hadoop单机部署,用来测试

最新推荐文章于 2024-01-28 16:56:36 发布

your_blue_sky

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分类专栏：大数据-Hadoop 文章标签： hadoop单机部署伪集群 linux

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/papaaa/article/details/81585953

大数据-Hadoop 专栏收录该内容

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本文详细介绍了如何在Linux环境下进行Hadoop 2.7.0的单机部署，包括Java环境配置、SSH和Rsync设置、Hadoop下载及环境变量设置。接着，文章深入讲解了standalone mode和pseudo-distributed mode的部署步骤，包括启动和停止Hadoop服务、执行MapReduce和YARN任务，并分析了可能遇到的问题和日志查看。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

转载自ee900222的博客

2. Hadoop安装

2.1 安装java

Hadoop是使用JAVA写的，所以需要先安装JAVA环境。

本次安装的是hadoop-2.7.0，需要JDK 7以上版本。

 yum install java-1.7.0-openjdk
 yum install java-1.7.0-openjdk-devel

安装后确认

java –version

2.2 需要ssh和rsync

Linux系统一般都已经默认安装了，如果没有，yum安装。
2.3 下载Hadoop

从官网下载Hadoop最新版2.7.0

 wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.7.0/hadoop-2.7.0.tar.gz

将hadoop解压到/usr/local/下

 cd /usr/local/
 tar zxvf /root/hadoop-2.7.0.tar.gz

2.4 设置环境变量

设置JAVA的环境变量，JAVA_HOME是JDK的位置

 vi /etc/profile
export PATH=/usr/local/hadoop-2.7.0/bin:$PATH
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.7.0-openjdk-1.7.0.91-2.6.2.3.el7.x86_64

让设置生效

 source /etc/profile

设置Hadoop的JAVA_HOME

cd hadoop-2.7.0/
vi etc/hadoop/hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.7.0-openjdk-1.7.0.91-2.6.2.3.el7.x86_64

到此，Hadoop的安装就算完成了，接下来进行部署和使用。

3. 单机部署

Hadoop部署方式分三种，Standalone mode、Pseudo-Distributed mode、Cluster mode，其中前两种都是在单机部署。

3.1 standalone mode（本地单独模式）

这种模式，仅1个节点运行1个java进程，主要用于调试。
- 3.1.1 在Hadoop的安装目录下，创建input目录

 mkdir input

3.1.2 拷贝input文件到input目录下

 cp etc/hadoop/*.xml input

3.1.3 执行Hadoop job

 hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.0.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'

上面的job是使用hadoop自带的样例，在input中统计含有dfs的字符串。

3.1.4 确认执行结果

 cat output/*

3.1.5 问题点

WARN io.ReadaheadPool: Failed readahead on ifile
EBADF: Bad file descriptor

如果出现上面的警告，是因为快速读取文件的时候，文件被关闭引起，也可能是其他bug导致，此处忽略。

3.2 pseudo-distributed mode（伪分布模式）

这种模式是，1个节点上运行，HDFS daemon的 NameNode 和 DataNode、YARN daemon的 ResourceManger 和 NodeManager，分别启动单独的java进程，主要用于调试。
3.2.1 修改设定文件

 vi etc/hadoop/core-site.xml
<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://localhost:9000</value>
    </property>
</configuration>

# vi etc/hadoop/hdfs-site.xml
<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
</configuration>

3.2.2 设定本机的无密码ssh登陆

# ssh-keygen -t rsa
# cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

3.2.3 执行Hadoop job

MapReduce v2 叫做YARN，下面分别操作一下这两种job
3.2.4 执行MapReduce job
3.2.4.1 格式化文件系统

# hdfs namenode -format

3.2.4.2 启动名称节点和数据节点后台进程

# sbin/start-dfs.sh

在localhost启动一个1个NameNode和1个DataNode，在0.0.0.0启动第二个NameNode

3.2.4.3 确认

# jps

3.2.4.4 访问NameNode的web页面

http://localhost:50070/

3.2.4.5 创建HDFS

# hdfs dfs -mkdir /user
# hdfs dfs -mkdir /user/test

3.2.4.6 拷贝input文件到HDFS目录下

# hdfs dfs -put etc/hadoop /user/test/input

确认，查看

# hadoop fs -ls /user/test/input

3.2.4.7 执行Hadoop job

# hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.0.jar grep /user/test/input output 'dfs[a-z.]+'

3.2.4.8 确认执行结果

# hdfs dfs -cat output/*

或者从HDFS拷贝到本地查看

# bin/hdfs dfs -get output output
# cat output/*

3.2.4.9 停止daemon

# sbin/stop-dfs.sh

3.2.5 执行YARN job

MapReduce V2框架叫YARN
3.2.5.1 修改设定文件

cp etc/hadoop/mapred-site.xml.template etc/hadoop/mapred-site.xml
 vi etc/hadoop/mapred-site.xml
<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

 vi etc/hadoop/yarn-site.xml
<configuration>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
</configuration>

3.2.5.2 启动ResourceManger和NodeManager后台进程

 sbin/start-yarn.sh

3.2.5.3 确认

# jps

3.2.5.4 访问ResourceManger的web页面

http://localhost:8088/

3.2.5.5 执行hadoop job

# hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.0.jar grep /user/test/input output 'dfs[a-z.]+'

3.2.5.6 确认执行结果

# hdfs dfs -cat output/*

执行结果和MapReduce job相同

3.2.5.7 停止daemon

# sbin/stop-yarn.sh

3.2.5.8 问题点
1. 单节点测试情况下，同样的input，时间上YARN比MapReduce好像慢很多，查看日志发现DataNode上GC发生频率较高，可能是测试用VM配置比较低有关。
2. 出现下面警告，是因为没有启动job history server

java.io.IOException: java.net.ConnectException: Call From test166/10.86.255.166 to 0.0.0.0:10020 failed on connection exception: java.net.ConnectException: Connection refused;

启动jobhistory daemon

 sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

# jps

访问Job History Server的web页面

http://localhost:19888/

3. 出现下面警告，DataNode日志中有错误，重启服务后恢复

java.io.IOException: java.io.IOException: Unknown Job job_1451384977088_0005

3.3 启动/停止

也可以用下面的启动/停止命令，等同于start/stop-dfs.sh + start/stop-yarn.sh

# sbin/start-all.sh

# sbin/stop-all.sh

3.4 日志

日志在Hadoop安装路径下的logs目录下