安装hadoop集群(Multi Cluster)-低调大师

安装hadoop集群(Multi Cluster)

2019-10-19 684

配置环境

本文档安装hadoop集群环境，一个master作为namenode节点，一个slave作为datanode节点：

(1) master：

os: CentOS release 6.5 (Final)

ip: 172.16.101.58

user：root

hadoop-2.9.0.tar.gz

(2) slave：

os: CentOS release 6.5 (Final)

ip: 172.16.101.59

user：root

hadoop-2.9.0.tar.gz

前提条件

(1) master和slave都安装好java环境，并配置好环境变量；

(2)master节点解压好hadoop-2.9.0.tar.gz，并配置好环境变量；

(3)本篇文档使用的是root用户安装，所以需要master上的root用户可以ssh无密码使用root用户登录slave节点；

配置集群文件

在 master节点上执行（本文档先在master节点上配置文件，然后通过scp拷贝到其他slave节点）

（1）slaves文件：将作为 DataNode 的主机名或者ip写入该文件，每行一个，默认为 localhost，所以在伪分布式配置时，节点既作为 NameNode 也作为 DataNode。

[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop]# cat slaves

172.16.101.59

（2）文件core-site.xml

[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop]#cat /usr/local/hadoop-2.9.0/etc/hadoop/core-site.xml

<name>fs.defaultFS</name>

</property>

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

<value>/usr/local/hadoop-2.9.0/tmp</value>

<description>Abase for other temporary directories.</description>

</property>

</configuration>

（3）文件hdfs-site.xml

[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop]# cat /usr/local/hadoop-2.9.0/etc/hadoop/hdfs-site.xml

<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>

</property>

<name>dfs.replication</name>

</property>

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

<value>file:/usr/local/hadoop-2.9.0/tmp/dfs/name</value>

</property>

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

<value>file:/usr/local/hadoop-2.9.0/tmp/dfs/data</value>

</property>

</configuration>

（4）文件mapred-site.xml

[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop]# cat /usr/local/hadoop-2.9.0/etc/hadoop/mapred-site.xml

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

</property>

<name>mapreduce.jobhistory.address</name>

</property>

<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>

</property>

</configuration>

（5）文件yarn-site.xml

[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop]# cat /usr/local/hadoop-2.9.0/etc/yarn-site.xml

<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>

</property>

<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

<value>mapreduce_shuffle</value>

</property>

</configuration>

配置好后，将 Master上的 /usr/local/hadoop-2.9.0文件复制到各个节点上。因为之前有跑过伪分布式模式，建议在切换到集群模式前先删除之前的临时文件。

[root@sht-sgmhadoopdn-01 local]# rm -rf ./hadoop-2.9.0/tmp

[root@sht-sgmhadoopdn-01 local]# rm -rf ./hadoop-2.9.0/logs

[root@sht-sgmhadoopdn-01 local]# tar -zcf hadoop-2.9.0.master.tar.gz /usr/local/hadoop-2.9.0

[root@sht-sgmhadoopdn-01 local]# scp hadoop-2.9.0.master.tar.gz sht-sgmhadoopdn-02:/usr/local/

在 Slave节点上执行

[root@sht-sgmhadoopdn-02 local]# tar -zxf hadoop-2.9.0.master.tar.gz

启动hadoop集群

在 master节点上执行：

#第一次启动需要格式化HDFS,以后再启动不需要

[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop-2.9.0]# hdfs namenode -format

[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop-2.9.0]# start-dfs.sh

[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop-2.9.0]# start-yarn.sh

[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop-2.9.0]# mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop-2.9.0]# jps

20289 JobHistoryServer

19730 ResourceManager

18934 NameNode

19163 SecondaryNameNode

20366 Jps

在 Slave节点上执行：

[root@sht-sgmhadoopdn-02 hadoop]# jps

32147 DataNode

535 Jps

32559 NodeManager

在 master节点上执行：

[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop]# hdfs dfsadmin -report

Configured Capacity: 75831140352 (70.62 GB)

Present Capacity: 21246287872 (19.79 GB)

DFS Remaining: 21246263296 (19.79 GB)

DFS Used: 24576 (24 KB)

DFS Used%: 0.00%

Under replicated blocks: 0

Blocks with corrupt replicas: 0

Missing blocks: 0

Missing blocks (with replication factor 1): 0

Pending deletion blocks: 0

-------------------------------------------------

Live datanodes (1): #存活的slave数量

Name: 172.16.101.59:50010 (sht-sgmhadoopdn-02)

Hostname: sht-sgmhadoopdn-02

Decommission Status : Normal

Configured Capacity: 75831140352 (70.62 GB)

DFS Used: 24576 (24 KB)

Non DFS Used: 50732867584 (47.25 GB)

DFS Remaining: 21246263296 (19.79 GB)

DFS Used%: 0.00%

DFS Remaining%: 28.02%

Configured Cache Capacity: 0 (0 B)

Cache Used: 0 (0 B)

