hadoop集群环境搭建之伪分布式集群环境搭建（一）
1、Linux基本环境配置
1.1 虚拟机网络模式选择NAT
一般虚拟机默认是NAT模式
1.2 修改主机名
vim /etc/sysconfig/network
NETWORKING=yes
HOSTNAME=zhang # 主机名
1.3 修改IP
切换root的用户，修改/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0文件
有的是/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eno16777736文件
vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
TYPE=Ethernet
IPV4_FAILURE_FATAL=no
IPV6INIT=yes
IPV6_AUTOCONF=yes
IPV6_DEFROUTE=yes
IPV6_FAILURE_FATAL=no
NAME=eno16777736
UUID=2ce59a48-ae92-483b-a73c-7844147b6ba0
HWADDR=00:0C:29:21:8D:08
PREFIX0=24
DEFROUTE=no
BOOTPROTO=none # 设置none
ONBOOT=yes # 开始机自动网络
IPADDR=192.168.108.99 # 设置IP
NETMASK=255.255.255.0 # 子网掩码
GATEWAY0=192.168.108.2 # 设置网关
1.4 修改主机名和IP的映射关系
以root用户，打开/etc/hosts文件
vim /etc/hosts
192.168.108.99 zhang
修改/etc/hostname中文件
vim /etc/hostname
zhang
1.5 关闭防火墙
#查看防火墙状态
service iptables status
#关闭防火墙
service iptables stop
#查看防火墙开机启动状态
chkconfig iptables --list
#关闭防火墙开机启动
chkconfig iptables off
1.6 修改sudo
切换到root用户下
su root
修改/etc/sudoers文件权限，不然修改不了该文件
chmod u+w /etc/sudoers
打开/etc/sudoers文件
vim /etc/sudoers
给用户添加执行的权限
# hadoop 用户名
hadoop ALL=(root) NOPASSWD:ALL
1.7 关闭linux图形化界面
centos 7以下版本：
vim /etc/inittab
id:5:initdefault:
改为
id:3:initdefault:
centos 7.x版本：
- 删除已经存在的符号链接
rm /etc/systemd/system/default.target
- 默认级别转换为3
# 默认级别转换为3(文本模式)
ln -sf /lib/systemd/system/multi-user.target /etc/systemd/system/default.target
# 默认级别转换为5(图形模式)
ln -sf /lib/systemd/system/graphical.target /etc/systemd/system/default.target
- 重启
reboot
如果需要切换图形界面执行命令：startx
2、Linux之java环境安装
在CentOS 7.x的Linux操作系统下，会自带openjdk的环境，如果我们想自己安装jdk环境，需要卸载自带的openjdk环境。
步骤如下：
2.1 查看java环境
java -version
2.2 查询jdk
# 查看linux的jdk
rpm -qa | grep jdk
2.3 删除jdk
# 移除openjdk
yum -y remove java-openjdk-xxxxx
java-openjdk-xxxxx ：是需要删除的openjdk
删除自带的openjdk环境后，我们就开始安装我们的jdk。
2.4 从Windows或其他机器获取tar包
# 将文件传出Linux中的用户目录
scp D:/dsoftmanager/jdk-8u151-linux-x64.tar.gz root@192.168.108.99:/home/hadoop
D:/dsoftmanager/jdk-8u151-linux-x64.tar.gz：A机器的tar包目录位置
root@192.168.108.99:/home/hadoop：linux机器存储tar的目录位置
2.5 解压tar包到指定的目录
# 创建java目录
mkdir /java
# 将文件复制到java目录
cp /home/hadoop/jdk-8u151-linux-x64.tar.gz /java
# 进入/java
cd /java
# 解压缩
tar -zxvf jdk-8u151-linux-x64.tar.gz
2.6 配置环境变量
# 打开配置文件
vim /etc/profile
打开/etc/profile文件，在文件的末尾，放入下面的配置信息：
# 配置java环境
JAVA_HOME=/java/jdk1.8.0_151
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:/usr/bin:/usr/sbin:/bin:/sbin:/usr/X11R6/bin
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar
export JAVA_HOME PATH CLASSPATH
2.7 重启机器
# 立即重启机器
shutdown -r now
或者
reboot
如果不重启，配置不会生效。
2.8 java环境测试
# 测试java环境是否安装成功
java -version
javac -version
出现如下信息，表示安装成功。
[hadoop@localhost Desktop]$ java -version
java version "1.8.0_151"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_151-b12)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.151-b12, mixed mode)
