PS:搭建过程中需要的⼯具我整理了⼀下,需要的请⾃取哦!(提取码:u240)如果搭建过程遇到了什么难以解决的问题,欢迎留⾔,毕竟多⼀个⼈⼀起百度可能会快⼀点!。

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平台搭建方案

Hadoop平台搭建方案

Hadoop平台搭建方案一、Hadoop简介Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台。

以Hadoop 分布式文件系统(HDFS,Hadoop Distributed Filesystem)和MapReduce(Google MapReduce的开源实现)为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。

对于Hadoop的集群来讲,可以分成两大类角色:Master和Salve。

一个HDFS 集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的。

其中NameNode作为主服务器,管理文件系统的命名空间和客户端对文件系统的访问操作;集群中的DataNode管理存储的数据。

MapReduce框架是由一个单独运行在主节点上的JobTracker和运行在每个集群从节点的TaskTracker共同组成的。

主节点负责调度构成一个作业的所有任务,这些任务分布在不同的从节点上。

主节点监控它们的执行情况,并且重新执行之前的失败任务;从节点仅负责由主节点指派的任务。

当一个Job被提交时,JobTracker接收到提交作业和配置信息之后,就会将配置信息等分发给从节点,同时调度任务并监控TaskTracker的执行。

从上面的介绍可以看出,HDFS和MapReduce共同组成了Hadoop分布式系统体系结构的核心。

HDFS在集群上实现分布式文件系统,MapReduce在集群上实现了分布式计算和任务处理。

HDFS在MapReduce任务处理过程中提供了文件操作和存储等支持,MapReduce在HDFS的基础上实现了任务的分发、跟踪、执行等工作,并收集结果,二者相互作用,完成了Hadoop分布式集群的主要任务。

二、系统安装及日常维护须知服务器型号:IBM X3850 X51.平时操作注意事项:机器上安装的有CentOS_6.4_64位操作系统和Windows server 2000操作系统。

Hadoop平台搭建与应用(第2版)(微课版)项目8 Hadoop平台应用综合案例

Hadoop平台搭建与应用(第2版)(微课版)项目8 Hadoop平台应用综合案例
教 学 过 程
教 学 提 示
项目8 Hadoop平台应用综合案例
任务8.1 本地数据集上传到数据仓库Hive中
下面把test.txt中的数据导入到数据仓库Hive中。为了完成这个操作,需要先把test.txt上传到HDFS中,再在Hive中创建一个外部表,完成数据的导入。
1.启动HDFS
HDFS是Hadoop的核心组件,因此,要想使用HDFS,必须先安装Hadoop。这里已经安装了Hadoop,打开一个终端,执行命令“start-all.sh”,启动Hadoop服务。
(3)在项目名上,右击选择Open Module Settings,在弹出的页面中选择Modules,单击+号,选择Scala,若本地没有scala,则单击Create...,再单击Download...,选择scala版本2.11.0,单击OK。
(4)编辑pom.xml文件。
(5)在scala文件夹下,新建scala文件,选择Object型,命名为WordCount。
578 NodeManager
3154 Jps
1028 QuorumPeerMain
474 DataNode
1102 HRegionServer
进入HBase Shell。
在HBase中创建user_action表。
新建一个终端,导入数据。
再次切换到HBase Shell运行的终端窗口,执行命令“scan'user_action'”,查询插入的数据。
启动Hadoop集群和HBase服务,并查看集群节点进程。
master1节点的进程如下。
[root@master1 bin]# jps
1714 SecondaryNameNode

