Hadoop 环境设置
Hadoop 受GNU / Linux平台及其风格的支持。因此,我们必须安装一个Linux操作系统来设置Hadoop环境。如果您的操作系统不是Linux,您可以在其中安装Virtualbox软件,并在Virtualbox中安装Linux。
预安装安装程序
在将Hadoop安装到Linux环境中之前,我们需要使用ssh(Secure Shell)设置Linux。按照下面给出的步骤设置Linux环境。
创建一个用户
在开始时,建议为Hadoop创建一个单独的用户,以将Hadoop文件系统与Unix文件系统隔离。按照以下步骤创建用户:
- 使用命令“su”打开根目录。
- 使用命令“useradd username”从root帐户创建一个用户。
- 现在您可以使用命令“su username”打开现有的用户帐户。
打开Linux终端并键入以下命令来创建用户。
$ su password: # useradd hadoop # passwd hadoop New passwd: Retype new passwd
SSH设置和密钥生成
SSH需要在集群上执行不同的操作,例如启动,停止,分布式守护进程shell操作。要验证Hadoop的不同用户,需要为Hadoop用户提供公钥/私钥对,并与不同的用户共享。
以下命令用于使用SSH生成键值对。将公钥从id_rsa.pub复制到authorized_keys,并为owner分别提供对authorized_keys文件的读写权限。
$ ssh-keygen -t rsa $ cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys $ chmod 0600 ~/.ssh/authorized_keys
安装Java
Java 是 Hadoop 的主要先决条件。首先,您应该使用命令 “java -version” 来验证系统中是否存在 java。
java version 命令的语法如下所示:
$ java -version
如果一切顺利,会输出以下结果:
java version "1.7.0_71" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.7.0_71-b13) Java HotSpot(TM) Client VM (build 25.0-b02, mixed mode)
如果你的系统中没有安装 java,那么按照下面给出的步骤来安装 java。
步骤1
通过访问以下链接下载 JDK: http://www.codebaoku.com/jdk/jdk-index.html 。
以 JDK7为例,将 jdk-7u71-linux-x64.tar.gz下载到您的系统中。
第2步
通常,您会在Downloads文件夹中找到下载的java文件。验证它并使用以下命令提取jdk-7u71-linux-x64.gz文件。
$ cd Downloads/ $ ls jdk-7u71-linux-x64.gz $ tar zxf jdk-7u71-linux-x64.gz $ ls jdk1.7.0_71 jdk-7u71-linux-x64.gz
第3步
要使所有用户都可以使用Java,必须将其移动到“/ usr / local /”位置。打开root并键入以下命令。
$ su password: # mv jdk1.7.0_71 /usr/local/ # exit
步骤4
要设置PATH和JAVA_HOME变量,请将以下命令添加到〜/ .bashrc文件中。
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.7.0_71 export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
现在将所有更改应用到当前正在运行的系统中。
$ source ~/.bashrc
第5步
使用以下命令配置java选项:
# alternatives --install /usr/bin/java java usr/local/java/bin/java 2 # alternatives --install /usr/bin/javac javac usr/local/java/bin/javac 2 # alternatives --install /usr/bin/jar jar usr/local/java/bin/jar 2 # alternatives --set java usr/local/java/bin/java # alternatives --set javac usr/local/java/bin/javac # alternatives --set jar usr/local/java/bin/jar
现在如上所述从终端验证java -version命令。
下载Hadoop
使用以下命令从Apache软件基础下载并提取Hadoop 2.4.1。
$ su password: # cd /usr/local # wget http://apache.claz.org/hadoop/common/hadoop-2.4.1/ hadoop-2.4.1.tar.gz # tar xzf hadoop-2.4.1.tar.gz # mv hadoop-2.4.1/* to hadoop/ # exit
Hadoop操作模式
下载Hadoop后,您可以使用以下三种模式之一来运行Hadoop集群:
- 本地/独立模式 :在您的系统中下载Hadoop后,默认情况下,它将以独立模式进行配置,并且可以作为单个Java进程运行。
- 伪分布式模式 :它是单机上的分布式模拟。每个Hadoop守护进程(如hdfs,yarn,MapReduce等)都将作为单独的java进程运行。这种模式对开发很有用。
- 完全分布式模式 :此模式完全分布,至少有两台或更多台机器作为群集。我们将在接下来的章节中详细介绍这种模式。
在独立模式下安装Hadoop
这里我们将讨论 Hadoop 2.4.1 在独立模式下的安装。
没有守护进程在运行,并且所有的东西都在单个JVM中运行。独立模式适合在开发过程中运行MapReduce程序,因为它很容易测试和调试。
设置Hadoop
您可以通过将以下命令附加到 〜/ .bashrc 文件来设置Hadoop环境变量。
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
在继续进行之前,您需要确保Hadoop工作正常。只需发出以下命令:
$ hadoop version
如果你的设置一切正常,那么你应该看到以下结果:
