hadoop-0.23.9安装以及第一个mapreduce测试程序

     hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。它实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。

    这里是一些公司使用hadoop的情况，POwerByWIki  ：http://wiki.apache.org/hadoop/PoweredBy，可以看到目前hadoop在世界范围内的的使用情况。

    对这个东西的介绍也就不再多说，并且关于他的一个架构大家可以google去查询（主从关系Master-Slaves），我更多的是想通过hadoop这个并行框架学习如何去写mapreduce，所以就今天这里只说说一开始如何安装并配置hadoop，并且最后利用《hadoop实战》上的一个简单的wordcount来测试我们的hadoop是否搭建成功。（当然hadoop本身适用于集群的数据处理工作，但是这里我只是学习下简单的mapreduce，所以可以将它配置为一个伪分布式的模式，只在本机上运行就ok！）

   关于hadoop的版本，可以参见下 http://ipjmc.iteye.com/blog/1767819 这里对hadoop版本衍生的说明，我下面的0.23.9已经是第二代hadoop体系了，包含HDFS Federation和YARN两个系统。

   [环境说明]：

   Ubuntu12.10 +hadoop-0.23.9+openjdk1.7.0

   [Start]：

   首先我们需要一个hadoop的releases版本，可以从这个链接下载：http://mirrors.cnnic.cn/apache/hadoop/common/

    然后 

tar -xzf hadoop-0.23.9.tar.gz
     sudo mv hadoop-0.23.9 /usr/local/      (目录自己设定，后面的配置文件目录要保持一致)

cd /usr/local/
     sudo ln -s hadoop-0.23.9/  hadoop

   完成后需要安装我们的java jdk了，可以直接sudo apt-get install openjdk-7-jre

   安装完后可以看看java的版本 ： java -version

   [Step 2]:

  安装ssh-server，ubuntu默认只会安装ssh的client，你的机子如果每安装过ssl-server端，别人是没办法ssh你的机子。

   sudo apt-get install openssh-server或是 sudo apt-get install ssh

  然后配置本机无密钥登录，

  ssh-keygen -t rsa -P ""

  cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

  可以检测下是否成功,即登录自己的机子，with command : ssh localhost  

  [Step 3]:

  当然我么需要为hadoop自己建立一个用户组，这样是为了以后的事物处理，在这个用户组下在建立一个hadoop用户，当作master管辖下的一个slave，在集群上，就会有许多的用户了，相当于Mul-slave。 

    创建hadoop用户组：   

    sudo addgroup hadoop

    创建hadoop用户：

    sudo adduser -ingroup hadoop hadoop

    给hadoop这个用户设置权限，编辑/etc/sudoers文件，给hadoop用户赋予root用户同样的权限，

     在root   ALL=(ALL:ALL)   ALL下添加 hadoop   ALL=(ALL:ALL)  ALL，

  [Step 4]:

     在这一步，我们就开始配置我们的hadoop的配置:

    chown  -R hadoop:hadoop /usr/local/hadoop
    chown  -R hadoop:hadoop /usr/local/hadoop-0.23.9

    切换用户:su hadoop

    1. 配置jdk及hadoop环境变量

  编辑 sudo vim /etc/profile ,添加以下配置信息：

#java environment
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-7-openjdk-i386/
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib 
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH
#hadoop environment
export HADOOP_PREFIX=/usr/local/hadoop-0.23.9
export PATH=$PATH:$HADOOP_PREFIX/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_PREFIX/sbin
export HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_PREFIX}
export HADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_PREFIX}
export HADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_PREFIX}
export YARN_HOME=${HADOOP_PREFIX}
export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_PREFIX}/etc/hadoop
export YARN_CONF_DIR=${HADOOP_PREFIX}/etc/hadoop

