搭建伪分布式hadoop集群

开始之前强调最关键的一个点

如果你多次的格式化,在格式化的之前 一定要把所有目录的data目录给删除了 不要光删除主节点或者压根不删除

 

我已经将搭建好的虚拟机环境上传到网盘,大家可以直接使用

链接: https://pan.baidu.com/s/1YBqeokiauOu4LaNpY8ld9g 提取码: pg8x 

 软件-虚拟机环境

用户名 root 密码hadoop(小写)

用户名hadoop 密码 hadoop

如果下载本人的环境  请重新设置ip

如果报错如下图

删除 每个节点的 /home/hadoop/data 目录,然后重新格式化

 

 

机器环境 hadoop1 hadoop2 hadoop3

hadoop1 - 主节点

hadoop2 - 子节点

hadoop3 - 子节点

 

1.每台机器配置好了jdk  

2.每台机器ssh互通

本机的环境和虚拟机软件的环境 以及如何在虚拟机系统安装环境 参考http://blog.youkuaiyun.com/oracle8090/article/category/6918168 这里不做赘述

 

本次的安装部署为2.6.1版本

 

 

 1.上传HADOOP安装包

 2.将文件解压到目录 /home/hadoop/apps/

3.修改配置文件

3.1 hadoop-env.sh

          # Thejava implementation to use. 配置jdk的路径
          export JAVA_HOME=/home/hadoop/apps/jdk1.7.0_65

3.2 core-site.xml

 <configuration>
<property>
<!-- 指定HADOOP所使用的文件系统schema(URI),HDFS的老大(NameNode)的地址 -->
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://hadoop1:9000</value>
</property>
<property>
<!-- 指定hadoop运行时产生文件的存储目录 -->
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/hadoop/apps/hadoop-2.6.4/tmp</value>
</property>
</configuration>

3.3hdfs-sit.xml

<configuration>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>/home/hadoop/data/name</value>
</property>


<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>/home/hadoop/data/data</value>
</property>
<!-- 指定HDFS副本的数量 -->
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>


<property>
<name>dfs.secondary.http.address</name>
<value>hadoop1:50090</value>
</property>

</configuration>

3.4  mv   mapred-site.xml.template mapred-site.xml

<configuration>
<property>
<!-- 指定mr运行在yarn上 -->
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value> <!--默认是local只在本地跑单机 .不会再分布式集群跑. -->
</property>

</configuration>
3.5 yarn-site.xml

<configuration>
<!-- Site specific YARN configuration properties -->
<property>
<!-- 指定YARN的老大(ResourceManager)的地址 -->
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>hadoop1</value>
</property>
<!-- reducer获取数据的方式 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>

3.6 salves

hadoop1

hadoop2

hadoop3

4添加环境变量

export JAVA_HOME=/home/hadoop/apps/jdk1.7.0_65/
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/apps/hadoop-2.6.4
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

5.将安装文件复制到其他节点上去

scp -r apps/hadoop-2.6.4 hadoop@192.168.247.31:/home/hadoop/apps

scp -r apps/hadoop-2.6.4 hadoop@192.168.247.32:/home/hadoop/apps

6.初始化HDFS

在主节点 执行bin/hadoop namenode -format

7.启动集群

在主节点 start-all.sh

8.访问集群

http://192.168.247.30:50070 (HDFS管理界面)

http://192.168.247.30:8088(MR管理界面)

 

 

 

 

 

### 在 CentOS 7 上搭建 Hadoop 伪分布式集群 #### 准备工作 在开始配置之前,需确保已安装 Java 开发环境 (JDK),并设置好 JAVA_HOME 环境变量。可以通过命令 `java -version` 和 `echo $JAVA_HOME` 来验证 JDK 是否正确安装以及环境变量是否生效。 #### 下载与解压 Hadoop 下载最新版本的 Hadoop 并将其解压缩至指定目录。例如: ```bash wget https://downloads.apache.org/hadoop/common/stable/hadoop-3.3.0.tar.gz tar -xzvf hadoop-3.3.0.tar.gz -C /usr/local/ ln -s /usr/local/hadoop-3.3.0 /usr/local/hadoop ``` #### 配置环境变量 编辑 `/etc/profile` 文件,在其中添加如下内容以使系统能够识别 Hadoop 命令: ```bash export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin ``` 执行 `source /etc/profile` 更新当前会话中的环境变量[^1]。 #### 编辑核心配置文件 进入 Hadoop 的配置目录,并修改必要的配置文件: ##### 修改 `hadoop-env.sh` 打开 `hadoop-env.sh` 文件,找到 `export JAVA_HOME=` 行并将它指向实际的 JDK 安装路径。例如: ```bash export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-amd64 ``` ##### 修改 `core-site.xml` 此文件用于定义 HDFS 中的核心属性。以下是典型的配置示例: ```xml <configuration> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://localhost:9000</value> </property> </configuration> ``` ##### 修改 `hdfs-site.xml` 在此文件中设定 NameNode 和 DataNode 的存储位置以及其他参数。常见的配置项包括副本数量等: ```xml <configuration> <property> <name>dfs.replication</name> <value>1</value> </property> <property> <name>dfs.name.dir</name> <value>/home/user/hadoop/data/namenode</value> </property> <property> <name>dfs.data.dir</name> <value>/home/user/hadoop/data/datanode</value> </property> </configuration> ``` ##### 修改 `mapred-site.xml` 如果默认不存在,则复制模板文件后进行调整。主要目的是指明 MapReduce 使用 YARN 而不是本地模式运行作业。 ```xml <configuration> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> </configuration> ``` ##### 修改 `yarn-site.xml` YARN 是资源管理器组件,其配置决定了节点间通信方式及调度策略。 ```xml <configuration> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>localhost</value> </property> </configuration> ``` #### 启动服务 完成上述所有更改之后,可以依次启动各个子模块的服务进程。具体操作如下所示: ```bash # 格式化 namenode hdfs namenode -format # 启动 hdfs start-dfs.sh # 启动 yarn start-yarn.sh ``` 通过浏览器访问 http://localhost:9870 可查看 HDFS Web UI;而 http://localhost:8088 则展示 ResourceManager 页面状态信息。 #### 测试集群功能 上传测试数据集到 HDFS 上面并通过简单的 WordCount 实验来检验整个流程是否正常运作。 ---
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