Hadoop 集群配置(最全面

本文详细介绍了Hadoop集群的搭建与配置过程,包括先决条件、实验环境搭建、安装JDK、创建用户、安装ssh和配置、安装Hadoop、集群配置、启动与关闭流程以及测试方法。

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 通常,集群里的一台机器被指定为 NameNode,另一台不同的机器被指定为JobTracker。这些机器是masters。余下的机器即作为DataNode作为TaskTracker。这些机器是slaves\

官方地址:(http://hadoop.apache.org/common/docs/r0.19.2/cn/cluster_setup.html)

1 先决条件

  1. 确保在你集群中的每个节点上都安装了所有必需软件:sun-JDK  ,ssh,Hadoop
  2. JavaTM1.5.x,必须安装,建议选择Sun公司发行的Java版本。
  3. ssh 必须安装并且保证 sshd一直运行,以便用Hadoop 脚本管理远端Hadoop守护进程。

2 实验环境搭建

 

   2.1  准备工作

     操作系统:Ubuntu 
     部署:Vmvare 
     在vmvare安装好一台Ubuntu虚拟机后,可以导出或者克隆出另外两台虚拟机。 

     准备机器:一台master,若干台slave,配置每台机器的/etc/hosts保证各台机器之间通过机器名可以互访,例如:

    10.64.56.76 node1(master)
    10.64.56.77 node2 (slave1)
    10.64.56.78 node3 (slave2)

     主机信息:

机器名

IP地址

作用

Node1

10.64.56.76

NameNode、JobTracker

Node2

10.64.56.77

DataNode、TaskTracker

Node3

10.64.56.78

DataNode、TaskTracker

为保证环境一致先安装好JDK和ssh:

2.2 安装JDK

#安装JDK 
$ sudo apt-get install sun-java6-jdk1.2.3      
这个安装,java执行文件自动添加到/usr/bin/目录。 
验证 shell命令 :java -version 看是否与你的版本号一致。

2.3下载、创建用户

在所有的机器上都建立相同的目录,也可以就建立相同的用户,以该用户的home路径来做hadoop的安装路径。例如我在所有的机器上都建立了/home/hadoop/install 

$ useradd hadoop 
$ cd  /home/hadoop

2.4 安装ssh和配置

1) 安装:sudo apt-get install ssh 

2)  配置

在Hadoop启动以后,Namenode是通过SSH(Secure Shell)来启动和停止各个datanode上的各种守护进程的,这就须要在节点之间执行指令的时候是不须要输入密码的形式,故我们须要配置SSH运用无密码公钥认证的形式。
以本文中的三台机器为例,现在node1是主节点,他须要连接node2和node3。须要确定每台机器上都安装了ssh,并且datanode机器上sshd服务已经启动。

( 说明:hadoop@hadoop~]$ssh-keygen  -t  rsa
这个命令将为hadoop上的用户hadoop生成其密钥对,询问其保存路径时直接回车采用默认路径,当提示要为生成的密钥输入passphrase的时候,直接回车,也就是将其设定为空密码。生成的密钥对id_rsa,id_rsa.pub,默认存储在/home/hadoop/.ssh目录下然后将 id_rsa.pub的内容复制到每个机器(也包括本机)的/home/dbrg/.ssh/authorized_keys文件中,如果机器上已经有 authorized_keys这个文件了,就在文件末尾加上id_rsa.pub中的内容,如果没有authorized_keys这个文件,直接复制过去就行.)

3) 首先设置namenode的ssh为无需密码的、自动登录。

切换到hadoop用户

$ su hadoop

cd /home/hadoop

$ ssh-keygen -trsa然后一直按回车

完成后,在home跟目录下会产生隐藏文件夹.ssh

$ cd .ssh

之后ls 查看文件

cp id_rsa.pubauthorized_keys

测试:

ssh localhost发现链接成功,并且无需密码。

 

 

4 ) 复制到node2 和node3 上

[hadoop@hadoop .ssh]$ scp authorized_keysnode2:/home/hadoop/.ssh/

[hadoop@hadoop .ssh]$ scp authorized_keysnode3:/home/hadoop/.ssh/

输入 yes 来继续。这会把该服务器添加到你的已知主机的列表中
The authenticity of host ‘test (192.168.9.111)’ can’t be established.
RSA key fingerprint is 03:e0:30:cb:6e:13:a8:70:c9:7e:cf:ff:33:2a:67:30.
Are you sure you want to continue connecting (yes/no)?

