hadoopq集群搭建
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集群搭建实训报告
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实训项目名称:搭建Hadoop集群项目目标:通过实际操作,学生将能够搭建一个基本的Hadoop集群,理解分布式计算的概念和Hadoop生态系统的基本组件。
项目步骤:1. 准备工作介绍Hadoop和分布式计算的基本概念。
确保学生已经安装了虚拟机或者物理机器,并了解基本的Linux命令。
下载Hadoop二进制文件和相关依赖。
2. 单节点Hadoop安装在一台机器上安装Hadoop,并配置单节点伪分布式模式。
创建Hadoop用户,设置环境变量,编辑Hadoop配置文件。
启动Hadoop服务,检查运行状态。
3. Hadoop集群搭建选择另外两台或更多机器作为集群节点,确保网络互通。
在每个节点上安装Hadoop,并配置集群节点。
编辑Hadoop配置文件,包括core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml等。
配置SSH无密码登录,以便节点之间能够相互通信。
4. Hadoop集群启动启动Hadoop集群的各个组件,包括NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager 等。
检查集群状态,确保所有节点都正常运行。
5. Hadoop分布式文件系统(HDFS)操作使用Hadoop命令行工具上传、下载、删除文件。
查看HDFS文件系统状态和报告。
理解HDFS的数据分布和容错机制。
6. Hadoop MapReduce任务运行编写一个简单的MapReduce程序,用于分析示例数据集。
提交MapReduce作业,观察作业的执行过程和结果。
了解MapReduce的工作原理和任务分配。
7. 数据备份和故障恢复模拟某一节点的故障,观察Hadoop集群如何自动进行数据备份和故障恢复。
8. 性能调优(可选)介绍Hadoop性能调优的基本概念,如调整副本数、调整块大小等。
尝试调整一些性能参数,观察性能改善情况。
9. 报告撰写撰写实训报告,包括项目的目标、步骤、问题解决方法、实验结果和总结。
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
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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集群搭建实验心得

hadoop集群搭建实验心得
Hadoop是一个分布式存储和计算框架,它能够处理大数据集和高并发访问请求。
在实际应用中,我们经常需要搭建Hadoop集群来进行数据处理和分析。
在本次实验中,我成功地搭建了一个Hadoop 集群,并深入了解了其工作原理和配置方法。
首先,我了解了Hadoop集群的基本架构,并熟悉了其各个组件的作用。
在搭建集群过程中,我按照官方文档逐步操作,包括安装并配置Java、Hadoop和SSH等软件环境,以及设置节点间的通信和数据传输。
在实验过程中,我不断调试和优化配置,确保集群的稳定和性能。
通过实验,我了解了Hadoop集群的优缺点和应用场景,以及如何利用Hadoop进行数据处理和分析。
我还学习了Hadoop生态系统中的其他工具和框架,例如Hive、Pig和Spark等,这些工具能够更好地支持数据分析和机器学习等应用。
总的来说,通过本次实验,我深入了解了Hadoop集群的搭建和配置方法,并了解了其应用和发展前景。
我相信这些经验和知识将对我未来的工作和学习有所帮助。
- 1 -。
Hadoop 搭建

(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

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。
1.Hadoop集群搭建(单机伪分布式)

1.Hadoop集群搭建(单机伪分布式)>>>加磁盘1)⾸先先将虚拟机关机2)选中需要加硬盘的虚拟机:右键-->设置-->选中硬盘,点击添加-->默认选中硬盘,点击下⼀步-->默认硬盘类型SCSI(S),下⼀步-->默认创建新虚拟磁盘(V),下⼀步-->根据实际需求,指定磁盘容量(单个或多个⽂件⽆所谓,选哪个都⾏),下⼀步。
-->指定磁盘⽂件,选择浏览,找到现有虚拟机的位置(第⼀次出现.vmdk⽂件的⽂件夹),放到⼀起,便于管理。
点击完成。
-->点击确定。
3) 可以看到现在选中的虚拟机有两块硬盘,点击开启虚拟机。
这个加硬盘只是在VMWare中,实际⼯作中直接买了硬盘加上就可以了。
4)对/dev/sdb进⾏分区df -h 查看当前已⽤磁盘分区fdisk -l 查看所有磁盘情况磁盘利⽤情况,依次对磁盘命名的规范为,第⼀块磁盘sda,第⼆块为sdb,第三块为sdc。
可以看到下图的Disk /dev/sda以第⼀块磁盘为例,磁盘分区的命名规范依次为sda1,sda2,sda3。
同理也会有sdb1,sdb2,sdb3。
可以参照下图的/dev/sda1。
