Centos7.0配置Hadoop2.6.3单机/伪分布式环境

一：添加hadoop用户

添加hadoop用户组

groupadd hadoop

添加hadoop用户

useradd -g hadoop hadoop

设置hadoop用户密码

passwd hadoop

设置hadoop用户的权限

visudo

找到 root ALL=(ALL)   ALL 在这一行下方添加（中间空白处为tab键，添加此行权限是为了使hadoop用户有sudo的权限）。

hadoop ALL=(ALL)  ALL

切换用户

su hadoop

二：安装SSH、配置SSH无密码登陆

集群、单节点模式都需要用到 SSH 登陆（类似于远程登陆，你可以登录某台 Linux 主机，并且在上面运行命令），一般情况下，CentOS 默认已安装了 SSH client、SSH server，打开终端执行如下命令进行检验：

rpm -qa | grep ssh

如果返回的结果如下图所示，包含了 SSH client 跟 SSH server，则不需要再安装。

若需要安装，则可以通过 yum 进行安装（安装过程中会让你输入 [y/N]，输入 y 即可）：

sudo yum install openssh-clients
sudo yum install openssh-server

测试一下 SSH 是否可用：

ssh localhost

但这样登陆是需要每次输入密码的，我们需要配置成SSH无密码登陆比较方便，退出刚刚的 ssh登陆。

exit

返回我们原先的终端窗口，然后利用 ssh-keygen 生成密钥，并将密钥加入到授权中：

cd ~/.ssh/                     # 若没有该目录，请先执行一次ssh localhost
ssh-keygen -t rsa              # 会有提示，都按回车即可
cat id_rsa.pub >> authorized_keys  # 加入授权
chmod 600 ./authorized_keys    # 修改文件权限

再次使用ssh localhost 即可无密码登陆，如下图：

三：安装JDK

到java官方下载jdk安装包，这里下载的是jdk-8u65-linux-x64.tar.gz，安装文件被下载到opt目录下，解压后修改文件jdk1.8.0文件夹名称为jdk，然后配置环境变量（注下载、解压时需使用sudo）。

sudo vim /etc/profile

添加以下变量后保存退出。

export  JAVA_HOME=/opt/jdk
export  CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export  PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

编译配置文件

source /etc/profile

建议在bashrc文件中也配置jdk变量防止启动hadoop进程时报错。

sudo vim ~/.bashrc

将JAVA_HOME变量加人保存退出重新编译文件

source ~/.bashrc

使用java -version测试，如能显示jdk版本则正常，若不能请注意JAVA_HOME变量的路径。

四：安装Hadoop

下载hadoop，并使用sudo tar解压。

http://apache.fayea.com/hadoop/common/hadoop-2.6.3/hadoop-2.6.3.tar.gz

修改hadoop文件名及文件权限

sudo mv ./hadoop-2.6.0/ ./hadoop            # 将文件夹名改为hadoop
sudo chown -R hadoop:hadoop ./hadoop        # 修改文件权限

配置hadoop环境变量如下

保存退出后，重新编译配置文件，测试hadoop命令

Hadoop 默认模式为非分布式模式，无需进行其他配置即可运行。非分布式即单 Java 进程，方便进行调试。

现在我们可以执行例子来感受下 Hadoop 的运行。Hadoop 附带了丰富的例子（运行 ./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0.jar 可以看到所有例子），包括 wordcount、terasort、join、grep 等。

在此我们选择运行 grep 例子，我们将 input 文件夹中的所有文件作为输入，筛选当中符合正则表达式 dfs[a-z.]+ 的单词并统计出现的次数，最后输出结果到 output 文件夹中。

cd /usr/local/hadoop
mkdir ./input
cp ./etc/hadoop/*.xml ./input   # 将配置文件作为输入文件
./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar grep ./input ./output 'dfs[a-z.]+'
cat ./output/*          # 查看运行结果

运行结果如下：

Hadoop伪分布式配置：

Hadoop 可以在单节点上以伪分布式的方式运行，Hadoop 进程以分离的 Java 进程来运行，节点既作为 NameNode 也作为 DataNode，同时，读取的是 HDFS 中的文件。
在设置 Hadoop 伪分布式配置前，我们还需要设置 HADOOP 环境变量，执行如下命令在sudo vim /etc/profile 中设置：

sudo vim /etc/profile

添加如下变量

export HADOOP_INSTALL=$HADOOP_HOME
export HADOOP_MAPRED_HOME=$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

