Bigdata hadoop-install

hadoop 安装:

环境:

  1. centos 6.5
  2. jdk 1.8
  3. hadoop 2.6.5

基础设施:

  1. 设置网络:
    设置IP
    * 看自己的vm的编辑->虚拟网络编辑器->观察 NAT模式的地址
    * (配置完后启动网络服务 service network restart
    * 如果是克隆出来的虚拟机需要删除 /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules 这个文件 后reboot重启)
    修改文件: vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
DEVICE=eth0
        #HWADDR=00:0C:29:42:15:C2
        TYPE=Ethernet
        ONBOOT=yes
        NM_CONTROLLED=yes
        BOOTPROTO=static   设置静态ip
        IPADDR=192.168.150.11
        NETMASK=255.255.255.0
        GATEWAY=192.168.150.2
        DNS1=223.5.5.5
        DNS2=114.114.114.114
  1. 设置主机名
    vi /etc/sysconfig/network NETWORKING=yes HOSTNAME=node01
  2. 设置本机的ip到主机名的映射关系
vi /etc/hosts
		192.168.150.11 node01
		192.168.150.12 node02
  1. 关闭防火墙
    service iptables stop chkconfig iptables off
  2. 关闭 selinux
vi /etc/selinux/config
		SELINUX=disabled
  1. 做时间同步
    . yum install ntp -y vi /etc/ntp.conf server ntp1.aliyun.com service ntpd start chkconfig ntpd on

安装JDK

rpm -i   jdk-8u181-linux-x64.rpm	

1.配置环境变量:

vi /etc/profile     
		export  JAVA_HOME=/usr/java/default
		export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

加载配置文件

source /etc/profile

ssh免密

看官网:[http://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html]

Hadoop的配置

  1. 规划路径:
mkdir /opt/bigdata
	tar xf hadoop-2.6.5.tar.gz
	mv hadoop-2.6.5  /opt/bigdata/

hadoop的部署目录:
/opt/bigdata/hadoop-2.6.5
2.配置hadoop的配置文件

 vi /etc/profile	  修改配置文件(环境变量文件的位置)
		export  JAVA_HOME=/usr/java/default
		export HADOOP_HOME=/opt/bigdata/hadoop-2.6.5
		export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
	source /etc/profile  **(修改完配置文件一定要重新加载)**

Hadoop的角色配置

看官网:http://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html

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一个关于城市自行车出行的数据集,它记录了城市中自行车租赁服务的详细出行信息。该数据集通常包含多个字段,例如每次骑行的起始时间、结束时间、出发地点和到达地点的地理坐标(如经度和纬度)、骑行时长、自行车编号、用户类型(如注册会员或临时用户)等。这些丰富的数据维度为研究城市交通模式、居民出行习惯以及自行车租赁服务的运营效率提供了宝贵的信息。 数据集的规模可能因城市大小和数据收集时间跨度而异,但通常包含数万甚至数十万条记录。通过分析这些数据,可以发现城市中某些区域的骑行热度较高,例如商业区或旅游景点附近,这些地方可能是人们使用自行车的高频区域。同时,骑行时间的分布也能揭示出人们的出行规律,例如在工作日的早晚高峰时段,骑行量可能会显著增加,而在周末或节假日,骑行的目的地可能会更多地集中在休闲娱乐场所。 此外,该数据集还可以用于评估自行车租赁服务的运营状况,比如通过分析不同时间段的骑行时长和频率,了解自行车的使用效率和周转情况。对于城市规划者来说,这些数据有助于优化自行车道的布局,改善交通拥堵,促进绿色出行。而对于研究人员,它可以作为研究城市交通、环境影响以及社会行为模式的有力工具。总之,该数据集是一个极具价值的数据资源,能够为多个领域的研究和决策提供支持。
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