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word上面一拷过来就乱了。
1Hadoop 环境搭建
1.1Java环境安装
1.从Oracle官网下载JDK1.6Linux版本.
下载地址为:
http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/6u32-b05/jdk-6u32-linux-i586.bin
2.下载的文件为jdk-6u32-linux-i586.bin 文件,这中后缀名的bin文件可以直接执行..
下载完成之后,可以通过FTP传入到Linux系统中.
3.接下来,登录linux系统,赋予执行权限,命令如下:
#mkdir /bin/java
# chmod -R 775 jdk-6u32-linux-i586.bin
4.执行jdk的安装.
# ./jdk-6u32-linux-i586.bin
安装过程中,会提示您按回车键,敲回车键即可. 会在linux的当前目录下,产生一个jdk1.6.0_32文件.
jdk安装完成.
5.配置环境变量.
环境变量的配置分为几种方式,根据自己的选择配置:
方式一:在/etc/profile文件中配置JAVA_HOME以及PATH和CLASS_PATH
因为这样的设置将对所以用户的shell都生效，对系统安全会产生影响。
就是在这个文件的最后加上:
export JAVA_HOME=/bin/java/jdk1.6.0_32
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
方式二:
修改.bashrc文件来配置环境变量:
#vi .bashrc
export JAVA_HOME=/bin/java/jdk1.6.0_32
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
配置完成之后,使用logout命令退出,然后重新登入使其生效.
验证一下是否安装成功,使用Java -version查看一下.
# java -version
java version "1.6.0_32"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.6.0_32-b05)
Java HotSpot(TM) Client VM (build 20.7-b02, mixed mode, sharing)
1.2主机配置
·vim /etc/hostname
hadoop5.com
/etc/init.d/hostname.sh start 重启动
·vim /etc/hosts
192.168.5.5 hadoop5.com
127.0.0.1 localhost
192.168.5.2 debian.private debian
192.168.5.5 brzh.com ~
1.3Hadoop安装配置
·vim hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/bin/java/jdk1.6.0_32
·vim conf/core-site.xml
fs.default.name
定义: Name Node的URI
描述: hdfs://hostname/
<!-- fs.default.name - 这是一个描述集群中NameNode结点的URI(包括协议、主机名称、端口号)，集群里面的每一台机器都需要知道NameNode的地址。DataNode结点会先在NameNode上注册，这样它们的数据才可以被使用。独立的客户端程序通过这个URI跟DataNode交互，以取得文件的块列表。-->
<!—hadoop.tmp.dir 是hadoop文件系统依赖的基础配置，很多路径都依赖它。如果hdfs-site.xml中不配置namenode和datanode的存放位置，默认就放在这个路径中-->
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<!-- Put site-specific property overrides in this file. -->
<configuration>
<property>
<name> hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/tmp/hadoop</value> #设定Hadoop临时目录?
<description> </description>
</property>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://hadoop5.com:9100</value> #设置文件系统路径
</property>
<property>
<name>heartbeat.recheck.interval</name>#节点间心跳检测间隔时间默10分
<value>1000</value>
</property>
</configuration>
·vim conf/hdfs-site.xml
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<!-- Put site-specific property overrides in this file. -->
<configuration>
<property>
<name>dfs.relplication</name> ##HDFS的副本数，默认为3，如果DataNode的数量小于这个值会有问题
<value>2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.permissions</name> ##是否对dfs中的文件进行权限控制
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>dfs.http.address</name>
<value>hadoop5.com:50070</value> #指定namenode地址
</property>
<!--<property>
<name>dfs.secondary.http.address</name> #指定secondary namenode
<value>cloud3:50090</value>
</property>
</configuration>
·vim conf/mapred-site.xml
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<!-- Put site-specific property overrides in this file. -->
<configuration>
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>hadoop5.com:9200</value> ##设置MapReduce Job运行的主机和端口
