搭建分布式Hadoop环境

Hadoop分布式环境搭建 Hadoop是一个开源的框架,可编写和运行分布式应用处理大规模数据,是专为离线和大规模数据分析而设计的,并不适合那种对几个记录随机读写的在线事务处理模式。 Hadoop的数据来源可以是任何形式,在处理半结构化和非结构化数据上与关系型数据库相比有更好的性能,具有更灵活的处理能力,不管任何数据形式最终会转化为key/value,key/value是基本数据单元。 Hadoop就是一个分布式计算的解决方案。 阅读详情

搭建分布式Hadoop环境

  1. 搭建HDFS

    • HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。

    • 安装hadoop:

      ➜  bin brew install hadoop
    • 配置ssh免密码登录
      用dsa密钥认证来生成一对公钥和私钥:

      ➜  hadoop ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa
    • 将生成的公钥加入到用于认证的公钥文件中:

      ➜  hadoop cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_key
    • 验证配置是否成功:

      ➜  hadoop ssh localhost
    • 配置core-site.xml(/usr/local/Cellar/hadoop/2.8.0/libexec/etc/hadoop):

      <configuration>
      <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://localhost:9000</value>
      </property>
      </configuration>
    • 配置hdfs-site.xml:

      <configuration>
      <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
      </property>
      </configuration>
    • 配置mapred-site.xml:

      <configuration>
      <property>
       <name>mapreduce.framework.name</name>
       <value>yarn</value>
      </property>
      </configuration>
    • 配置yarn-site.xml:

      <configuration>
      
      <!-- Site specific YARN configuration properties -->
      <property>
       <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
       <value>mapreduce_shuffle</value>
      </property>
      </configuration>
    • 进入hadoop目录(/usr/local/Cellar/hadoop/2.8.0/libexec):

    • 格式化文件系统:

      ➜  libexec bin/hdfs namenode -format
    • 启动NameNode和DataNode的守护进程:

      ➜  libexec sbin/start-dfs.sh
    • 启动ResourceManager和NodeManager的守护进程:

      ➜  libexec sbin/start-yarn.sh
    • 访问localhost:50070和localhost:8088测试是否正常
      50070
      ​

      8080

    • 创建hdfs目录:

      ➜  libexec bin/hdfs dfs -mkdir /user
      ➜  libexec bin/hdfs dfs -mkdir /user/lkc
    • 拷贝一些文件:

      ➜  libexec bin/hdfs dfs -put /Users/lkc/Desktop/Other input

      查看一下拷贝成功:

      目录

  2. 搭建ZooKeeper

    • ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,是Google的Chubby一个开源的实现,是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。

    • 从官网下载:ZooKeeper官网

    • 解压:

      tar zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz
    • 进入主目录新建一个zoo.cfg的文件,内容如下:

      tickTime=2000  
      dataDir= /Users/lkc/Desktop/Other/zookeeper-3.4.10/data  (填写自己的data目录)  
      dataLogDir=/Users/lkc/Desktop/Other/出单zookeeper-3.4.10/logs  
      clientPort=2181
    • 运行zookeeper:

      ./bin/zkServer.sh start
    • 执行

      telnet 127.0.0.1 2181 

      查看是否启动成功.

    • 停止命令:

      ./bin/zkServer.sh stop
  3. 搭建HBase

    • Hbase是Hadoop的数据库, 而Hive数据库的管理工具, hbase具有分布式, 可扩展及面向列存储的特点(基于谷歌BigTable). HBase可以使用本地文件系统和HDFS文件存储系统, 存储的是松散的数据(key-value的映射关系).

      HBase位于HDFS的上层, 向下提供存储, 向上提供运算

    • 安装:

      brew install hbase
    • 配置:

      在conf/hbase-env.sh设置JAVA_HOME

      export JAVA_HOME="/usr/bin/java"
    • 在conf/hbase-site.xml设置HBase的核心配置

      <configuration>
      <property>
         <name>hbase.rootdir</name>
             //这里设置让HBase存储文件的地方
         <value>file:///Users/lkc/Desktop/Other/hbase</value>
      </property>
      <property>
      <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
                   //这里设置让HBase存储内建zookeeper文件的地方
           <value>/Users/lkc/Desktop/Other/zookeeper-3.4.10</value>
      </property>
      </configuration>
    • /usr/local/Cellar/hbase/1.2.2/bin/start-hbase.sh提供HBase的启动

    • 验证是否成功:

      ➜  bin ./start-hbase.sh
      starting master, logging to /usr/local/var/log/hbase/hbase-lkc-master-localhost.out
      Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: ignoring option PermSize=128m; support was removed in 8.0
      Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: ignoring option MaxPermSize=128m; support was removed in 8.0
      ➜  bin jps
      15171 Jps
      7907 DataNode
      7828 NameNode
      15093 HMaster
      8006 SecondaryNameNode
    • 启动HBase shell:

      ➜  bin ./hbase shell
      2017-06-11 23:18:38,460 WARN  [main] util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
      SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
      SLF4J: Found binding in [jar:file:/usr/local/Cellar/hbase/1.2.2/libexec/lib/slf4j-log4j12-1.7.5.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
      SLF4J: Found binding in [jar:file:/Users/lkc/Downloads/hadoop-2.8.0/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.10.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
      SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.
      SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory]
      HBase Shell; enter 'help<RETURN>' for list of supported commands.
      Type "exit<RETURN>" to leave the HBase Shell
      Version 1.2.2, r3f671c1ead70d249ea4598f1bbcc5151322b3a13, Fri Jul  1 08:28:55 CDT 2016
      
      hbase(main):001:0> exit
    • 停止:

      ./bin/stop-hbase.sh

      ​

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