云计算平台的使用教程与搭建步骤

云计算平台的使用教程与搭建步骤

云计算平台的使用教程与搭建步骤随着信息技术的发展,云计算已经成为许多企业和个人使用的重要工具。

云计算平台能够提供虚拟化、弹性扩展、安全性和高可用性等功能,使用户可以根据自身需求快速部署和管理应用程序。

本文将为您介绍云计算平台的使用教程与搭建步骤,帮助您了解和利用云计算平台。

一、云计算平台的使用教程1. 注册账号首先,您需要在云计算平台上注册一个账号。

不同的云计算平台可能有不同的注册方式,一般需要提供相关的个人信息和联系方式。

请您根据具体平台的指引完成注册。

2. 创建虚拟机一旦您完成了账号注册,您可以开始创建虚拟机。

虚拟机是云计算平台上运行应用程序的基本单位。

您可以选择虚拟机的配置,如处理器、内存和存储容量等。

3. 安装操作系统虚拟机创建完成后,您需要安装操作系统。

云计算平台会提供一系列的操作系统镜像供您选择,您可以根据自己的需求选择合适的操作系统。

4. 部署应用程序一旦虚拟机和操作系统安装完成,您可以将自己的应用程序部署到虚拟机上。

根据应用程序的不同,部署的步骤可能会有所区别。

一般来说,您需要将应用程序的文件上传到虚拟机,并配置相关的环境变量和依赖项。

5. 管理和监控云计算平台通常提供用户管理和监控界面,使您可以管理和监控自己的虚拟机和应用程序。

您可以查看虚拟机的状态、性能和资源使用情况,以便及时调整和优化。

二、云计算平台的搭建步骤如果您希望自己搭建云计算平台,为企业或个人提供云计算服务,下面是一些基本的步骤供参考。

1. 硬件准备首先,您需要准备一些硬件设备,如服务器、存储设备和网络设备等。

具体的硬件配置和数量可以根据您的需求和预算来确定。

2. 软件选择接下来,您需要选择适合的软件来构建云计算平台。

一些常见的云计算平台软件包括OpenStack、VMware vSphere和Microsoft Azure等。

根据您的需求和技术背景,选择适合的软件。

3. 网络配置搭建云计算平台需要配置网络环境。

您需要为云计算平台划分IP地址段,并设置相应的网络规则和安全策略,以确保数据传输的安全性和可靠性。

大数据Hadoop学习之搭建Hadoop平台(2.1)

大数据Hadoop学习之搭建Hadoop平台(2.1)

⼤数据Hadoop学习之搭建Hadoop平台(2.1) 关于⼤数据,⼀看就懂,⼀懂就懵。

⼀、简介 Hadoop的平台搭建,设置为三种搭建⽅式,第⼀种是“单节点安装”,这种安装⽅式最为简单,但是并没有展⽰出Hadoop的技术优势,适合初学者快速搭建;第⼆种是“伪分布式安装”,这种安装⽅式安装了Hadoop的核⼼组件,但是并没有真正展⽰出Hadoop的技术优势,不适⽤于开发,适合学习;第三种是“全分布式安装”,也叫做“分布式安装”,这种安装⽅式安装了Hadoop的所有功能,适⽤于开发,提供了Hadoop的所有功能。

⼆、介绍Apache Hadoop 2.7.3 该系列⽂章使⽤Hadoop 2.7.3搭建的⼤数据平台,所以先简单介绍⼀下Hadoop 2.7.3。

既然是2.7.3版本,那就代表该版本是⼀个2.x.y发⾏版本中的⼀个次要版本,是基于2.7.2稳定版的⼀个维护版本,开发中不建议使⽤该版本,可以使⽤稳定版2.7.2或者稳定版2.7.4版本。

相较于以前的版本,2.7.3主要功能和改进如下: 1、common: ①、使⽤HTTP代理服务器时的⾝份验证改进。

当使⽤代理服务器访问WebHDFS时,能发挥很好的作⽤。

②、⼀个新的Hadoop指标接收器,允许直接写⼊Graphite。

③、与Hadoop兼容⽂件系统(HCFS)相关的规范⼯作。

2、HDFS: ①、⽀持POSIX风格的⽂件系统扩展属性。

②、使⽤OfflineImageViewer,客户端现在可以通过WebHDFS API浏览fsimage。

③、NFS⽹关接收到⼀些可⽀持性改进和错误修复。

Hadoop端⼝映射程序不再需要运⾏⽹关,⽹关现在可以拒绝来⾃⾮特权端⼝的连接。

④、SecondaryNameNode,JournalNode和DataNode Web UI已经通过HTML5和Javascript进⾏了现代化改造。

3、yarn: ①、YARN的REST API现在⽀持写/修改操作。

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。

Hadoop分布式详细安装步骤

Hadoop分布式详细安装步骤

Hadoop分布式详细安装步骤版本:0.20.2准备工作:由于Hadoop要求所有主机上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。

二台机器上是这样的:都有一个coole的帐户,主目录是/home/coole两台机器(内存应在512以上,否则可能会出现计算极度缓慢的情况):一台机器名:master IP:211.87.239.181一台机器名:slave IP:211.87.239.182每台都建coole用户如果是ubuntu,为了便于用coole帐号修改系统设置和访问系统文件,推荐把coole也设为sudoers(有root 权限的用户),具体做法是用已有的sudoer登录系统,执行sudo visudo –f /etc/sudoers,并在此文件中添加以下一行:mapred ALL=(ALL) ALL一、更改主机名:1、修改/etc/sysconfig/networkNETWORKING=yesHOSTNAME=yourname (在这修改hostname,把yourname换成你想用的名字)NISDOMAIN=修改后机器211.87.239.181中/etc/sysconfig/network文件内容为:NETWORKING=yesHOSTNAME=master修改后机器211.87.239.182中/etc/sysconfig/network文件内容为:NETWORKING=yesHOSTNAME=slave2、最后在终端下执行:# hostname ***** (*****为修改后的hostname,即你想用的名字)例如#hostname master特别提示:各处修改的名字要保持一致,否则会出现问题。