Hadoop 2.4.1 Subversion https://svn.apache.org/repos/asf/hadoop/common -r 1529768 Compiled by hortonmu on 2013-10-07T06:28Z Compiled with protoc 2.5.0 From source with checksum 79e53ce7994d1628b240f09af91e1af4
这意味着您的Hadoop的独立模式设置工作正常。默认情况下,Hadoop被配置为在单台机器上以非分布模式运行。
例
让我们来看一个简单的Hadoop例子。Hadoop安装提供了以下MapReduce jar文件示例,该文件提供了MapReduce的基本功能,可用于计算Pi值,给定文件列表中的字数等。
$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.2.0.jar
让我们有一个输入目录,我们将推送几个文件,我们的要求是计算这些文件中的单词总数。要计算单词的总数,我们不需要编写我们的MapReduce,前提是.jar文件包含单词计数的实现。您可以使用相同的.jar文件尝试其他示例; 只需发出以下命令,通过hadoop-mapreduce-examples-2.2.0.jar文件检查支持的MapReduce功能程序。
$ hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduceexamples-2.2.0.jar
步骤1
在输入目录中创建临时内容文件。你可以在任何你想工作的地方创建这个输入目录。
$ mkdir input $ cp $HADOOP_HOME/*.txt input $ ls -l input
它会在您的输入目录中提供以下文件:
total 24 -rw-r--r-- 1 root root 15164 Feb 21 10:14 LICENSE.txt -rw-r--r-- 1 root root 101 Feb 21 10:14 NOTICE.txt -rw-r--r-- 1 root root 1366 Feb 21 10:14 README.txt
这些文件已从Hadoop安装主目录复制而来。对于您的实验,您可以拥有不同的大型文件集。
第2步
让我们开始Hadoop进程来计算输入目录中所有可用文件中的单词总数,如下所示:
$ hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduceexamples-2.2.0.jar wordcount input output
第3步
步骤2将执行所需的处理并将输出保存在output / part-r00000文件中,您可以使用以下方式进行检查:
$cat output/*
它将列出输入目录中所有可用文件中的所有单词及其总计数。
"AS 4 "Contribution" 1 "Contributor" 1 "Derivative 1 "Legal 1 "License" 1 "License"); 1 "Licensor" 1 "NOTICE” 1 "Not 1 "Object" 1 "Source” 1 "Work” 1 "You" 1 "Your") 1 "[]" 1 "control" 1 "printed 1 "submitted" 1 (50%) 1 (BIS), 1 (C) 1 (Don't) 1 (ECCN) 1 (INCLUDING 2 (INCLUDING, 2 .............
以伪分布模式安装Hadoop
按照以下步骤以伪分布式模式安装Hadoop 2.4.1。
第1步:设置Hadoop
您可以通过将以下命令附加到 〜/ .bashrc 文件来设置Hadoop环境变量。
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME export YARN_HOME=$HADOOP_HOME export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin export HADOOP_INSTALL=$HADOOP_HOME
现在将所有更改应用到当前正在运行的系统中。
$ source ~/.bashrc
第2步:Hadoop配置
您可以在位置“$HADOOP_HOME/etc/hadoop”中找到所有 Hadoop 配置文件。根据您的 Hadoop 基础架构,需要对这些配置文件进行更改。
$ cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop
为了在 java 中开发 Hadoop 程序,必须通过将 JAVA_HOME 值替换为系统中 java 的位置来重置 hadoop-env.sh 文件中的 java 环境变量。
export JAVA_HOME =/usr/local/jdk1.7.0_71
以下是您必须编辑才能配置 Hadoop 的文件列表。
核心的site.xml
该 芯-的site.xml 文件包含信息,诸如读/写缓冲器的用于Hadoop的实例的端口号,分配给文件系统的存储器,存储器限制,用于存储数据,和大小。
打开core-site.xml并在<configuration>,</ configuration>
标记之间添加以下属性。
<configuration> <property> <name>fs.default.name</name> <value>hdfs://localhost:9000</value> </property> </configuration>
HDFS-site.xml中
在 HDFS-的site.xml 文件中包含的信息,如复制数据的价值,名称节点的路径,你的本地文件系统的数据节点的路径。它意味着您想要存储Hadoop基础架构的地方。
让我们假设以下数据。
dfs.replication (data replication value) = 1 (In the below given path /hadoop/ is the user name. hadoopinfra/hdfs/namenode is the directory created by hdfs file system.) namenode path = //home/hadoop/hadoopinfra/hdfs/namenode (hadoopinfra/hdfs/datanode is the directory created by hdfs file system.) datanode path = //home/hadoop/hadoopinfra/hdfs/datanode