下⾯的含义代表sda盘有53.7GB,共分为6527个磁柱,每个磁柱单元Units的⼤⼩为16065*512=8225280 bytes。
sda1分区为1-26号磁柱,sda2分区为26-287号磁柱,sda3为287-6528号磁柱下⾯的图⽚可以看到,还未对sdb磁盘进⾏分区fdisk /dev/sdb 分区命令可以选择m查看帮助,显⽰命令列表p 显⽰磁盘分区,同fdisk -ln 新增分区d 删除分区w 写⼊并退出选w直接将分区表写⼊保存,并退出。
mkfs -t ext4 /dev/sdb1 格式化分区,ext4是⼀种格式mkdir /newdisk 在根⽬录下创建⼀个⽤于挂载的⽂件mount /dev/sdb1 /newdisk 挂载sdb1到/newdisk⽂件(这只是临时挂载的解决⽅案,重启机器就会发现失去挂载)blkid /dev/sdb1 通过blkid命令⽣成UUIDvi /etc/fstab 编辑fstab挂载⽂件,新建⼀⾏挂载记录,将上⾯⽣成的UUID替换muount -a 执⾏后⽴即⽣效,不然的话是重启以后才⽣效。
hadoop集群建设方案

hadoop集群建设方案如何构建一个Hadoop集群。
Hadoop集群的构建是一个复杂的过程,涉及到硬件设备的选择、网络连接的配置、软件环境的搭建等诸多方面。
本文将从集群规模、硬件设备、操作系统、网络连接、Hadoop软件的安装与配置等方面,一步一步地介绍如何构建一个Hadoop集群。
一、集群规模的确定在构建Hadoop集群之前,首先需要确定集群规模,即集群中节点的数量。
集群规模的确定需要考虑到数据量的大小、负载的情况以及可承受的成本等因素。
一般来说,至少需要3个节点才能构建一个功能完善的Hadoop 集群,其中一个作为主节点(NameNode),其余为从节点(DataNode)。
二、硬件设备的选择在选择硬件设备时,需要考虑到节点的计算性能、存储容量以及网络带宽等因素。
对于主节点,需要选择一台计算性能较高、内存较大的服务器,通常选择多核CPU和大容量内存。
对于从节点,可以选择较为经济实惠的服务器或者PC机,存储容量要满足数据存储的需求,同时要保证网络带宽的充足。
三、操作系统的配置在构建Hadoop集群之前,需要在每个节点上安装操作系统,并设置网络连接。
一般推荐选择Linux 操作系统,如CentOS、Ubuntu 等。
安装完成后,需要配置每个节点的域名解析、主机名以及网络连接,确保各个节点之间能够相互通信。
四、网络连接的配置在构建Hadoop集群过程中,节点之间需要进行网络连接的配置。
可以使用以太网、局域网或者云服务器等方式进行连接。
在网络连接的配置过程中,需要设置IP地址、子网掩码、网关等参数,确保各个节点之间的通信畅通。
五、Hadoop软件的安装与配置Hadoop软件的安装与配置是构建Hadoop集群的关键步骤。
在每个节点上,需要安装并配置Hadoop软件,包括Hadoop的核心组件和相关工具。
安装Hadoop软件可以通过源码编译安装或者使用预编译的二进制包安装。
安装完成后,还需要进行相应的配置,包括修改配置文件、设置环境变量等。
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集群搭建实验心得

hadoop集群搭建实验心得
在学习大数据技术的过程中,hadoop集群搭建是必不可少的环节之一。
我在最近完成了hadoop集群搭建的实验,下面分享一下我的心得体会。
首先,要准备好必要的硬件设备。
一般情况下,hadoop集群的搭建需要至少三台服务器,其中一台用作master节点,另外两台用作slave节点。
在硬件配置上,建议至少每台服务器都有8GB以上的内存,硬盘空间也要充足。
其次,要选择合适的hadoop版本,并进行安装。
在选择hadoop 版本时,要考虑到自己的操作系统和需要的功能。
一般建议选择稳定版本,并且尽量选择与自己操作系统对应的版本。
在安装过程中,要按照官方文档或者教程进行操作,不要随意更改配置。
接下来,需要进行hadoop集群的配置。
这包括了master节点和slave节点的配置,还有各个节点之间的网络配置。
在配置过程中,要仔细阅读官方文档或者教程,了解各个配置项的作用和影响。
此外,还需要注意一些细节问题,比如防火墙和ssh等。
最后,要进行hadoop集群的测试和调试。
这包括了对hadoop的基本操作和功能进行测试,比如上传和下载文件,运行hadoop示例程序等。
在测试过程中,要注意查看日志和错误信息,并及时进行调试和修改。
总之,hadoop集群搭建是一项复杂而重要的工作,需要耐心和细心。
只有在认真学习和实践的基础上,才能够建立起一个稳定、高
效的hadoop集群。
Hadoop集群搭建详细简明教程
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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。
