Hadoop安装教程——单机(伪分布)模式

Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置_Hadoop 2.7.7(2.7.7)/CentOS Linux release 7.4.1708 作为大数据研发工程师基础技能,当开始着手 Hadoop课程教学时,安装 Hadoop 往往会成为新手的一道门槛。尽管安装其实很简单,书上有写到,官方网站也有 Hadoop 安装配置教程,但由于对 Linux 环境不熟悉,书上跟官网上简略的安装步骤新手往往 Hold 不住。加上网上不少教程也甚是坑,导致很多学生折腾老几天愣是没装好,或者看似配置好了,其实还是无法运行,很是打击学习热情。 环境 本教程使用CentOS Linux release 7.4.1708作为系统环境(Centos7.4 64位).. 阅读详情

转自:http://bbs.chinacloud.cn/archiver/showtopic-589.aspx

 

Hadoop是MapReduce的开源实现,现在介绍它的单机模式安装方法。

实验平台:Ubuntu 10.04,Hadoop0.20,JDK1.6

step 1. ssh的安装设置

由于Hadoop用ssh 通信,因此先进行免密码登录设定,
$ apt-get install ssh
$ ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa
$ cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
$ ssh localhost

完成后请登入确认不用输入密码,(第一次登入需按enter键,第二次就可以直接登入到系统。
~$ ssh localhost
~$ exit
~$ ssh localhost
~$ exit


step 2. 安装java

由 于 Sun Java Runtime 是执行 Hadoop 必备的工具,因此我们需要安装 JRE 或 JDK。这里我们直接安装 JDK,因为后面写程序仍旧需要用到 JDK 所提供的编译程序。目前 Ubuntu 9.04 提供的 JDK 套件最新版本为 Sun Java(TM) Development Kit (JDK) 6 ,套件名称为 sun-java6-jdk。并建议删除原本的 「 gcj 」 。
~$ sudo apt-get purge java-gcj-compat
~$ sudo apt-get install sun-java6-bin  sun-java6-jdk sun-java6-jre


step 3. 下载安装Hadoop

•请至下载 Hadoop 0.20,并解开压缩文件到 /opt 路径。
•$ tar zxvf hadoop-0.20.0.tar.gz
•$ sudo mv hadoop-0.20.0 /opt/
•$ sudo chown -R hadoop:hadoop /opt/hadoop-0.20.0(注:hadoop:hadoop可能要根据用户和所在的组作修改)
•$ sudo ln -sf /opt/hadoop-0.20.0 /opt/hadoop


step 4. 设定 hadoop-env.sh

•进入 hadoop 目录,做进一步的设定。我们需要修改两个档案,第一个是 hadoop-env.sh,需要设定 JAVA_HOME, HADOOP_HOME, PATH 三个环境变量。
/opt$ cd hadoop/
/opt/hadoop$ cat >> conf/hadoop-env.sh << EOF

贴上以下信息
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-6-sun
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop
export PATH=$PATH:/opt/hadoop/bin
EOF

step 5. 设定 hadoop配置文件

•編輯 /opt/hadoop/conf/core-site.xml
<configuration>
  <property>
    <name>fs.default.name</name>
    <value>hdfs://localhost:9000</value>
  </property>
  <property>
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>/tmp/hadoop/hadoop-${user.name}</value>
  </property>
</configuration>
•編輯 /opt/hadoop/conf/hdfs-site.xml
<configuration>
  <property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>1</value>
  </property>
</configuration>
•編輯 /opt/hadoop/conf/mapred-site.xml
<configuration>
  <property>
    <name>mapred.job.tracker</name>
    <value>localhost:9001</value>
  </property>
</configuration>

step 6. 格式化HDFS

•以上我们已经设定好 Hadoop 单机测试的环境,接着让我们来启动 Hadoop 相关服务,格式化 namenode, secondarynamenode, tasktracker
•$ cd /opt/hadoop
•$ source /opt/hadoop/conf/hadoop-env.sh
•$ hadoop namenode -format


执行画面如:
09/03/23 20:19:47 INFO dfs.NameNode: STARTUP_MSG:
/************************************************************
STARTUP_MSG: Starting NameNode
STARTUP_MSG:  host = /localhost
STARTUP_MSG:  args = [-format]
STARTUP_MSG:  version = 0.20.3
STARTUP_MSG:  build = https://svn.apache.org/repos/asf/hadoop/core/branches/branch-0.20 -r 736250; compiled by 'ndaley' on Thu Jan 22 23:12:08 UTC 2009
************************************************************/
09/03/23 20:19:47 INFO fs.FSNamesystem: fsOwner=hadooper,hadooper
09/03/23 20:19:47 INFO fs.FSNamesystem: supergroup=supergroup
09/03/23 20:19:47 INFO fs.FSNamesystem: isPermissionEnabled=true
09/03/23 20:19:47 INFO dfs.Storage: Image file of size 82 saved in 0 seconds.
09/03/23 20:19:47 INFO dfs.Storage: Storage directory /tmp/hadoop-hadooper/dfs/name has been successfully formatted.
09/03/23 20:19:47 INFO dfs.NameNode: SHUTDOWN_MSG:
/************************************************************
SHUTDOWN_MSG: Shutting down NameNode at /localhost
************************************************************/

step 7. 启动Hadoop

•接着用 start-all.sh 来启动所有服务,包含 namenode, datanode,
/opt/hadoop$ bin/start-all.sh
执行画面如:
starting namenode, logging to /opt/hadoop/logs/hadoop-hadooper-namenode-vPro.out
localhost: starting datanode, logging to /opt/hadoop/logs/hadoop-hadooper-datanode-vPro.out
localhost: starting secondarynamenode, logging to /opt/hadoop/logs/hadoop-hadooper-secondarynamenode-vPro.out
starting jobtracker, logging to /opt/hadoop/logs/hadoop-hadooper-jobtracker-vPro.out

step 8. 安装完毕测试

•启动之后,可以检查以下网址,来观看服务是否正常。Hadoop 管理接口 Hadoop Task Tracker 状态 Hadoop DFS 状态
•http://localhost:50030/ - Hadoop 管理接口

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