3、修改每台机器的/etc/hosts,保证每台机器间都可以通过机器名解析配置etc/hosts文件,以root 身份打开/etc/hosts文件。

Master/slave做同样修改。

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Hadoop云计算平台及相关组件搭建安装过程详细教程——Hbase+Pig+Hive+Zookeeper+Ganglia+Chukwa+Eclipse等一.安装环境简介根据官网,Hadoop已在linux主机组成的集群系统上得到验证,而windows平台是作为开发平台支持的,由于分布式操作尚未在windows平台上充分测试,所以还不作为一个生产平台。

Windows下还需要安装Cygwin,Cygwin是在windows平台上运行的UNIX模拟环境,提供上述软件之外的shell支持。

实际条件下在windows系统下进行Hadoop伪分布式安装时,出现了许多未知问题。

在linux系统下安装,以伪分布式进行测试,然后再进行完全分布式的实验环境部署。

Hadoop完全分布模式的网络拓补图如图六所示:(1)网络拓补图如六所示:图六完全分布式网络拓补图(2)硬件要求:搭建完全分布式环境需要若干计算机集群,Master和Slaves 处理器、内存、硬盘等参数要求根据情况而定。

(3)软件要求操作系统64位版本:并且所有机器均需配置SSH免密码登录。

二. Hadoop集群安装部署目前,这里只搭建了一个由三台机器组成的小集群,在一个hadoop集群中有以下角色:Master和Slave、JobTracker和TaskTracker、NameNode和DataNode。

下面为这三台机器分配IP地址以及相应的角色:——master,namenode,jobtracker——master(主机名)——slave,datanode,tasktracker——slave1(主机名)——slave,datanode,tasktracker——slave2(主机名)实验环境搭建平台如图七所示:图七 hadoop集群实验平台并且,Hadoop要求集群上每台的用户账户名和密码相同。

具体安装步骤如下:(1)下载和安装JDK,版本为的安装目录为/usr/lib/jvm,创建此文件夹,在终端输入命令:mkdir /usr/lib/jvm(2)权限不够的话重新改下用户密码就可以了,命令: sudo passwd,之后重新输入密码。

(3)移动jdk到/usr/lib/jvm,并解压,然后为了节省空间删除安装包。

命令: mv /usr/lib/jvm1.tar –zxvf –rf 配置环境变量在终端输入命令:sudo gedit /etc/profile打开profile文件,在文件最下面输入如下内容,如图八所示:图八 JAVA环境变量设置即为:# set java environmentexport JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/CLASSPATH=”.:$JAVA_HOME/lib:$CLASSPATH”export PATH=”$JAVA_HOME/:$PATH”这一步的意义是配置环境变量,使系统可以找到jdk。

2.验证JDK是否安装成功(1)输入命令:java –version,如图九所示。

如果出现java版本信息,说明当前安装的jdk并未设置成ubuntu系统默认的jdk,接下来还需要手动将安装的jdk设置成系统默认的jdk。

图九 java版本信息(2)手动设置需输入以下命令:sudo update-alternatives –install /usr/bin/java java /usr/lib/jvm/ 300sudo update-alternatives –install /usr/bin/javac javac /usr/lib/jvm/ 300sudo update-alternatives –config java然后输入java –version就可以看到所安装的jdk的版本信息。

3.三台主机上分别设置/etc/hosts和/etc/hostnameHosts这个文件用于定义主机名和IP地址之间的对应关系,而hostname这个文件用于定义你的Ubuntu的主机名。

(1)修改/etc/hosts,命令sudo gedit /etc/hostslocalhostmasterslave1slave2(2)修改/etc/hostname,命令 sudo gedit /etc/hostname(修改完重启有效) master以及slave1 ,slave24.在这两台主机上安装OpenSSH,并配置SSH可以免密码登录(1)确认已经连接上网,输入命令:sudo apt-get install ssh(2)配置为可以免密码登录本机,接下来输入命令:ssh-keygen –t dsa –P ‘’ –f ~/.ssh/id_dsa解释一下,ssh-keygen 代表生成密匙,-t表示指定生成的密匙类型,dsa是密匙认证的意思,即密匙类型,-P用于提供密语,-f指定生成的密匙文件。