[hadoop@localhost Desktop]$ javac -version
javac 1.8.0_151
3、hadoop伪分布式集群环境搭建
关于Linux机器环境和java环境配置，参考我的上一篇文章：hadoop集群环境搭建之Linux基本环境和java环境配置（一），在Linux环境和java环境配置好之后，我们开始搭建hadoop的伪分布式集群（伪分布式集群：在一台机器上跑hadoop需要的服务）吧。
3.1 上传hadoop安装包
scp d:/dsoftmanager/hadoop-2.7.5.tar.gz root@192.168.108.99:/home/hadoop
3.2 解压安装包
# 创建一个hadoop的目录
mkdir /hadoop
# 将/home/hadoop目录下的hadoop-2.7.5.tar.gz文件复制到/hadoop目录下
cp /home/hadoop/hadoop-2.7.5.tar.gz /hadoop
# 进入/hadoop目录
cd /hadoop
# 解压
tar -zxvf hadoop-2.7.5.tar.gz
3.3 配置hadoop环境变量
# 打开配置文件
vim /etc/profile
# 在配置文件中末尾输入
export HADOOP_HOME=/hadoop/hadoop-2.7.5
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
重启Linux，测试hadoop配置是否生效
# 重启
reboot
# 测试hadoop环境配置是否生效
echo ${HADOOP_HOME}
输出：/hadoop/hadoop-2.7.5
3.4 修改hadoop配置
-
3.4.1 将
${HADOOP_HOME}设置权限许可sudo chown -R hadoop:hadoop ${HADOOP_HOME} -
3.4.2 配置
hadoop-env.sh的JAVA_HOME参数# 使用sudo命令，打开hadoop-env.sh文件 sudo vim ${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/hadoop-env.sh # 修改JAVA_HOME的环境配置为如下所示： export JAVA_HOME=/java/jdk1.8.0_151 -
3.4.3 配置core-site.xml文件
# 创建一个tmp目录 mkdir ${HADOOP_HOME}/tmp # 设置权限 sudo chown hadoop:hadoop ${HADOOP_HOME}/tmp # 打开core-site.xml文件 sudo vim ${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/core-site.xml # 在<configuration>中添加配置 <configuration> <!-- 指定HADOOP所使用的文件系统schema（URI），HDFS的老大（NameNode）的地址 --> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://zhang:9000</value> </property> <!-- 指定hadoop运行时产生临时文件的存储目录 --> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/hadoop/hadoop-2.7.5/tmp</value> </property> </configuration> -
3.4.4 配置hdfs-site.xml文件
<configuration> <!-- 指定HDFS副本的数量 --> <property> <name>dfs.replication</name> <value>1</value> </property> <property> <name>dfs.secondary.http.address</name> <value>192.168.108.99:50090</value> </property> </configuration> -
3.4.5 配置mapred-site.xml文件
# 将mapred-site.xml.template改为mapred-site.xml sudo mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml # 配置mapred-site.xml <configuration> <!-- 指定mr运行在yarn上 --> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> </configuration> -
3.4.6 配置yarn-site.xml文件
<configuration> <!-- 指定YARN的老大（ResourceManager）的地址 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>zhang</value> </property> <!-- reducer获取数据的方式 --> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> </configuration>
3.5 格式化namenode
hdfs namenode -format
格式化成功会在${HADOOP_HOME}/tmp/dfs/name/current/目录生成几个文件，表示成功，如下：
3.6 启动各个服务
进入${HADOOP_HOME}目录
-
3.6.1 启动namenode
# 启动namenode sbin/hadoop-daemon.sh start namenode出现如下结果，表示启动成功
image
-
3.6.2 启动datanode
# 启动datanode sbin/hadoop-daemon.sh start datanode出现如下结果，表示启动成功
image -
3.6.3 启动SecondaryNameNode
# 启动secondarynamenode sbin/hadoop-daemon.sh start secondarynamenode出现如下结果，表示启动成功
image -
3.6.4 启动Resourcemanager
