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Hadoop:Centos6.5(64bit)Hadoop2.5.1伪分布式安装记录
阅读量:5080 次
发布时间:2019-06-12

本文共 3657 字,大约阅读时间需要 12 分钟。

注意:以下安装步骤在Centos6.5操作系统中进行,安装步骤同样适于其他操作系统,如有同学使用Ubuntu等其他Linux操作系统,只需注意个别命令略有不同。

注意一下不同用户权限的操作,比如关闭防火墙,需要用root权限。

单节点的hadoop安装出现的问题会在如下几个方面:JDK环境的配置、防火墙是否关闭、root用户和hadoop用户的不同操作等。

在搭建的过程中细心一点,按照下面的步骤做,基本不会有什么问题的。

1.准备工作(root用户)

1.1.关闭防火墙

关闭防火墙:service iptables stop  关闭开机启动:chkconfig iptables off

1.2.创建用户

创建hadoop用户:useradd hadoop  密码:passwd hadoop  加入sudoers:vim /etc/sudoers ,在root下一行写入hadoop  ALL=(ALL)       ALL

1.3.修改hosts文件

在/etc/hosts文件最后一行加入:

127.0.0.1       hadoop

2.安装JDK1.8(root用户)

2.1.查看已装JDK

rpm -qa |grep java  rpm -qa |grep jdk

2.2.卸载上一步显示的程序

rpm -e --nodeps  程序名                      (如:rpm -e --nodeps tzdata-java-2013g-1.el6.noarch  rpm -e --nodeps java-1.7.0-openjdk-1.7.0.45-2.4.3.3.el6.x86_64  rpm -e --nodeps java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-1.66.1.13.0.el6.x86_64)

2.3.安装JDK1.8

rpm -ivh jdk-8-linux-x64.rpm  (在安装文件所在的目录下执行该指令,安装前可将.rpm文件放置在任意目录,左后jdk默认安装在/usr/java/jdk1.8.0 中)

2.4.修改环境变量

修改 /etc/profile文件,在文件末尾加入以下几行:

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0  export JRE_HOME=/usr/java/jdk1.8.0/jre  export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin:$PATH  export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar

2.5.使刚修改的环境变量生效

source /etc/profile

2.6.验证JDK是否安装成功

java -version  echo $JAVA_HOME

3.SSH无密码登录(hadoop用户)

3.1.生成密钥

ssh-keygen -t dsa (然后一直按回车即可,会自动生成.ssh文件夹,内有两个文件)

3.2.生成authorized_keys

进入/home/hadoop/.ssh目录

cat id_dsa.pub >> authorized_keys

3.3.给authorized_keys赋予执行权限

chmod 600 authorized_keys

3.4.测试是否能够无密码登录本地

ssh localhost

如果不用再次输入密码,说明成功

4.安装hadoop(hadoop用户)

4.1.解压到指定目录(以在/home/hadoop目录为例)

tar -zxvf hadoop-2.5.1.tar.gz

4.2.配置文件

配置文件在/home/hadoop/hadoop-2.5.1/etc/hadoop/目录下

4.2.1.core-site.xml文件

在和之间加入如下内容

fs.defaultFS
hdfs://localhost:9000
hadoop.tmp.dir
/home/hadoop/hadoop-2.5.1/tmp

4.2.2.hdfs-site.xml文件

dfs.namenode.name.dir
/home/hadoop/hadoop-2.5.1/name
dfs.datanode.data.dir
/home/hadoop/hadoop-2.5.1/data
dfs.replication
1

注意:/home/hadoop/hadoop-2.5.1/data和/home/hadoop/hadoop-2.5.1/name这两个目录应该是存在的。

4.2.3.mapred-site.xml文件

mapreduce.framework.name
yarn

4.2.4.mapred-env.sh文件

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0  export HADOOP_MAPRED_PID_DIR=/home/hadoop/hadoop-2.5.1/tmp

4.2.5.hadoop-env.sh文件

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0  export HADOOP_PID_DIR=/home/hadoop/hadoop-2.5.1/tmp  export HADOOP_SECURE_DN_PID_DIR=/home/hadoop/hadoop-2.5.1/tmp

4.2.6.yarn-site.xml文件

yarn.nodemanager.aux-services
mapreduce_shuffle

4.3.将hadoop加入环境变量

sudo vim /etc/profile  加入如下两行  export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.5.1  export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH

5.启动(hadoop用户)

5.1.格式化namenode

hdfs namenode -format

如果成功,此时,在/home/hadoop/hadoop-2.5.1/name/中会生成current文件夹

5.2.启动namenode和datanode

hadoop-daemon.sh start namenode  hadoop-daemon.sh start datanode

5.3.通过jps能够验证是否启动成功

启动yarn

start-yarn.sh

输入jps验证

5.4.在网页端查看

输入IP:50070(例如:)

6.运行wordcount例子(hadoop用户)

Wordcount例子在/home/hadoop/hadoop-2.5.1/share/hadoop/mapreduce中的hadoop-mapreduce-examples-2.5.1.jar

6.1.上传本地文件至hdfs

hadoop fs -put 文件 /test (如:hadoop fs -put 1 /test是将本地的文件1上传至hdfs中的/test目录下)

6.2.运行

hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.5.1.jar wordcount /test/1 /test/output/1

注意:/test/output/1必须是不存在的目录

转载于:https://www.cnblogs.com/dantezhao/p/5365170.html

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