Hadoop+Hbase安装配置实录

最新推荐文章于 2025-04-26 23:19:10 发布

转载最新推荐文章于 2025-04-26 23:19:10 发布 · 438 阅读

hadoop 同时被 2 个专栏收录

9 篇文章

订阅专栏

hbase

3 篇文章

订阅专栏

本文详细介绍了如何在三台机器上搭建Hadoop与HBase集群，包括配置JDK、免密码登录、安装与配置Hadoop及HBase，以及进行简单的测试与部署。

转载的文章，还没有进行测试，是否可以成功

3台机器:master(192.168.0.61),slave1(192.168.0.62),slave2(192.168.0.63)
注意：hostname设置为master/slave1/slave2
操作系统：rhel5.4 x86_64

master做为namenonde,将slave1和slave2做为datanode

1.在master:(在slave1和slave2上操作和以下相同)
vi /etc/hosts
192.168.0.61 master
192.168.0.62 slave1
192.168.0.63 slave2

2.用root操作

3.免密码登录
#ssh-keygen -t rsa #建立ssh目录,敲回车到底 ,这一步需要先在每台机器上执行。
在master上
#scp ~/.ssh/id_rsa.pub 将master上的密钥传到slave1的/home/hadoop下
在slave1上
#cat /root/.ssh/id_rsa.pub_m >> ~/.ssh/authorized_keys
#chmod 644 ~/.ssh/authorized_keys

反复操作第3步，完成master<-->slave1 master<-->slave2的免密码登录
这样主节点和从节点之间就可以不用密码直接ssh访问，另外，在启动hadoop时需要master ssh master，
因此，在master的~/.ssh下，也执行下cat id_rsa.pub >> authorized_keys即可。

4.安装JDK到/usr/local下命名为jdk6
然后：
编辑三台机器的/etc/profile,增加如下内容
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk6
export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib
export HADOOP_HOME=/hadoop/hadoop
export HBASE_HOME=/hadoop/hbase
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HBASE_HOME/bin

#vi /root/.bashrc
增加
export HADOOP_CONF_DIR=/hadoop/hadoop-config
export HBASE_CONF_DIR=/hadoop/hbase-config

5、防火墙
各机器加入iptables策略：
#iptables -I INPUT -s 192.168.0.0/255.255.255.0 -j ACCPET
#service iptables save

-----------------------------------------
hadoop配置:

1.下载安装
#cd /hadoop
#wget http://labs.renren.com/apache-mirror//hadoop/core/hadoop-0.20.2/hadoop-0.20.2.tar.gz
#tar -zxvf hadoop-0.20.2.tar.gz
#ln -s hadoop-0.20.2 hadoop
由于上述目录中hadoop的配置文件和hadoop的安装目录是放在一起的，这样一旦日后升级hadoop版本的时候所有的配置文件都会被覆盖，因此将配置文件与安装目录分离，一

种比较好的方法就是建立一个存放配置文件的目录，/hadoop/hadoop-config/，然后将 /hadoop/hadoop/conf/目录中的core-site.xml,slaves,hadoop-env.sh,masters, hdfs-

site.xml,mapred-site.xml，这6个文件拷贝到 /hadoop/hadoop-config/目录中，并指定环境变量$HADOOP_CONF_DIR指向该目录。环境变量在/root/.bashrc 中设定。
#mkdir /hadoop/hadoop-config
#cd /hadoop/hadoop/conf/
#cp core-site.xml slaves hadoop-env.sh masters hdfs-site.xml mapred-site.xml /hadoop/hadoop-config/

2.修改6个文件
masters:
master

slaves:
slave1
slave2

#切忌不要创建：/hadoop/hadoop/tmp
hadoop-env.sh:
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk6
export HADOOP_PID_DIR=/hadoop/hadoop/tmp

core-site.xml:
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://master:54310</value>
</property>
</configuration>

#切忌不要创建：/hadoop/hadoop/name
#mkdir /hadoop/hadoop/data
hdfs-site.xml:
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>
<property>
<name>dfs.name.dir</name>
<value>/hadoop/hadoop/name/</value> #hadoop的name目录路径
</property>
<property>
<name>dfs.data.dir</name>
<value>/hadoop/hadoop/data/</value> #hadoop的data目录路径
</property>
<property>
   <name>dfs.replication</name>
   <value>3</value>     #指定 HDFS 中每个 Block 被复制的次数，起数据冗余备份的作用。在典型的生产系统中，这个数常常设置为3
</property>
</configuration>

mapred-site.xml:
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>hdfs://master:54311/</value>
</property>
</configuration>