# 启动resourcemanager sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager出现如下结果，表示启动成功
image
-
3.6.5 启动nodemanager
# 启动nodemanager sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager出现如下结果，表示启动成功
image
-
3.6.6 使用
jsp命令查看是否启动成功image -
3.6.7 启动
dfs服务和yarn服务的另外方式# 开启dfs，包括namenode，datanode，secondarynamenode服务 sbin/start-dfs.sh # 开启yarn，包括resourcemanager，nodemanager sbin/start-yarn.sh # 开启所有的服务(过时) sbin/start-all.sh在执行启动时，需要输入用户密码
image -
3.6.8 打开yarn的web页面
YARN的Web客户端端口号是8088，通过http://192.168.108.99:8088/可以查看。
image
3.7 运行MapReduce Job
在Hadoop的share目录中，自带jar包，里面有一些MapReduce的例子，位置在share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.5.jar。我们可以使用这些例子体验搭建好的Hadoop平台。我们以wordCount为例。
-
3.7.1 创建输入目录
# 进入${HADOOP_HOME}目录 cd ${HADOOP_HOME} # 创建输入目录 bin/hdfs dfs -mkdir -p /wordcounttest/input -
3.7.2 创建测试文件wc.input，内容如下：
在
${HADOOP_HOME}目录下，创建一个data目录。在data目录下创建一个wc.input文件，文件内容：# 创建data目录 mkdir data # 进入data目录 cd data # 创建wc.input vim wc.input # 在文件中输入，如下内容 hadoop mapreduce hive hbase spark storm sqoop hadoop hive spark hadoop -
3.7.3 将wc.input文件上传到HDFS的
/wordcounttest/input目录下：bin/hdfs dfs -put data/wc.input /wordcounttest/input -
3.7.4 查看
/wordcounttest/input目录bin/hdfs dfs -ls /wordcounttest/inputimage -
3.7.5 运行WordCount MapReduce Job
bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.5.jar wordcount /wordcounttest/input /wordcounttest/outputimage -
3.7.6 查看输出结果目录
bin/hdfs dfs -ls /wordcounttest/outputimageoutput目录中有两个文件，_SUCCESS文件是空文件，有这个文件说明Job执行成功。
part-r-00000文件是结果文件，其中-r-说明这个文件是Reduce阶段产生的结果。
-
3.7.7 查看输出文件结果
bin/hdfs dfs -cat /wordcounttest/output/part-r-00000image
3.8 停止Hadoop服务
# 停止namenode
sbin/hadoop-daemon.sh stop namenode
# 停止datanode
sbin/hadoop-daemon.sh stop datanode
# 停止resourcemanager
sbin/yarn-daemon.sh stop resourcemanager
停止nodemanager
sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager
停止Hadoop服务的其他方式
# 停止dfs服务
sbin/stop-dfs.sh
# 停止yarn服务
sbin/stop-yarn.sh
# 停止所有服务
sbin/stop-all.sh
注1：开启历史服务
sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
可以通过http://192.168.108.99:19888打开，可看到JobHistory页面
点击进去，可看见Job的详情页面。
注2：开启日志
hadoop默认不启动日志，我们可以在yarn-site.xml文件中配置启用日志。
- 1.log环境配置
<property>
<!--是否启用日志-->
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<!--设置日志保存时间,单位秒-->
<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
<value>106800</value>
</property>
- 2.重启Yarn进程
# 停止yarn服务
sbin/stop-yarn.sh
# 启动yarn服务
sbin/start-yarn.sh
- 3.重启HistoryServer进程
# 停止HistoryServer服务
sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver
# 开启HistoryServer服务
sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
- 4.测试日志，运行一个MapReduce的demo，产生日志
bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.5.jar wordcount /wordcounttest/input /wordcounttest/output2
- 5.查看日志：
进入MapReduce的Job页面
点击进入log页面，如下
如果没有配置yarn-site.xml中的log配置，不会出现log，而是一串提示文字。
