Hadoop2.6.5分布式集群搭建和测试-创新互联

vmware虚拟机环境:

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                192.168.60.128    master
                192.168.60.129    node129
                192.168.60.130    node130

1、修改每台虚拟机的/etc/sysconfig/network和/etc/hosts

#修改hostname:vim /etc/sysconfig/network
#修改hosts内容如下:vim /etc/hosts
                192.168.60.128    master
                192.168.60.129    node129
                192.168.60.130    node130

2、配置三台机器互信(以128机器为例):

2.1 ssh-keygen -t rsa
2.2 ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop@192.168.60.129
   ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop@192.168.60.130
2.3  剩下的每台机器上都要重复上面的操作

3.安装jdk和配置环境变量

分别在每台主机上安装jdk,并配置环境变量。(嫌麻烦的前面可以安装完jdk后再克隆)

1)下载jdk安装包(自行百度),并将安装包拖入到虚拟机当中

2)通过cd命令进入到安装包的当前目录,利用如下命令进行解压缩。

tar -zxvf jdk.....(安装包名称)

3)利用如下命令将解压后的文件夹移到/usr目录下 

#注意,这样移动到/usr以后就没有jdk1.8...这个目录了,是将这个目录下的所有文件全部移动到/usr/java下,mv jdk1.8...(文件夹名称) /usr/java

4)配置环境变量

sudo vim /etc/profile

在末尾加上四行:

  1. #java

    export JAVA_HOME=/usr/java

    export JRE_HOME=/usr/java/jre

    export CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib

    export PATH=:$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin

输入如下命令使配置生效:source /etc/profile

4.master配置hadoop,然后将master的hadoop文件传送给node节点

1)解包移动

#解压hadoop包  
tar -zxvf hadoop...  
#将安装包移到/home/hadoop目录下  
mv hadoop... /home/hadoop/hadoop

2)新建文件夹

#在/home/hadoop目录下新建如下目录  
mkdir dfs  
mkdir dfs/name  
mkdir dfs/data  
mkdir tmp

修改JAVA_HOME值(export JAVA_HOME=/usr/java)

4)配置文件:yarn-env.sh

修改JAVA_HOME值(export JAVA_HOME=/usr/java)

5)配置文件:slaves

将内容修改为:

node129
node130

6)配置文件:core-site.xml

    

        fs.defaultFS

        hdfs://master:9000

    

    

        io.file.buffer.size

        131072

    

    

        hadoop.tmp.dir

        file:/home/hadoop/tmp

        Abase for other temporary directories.

    

7)配置文件:hdfs-site.xml

    

      dfs.namenode.secondary.http-address

      master:9001

    

   

      dfs.namenode.name.dir

      file:/home/hadoop/dfs/name

    

    

      dfs.datanode.data.dir

      file:/home/hadoop/dfs/data

    

    

      dfs.replication

      2

    

    

      dfs.webhdfs.enabled

      true

    

8)配置文件:mapred-site.xml

先创建然后编辑

 cp etc/hadoop/mapred-site.xml.template etc/hadoop/mapred-site.xml


  

mapreduce.framework.name

      yarn

  

  

      mapreduce.jobhistory.address

    master:10020

  

  

      mapreduce.jobhistory.webapp.address

      master:19888

  

9)配置文件:yarn-site.xml

   

       yarn.nodemanager.aux-services

       mapreduce_shuffle

   

   

        yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class

        org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler

   

   

        yarn.resourcemanager.address

        master:8032

   

   

        yarn.resourcemanager.scheduler.address

        master:8030

   

   

        yarn.resourcemanager.resource-tracker.address

        master:8031

      

   

        yarn.resourcemanager.admin.address

        master:8033

   

   

        yarn.resourcemanager.webapp.address

        master:8088

   

10)将hadoop传输到node129和node130 /home/hadoop目录

 scp -r /home/hadoop/hadoop hadoop@node129:/home/hadoop
 scp -r /home/hadoop/hadoop hadoop@node130:/home/hadoop
5、配置环境变量,并启动hadoop,检查是否安装成功
1)配置环境变量
#编辑/etc/profile
sudo vim /etc/profile
#以上已经添加过java的环境变量,在后边添加就可以
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin

执行

source /etc/profile

使文件生效。

2)启动hadoop,进入hadoop安装目录

bin/hdfs namenode -format
sbin/start-all.sh

3)启动后分别在master, node下输入jps查看进程

看到下面的结果,则表示成功。

Master:

 Hadoop2.6.5分布式集群搭建和测试

node:

 Hadoop2.6.5分布式集群搭建和测试

6.向hadoop集群系统提交第一个mapreduce任务(wordcount)

1、  hdfs dfs -mkdir -p /data/input在虚拟分布式文件系统上创建一个测试目录/data/input

2、 hdfs dfs -put README.txt  /data/input 将当前目录下的README.txt 文件复制到虚拟分布式文件系统中

3、  hdfs dfs-ls /data/input   查看文件系统中是否存在我们所复制的文件

4、 运行如下命令向hadoop提交单词统计任务

进入jar文件目录,执行下面的指令。

hadoop jar /home/hadoop/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar wordcount /data/input /data/output/result

查看result,结果在result下面的part-r-00000中

hdfs dfs -cat /data/output/result/part-r-00000

 Hadoop2.6.5分布式集群搭建和测试

自此,hadoop集群搭建成功!

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