  • 这里会提示输入密码,输入hadoop账号密码就可以了。

改动你的 authorized_keys 文件的许可权限:
[hadoop@hadoop .ssh]$chmod 644 authorized_keys

检查下能不能配置成功,从hadoop机器上ssh到node2和node3,如果不须要输入密码则配置成功,如果还须要请检查上面的配置能不能正确。

2.5 安装Hadoop

 

#切换为hadoop用户

su hadoop

wget http://apache.mirrors.tds.net//hadoop/common/hadoop-0.20.203.0/hadoop-0.20.203.0rc1.tar.gz

下载安装包后,直接解压安装即可:

$ tar -zxvfhadoop-0.20.203.0rc1.tar.gz

1 ) 安装Hadoop集群通常要将安装软件解压到集群内的所有机器上。并且安装路径要一致,如果我们用HADOOP_HOME指代安装的根路径,通常,集群里的所有机器的HADOOP_HOME路径相同。

2 )  如果集群内机器的环境完全一样,可以在一台机器上配置好,然后把配置好的软件即hadoop-0.20.2整个文件夹拷贝到其他机器的相同位置即可。

3 ) 可以将Master上的Hadoop通过scp拷贝到每一个Slave相同的目录下,同时根据每一个Slave的Java_HOME 的不同修改其hadoop-env.sh 。

4)   为了方便,使用hadoop命令或者start-all.sh等命令。

修改Master上/etc/profile: 新增以下内容:(具体的内容根据你的安装路径修改,这步只是为了方便使用)                                                                                                                                                                                                                                                                                                                         e   export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop/install

exportPATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
修改完毕后,执行source /etc/profile 来使其生效。

 

6)配置conf/hadoop-env.sh文件

 

配置conf/hadoop-env.sh文件

#添加

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-6-sun/

这里修改为你的jdk的安装位置。

测试hadoop安装:

Bin/hadoop jar hadoop-0.20.2-examples.jarwordcount conf/  /tmp/out

 

3. 集群配置(所有节点相同)

3.1配置文件:conf/core-site.xml

<?xml version="1.0"?>

<?xml-stylesheet type="text/xsl"href="configuration.xsl"?>

<configuration>

<property>

 <name>fs.default.name</name>

  <value>hdfs://node1:49000</value>

</property>

<property>

  <name>hadoop.tmp.dir</name>

 <value>/home/hadoop/hadoop_home/var</value>

</property>

</configuration>

 

1)fs.default.name是NameNode的URI。hdfs://主机名:端口/

2)hadoop.tmp.dir :Hadoop的默认临时路径,这个最好配置,如果在新增节点或者其他情况下莫名其妙的DataNode启动不了,就删除此文件中的tmp目录即可。不过如果删除了NameNode机器的此目录,那么就需要重新执行NameNode格式化的命令。

3.2配置文件:conf/mapred-site.xml

 

<?xmlversion="1.0"?>

<?xml-stylesheettype="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>

<property>

  <name>mapred.job.tracker</name>

  <value>node1:49001</value>

</property>

<property>

  <name>mapred.local.dir</name>

 <value>/home/hadoop/hadoop_home/var</value>

</property>

</configuration>

1)mapred.job.tracker是JobTracker的主机(或者IP)和端口。主机:端口。

3.3配置文件:conf/hdfs-site.xml

<?xmlversion="1.0"?>

<?xml-stylesheettype="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>

<property>
<name>dfs.name.dir</name>
<value>/home/hadoop/name1, /home/hadoop/name2</value> #hadoop的name目录路径 
<description>  </description>
</property>