Cache Remaining: 0 (0 B)

Cache Used%: 100.00%

Cache Remaining%: 0.00%

Xceivers: 1

Last contact: Wed Dec 27 11:08:46 CST 2017

Last Block Report: Wed Dec 27 11:02:01 CST 2017

Console管理平台

NameNodehttp://172.16.101.58:50070

执行分布式实例MapReduce Job

[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop]# hdfs dfs -mkdir -p /user/root/input

[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop]# hdfs dfs -put /usr/local/hadoop-2.9.0/etc/hadoop/*.xml input

[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop]# hadoop jar /usr/local/hadoop-2.9.0/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.9.0.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'

17/12/27 11:25:33 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable

17/12/27 11:25:34 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at /172.16.101.58:8032

17/12/27 11:25:36 INFO input.FileInputFormat: Total input files to process : 9

17/12/27 11:25:36 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:9

17/12/27 11:25:37 INFO Configuration.deprecation: yarn.resourcemanager.system-metrics-publisher.enabled is deprecated. Instead, use yarn.system-metrics-publisher.enabled

17/12/27 11:25:37 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1514343869308_0001

17/12/27 11:25:38 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1514343869308_0001

17/12/27 11:25:38 INFO mapreduce.Job: The url to track the job:http://sht-sgmhadoopdn-01:8088/proxy/application_1514343869308_0001/

17/12/27 11:25:38 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1514343869308_0001

17/12/27 11:25:51 INFO mapreduce.Job: Job job_1514343869308_0001 running in uber mode : false

17/12/27 11:25:51 INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0%

17/12/27 11:26:14 INFO mapreduce.Job: map 11% reduce 0%

17/12/27 11:26:15 INFO mapreduce.Job: map 67% reduce 0%

17/12/27 11:26:29 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 0%

17/12/27 11:26:32 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 100%

17/12/27 11:26:34 INFO mapreduce.Job: Job job_1514343869308_0001 completed successfully

17/12/27 11:26:34 INFO mapreduce.Job: Counters: 50

......

[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop]# hdfs dfs -cat output/*

17/12/27 11:30:08 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable

1 dfsadmin

1 dfs.replication

1 dfs.namenode.secondary.http

1 dfs.namenode.name.dir

1 dfs.datanode.data.dir

也可以通过浏览器访问console，查看详细的分析信息：

ResourceManager -http://172.16.101.58:8088

停止hadoop集群

在 master节点上执行：

[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop]#stop-yarn.sh

[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop]#stop-dfs.sh

[root@sht-sgmhadoopdn-01 hadoop]#mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver

参考链接：

http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/

http://hadoop.apache.org/docs/r2.9.0/hadoop-project-dist/hadoop-common/ClusterSetup.html

微信关注我们

原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/647756

转载内容版权归作者及来源网站所有！

低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。

Hive SQL去重a,b和b,a类型

昨天开发找到我们DBA，要我们写一条Hive SQL。需求：有一个t表，主要有机场名称airport，机场的经纬度distance这两个列组成，想得到所有距离小于100的两个机场名。其实写这个SQL的逻辑并不是很困难，难点是如何去重复值，我用MySQL模拟的一个表，其实Hive语法和SQL差不多，插入了三条数据，a, b, c 分别代表三个机场名称，结构如下： mysql>showcreatetablet\G ***************************1.row*************************** Table:t CreateTable:CREATETABLE`t`( `airport`varchar(10)DEFAULTNULL, `distant`int(11)DEFAULTNULL )ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=utf8 1rowinset(0.00sec) mysql>select*fromt; +---------+---------+ |airport|distant| +---------+--...

2019-10-19

700

5月3日消息，据vnunet.com网站报道，美国旧金山的专栏作家伊恩·汤姆森（Iain Thomson）和肖恩·尼古拉斯(Shaun Nichols)发表了他们认为迄今为止最恶毒的10个计算机病毒排行榜。史上最恶毒10大病毒 1.Creeper Creeper可能是第一个计算机病毒，尽管这种说法还有争议。这个病毒是在1971年由Bob Thomas使用Tenex操作系统制作的。 2.Brain Brain是在1986年年中出现的第一个用微软DOS操作系统制作的病毒。这个病毒是巴基斯坦的两兄弟Basit和 Amjad Farooq Alvi编写的，原来是用于阻止拷贝一个医药软件的。 3. MyDoom MyDoom是感染主机，然后重新发送整个地址簿的攻击方式。这种病毒使用经过检验而可靠的方法通过电子邮件和地址簿传播。 4. Nimda 尼姆达(Nimda)是历史上传播速度最快的病毒之一，在上线之后的22分钟之后就成为传播最广的病毒。 5. Melissa 这是一个浪漫的爱情故事。一个男孩遇到了一个女该。女孩靠跳舞赚钱，男孩回家为那个女孩编写计算机病毒。这个计算机病毒后来流传了出去，造...

2019-10-19

583

资源下载

更多资源

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。