hadoop2.6安装篇(hadoop平台搭建)

Hadoop-2.6.2-cdh5.16.2安装部署+Hadoop包以及jdk包下载 1.hadoop下载 我下载的是hadoop-2.6.0.-cdh5.16.2.tar.gz 如果有想换其他版本的可以去官网下载:https://hadoop.apache.org 下面是官网打开初始界面 往下拉到底部,选择Release archive,点击进去 进去以后各种版本任你挑选,选中你想要下载的版本,点击Release 最后再点击Download,下载tar包 下载完Hadoop再进行jdk下载(jdk版本参考Hadoop推荐的版本,不然有可能你的j.... 阅读详情

上篇已经介绍完CentOS7的安装。现在来说说hadoop的安装.

上 hadoop.apache.org 下载2.6的版本。

安装jdk, ssh, rsync, wget

>yum -y install java-1.8.0-openjdk-devel

>yum -y install openssh

>yum -y install rsync

>yum -y install wget


>wget http://apache.fayea.com/hadoop/common/hadoop-2.6.0/hadoop-2.6.0.tar.gz

>tar xzvf hadoop-2.6.0.tar.gz

>mv hadoop-2.6.0 /usr/local/


设置ssh免密码登录

Now check that you can ssh to the localhost without a passphrase:

  $ ssh localhost

If you cannot ssh to localhost without a passphrase, execute the following commands:

  $ ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa
  $ cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys


CentOS 7.0默认使用的是firewall作为防火墙,这里改为iptables防火墙。
firewall:
systemctl start firewalld.service#启动firewall
systemctl stop firewalld.service#停止firewall
systemctl disable firewalld.service#禁止firewall开机启动

 

设置DNS

>vi /etc/hosts

    192.168.1.147 Master.Hadoop

    192.168.1.148 Slave1.Hadoop

    192.168.1.149 Slave2.Hadoop

    192.168.1.150 Slave3.Hadoop


>mv /usr/local/hadoop-2.6.0 /usr/local/hadoop

>chown -R hadoop:hadoop hadoop

>cd /usr/local/hadoop

>vi  etc/hadoop/hadoop-env.sh

  # set to the root of your Java installation
  export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.45-30.b13.el7_1.x86_64/jre

  # Assuming your installation directory is /usr/local/hadoop
  export HADOOP_PREFIX=/usr/local/hadoop

>bin/hadoop

test OK


配置cluster

etc/hadoop/core-site.xml:

[root@systdt hadoop]# cat core-site.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
        <property>
                <name>hadoop.tmp.dir</name>
                <value>/usr/hadoop/tmp</value>
                <description>Abase for other temporary directories.</description>
        </property>
        <property>
                <name>fs.defaultFS</name>
                <value>hdfs://Master.Hadoop:9000</value>
        </property>
        <property>
                <name>io.file.buffer.size</name>
                <value>4096</value>
        </property>
</configuration>




etc/hadoop/hdfs-site.xml:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
        <property>
                <name>dfs.namenode.name.dir</name>
                <value>file:///usr/hadoop/dfs/name</value>
        </property>
        <property>
                <name>dfs.datanode.data.dir</name>
                <value>file:///usr/hadoop/dfs/data</value>
        </property>
        <property>
                <name>dfs.replication</name>
                <value>2</value>
        </property>

    <property>
        <name>dfs.nameservices</name>
        <value>hadoop-cluster1</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        <value>Master.Hadoop:50090</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
</configuration>

If set dfs.namenode.datanode.registration.ip-hostname-check=false, the name node will not do the check, which could be useful if your cluster is inside AWS VPC and you do not have proper reverse DNS.

Another usage of this feature is to decommission a data node by listing it in the hosts.deny file

 


etc/hadoop/mapred-site.xml:

<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
        <property>
                <name>mapreduce.framework.name</name>
                <value>yarn</value>
                <final>true</final>
        </property>

    <property>
        <name>mapreduce.jobtracker.http.address</name>
        <value>Master.Hadoop:50030</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>Master.Hadoop:10020</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>Master.Hadoop:19888</value>
    </property>
        <property>
                <name>mapred.job.tracker</name>
                <value>http://Master.Hadoop:9001</value>
        </property>
</configuration>

etc/hadoop/yarn-site.xml:

<?xml version="1.0"?>
<configuration>

        <!-- Site specific YARN configuration properties -->
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
                <value>Master.Hadoop</value>
        </property>