<property>
<name>dfs.data.dir</name>
<value>/home/hadoop/data1, /home/hadoop/data2</value>
<description> </description>
</property>

<property>

  <name>dfs.replication</name>

  <!-- 我们的集群又两个结点,所以rep两份 -->

  <value>2</value>

</property>

</configuration>

 

1)   dfs.name.dir是NameNode持久存储名字空间及事务日志的本地文件系统路径。 当这个值是一个逗号分割的目录列表时,nametable数据将会被复制到所有目录中做冗余备份。

2)   dfs.data.dir是DataNode存放块数据的本地文件系统路径,逗号分割的列表。 当这个值是逗号分割的目录列表时,数据将被存储在所有目录下,通常分布在不同设备上。

3)dfs.replication是数据需要备份的数量,默认是3,如果此数大于集群的机器数会出错。

注意:此处的name1、name2、data1、data2目录不能预先创建,hadoop格式化时会自动创建,如果预先创建反而会有问题。

3.4配置masters和slaves主从结点

配置conf/masters和conf/slaves来设置主从结点,注意最好使用主机名,并且保证机器之间通过主机名可以互相访问,每个主机名一行。

vi masters:
输入:

node1

vi slaves:

输入:
node2
node3

配置结束,把配置好的hadoop-0.20.2文件夹拷贝到其他集群的机器中,并且保证上面的配置对于其他机器而言正确,例如:如果其他机器的Java安装路径不一样,要修改conf/hadoop-env.sh 

$ scp -r /home/hadoop/hadoop-0.20.2 root@node2: /home/hadoop/

 

4 hadoop启动

4.1 格式化一个新的分布式文件系统

先格式化一个新的分布式文件系统

$ cd hadoop-0.20.2
$ bin/hadoop namenode -format
成功情况下系统输出:
12/02/06 00:46:50 INFO namenode.NameNode:STARTUP_MSG:

/************************************************************
STARTUP_MSG: Starting NameNode

STARTUP_MSG:   host = ubuntu/127.0.1.1

STARTUP_MSG:   args = [-format]

STARTUP_MSG:   version = 0.20.203.0

STARTUP_MSG:   build =http://svn.apache.org/repos/asf/hadoop/common/branches/branch-0.20-security-203-r 1099333; compiled by 'oom' on Wed May 4 07:57:50 PDT 2011

************************************************************/

12/02/0600:46:50 INFO namenode.FSNamesystem: fsOwner=root,root
12/02/06 00:46:50 INFO namenode.FSNamesystem:supergroup=supergroup
12/02/06 00:46:50 INFO namenode.FSNamesystem:isPermissionEnabled=true
12/02/06 00:46:50 INFO common.Storage: Imagefile of size 94 saved in 0 seconds.
12/02/06 00:46:50 INFO common.Storage: Storagedirectory /opt/hadoop/hadoopfs/name1 has been successfully formatted.
12/02/06 00:46:50 INFO common.Storage: Imagefile of size 94 saved in 0 seconds.
12/02/06 00:46:50 INFO common.Storage: Storagedirectory /opt/hadoop/hadoopfs/name2 has been successfully formatted.
12/02/06 00:46:50 INFO namenode.NameNode:SHUTDOWN_MSG: 
/************************************************************
SHUTDOWN_MSG: Shutting down NameNode atv-jiwan-ubuntu-0/127.0.0.1
************************************************************/

查看输出保证分布式文件系统格式化成功
执行完后可以到master机器上看到/home/hadoop//name1和/home/hadoop//name2两个目录。在主节点master上面启动hadoop,主节点会启动所有从节点的hadoop。

4.2 启动所有节点

$ bin/start-all.sh
系统输出:
starting namenode, logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-namenode-ubuntu.out

node2: starting datanode, loggingto /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-datanode-ubuntu.out

node3: starting datanode, loggingto /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-datanode-ubuntu.out

node1: starting secondarynamenode,logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-secondarynamenode-ubuntu.out

starting jobtracker, logging to/usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-jobtracker-ubuntu.out

node2: starting tasktracker,logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-tasktracker-ubuntu.out

node3: starting tasktracker,logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-tasktracker-ubuntu.out