打开此文件并在该文件的<configuration> </ configuration>
标记之间添加以下属性。
<configuration> <property> <name>dfs.replication</name> <value>1</value> </property> <property> <name>dfs.name.dir</name> <value>file:///home/hadoop/hadoopinfra/hdfs/namenode </value> </property> <property> <name>dfs.data.dir</name> <value>file:///home/hadoop/hadoopinfra/hdfs/datanode </value> </property> </configuration>
注意: 在上面的文件中,所有属性值都是用户定义的,您可以根据Hadoop基础结构进行更改。
纱的site.xml
该文件用于将纱线配置为Hadoop。打开yarn-site.xml文件并在该文件的<configuration>,</configuration>
标记之间添加以下属性。
<configuration> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> </configuration>
mapred-site.xml中
该文件用于指定我们正在使用的MapReduce框架。默认情况下,Hadoop包含一个yarn-site.xml模板。首先,需要使用以下命令将文件从 mapred-site.xml.template 复制到 mapred-site.xml 文件。
$ cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml
打开mapred-site.xml文件,并在该文件的,</ configuration>标记之间添加以下属性。
<configuration> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> </configuration>
验证Hadoop安装
以下步骤用于验证Hadoop安装。
第1步:名称节点设置
使用命令“hdfs namenode -format”设置namenode,如下所示。
$ cd ~ $ hdfs namenode -format
预期结果如下。
10/24/14 21:30:55 INFO namenode.NameNode: STARTUP_MSG: /************************************************************ STARTUP_MSG: Starting NameNode STARTUP_MSG: host = localhost/192.168.1.11 STARTUP_MSG: args = [-format] STARTUP_MSG: version = 2.4.1 ... ... 10/24/14 21:30:56 INFO common.Storage: Storage directory /home/hadoop/hadoopinfra/hdfs/namenode has been successfully formatted. 10/24/14 21:30:56 INFO namenode.NNStorageRetentionManager: Going to retain 1 images with txid >= 0 10/24/14 21:30:56 INFO util.ExitUtil: Exiting with status 0 10/24/14 21:30:56 INFO namenode.NameNode: SHUTDOWN_MSG: /************************************************************ SHUTDOWN_MSG: Shutting down NameNode at localhost/192.168.1.11 ************************************************************/
第2步:验证Hadoop dfs
以下命令用于启动dfs。执行此命令将启动您的Hadoop文件系统。
$ start-dfs.sh
预期产出如下:
10/24/14 21:37:56 Starting namenodes on [localhost] localhost: starting namenode, logging to /home/hadoop/hadoop 2.4.1/logs/hadoop-hadoop-namenode-localhost.out localhost: starting datanode, logging to /home/hadoop/hadoop 2.4.1/logs/hadoop-hadoop-datanode-localhost.out Starting secondary namenodes [0.0.0.0]
步骤3:验证纱线脚本
以下命令用于启动纱线脚本。执行这个命令将启动你的纱线守护进程。
$ start-yarn.sh
预期产出如下:
starting yarn daemons starting resourcemanager, logging to /home/hadoop/hadoop 2.4.1/logs/yarn-hadoop-resourcemanager-localhost.out localhost: starting nodemanager, logging to /home/hadoop/hadoop 2.4.1/logs/yarn-hadoop-nodemanager-localhost.out
第4步:在浏览器上访问Hadoop
访问Hadoop的默认端口号是50070.使用以下URL在浏览器上获取Hadoop服务。
http://localhost:50070/
第5步:验证群集的所有应用程序
访问群集的所有应用程序的默认端口号是8088.使用以下URL访问此服务。
http://localhost:8088/
Hadoop 文件系统是使用分布式文件系统设计开发的。它在商品硬件上运行。与其他分布式系统不同,HDFS具有高度容错性,并使用低成本硬件设计。HDFS拥有非常大量的数据并提供更容易的访问。为了存储这样庞大的数据, ...