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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疑难小结1:HDFS进入安全模式: Name node is in safemode mode退出安全模式, 执行命令: hadoop dfsadmin -safemode leave2:INFO util.NativeCodeLoader - Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-Java classes where applicable -- hadoop的本地库加载失败。
检查native库的版本信息,32bit的版本和64bit的版本在不匹配的机器上会加载失败,检查的命令是file <native-so-file>native库依赖的glibc的版本问题。
如果在高版本gcc(glibc)的机器上编译的native库,放到低版本的机器上使用,会由于glibc版本不一致导致该错误。
3:maps to localhost, but this does not map back解决:原因: 因为DNS服务器把 192.168.x.x 的地址都反向解析成 localhost ,而DNS服务器不是自己的,不能改。
办法: 编辑ssh 客户端的 /etc/hosts 文件,把出问题的IP 地址和主机名加进去,就不会报这样的错了。
4:jps命令正常,但是8088端口的WEB页面无法访问解决方案:检查一下防火墙和selinux状态, 将防火墙和selinux关闭防火墙:service iptables status永久修改:修改/etc/selinux/config文件中设置SELINUX=disabled ,然后重启服务器。
5:8088端口访问正常,但是看不到datanode节点解决方案:可能出现的问题和解决方案:1.8080端口没有打开, 手动启动yarn2.8080端口被其他进程占用, kill掉占用该端口的进程, 然后重启yarn过程:1 先决条件确保在你集群中的每个节点上都安装了所有必需软件:sun-JDK ,ssh,HadoopJavaTM1.5.x,必须安装,建议选择Sun公司发行的Java版本。
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。
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。
2.3下载、创建用户$ useradd hadoop$ cd /home/hadoop在所有的机器上都建立相同的目录,也可以就建立相同的用户,最好是以该用户的home路径来做hadoop的安装路径。
例如在所有的机器上的安装路径都是:/home/hadoop/hadoop-0.20.203,这个不需要mkdir,在/home/hadoop/下解压hadoop包的时候,会自动生成)(当然可以安装/usr/local/目录下,例如/usr/local/hadoop-0.20.203/chown -R hadoop /usr/local/hadoop-0.20.203/chgrp -R hadoop /usr/local/hadoop-0.20.203/)(最好不要使用root安装,因为不推荐各个机器之间使用root访问)2.4 安装ssh和配置1)安装:sudo apt-get install ssh这个安装完后,可以直接使用ssh命令了。
执行$ netstat -nat 查看22端口是否开启了。
测试:ssh localhost。
输入当前用户的密码,回车就ok了。
说明安装成功,同时ssh登录需要密码。
(这种默认安装方式完后,默认配置文件是在/etc/ssh/目录下。
sshd配置文件是:/etc/ssh/sshd_config):注意:在所有机子都需要安装ssh。
2)配置:3) 首先设置namenode的ssh为无需密码的、自动登录。
切换到hadoop用户( 保证用户hadoop可以无需密码登录,因为我们后面安装的hadoop属主是hadoop用户。
)$ su hadoopcd /home/hadoop$ ssh-keygen -t rsa然后一直按回车完成后,在home跟目录下会产生隐藏文件夹.ssh测试:$ssh localhost发现链接成功,并且无需密码。
4 ) 复制authorized_keys到node2 和node3 上为了保证node1可以无需密码自动登录到node2和node3,先在node2和node3上执行$ su hadoopcd /home/hadoop$ ssh-keygen -t rsa然后回到node1,复制authorized_keys到node2 和node3[hadoop@hadoop .ssh]$ scp authorized_keys node2:/home/hadoop/.ssh/[hadoop@hadoop .ssh]$ scp authorized_keys node3:/home/hadoop/.ssh/这里会提示输入密码,输入hadoop账号密码就可以了。
改动你的authorized_keys 文件的许可权限[hadoop@hadoop .ssh]$chmod 644 authorized_keys测试:ssh node2或者ssh node3(第一次需要输入yes)。
如果不须要输入密码则配置成功,如果还须要请检查上面的配置能不能正确。