2.hadoop 文件配置

 hadoop@szm-Lenovo:~$ cd /usr/local/hadoop/etc/hadoop/

hadoop@szm-Lenovo:/usr/local/hadoop/etc/hadoop$ vim yarn-env.sh 

添加配置信息:

export HADOOP_FREFIX=/usr/local/hadoop
export HADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_FREFIX}
export HADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_FREFIX}
export PATH=$PATH:$HADOOP_FREFIX/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_FREFIX/sbin
export HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_FREFIX}
export YARN_HOME=${HADOOP_FREFIX}
export HADOOP_CONF_HOME=${HADOOP_FREFIX}/etc/hadoop
export YARN_CONF_DIR=${HADOOP_FREFIX}/etc/hadoop

之后就需要配置hadoop的运行配置文件：
 hadoop@szm-Lenovo:/usr/local/hadoop/etc/hadoop$ vim core-site.xml

 配置为：

<configuration>
<property> 

    <name>fs.defaultFS</name> 

    <value>hdfs://localhost:12200</value> 

  </property>

  <property>  

    <name>hadoop.tmp.dir</name> 

    <value>/usr/local/hadoop/hadoop-root</value> 

  </property> 

<property>

  <name>fs.arionfs.impl</name>

  <value>org.apache.hadoop.fs.pvfs2.Pvfs2FileSystem</value>

  <description>The FileSystem for arionfs.</description>

</property> 
</configuration>

hadoop@szm-Lenovo:/usr/local/hadoop/etc/hadoop$ vim hdfs-site.xml 

<configuration>
 <property>

    <name>dfs.namenode.name.dir</name>

    <value>file:/usr/local/hadoop/data/dfs/name</value>

    <final>true</final>

    </property>

    <property>

    <name>dfs.namenode.data.dir</name>

    <value>file:/usr/local/hadoop/data/dfs/data</value>

    <final>true</final>

    </property>

    <property>  

    <name>dfs.replication</name>

    <value>1</value>

    </property>

    <property>

    <name>dfs.permission</name>

    <value>false</value>

    </property>
</configuration>

hadoop@szm-Lenovo:/usr/local/hadoop/etc/hadoop$ vim mapred-site.xml  (原来存在的是有后缀为.template的文件，改掉)

<configuration>
<property>

    <name>mapreduce.framework.name</name>

    <value>yarn</value>

    </property>

    <property>

    <name>mapreduce.job.tracker</name>

    <value>hdfs://localhost:9001</value>

    <final>true</final>

    </property>

    <property>

    <name>mapreduce.map.memory.mb</name>

    <value>1536</value>

    </property>

    <property>

    <name>mapreduce.map.java.opts</name>

    <value>-Xmx1024M</value>

    </property>

    <property>

    <name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>

    <value>3072</value>

    </property>

    <property>

    <name>mapreduce.reduce.java.opts</name>

    <value>-Xmx2560M</value>

    </property>

    <property>

    <name>mapreduce.task.io.sort.mb</name>

    <value>512</value>

    </property>
 <property>

    <name>mapreduce.task.io.sort.factor</name>

    <value>100</value>

    </property>    

    <property>

    <name>mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies</name>

    <value>50</value>

    </property>

    <property>

    <name>mapreduce.system.dir</name>

    <value>file:/usr/local/hadoop/data/mapred/system</value>

    </property>

    <property>

    <name>mapreduce.local.dir</name>

    <value>file:/usr/local/hadoop/data/mapred/local</value>

    <final>true</final>

    </property>
</configuration>

hadoop@szm-Lenovo:/usr/local/hadoop/etc/hadoop$ vim yarn-site.xml

<configuration>

<!-- Site specific YARN configuration properties -->
<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>mapreduce.framework.name</name> 

    <value>yarn</value> 

  </property> 

  <property> 

    <name>user.name</name> 

    <value>hadoop</value> 

  </property> 

  <property> 

    <name>yarn.resourcemanager.address</name> 

    <value>localhost:54311</value> 

  </property> 

  <property> 

    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name> 

    <value>localhost:54312</value> 

  </property> 
<property> 

    <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name> 

    <value>localhost:54313</value> 

  </property> 

  <property> 

    <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name> 

    <value>localhost:54314</value> 

  </property> 

  <property> 

    <name>yarn.web-proxy.address</name> 

    <value>localhost:54315</value> 

  </property> 

  <property> 

    <name>mapred.job.tracker</name> 

    <value>localhost</value> 

  </property>
</configuration>

编辑完成后就差不多将hadoop的配置信息改完了，其中的localhost因为是运行在本机的伪分布式，当然可以根据实际的集群关系该为该宿主机的信息

[Step 5]:

测试我们的hadoop是否运行,

hadoop@szm-Lenovo:~$ cd /usr/local/hadoop/sbin/

hadoop@szm-Lenovo:/usr/local/hadoop/sbin$ ./start-dfs.sh 

Starting namenodes on [localhost]
localhost: starting namenode, logging to /usr/local/hadoop-0.23.9/logs/hadoop-hadoop-namenode-szm-Lenovo.out
localhost: starting datanode, logging to /usr/local/hadoop-0.23.9/logs/hadoop-hadoop-datanode-szm-Lenovo.out
Starting secondary namenodes [3dns-2.adobe.com]
3dns-2.adobe.com: starting secondarynamenode, logging to /usr/local/hadoop-0.23.9/logs/hadoop-hadoop-secondarynamenode-szm-Lenovo.out

hadoop@szm-Lenovo:/usr/local/hadoop/sbin$ ./start-yarn.sh 
starting yarn daemons
starting resourcemanager, logging to /usr/local/hadoop-0.23.9/logs/yarn-hadoop-resourcemanager-szm-Lenovo.out
localhost: starting nodemanager, logging to /usr/local/hadoop-0.23.9/logs/yarn-hadoop-nodemanager-szm-Lenovo.out

可以用java的Jps命令查看hadoop是否成功运行：

hadoop@szm-Lenovo:/usr/local/hadoop/sbin$ jps
1200 Jps
27288 NameNode
32150 ResourceManager
28138 SecondaryNameNode
32375 NodeManager
27668 DataNode

如果显示为上面的信息，则证明hadoop正常运行，上面的几个进程namenode是集群上的宿主节点信息，然后还有mapreduce对应的任务检测进程，可以查看集群节点的任务提交情况，然后处理。(我也是刚开始看，架构还不是很懂)

[STep 6 ]:

成功后我们就可以测试下第一个mapreduce程序，利用它自带的一个wordcount例子来运行下，

在一个目录下建立文件：hadoop@szm-Lenovo:~/jkl$ touch test.txt

编辑文件内容为：hadoop@szm-Lenovo:~/jkl$ cat test.txt 
a s d f g h j k l p o i u y t r e w q z x c v b n m s d f a g h y t c v g f d s

在hadoop的hdfs文件系统建立一个文件夹

hadoop@szm-Lenovo:~/jkl$ hadoop fs -mkdir /test

提交test.txt 

hadoop@szm-Lenovo:~/jkl$ hadoop fs -copyFromLocal test.txt /test

产看提交信息：

hadoop@szm-Lenovo:~/jkl$ hadoop fs -ls /test

Found 1 items
-rw-r--r--   1 hadoop supergroup         80 2013-10-10 16:29 /test/test.txt

然后运行wordcount：

hadoop@szm-Lenovo:~/jkl$ hadoop jar /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-0.23.9.jar wordcount /test/test.txt  /test/out

查看结果信息:

hadoop@szm-Lenovo:~/jkl$ hadoop fs -ls /test/out
Found 2 items
-rw-r--r--   1 hadoop supergroup          0 2013-10-10 16:32 /test/out/_SUCCESS
-rw-r--r--   1 hadoop supergroup        104 2013-10-10 16:32 /test/out/part-r-00000

查看单词统计结果：

hadoop@szm-Lenovo:~/jkl$ hadoop fs -cat /test/out/part-r-00000

a       2
b       1
c       2
d       3
e       1
f       3
g       3
h       2
i       1
j       1
k       1
l       1
m       1
n       1
o       1
p       1
q       1
r       1
s       3
t       2
u       1
v       2
w       1
x       1
y       2
z       1

运行结果就是上面的样子，一个整体的体验流程就是这样，然后我们需要现在单机上学习如何写我们的mapreduce程序。若是想拓展当然可以搞一个真正的集群，可惜，现在没有硬件设备。就是自己的PC。好了，就到这里，手酸了。