</property>
</configuration>
1.4masters/slaves 配置
masters：指定namenode的主机名
slaves：指定datanode/tasktracker的主机名
将Hadoop目录同步到所有节点服务器
1.5启动hadoop
·格式化分布式文件系统
bin/hadoop namenode –format
·关闭所有节点的防火墙及Selinux
·在namenode上执行
bin/start-all.sh
·每次启动都要删除
rm -R /tmp/hadoop-root 否则无法启动datanode
·查看进程运行情况
$JAVA_HOME/bin/jps
./bin/hadoop namenode 查看namenode 启动情况
tail –f /bin/hadoop/log/*.log 查看各进程启动
1.6查看运行
HDFS状态：
http://hadoop5.com:50070/dfshealth.jsp
MapReduce状态:
http://hadoop5.com:50030/jobtracker.jsp
查看文件系统情况:
bin/hadoop dfsadmin -report
列出文件系统目录:
bin/hadoop fs -ls hdfs://hadoop5.com:9100/
1.7增加HDFS节点 （永久加节点在 namenode slave上加）
1、新节点ip/hosts:
192.168.5.6 hadoop6.com
2、在新节点上192.168.5.6上安装Hadoop，配置应与NameNode一致
3、若永久填加该节点，可修改masters和slaves文件
本案例在192.168.5.5 的slave 添加 hadoop6.com
本案例在192.168.5.6 的master 添加 hadoop5.com
4、临时填加节点，192.168.5.6执行命令：
./bin/hadoop-daemon.sh start datanode
./bin/hadoop-daemon.sh start tasktracker
5、查看http://hadoop5.com:50070，已变为4个live节点
1.8热增加hdfs节点
有的时候， datanode或者tasktracker crash，或者需要向集群中增加新的机器时又不能重启集群。下面方法也许对你有用。
1.把新机器的增加到conf/slaves文件中（datanode或者tasktracker crash则可跳过）
2.在新机器上进入hadoop安装目录
$bin/hadoop-daemon.sh start datanode
$bin/hadoop-daemon.sh start tasktracker
3.在namenode上
$bin/hadoop balancer
1.9Hadoop重启动
1.清空/tmp目录 rm –R /tmp/*
2.service iptables stop （看系统是否决定要执行这步）
3. ./bin/hadoop namenode –format
4. ./bin/start-all.sh (需要密码登录，执行下步)
1.10配置SSH（免）密码登录
1、(namenode即master上)生成密钥
ssh-keygen -t rsa 默认存放目录为 /root/.ssh/
cd /root/.ssh
cp /root/.ssh/id_rsa.pub /root/.ssh/authorized_keys
2、slave 也执行 ssh-keygen -t rsa
3、拷贝密钥和授权
scp -r /root/.ssh/authorized_keys root@192.168.5.6:/root/.ssh/
然后在slave节点机上chmod 0600 /root/.ssh/authorized_keys
1.11Hadoop配置项意义
配置项
fs.default.name
定义: Name Node的URI
描述: hdfs://hostname/
mapred.job.tracker
定义: JobTracker的地址
描述: hostname:port
dfs.name.dir
定义: Name Node 保存元数据和事务日志的本地目录
描述: 逗号分隔的目录列表用于指定多份数据的冗余备份.
dfs.data.dir
定义: Data Node 保存块文件的本地目录
描述: 逗号分隔的目录列表指定这些目录用于保存块文件.
mapred.system.dir
定义: HDFS上MapReduce保存系统文件的目录.
描述:
mapred.local.dir
定义: 保存MapReduce临时文件的本地目录
描述: 逗号分隔的目录列表用于指定多个目录同时做为临时数据空间
mapred.tasktracker.{map|reduce}.tasks.maximum
定义: TaskTracker上最多能够同时运行的map/reduce task数目.
描述: 默认map/reduce task数目各为2.
dfs.hosts/dfs.hosts.exclude
定义: Data Node白名单/黑名单文件
描述:
mapred.hosts/mapred.hosts.exclude
定义: MapReduce白名单/黑名单文件
描述:
mapred.queue.names
定义: 队列名
描述: hadoop MapReduce系统默认有一个"default"的Job队列(pool).
dfs.block.size
定义： hdfs默认块大小
描述： 默认是128M
dfs.namenode.handler.count
定义： namenode同时和datanode通信的线程数
描述：
mapred.reduce.parallel.copies
定义： reducer同时从mapper上拉取的文件数
描述：
mapred.child.java.opts
定义： child jvm的堆大小
描述：
3fs.inmemory.size.mb
定义： reducer在合并map输出数据使用的内存空间
描述： 默认使用200M
io.sort.factor
定义： 排序因子。同时合并的数据流的数量
描述：
io.sort.mb
定义： 排序使用的最大内存
描述：
io.file.buffer.size
定义： 读写文件的缓冲区大小
描述：
mapred.job.tracker.handler.count
定义： jobtracker同时与tasktracker通信的线程数
描述：
tasktracker.http.threads
定义：tasktracker开http服务的线程数。用于reduce拉取map输出数据。
1.12Root登录
系统＞系统管理＞登录窗口，点“安全”选项页，选择“允许本地管理员登录”。 |
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发表于 2016-12-4 08:54:09
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