大数据之Hadoop环境搭建

Hadoop由GNU / Linux平台及其版本支持。因此，我们必须安装一个Linux操作系统来设置Hadoop环境。如果您有除Linux以外的操作系统，您可以在其中安装Virtualbox软件，并在Virtualbox内部安装Linux。

安装前设置

在将Hadoop安装到Linux环境之前，我们需要使用ssh（Secure Shell）来设置Linux。按照以下步骤设置Linux环境。

创建用户

在开始时，建议为Hadoop创建一个单独的用户，以便将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。

使用命令“useradd username”从root帐户创建用户。

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以创建用户。

$ su password: # useradd hadoop # passwd hadoop New passwd: Retype new passwd

SSH设置和密钥生成

需要SSH设置在集群上执行不同的操作，如启动，停止，分布式守护程序shell操作。要对Hadoop的不同用户进行身份验证，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。将公共密钥表单id_rsa.pub复制到authorized_keys，并分别向拥有者授予authorized_keys文件的读取和写入权限。

$ 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”验证系统中是否存在java。 java版本命令的语法如下。

$ java -version

如果一切正常，它会给你以下输出。

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)

如果系统中没有安装java，请按照以下步骤安装java。

第1步

通过访问以下链接http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk7-downloads1880260.html下载java（JDK - X64.tar.gz）。

然后jdk-7u71-linux-x64.tar.gz将下载到您的系统。

第2步

通常你会在下载文件夹中找到下载的java文件。使用以下命令验证它并解压缩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java可用于所有用户，您必须将其移动到位置“/ usr / local /”。打开root，然后键入以下命令。

$ su password: # mv jdk1.7.0_71 /usr/local/ # exit

第4步

要设置PATH和JAVA_HOME变量，请将以下命令添加到〜/ .bashrc文件。

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运行的系统。

$ source ~/.bashrc

第5步

现在将所有更改应用到当前运行的系统。

# 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 Software Foundation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

一旦下载了Hadoop，您就可以使用以下三种支持模式之一来操作Hadoop集群：

本地/独立模式：在系统中下载Hadoop之后，默认情况下，它以独立模式配置，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仿真。如果你对大数据开发感兴趣，想系统学习大数据的话，可以加入大数据技术学习交流扣群：458数字345数字782获取学习资源，每个Hadoop守护进程（如hdfs，yarn，MapReduce等）都将作为单独的java进程运行。此模式对开发有用。

完全分布式的模式：此模式是完全分布式的，至少有两台或多台机器作为集群。我们将在接下来的章节中详细讨论这种模式。

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。

没有运行的守护程序，并且一切都在单个JVM中运行。独立模式适合在开发期间运行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正常工作。只需发出以下命令：

$ hadoop version

如果您的设置一切正常，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 2.5.0From source with checksum 79e53ce7994d1628b240f09af91e1af4

这意味着你的Hadoop的独立模式设置工作正常。默认情况下，Hadoop配置为在单台计算机上以非分布式方式运行。

例子

让我们检查一个简单的Hadoop示例。 Hadoop安装提供了以下示例MapReduce jar文件，它提供了MapReduce的基本功能，可用于计算，如Pi值，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，我们的要求是计数这些文件中的字的总数。要计算总字数，我们不需要写我们的MapReduce，只要.jar文件包含字计数的实现。您可以尝试使用相同的.jar文件的其他示例;只需发出以下命令来检查hadoop-mapreduce-examples-2.2.0.jar文件支持的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。您可以在要工作的任何位置创建此输入目录。

$ mkdir input $ cp $HADOOP_HOME/*.txt input $ ls -l input

它将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。对于您的实验，您可以有不同的和大的文件集。

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总字数，如下所示：

$ hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduceexamples-2.2.0.jar wordcount input output

第3步

第2步将执行所需的处理并将输出保存在output / part-r00000文件中，您可以使用以下命令检查：

$cat output/*

它将列出所有字以及它们在输入目录中可用的所有文件中的总计数。

"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 .............

在伪分布式模式下安装Hadoop

按照下面给出的步骤在伪分布式模式下安装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运行的系统。

$ 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。需要根据您的Hadoop基础结构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，您必须通过用系统中java的位置替换JAVA_HOME值来重置hadoop-env.sh文件中的java环境变量。

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.7.0_71

以下是您必须编辑以配置Hadoop的文件列表。

core-site.xml

core-site.xml文件包含诸如用于Hadoop实例的端口号，为文件系统分配的内存，用于存储数据的内存限制以及读/写缓冲区大小的信息。

打开core-site.xml并在，标签之间添加以下属性。

fs.default.name hdfs://localhost:9000

hdfs-site.xml

hdfs-site.xml文件包含本地文件系统的复制数据值，namenode路径和datanode路径等信息。这意味着您要存储Hadoop基础架构的位置。

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，并在此文件中的标记之间添加以下属性。

dfs.replication1dfs.name.dirfile:///home/hadoop/hadoopinfra/hdfs/namenode dfs.data.dir file:///home/hadoop/hadoopinfra/hdfs/datanode

注意：在上述文件中，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。

yarn-site.xml

此文件用于将Yarn为Hadoop配置为Hadoop。打开yarn-site.xml文件，并在此文件中的，标记之间添加以下属性。

yarn.nodemanager.aux-servicesmapreduce_shuffle

mapred-site.xml

此文件用于指定我们使用的MapReduce框架。默认情况下，Hadoop包含yarn-site.xml的模板。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，并在此文件中的，标记之间添加以下属性。

mapreduce.framework.nameyarn

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的NameNode -format”如下设置名称节点。

$ 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HadoopDFS

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

预期输出如下：

10/24/14 21:37:56 Starting namenodes on [localhost] localhost: starting namenode, logging to /home/hadoop/hadoop2.4.1/logs/hadoop-hadoop-namenode-localhost.out localhost: starting datanode, logging to /home/hadoop/hadoop2.4.1/logs/hadoop-hadoop-datanode-localhost.out Starting secondary namenodes [0.0.0.0]

第3步：验证Yarn脚本

下面的命令被用于启动Yarn脚本。执行该命令将启动纱守护进程。

$ start-yarn.sh

预期输出如下：

starting yarn daemons starting resourcemanager, logging to /home/hadoop/hadoop2.4.1/logs/yarn-hadoop-resourcemanager-localhost.out localhost: starting nodemanager, logging to /home/hadoop/hadoop2.4.1/logs/yarn-hadoop-nodemanager-localhost.out

第4步：在浏览器上访问Hadoop

访问Hadoop的默认端口号为50070.使用以下URL在浏览器上获取Hadoop服务。

http://localhost:50070/

第5步：验证集群的所有应用程序

访问群集的所有应用程序的默认端口号为8088.使用以下URL访问此服务。

http://localhost:8088/