    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.address</name>
        <value>Master.Hadoop:8032</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
        <value>Master.Hadoop:8030</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
        <value>Master.Hadoop:8031</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
        <value>Master.Hadoop:8033</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
        <value>Master.Hadoop:8088</value>
    </property>
</configuration>


>vi /usr/local/hadoop/etc/hadoop/slaves

Slave1.Hadoop

Slave2.Hadoop


>shutdown now


把这个VM copy3份,

分别是 Master.hadoop   Slave1.hadoop  Slave2.hadoop

通过nmtui 进行设置修改IP


然后进入Master.hadoop

安装hadoop Namenode

>/usr/local/hadoop/bin/hdfs namenode -format

>sbin/hadoop-daemon.sh --config etc/hadoop --script hdfs start namenode

>sbin/yarn-daemon.sh --config etc/hadoop start resourcemanager

>sbin/yarn-daemon.sh start proxyserver --config etc/hadoop

>sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver --config etc/hadoop/

http://master.hadoop:50070

http://master.hadoop:8088


安装datanode

登陆datanode

>sbin/hadoop-daemon.sh --config etc/hadoop --script hdfs start datanode

>sbin/yarn-daemon.sh --config etc/hadoop start nodemanager



Hadoop平台安装及运行————详细版搭建流程 如果已经存在/output 目录,就要先删除/output目录,再执行上述命令。另外,只要运行过 HDFS,Hadoop 的 工作目录(本书设置为/usr/local/src/hadoop/tmp)就会有数据,如果需要重 新格式化,则在格式化之前一定要先删除工作目录下的数据,否则格式化时会 出问题。上述安装完成的 Hadoop 软件只能让 root 用户使用,要让 hadoop 用户能够 运行 Hadoop 软件,需要将目录/usr/local/src 的所有者改为 hadoop 用户。 阅读详情

相关推荐

hadoop2.6.0分布式集群搭建(详细),搭建es-hadoop

hadoop分布式集群的搭建,es-hadoop的搭建

shakalaka1的博客 7498

hadoop2.6.0安装详细步骤

文章目录1.简述2. 安装步骤1. linux环境准备1.基础环境规划2. host配置和主机名(四台)3. 安装jdk2. linux免密登录配置1. 关闭四台服务器的防火墙和SELINUX2. 免密码登录1. 保证本机能够免密登录本机2. 设置机器之间的免密登录3. hadoop 安装1. master上 解压缩安装包及创建基本目录2. 配置master的hadoop环境变量2. 配置相关配置文件内容3.配置slave的hadoop环境4.启动集群5. 使用浏览器查看集群情况3. 补充 1.简述 整个

寒夜 5629

hadoop2.6.0版本-hadoop-2.6.0.tar.gz

用于在ubuntu上搭建hadoop集群的工具,使用wget下载太慢,放到csdn上来下载,速度贼快

hodoop-2.6.0安装配置

我这里是在Debian8.6.0版本的Linux操作系统下安装的hadoop-2.6.0-cdh5.5.2cdh5系列下载地址:http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/正真的第一步应该是同步时间,同步后得重启,否则的话会运行mr的时候会卡主不动,不同步运行mr的时候会报错:(红帽的话防火墙和selinux是否关闭,这都可能在安装中会报错,但Debian安装后防...

dingwei_zhaoxin的博客 424

hadoop-2.6.0.tar

hadoop-2.6.0.tar.gz hadoop2.6版本在linux上的安装包

hadoop-2.6.0

博客对应的hadoop文件。 

hadoop2.6版本集群环境搭建

一、环境说明 1、机器:一台物理机 和一台虚拟机 2、linux版本:[spark@S1PA11 ~]$ cat /etc/issueRed Hat Enterprise Linux Server release 5.4 (Tikanga) 3、JDK:[spark@S1PA11 ~]$ java -versionjava version "1.6.0_27"Java(TM) SE Run...

stark_summer 526

hadoop-2.6.0.tar.gz

hadoop-2.6.0.tar.gz hadoop2.6.0的安装包,下载解压安装即可

hadoop-2.6.5安装

写篇博文记录下我搭建hadoop-2.6.5,中间遇到一些坑,不过最后能看到namenode和nodemanager都能出来也算成功了。 由于每个人的操作系统,安装版本不一致,所以也不用像机器人一样照搬,按照我所说的步骤思想去做就行了,有些地方也需要灵活变通。 一、安装的步骤如下 1.给每台机器设置主机名,然后配置主机名和IP的映射关系(主机名类似域名) 2.安装ssh,设置免密码登录