As you can see in slave's output above, it will automatically format it's storage directory(specified by dfs.data.dir) if it is not formattedalready. It will also create the directory if it does not exist yet.
执行完后可以到master(node1)和slave(node1,node2)机器上看到/home/hadoop/hadoopfs/data1和/home/hadoop/data2两个目录。

4.3 关闭所有节点

从主节点master关闭hadoop,主节点会关闭所有从节点的hadoop。

$ bin/stop-all.sh 

Hadoop守护进程的日志写入到 ${HADOOP_LOG_DIR} 目录 (默认是 ${HADOOP_HOME}/logs).

${HADOOP_HOME}就是安装路径.

 

5 .测试

1)浏览NameNode和JobTracker的网络接口,它们的地址默认为:

NameNode - http://node1:50070/
JobTracker - http://node2:50030/

3)   使用netstat  –nat查看端口49000和49001是否正在使用。

4)  使用jps查看进程

要想检查守护进程是否正在运行,可以使用 jps 命令(这是用于 JVM 进程的ps 实用程序)。这个命令列出 5 个守护进程及其进程标识符。

5)将输入文件拷贝到分布式文件系统:
$ bin/hadoop fs -mkdir input
$ bin/hadoop fs -put conf/core-site.xml input

运行发行版提供的示例程序:
$ bin/hadoop jar hadoop-0.20.2-examples.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'

6.补充
Q: bin/hadoop jar hadoop-0.20.2-examples.jar grep input output 'dfs[a-z.]+' 什么意思啊?
A: bin/hadoop jar(使用hadoop运行jar包) hadoop-0.20.2_examples.jar(jar包的名字) grep (要使用的类,后边的是参数)input output 'dfs[a-z.]+'
整个就是运行hadoop示例程序中的grep,对应的hdfs上的输入目录为input、输出目录为output。 
Q: 什么是grep?
A: A map/reduce program that counts the matches of a regex in the input.

查看输出文件:

将输出文件从分布式文件系统拷贝到本地文件系统查看:
$ bin/hadoop fs -get output output 
$ cat output/*

或者

在分布式文件系统上查看输出文件:
$ bin/hadoop fs -cat output/*

统计结果:
root@v-jiwan-ubuntu-0:~/hadoop/hadoop-0.20.2-bak/hadoop-0.20.2#bin/hadoop fs -cat output/part-00000
3       dfs.class
2       dfs.period
1       dfs.file
1      dfs.replication
1       dfs.servers
1       dfsadmin

 

7. HDFS常用操作

 

hadoopdfs -ls 列出HDFS下的文件

hadoop dfs -ls in 列出HDFS下某个文档中的文件

hadoop dfs -put test1.txt test 上传文件到指定目录并且重新命名,只有所有的DataNode都接收完数据才算成功

hadoop dfs -get in getin 从HDFS获取文件并且重新命名为getin,同put一样可操作文件也可操作目录

hadoop dfs -rmr out 删除指定文件从HDFS上

hadoop dfs -cat in/* 查看HDFS上in目录的内容

hadoop dfsadmin -report 查看HDFS的基本统计信息,结果如下

hadoop dfsadmin -safemode leave 退出安全模式

hadoop dfsadmin -safemode enter 进入安全模式

8.添加节点

可扩展性是HDFS的一个重要特性,首先在新加的节点上安装hadoop,然后修改$HADOOP_HOME/conf /master文件,加入 NameNode主机名,然后在NameNode节点上修改$HADOOP_HOME/conf/slaves文件,加入新加节点主机名,再建立到新加节点无密码的SSH连接

