centos7部署hadoop2.8.5 分布式部署

大数据Hadoop分布式集群部署(详细版) 大数据Hadoop分布式集群部署(详细集群) 一、 搭建思路 1. 软件版本 本文 介绍大数据平台Hadoop的分布式环境搭建,为保证大家都可以在自己的电脑上使用,我们选取在VMware Workstation Pro 12.0以上版本的虚拟机上部署5台CentOS-7系统模拟5台服务器。Java jdk环境采用jdk-1.8以上版本,Hadoop采用hadoop-2.8.3版本 2.... 阅读详情

由于资源有限,部署只用了三台机器,一台master,两台slave,三台机器之间互做免密,互做解析,主机名-和解析的名字一定要一样,基础环境比较好弄,要细心,

关闭你所准备的机器上的防火墙,selinux。swap

systemctl stop firewalld 

systemctl disable firewalld

vim /etc/selinux/config

把selinux的值更改成disabled

三台机器彼此之间需要互相做免密

master上执行

ssh-keygen -t rsa 或者是 dsa

然后一路回车

然后ssh-copy-id hadoop-master

       ssh-copy-id hadoop-slave1

       ssh-copy-id hadoop-slave2

slave1上执行

ssh-keygen -t rsa 或者是 dsa

然后一路回车

然后ssh-copy-id hadoop-master

       ssh-copy-id hadoop-slave1

       ssh-copy-id hadoop-slave2

slave2上执行

ssh-keygen -t rsa 或者是 dsa

然后一路回车

然后ssh-copy-id hadoop-master

       ssh-copy-id hadoop-slave1

       ssh-copy-id hadoop-slave2

三台都要如此操作

hadoop跑起来需要java环境所以咱们要部署一个jdk我选的jdk是1.8,首先下载一个jdk往期里边有,请看,

简单的部署就是将jdk下载到服务器然后将他存放到规划的目录下,然后将这个具体的路径配置到。/etc/profile中

然后重新加载一下这个文件,source /etc/profile 就完事

下载自己需要的版本hadoop,我用的包是 2.8.5

wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.8.5.tar.gz

然后解压

tar -xzvf hadoop-2.8.5.tar.gz

只需要在一台机器上更改配置,完成以后scp到其他机器上

mv  hadoop-2.8.5 hadoop

vim /usr/local/src/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml



<configuration>
      <property>
                <name>fs.defaultFS</name>
                <value>hdfs://hadoop-master:8020</value>
        </property>
        <property>
                <name>hadoop.tmp.dir</name>
                <value>/usr/local/src/hadoop/hadoop_tmp</value>
        </property>
        <property>
                <name>io.file.buffer.size</name>
                <value>4096</value>
        </property>
</configuration
vim /usr/local/src/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml


<configuration>

    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>3</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>/usr/local/src/hadoop/hdfs/name</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>/usr/local/src/hadoop/hdfs/data</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.http.address</name>
        <value>hadoop-master:50070</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.secondary.http.address</name>
        <value>hadoop-master:50090</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.permissions</name>
        <value>false</value> </property>
</configuration>
cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml

vim /usr/local/src/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml

<configuration>
     <!--指定maoreduce运行框架-->
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value> </property>
<!--历史服务的通信地址-->
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>hadoop-master:10020</value>
    </property>
<!--历史服务的web ui地址-->
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>hadoop-master:19888</value>
    </property>
</configuration>

 

[root@hadoop-master ~]# vim /usr/local/src/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml 


        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
                <value>hadoop-master</value>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.address</name>
                <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8032</value>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
                <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8030</value>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
                <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8088</value>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.webapp.https.address</name>
                <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8090</value>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
                <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8031</value>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
                <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8033</value>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>
                <value>/usr/local/src/hadoop/hadoop_tmp/yarn/local</value>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
                <value>true</value>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name>
                <value>/usr/local/src/hadoop/hadoop_tmp/logs</value>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.log.server.url</name>
                <value>http://hadoop-master:19888/jobhistory/logs/</value>
                <description>URL for job history server</description>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
                <value>false</value>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
                <value>mapreduce_shuffle</value>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>
                <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
                <value>2048</value>
        </property>
         <property>
                <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
                <value>512</value>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
                <value>4096</value>
        </property>
        <property>
                <name>mapreduce.map.memory.mb</name>
                <value>2048</value>
        </property>
        <property>
                <name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>
                <value>2048</value>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>
                <value>1</value>
        </property>

更改slaves 在里边写上自己的slave

 配置hadoop-env.sh,指定JAVA_HOME

更改yarm-env.sh

 配置mapred-env.sh,指定JAVA_HOME

 

然后通过scp命令将这个安装包分发到其他的几台机器上

 

然后启动集群测试集群

 

如果是第一次启动集群需要格式化namenode

hdfs namenode -format

查看是否报错,如果不报错进行下一步,不错查看自己的配置文件,防火墙,还有就是是否将,hadoop的环境变量添加到 /etc/profie

如图

#hadoop
export HADOOP_HOME=/usr/local/src/hadoop
export PATH=$PATH:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin

启动这两个,可以都在一个master上执行,完成以后

访问自己定义的webip:50070

成功以后就是这样的,如果显示不全或者是没有这个端口可以查看一下日志和端口,或者是配置文件,是否写错,如有更好欢迎交流

基于Centos8的Hadoop部署(超详细版) 切换到Hadoop配置文件所在目录/usr/local/hadoop/etc/hadoop,修改其中的hadoop-env.sh,将第37行内容接触注释,并将“#JAVA_HOME=/usr/Java/testing hdfs dfs -ls”修改为“JAVA_HOME=/usr/local/jdk”。”,或把所有的带有“!(10)“SCSI控制器”选择默认的LSI Logic,单击“下一步”,虚拟磁盘类型也选择默认的SCSI,再继续单击“下一步”,保持默认选项“创建新虚拟机磁盘”,再继续单击“下一步。 阅读详情

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专注 AI、大数据、Python、爬虫、数据分析可视化、机器学习、推荐算法、知识图谱、大模型应用与全栈系统开发,长期沉淀真实项目案例、源码解析、系统设计、部署经验与工程化实践,分享可运行、可复用、可落地的技术方案。 1万+

Centos7部署Hadoop2.8.5+Mysql8+Hive2.3.7

参考: https://blog.csdn.net/qq_38924171/article/details/100186327 https://blog.csdn.net/qq_38924171/article/details/99995856 1集群环境准备 环境版本及介质版本: Centos7+Hadoop2.8.5+Mysql8+Hive2.3.7 注意Hadoop版本必须要和Hive版本兼容,具体匹配信息可以去Hive官网查询 http://hive.apache.org/down...

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Hadoop-2.5.1 分布式部署,Centos7

由于现在需要实际的Hadoop分布式环境以及我当初的一篇伪分布的环境搭建文章不够细致,所以在这里从新写一篇 环境准备: Centos7部署节点: 192.168.192.11 master 192.168.192.12 slave1 192.168.192.13 slave2以下配置内容,大部分在master节点主机上 一、Centos7 环境配置 1、修改主机名$hostna

大大大水牛 625

CentOS7下Hadoop2.7.5分布式集群部署(一)SSH免密登录

CentOS7下Hadoop2.7.5分布式集群部署(一)SSH免密登录 centos7永久修改主机名 (1)打开终端 输入命令 #su root (2)输入命令 #hostname查看主机名 (3)输入命令#hostnamectl set-hostname master 永久修改主机名 或者#hostnamectl set-hostname slave1 或者#hostnamectl set-...

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