2.5 安装Hadoop#切换为hadoop用户su hadoopwget//hadoop/common/hadoop-0.20.203.0/hadoop-0.20.203.0rc1. tar.gz下载安装包后,直接解压安装即可:$ tar -zxvfhadoop-0.20.203.0rc1.tar.gz6)配置conf/hadoop-env.sh文件配置conf/hadoop-env.sh文件#添加export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-6-sun/这里修改为你的jdk的安装位置。
测试hadoop安装:bin/hadoop jar hadoop-0.20.2-examples.jarwordcount conf/ /tmp/out3. 集群配置(所有节点相同)3.1配置文件:conf/core-site.xml<?xml version="1.0"?><?xml-stylesheet type="text/xsl"href="configuration.xsl"?><configuration><property><name></name><value>hdfs://node1:49000</value><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/home/hadoop/hadoop_home/var</value></property></configuration>1)是NameNode的URI。
hdfs://主机名:端口/2)hadoop.tmp.dir :Hadoop的默认临时路径,这个最好配置,如果在新增节点或者其他情况下莫名其妙的DataNode启动不了,就删除此文件中的tmp目录即可。
不过如果删除了NameNode机器的此目录,那么就需要重新执行NameNode格式化的命令。
3.2配置masters和slaves主从结点配置conf/masters和conf/slaves来设置主从结点,注意最好使用主机名,并且保证机器之间通过主机名可以互相访问,每个主机名一行。
4 .hadoop启动4.1 格式化一个新的分布式文件系统先格式化一个新的分布式文件系统$ cd hadoop-0.20.203$ bin/hadoop namenode -format查看输出保证分布式文件系统格式化成功执行完后可以到master机器上看到/home/hadoop//name1和/home/hadoop//name2两个目录。
在主节点master上面启动hadoop,主节点会启动所有从节点的hadoop。
4.2 启动所有节点启动方式1:$ bin/start-all.sh (同时启动HDFS和Map/Reduce)执行完后可以到slave(node1,node2)机器上看到/home/hadoop/hadoopfs/data1和/home/hadoop/data2两个目录。
5 .测试1)浏览NameNode和JobTracker的网络接口,它们的地址默认为:NameNode - http://node1:50070/JobTracker - http://node2:50030/3)使用netstat –nat查看端口49000和49001是否正在使用。
4)使用jps查看进程要想检查守护进程是否正在运行,可以使用jps 命令(这是用于JVM 进程的ps 实用程序)。
这个命令列出5 个守护进程及其进程标识符。
5)将输入文件拷贝到分布式文件系统:$ bin/hadoop fs -mkdir input$ bin/hadoop fs -put conf/core-site.xml input运行发行版提供的示例程序:$ bin/hadoop jar hadoop-0.20.2-examples.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'6.查看输出文件:将输出文件从分布式文件系统拷贝到本地文件系统查看:$ bin/hadoop fs -get output output$ cat output/*7.添加节点可扩展性是HDFS的一个重要特性,首先在新加的节点上安装hadoop,然后修改$HADOOP_HOME/conf/master文件,加入NameNode主机名,然后在NameNode节点上修改$HADOOP_HOME/conf/slaves文件,加入新加节点主机名,再建立到新加节点无密码的SSH 连接运行启动命令:start-all.sh然后可以通过http://(Masternode的主机名):50070查看新添加的DataNode1:环境:Ubuntu 14.04 64位2:准备工作:选定一台机器作为Master在Master 节点上配置hadoop 用户、安装SSH server、安装Java 环境在Master 节点上安装Hadoop,并完成配置在其他Slave 节点上配置hadoop 用户、安装SSH server、安装Java 环境将Master 节点上的/usr/local/hadoop 目录复制到其他Slave 节点上在Master 节点上开启Hadoop3:网络配置:需要更改网络连接方式为桥接(Bridge)模式,才能实现多个节点互连,例如在VirturalBox 中的设置如下图。