空谷幽兰草堂 6387

hadoop 2.6.0 64位安装包

最新版hadoop 64位安装包 centos 6.4 64位机器上编译 由于超过100MB,所以给的网盘链接地址

hadoop2.6.0的源码jar hadoop-common-2.6.0-sources.jar

下载hadoop2.6.0的源码辛苦编译成的,网上没找到编译好现成的,费了几个小时用maven编译好的带源码的jar包,中间还得安装编译protoc,可以直接供eclipse使用。

CentOS 7.6 安装 Hadoop2.6.0

本文主要讲解如何在 CentOS 7 上安装 Hadoop2.6.0 ,包含Hadoop简介、安装环境、软件下载、文件配置和 Hadoop 简单运行测试。

渣渣的夏天 3033

双模音频解码器设计:USB+蓝牙LDAC平衡输出方案

音频解码器是数字音频系统中实现数模转换的核心组件,其性能直接决定音质保真度与系统延迟。基于高集成SoC的解码方案通过统一时钟域与片内DSP处理,有效抑制Jitter并简化硬件拓扑;结合全平衡模拟输出架构,可显著提升共模抑制比(CMRR)与信噪比(SNR)。该技术路径广泛应用于便携式Hi-Res音频设备、USB-C小尾巴DAC及蓝牙高解析耳机放大器等场景。本文围绕ES9038Q2M双模SoC展开,详解其在LDAC协议支持、UAC2.0兼容性及平衡电流型DAC输出方面的工程实现,为高性能、可量产音频硬件开发提供

weixin_42613018的博客 385

hadoop平台搭建

进入后添加IP地址 主机名 例如: 192.168.198.148 fristIP地址 主机名 192.168.198.149 secondIP地址 主机名 192.168.198.150 theird+主机名首先查看机子是否安装了ssh服务其次查看ssh服务是否启动成功。

2401_87606255的博客 1671

TEC控制器芯片 ADN8835 中文数据手册

ADN8835是一款高集成度的单芯片TEC控制器。它包括线性电压调节模块脉冲宽度调制(PWM) 电压调节模块和两个零漂移、轨到轨斩波放大器。线性控制器和PWM驱动器用于控制H桥配置中的内部功率MOSFET。通过测量热传感器反馈电压,并使用集成的运算放大器作为比例-积分-微分(PID)补偿器来调理信号,ADN8835通过TEC驱动电流,将连接至TEC模块的激光二极管或无源组件的温度稳定到编程的目标温度。

lu2289504634的博客 9529

Linux - xarray 工具类

第三层节点直接与绿色的值绑定,若需要像数组一样通过下标访问绿色的值对象那么需要给每一个节点进行编码,这样通过根节点即可访问到具体的对象。对于未使用到的小数组不申请空间,这样只需设计一种方法将这些非连续的小数组在一个数据结构中组织在一起即可,对于这个数组结构需要具有结构紧凑并且能够快速定位到对应的小数组段上,这时候树形结构上场了。一个很大的数组必然可以由一个个小数组拼接而成,若定义一个最小粒度的数组长度,比如长度4,那么从宏观上看一个大数组就由一个个长度为4的小数组排队而成。

ymf604的专栏 1085

Hadoop平台搭建

(6) 将第一台虚拟机的JDK安装包和hadoop3.1.4软件包以及环境变量配置文件传给其余两台虚拟机。使用root用户修改/etc/hosts文件 —— 删除原来内容(dd),写入内容。目的:防止下次打开虚拟机时,NetworkManager服务再次开启。2.分别克隆两台机子,分别命名为Slave01和Slave02。分别为公钥(id_ras.pub)和私钥(id_ras)目的:使用主机名就可锁定虚拟机(不必须使用ip地址)在root目录下,查看所有文件(包括隐藏文件)注:每台虚拟机都要进行。

2401_88962521的博客 2188

构建OneService:打造高效、安全、灵活的企业级数据服务平台

数据服务(OneService)作为统一的数据服务出口,实现了数据的统一市场化管理,有效地降低数据开放门槛的同时,保障了数据开放的安全。

数据与算法架构提升之路专栏 2106

【Hadoop】Hadoop 2.7.6安装_伪分布式集群

本篇主要演示在Linux上安装单节点Hadoop模式,以及伪分布式Hadoop模式。一 安装环境操作系统:Oracle Linux Server release 6.5;Java版本:java-1.7.0-openjdk-1.7.0.45;Hadoop版本:hadoop-2.7.6;二 安装前准备1 创建hadoop用户[root@strong ~]# useradd hadoop [root@s...