保存后重新编译配置文件。

Hadoop 的配置文件位于 /usr/local/hadoop/etc/hadoop/ 中，伪分布式需要修改2个配置文件 core-site.xml 和 hdfs-site.xml 。
Hadoop的配置文件是 xml 格式，每个配置以声明 property 的 name 和 value 的方式来实现。

修改配置文件 core-site.xml为 (通过 vim编辑会比较方便: vim ./etc/hadoop/core-site.xml)

<configuration>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>file:/usr/local/hadoop/tmp</value>
        <description>Abase for other temporary directories.</description>
    </property>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://localhost:9000</value>
    </property>
</configuration>

同样的，修改配置文件 hdfs-site.xml：

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/name</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/data</value>
    </property>
</configuration>

配置完成后，执行 NameNode 的格式化:

./bin/hdfs namenode -format

成功的话，会看到 “successfully formatted” 和 “Exitting with status 0” 的提示，若为 “Exitting with status 1” 则是出错。

接着开启 NaneNode 和 DataNode 守护进程：

./sbin/start-dfs.sh

出现如下提示 “Are you sure you want to continue connecting”，输入 yes 即可。

启动时可能会有 WARN 提示 “WARN util.NativeCodeLoader…” 如前面提到的，这个提示不会影响正常使用。

启动完成后，可以通过命令 jps 来判断是否成功启动，若成功启动则会列出如下进程: “NameNode”、”DataNode”和SecondaryNameNode（如果 SecondaryNameNode 没有启动，请运行 sbin/stop-dfs.sh 关闭进程，然后再次尝试启动尝试）。如果没有 NameNode 或 DataNode ，那就是配置不成功，请仔细检查之前步骤，或通过查看启动日志排查原因。

运行Hadoop伪分布式实例：

上面的单机模式，grep 例子读取的是本地数据，伪分布式读取的则是 HDFS 上的数据。要使用 HDFS，首先需要在 HDFS 中创建用户目录：

./bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop

接着将 ./etc/hadoop 中的 xml 文件作为输入文件复制到分布式文件系统中，即将 /usr/local/hadoop/etc/hadoop 复制到分布式文件系统中的 /user/hadoop/input 中。我们使用的是 hadoop 用户，并且已创建相应的用户目录 /user/hadoop ，因此在命令中就可以使用相对路径如 input，其对应的绝对路径就是 /user/hadoop/input:

./bin/hdfs dfs -mkdir input
./bin/hdfs dfs -put ./etc/hadoop/*.xml input

复制完成后，可以通过如下命令查看 HDFS 中的文件列表：

./bin/hdfs dfs -ls input

运行MapReduce作业：

./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'

查看运行结果：

./bin/hdfs dfs -cat output/*

删除输出文件

./bin/hdfs dfs -rm -r output    # 删除 output 文件夹

Hadoop 运行程序时，输出目录不能存在，否则会提示错误 “org.apache.hadoop.mapred.FileAlreadyExistsException: Output directory hdfs://localhost:9000/user/hadoop/output already exists” ，因此若要再次执行，需要执行如下命令删除 output 文件夹。

启动YARN：

首先修改配置文件 mapred-site.xml，这边需要先进行重命名：

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

然后再进行编辑  vim ./etc/hadoop/mapred-site.xml ：

<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

接着修改配置文件 yarn-site.xml：

<configuration>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
        </property>
</configuration>

然后就可以启动 YARN 了（需要先执行过 ./sbin/start-dfs.sh）：

./sbin/start-yarn.sh      $ 启动YARN
./sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver  # 开启历史服务器，才能在Web中查看任务运行情况

开启后通过 jps 查看，可以看到多了 NodeManager 和 ResourceManager  JobHistoryServer  三个后台进程，如下图所示。

关闭YARN

./sbin/stop-yarn.sh
./sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver

 YARN 主要是为集群提供更好的资源管理与任务调度，然而这在单机上体现不出价值，反而会使程序跑得稍慢些。因此在单机上是否开启 YARN 就看实际情况了。

参考博文：http://www.powerxing.com/install-hadoop-in-centos/

来源：https://www.cnblogs.com/baalhuo/p/5762109.html