这个命令会在.ssh文件夹下创建id_dsa以及两个文件,这是ssh一对私匙和公匙,把追加到授权的key中。

输入命令:cat ~/.ssh/ >> ~/.ssh/authorized_keys(3)验证ssh是否已经安装成功,输入命令:ssh –version。

将文件复制到slave主机相同的文件夹内,输入命令:scp authorized_keys slave1:~/.ssh/scp authorized_keys slave2:~/.ssh/(4)看是否可以从master主机免密码登录slave,输入命令:ssh slave1ssh slave25.配置两台主机的Hadoop文件首先到Hadoop的官网下载包,默认讲Hadoop解压到 /home/u(你的Ubuntu用户名)/ 目录下(1)进入hadoop内的conf文件夹,找到,修改:export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/,指定JDK的安装位置,如图十所示:图十 JAVA_HOME 路径设置(2)修改,这是Hadoop的核心配置文件,这里配置的是HDFS的地址及端号:<configuration><property><name> <value> <name> <value>/tmp</value></configuration>(3)修改<configuration><property><name></name><value>2</value></property></configuration>(4)修改<configuration><property><name> <value>master:9001</value></property></configuration>(5)修改conf/mastersmaster(6)修改conf/slavesslave1slave26.启动hadoop在启动之前,需要格式化hadoop的文件系统HDFS,进入hadoop文件夹,输入命令格式化:bin/hadoop namenode –format,如图十一所示:图十一 hadoop格式化输入命令,启动所有进程:bin/,如图十二所示:图十二 hadoop启动信息查看是否所有进程启动,输入命令:jps,如图十三所示:图十三 jps查看进程7.最后验证hadoop是否成功启动打开浏览器,查看机器集群状态分别输入网址:(1)输入,如图十四,可看到:图十四 namenode状态点击live nodes,可以看到当前slave1和slave2两个节点信息,如图十五:图十五 datanode节点状态(2)输入,如图十六,可看到:图十六 jobtracker状态点击2 nodes查看tasktracker信息,如图十七:图十七 tasktracker状态(3)输入,如图十八,可看到:图十八 task状态也可以通过命令:hadoop dfsadmin –report查看8.停止hadoop进程:bin/如图十九:图十九停止hadoop集群9.以上为hadoop完全分布式集群配置以上过程为由三台计算机组成的完全分布式Hadoop集群,主要参考《Hadoop实战-第二版》和《Hadoop权威指南》,主要讲解了Hadoop的安装和配置过程,关于更多Hadoop原理的知识不在详述,如果在家在安装的时候遇到问题,或者按以上步骤安装完成却不能运行Hadoop,建议查看Hadoop的日志信息,Hadoop记录了详尽的日志信息,日志文件保存的Hadoop/logs文件夹内。

三.其他组件安装过程简介本Hadoop平台搭建过程中安装的组件及软件环境主要包括以下内容:相关技术作以下介绍:1.Pig和HiveHive是一个基于Hadoop文件系统之上的数据仓库架构,利用Mapreduce编程技术,实现了部分SQL语句,提供了类SQL的编程接口,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的SQL查询功能可以将SQL语句转换为Mapreduce任务进行运行,但是这样在执行时会出现延迟现象,但能更好的处理不变的大规模数据集上的批量任务。

此外,Hive的网络接口可以方便直观地对数据进行操作,在命令行下,要执行多个查询就要打开多个终端,而通过网络结构可以同时执行多个查询。

配置Eclipse环境编写Hive 程序Hive的优化策略,针对不同的查询进行优化,优化过程通过配置进行控制图二十 Hive Web 接口界面Pig提供了一个支持大规模数据分析的平台,Pig的基础结构层包括一个产生Mapreduce程序的编译器,能够承受大量的并行任务。

Pig Latin语言更侧重于对数据的查询和分析,而不是对数据进行修改和删除,建立在Hadoop分布式平台之上,能够在短时间内处理海量的数据,比如:系统日志文件,处理大型数据库文件,处理特定web数据等。

2.GangliaGanglia是UC Berkeley发起的一个开源集群监视项目,用于测量数以千计的节点集群。

核心包含两个Daemon:客户端Ganglia Monitoring(gmond)和服务端Ganglia Meta(gmetad),以及一个web前端,主要监控的系统性能有:CPU、memory、硬盘利用率、I/O负载、网络流量情况等,可以帮助合理调整分配系统资源,优化系统性。

图二十一 Ganglia 监控总界面图二十二 Ganglia-cpu监控界面图二十三 Ganglia-cluster cpu 监控界面图二十四 Ganglia-memory监控界面图二十五 Ganglia-network监控界面3.HBase简单地说,hbase是一个分布式的、面向列的开源数据库,不同于一般的关系数据库,是一个适合于非结构化数据存储的数据库。

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