运行启动命令:

start-all.sh

然后可以通过http://(Masternode的主机名):50070查看新添加的DataNode

9负载均衡

start-balancer.sh,可以使DataNode节点上选择策略重新平衡DataNode上的数据块的分布

基于数据挖掘的音乐推荐系统设计与实现 需要一个代码说明,不需要论文 采用python语言,django框架,mysql数据库开发 编程环境:pycharm,mysql8.0 系统分为前台+后台模式开发 网站前台: 用户注册, 登录 搜索音乐,音乐欣赏(可以在线进行播放) 用户登陆时选择相关感兴趣的音乐风格 音乐收藏 音乐推荐算法:(重点) 本课题需要大量用户行为(如播放记录、收藏列表)、音乐特征(如音频特征、歌曲元数据)等数据 (1)根据用户之间相似性或关联性,给一个用户推荐与其相似或有关联的其他用户所感兴趣的音乐; (2)根据音乐之间的相似性或关联性,给一个用户推荐与其感兴趣的音乐相似或有关联的其他音乐。 基于用户的推荐和基于物品的推荐 其中基于用户的推荐是基于用户的相似度找出相似相似用户,然后向目标用户推荐其相似用户喜欢的东西(和你类似的人也喜欢**东西); 而基于物品的推荐是基于物品的相似度找出相似的物品做推荐(喜欢该音乐的人还喜欢了**音乐); 管理员 管理员信息管理 注册用户管理,审核 音乐爬虫(爬虫方式爬取网站音乐数据) 音乐信息管理(上传歌曲MP3,以便前台播放) 音乐收藏管理 用户 用户资料修改 我的音乐收藏 完整前后端源码,部署后可正常运行! 环境说明 开发语言:python后端 python版本:3.7 数据库:mysql 5.7+ 数据库工具:Navicat11+ 开发软件:pycharm
MPU6050是一款广泛应用在无人机、机器人和运动设备中的六轴姿态传感器,它成了三轴陀螺仪和三轴加速度计。这款传感器能够实时监测并提供设备的角速度和线性加速度数据,对于理解物体的动态运动状态至关重要。在Arduino平台上,通过特定的库文件可以方便地与MPU6050进行通信,获取并解析传感器数据。 `MPU6050.cpp`和`MPU6050.h`是Arduino库的关键组成部分。`MPU6050.h`是头文件,包含了定义传感器接口和函数声明。它定义了类`MPU6050`,该类包含了初始化传感器、读取数据等方法。例如,`begin()`函数用于设置传感器的工作模式和I2C地址,`getAcceleration()`和`getGyroscope()`则分别用于获取加速度和角速度数据。 在Arduino项目中,首先需要包含`MPU6050.h`头文件,然后创建`MPU6050`对象,并调用`begin()`函数初始化传感器。之后,可以通过循环调用`getAcceleration()`和`getGyroscope()`来不断更新传感器读数。为了处理这些原始数据,通常还需要进行校准和滤波,以消除噪声和漂移。 I2C通信协议是MPU6050与Arduino交互的基础,它是一种低引脚数的串行通信协议,允许多个设备共享一对数据线。Arduino板上的Wire库提供了I2C通信的底层支持,使得用户无需深入了解通信细节,就能方便地与MPU6050交互。 MPU6050传感器的数据包括加速度(X、Y、Z轴)和角速度(同样为X、Y、Z轴)。加速度数据可以用来计算物体的静态位置和动态运动,而角速度数据则能反映物体转动的速度。结合这两个数据,可以进一步计算出物体的姿态(如角度和角速度变化)。 在嵌入式开发领域,特别是使用STM32微控制器时,也可以找到类似的库来驱动MPU6050。STM32通常具有更强大的处理能力和更多的GPIO口,可以实现更复杂的控制算法。然而,基本的传感器操作流程和数据处理原理与Arduino平台相似。 在实际应用中,除了基本的传感器读取,还可能涉及到温度补偿、低功耗模式设置、DMP(数字运动处理器)功能的利用等高级特性。DMP可以帮助处理传感器数据,实现更高级的运动估计,减轻主控制器的计算负担。 MPU6050是一个强大的六轴传感器,广泛应用于各种需要实时运动追踪的项目中。通过 Arduino 或 STM32 的库文件,开发者可以轻松地与传感器交互,获取并处理数据,实现各种创新应用。博客和其他开源资源是学习和解决问题的重要途径,通过这些资源,开发者可以获得关于MPU6050的详细信息和实践指南
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