3、格式化namenode
#cd /hadoop/hadoop/bin
#./hadoop namenode -format
#cd /hadoop
#scp -r ./*
#scp -r ./*
到slave1和slave2上,分别重做软链接
#cd /hadoop
#rm -rf hadoop
#ln -s hadoop-0.20.2 hadoop

4、启动所有hadoop守护进程
# ./start-all.sh
说明：
在bin/下面有很多启动脚本，可以根据自己的需要来启动。
* start-all.sh 启动所有的Hadoop守护。包括namenode, datanode, jobtracker, tasktrack
* stop-all.sh 停止所有的Hadoop
* start-mapred.sh 启动Map/Reduce守护。包括Jobtracker和Tasktrack
* stop-mapred.sh 停止Map/Reduce守护
* start-dfs.sh 启动Hadoop DFS守护.Namenode和Datanode
* stop-dfs.sh 停止DFS守护
[root@master bin]# jps
6813 NameNode
7278 Jps
7164 JobTracker
7047 SecondaryNameNode
出现4个这样的进程，且datanode没有error，同时访问ui正常才算成功。
ui：http://masterip:50070 --web UI for HDFS name node(s)
http://masterip:50030 --web UI for MapReduce job tracker(s)
http://slaveip:50060 --web UI for task tracker(s)

5、hdfs简单测试
#cd /hadoop/hadoop/bin
#./hadoop dfs -mkdir testdir
#./hadoop dfs -put /root/install.log testdir/install.log-dfs
将/root/install.log 存储到hdfs中的testdir中，重命名为install.log-dfs
#./hadoop dfs -ls
#./hadoop dfs -ls testdir

----------------------------------
1、hbase安装部署
#cd /hadoop
#wget http://apache.etoak.com//hbase/hbase-0.20.6/hbase-0.20.6.tar.gz
#tar -zxvf hbase-0.20.6.tar.gz
#ln -s hbase-0.20.6 hbase
#mkdir hbase-config
#cd /hadoop/hbase/conf/
#cp hbase-env.sh hbase-site.xml regionservers /hadoop/hbase-config/

2、配置文件修改
#mkdir /hadoop/hbase/tmp
#vim /hadoop/hbase-config/hbase-env.sh
增加
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk6
export HBASE_MANAGES_ZK=true
export HBASE_PID_DIR=/hadoop/hbase/tmp

#vim hbase-site.xml
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
    <name>hbase.rootdir</name>
    <value>hdfs://master:54310/hbase</value> 注意主机名和端口号要与hadoop的dfs name的对应
</property>
<property>
    <name>hbase.cluster.distributed</name>
    <value>true</value>
</property>
<property>
    <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
    <value>master</value>
</property>
<property>
    <name>zookeeper.session.timeout</name>
    <value>60000</value>
</property>
<property>
    <name>hbase.zookeeper.property.clientPort</name>
    <value>2222</value>
</property>
</configuration>

配置hbase服务器名称
#vi regionservers
slave1
slave2

3、复制hbase文件
在master上
#cd /hadoop
#scp -r hbase-0.20.6 hbase-0.20.6.tar.gz hbase-config
#scp -r hbase-0.20.6 hbase-0.20.6.tar.gz hbase-config
在slave1和slave2上,分别重做软链接
#cd /hadoop
#ln -s hbase-0.20.6 hbase

4、测试
在master上启动
#cd /hadoop/hbase/bin
#./hbase shell
HBase Shell; enter 'help<RETURN>' for list of supported commands.
Version: 0.20.6, r965666, Mon Jul 19 16:54:48 PDT 2010
hbase(main):001:0> create 'test','data'
0 row(s) in 1.1920 seconds
hbase(main):002:0> list
test
1 row(s) in 0.0200 seconds
hbase(main):003:0> quit

----------------------------------------------
总结：
在安装hadoop-0.21.0+hbase-0.20.6过程中，出现：org.apache.hadoop.hbase.masternotrunningexception异常。
使用hadoop-0.20.2+hbase-0.20.6问题解决。