个人公众号:Alen的数据库学习笔记 6096

CT探测器普遍采用“星形拓扑+多ADC模组”架构的TDC(时间数字转换器)设计方案

本文提出一种基于TDC反馈机制的CT探测器时钟同步方法,通过延时测量、偏差计算和动态补偿三步硬件流水线,实现高精度同步。系统采用Xilinx Kintex UltraScale FPGA内置CARRY8进位链构建3.5ps分辨率的TDC,结合多级比较器和延迟单元,形成闭环反馈控制。实验表明,在512通道、1.28m传输距离下,同步精度稳定在10ps以内,较传统方案提升两个数量级,并能动态补偿干扰抖动。该方案解决了传统方法在CT旋转腔体环境下精度不足的问题,为下一代超高清CT提供了有效的时钟同步解决方案。

whm128的博客 274

ArcGIS:景观指数和景观单元关联生成景观指数遥感图像

优快云@_养乐多_本文将记录,使用由 Fragstats V4.2 软件计算的景观指数和瓦片 tif 数据生成景观指数图像的操作步骤。本教程的操作均在ArcGIS上进行,最后生成一个研究区内指定景观单元大小的景观指数图像。结果如下所示,

养乐多的博客 4926

基于Ubuntu系统下的Hadoop平台搭建详细步骤

基于Ubuntu系统下的Hadoop平台搭建1.更换阿里源(因为访问archive.ubuntu太慢,所以换成国内源,访问更快)2.安装JAVA环境3.创建Hadoop用户3.1创建新用户并设置密码3.2为hadoop用户添加管理员权限4.Hadoop安装4.1解压到我们的Ubuntu系统中4.2切换到Hadoop用户4.3解压Hadoop4.4伪分布式模式配置4.4.1修改配置文件4.4.2执行名称节点格式化4.5启动hadoop4.6使用浏览器查看HDFS信息4.7运行伪分布式实例4.8关闭Hadoop

今天你AC了吗 3625

FX5U PLC运动控制库安装(PLCopen Motion Control FB参考)

下面我们介绍三菱FX5U PLC的运动控制库PLCopen Motion Control FB的安装。

RXXW_Dor的博客 1523

hadoop平台伪分布环境的搭建

hadoop平台伪分布环境的搭建 一:准备工作: 1.确保当前操作系统中已经安装jdk 2..准备hadoop的安装包 3.开始安装: 1.修改当前主机的主机名: 2.安装hadoop 3.配置hadoop 4. 进入hadoop配置文件的路径: 4.启动hadoop平台 1.将主服务器进行格式化 2.启动hadoop平台 3.查看所有进程是否启动成功 5.报错解决

lr2364385618的博客 2404

AMDGPU IH(Interrupt Handler)实现分析

AMDGPU IH环形缓冲区机制是显卡驱动中高效处理GPU硬件中断的核心架构。该机制通过环形缓冲区存储中断事件,利用读写指针(wptr/rptr)同步硬件与驱动间的数据交互。硬件写入事件后驱动遍历处理,通过指针掩码实现环形循环,并具备溢出检测和虚拟化环境下的重置保护。其优势在于批量处理降低中断开销,指针同步确保可靠性,支持多队列扩展和SR-IOV虚拟化场景,为GPU中断管理提供了高性能基础架构。

图形/计算GPU的驱动与虚拟化技术分享园地 1629

lwip-2.0.3

lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。

Bigdata-Hadoop 2.6集群安装

Bigdata-Hadoop 2.6集群安装步骤一: 先在3台虚拟机上,设置hostname及修改hosts文件步骤二:在3台虚拟机上安装jdk步骤三:在3台虚拟机上创建专门用户hadoop步骤四:配置ssh免密码登录步骤五:上传并解压hadoop2.6步骤六:修改配置步骤七:将master上的hadoop目录复制到slave01,slave02步骤八:验证 环境:linux 6.4 + hado...

adson1987的博客 4381

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

上一篇: CentOS7安装篇(hadoop平台搭建)
下一篇: 恢复window远程复制功能
Kelvin-Liang
博客等级 码龄18年 9粉丝 32原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值