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Hadoop-2.4.0分布式安装手册.pdf
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1. 前言 2
2. 部署 2
2.1. 机器列表 2
2.2. 主机名 2
2.2.1. 临时修改主机名 3
2.2.2. 永久修改主机名 3
2.3. 免密码登录范围 4
3. 约定 4
3.1. 安装目录约定 4
3.2. 服务端口约定 5
4. 工作详单 6
5. JDK安装 6
5.1. 下载安装包 6
5.2. 安装步骤 6
6. 免密码ssh2登录 7
7. Hadoop安装和配置 8
7.1. 下载安装包 8
7.2. 安装和环境变量配置 8
7.3. 修改hadoop-env.sh 9
7.4. 修改/etc/hosts 9
7.5. 修改slaves 10
7.6. 准备好各配置文件 10
7.7. 修改core-site.xml 11
7.8. 修改hdfs-site.xml 11
7.8.1. dfs.namenode.rpc-address 11
7.9. 修改mapred-site.xml 12
7.10. 修改yarn-site.xml 12
8. 启动HDFS 12
8.1. 格式化NameNode 12
8.2. 启动HDFS 13
8.3. 检查启动是否成功 13
8.3.1. DataNode 13
8.3.2. NameNode 14
8.3.3. SecondaryNameNode 14
8.4. 执行HDFS命令 14
8.4.1. hdfs dfs ls 14
8.4.2. hdfs dfs -put 14
8.4.3. hdfs dfs -rm 15
9. 启动YARN 15
9.1. 启动YARN 15
9.2. 执行YARN命令 15
9.2.1. yarn node -list 15
9.2.2. yarn node -status 16
10. 运行MapReduce程序 16
11. 常见错误 17
11.1. 执行“hdfs dfs -ls”时报ConnectException 17
11.2. Incompatible clusterIDs 18
11.3. Inconsistent checkpoint fields 20
12. 相关文档 21
1. 前言
本文的目的是为当前最新版本的Hadoop 2.4.0提供最为详细的安装说明，以帮助减少安装过程中遇到的困难，并对一些错误原因进行说明。本文的安装只涉及了hadoop-common、hadoop-hdfs、hadoop-mapreduce和hadoop-yarn，并不包含HBase、Hive和Pig等。
2. 部署
2.1. 机器列表
共5台机器，部署如下表所示：
| NameNode |
SecondaryNameNode |
DataNodes |
| 172.25.40.171 |
172.25.39.166 |
10.12.154.77 10.12.154.78 10.12.154.79 |
2.2. 主机名
| 机器IP |
对应的主机名 |
| 172.25.40.171 |
VM-40-171-sles10-64 |
| 172.25.39.166 |
VM-39-166-sles10-64 |
| 10.12.154.77 |
DEVNET-154-77 |
| 10.12.154.78 |
DEVNET-154-70 |
| 10.12.154.79 |
DEVNET-154-79 |
注意主机名不能有下划线，否则启动时，SecondaryNameNode节点会报如下所示的错误（取自hadoop-hadoop-secondarynamenode-VM_39_166_sles10_64.out文件）：
| Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: You have loaded library /data/hadoop/hadoop-2.4.0/lib/native/libhadoop.so.1.0.0 which might have disabled stack guard. The VM will try to fix the stack guard now. It's highly recommended that you fix the library with 'execstack -c ', or link it with '-z noexecstack'. Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: The value of property bind.address must not be null at com.google.common.base.Preconditions.checkArgument(Preconditions.java:88) at org.apache.hadoop.conf.Configuration.set(Configuration.java:971) at org.apache.hadoop.conf.Configuration.set(Configuration.java:953) at org.apache.hadoop.http.HttpServer2.initializeWebServer(HttpServer2.java:391) at org.apache.hadoop.http.HttpServer2.(HttpServer2.java:344) at org.apache.hadoop.http.HttpServer2.(HttpServer2.java:104) at org.apache.hadoop.http.HttpServer2$Builder.build(HttpServer2.java:292) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.SecondaryNameNode.initialize(SecondaryNameNode.java:264) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.SecondaryNameNode.(SecondaryNameNode.java:192) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.SecondaryNameNode.main(SecondaryNameNode.java:651) |
2.2.1. 临时修改主机名
命令hostname不但可以查看主机名，还可以用它来修改主机名，格式为：hostname 新主机名。
在修改之前172.25.40.171对应的主机名为VM-40-171-sles10-64，而172.25.39.166对应的主机名为VM_39_166_sles10_64。两者的主机名均带有下划线，因此需要修改。为求简单，仅将原下划线改成横线：
hostname VM-40-171-sles10-64
hostname VM-39-166-sles10-64
经过上述修改后，还不够，类似于修改环境变量，还需要通过修改系统配置文件做永久修改。
2.2.2. 永久修改主机名
不行的Linux发行版本，对应的系统配置文件可能不同，对于SuSE 10.1，它的是/etc/HOSTNAME：
| # cat /etc/HOSTNAME VM_39_166_sles10_64 |
将文件中的“VM_39_166_sles10_64”，改成“VM-39-166-sles10-64”。有些Linux发行版本对应的可能是/etc/hostname文件，有些可能是/etc/sysconfig/network文件。
不但所在文件不同，修改的方法可能也不一样，比如有些是名字对形式，如：HOSTNAME=主机名。
修改之后，需要重启网卡，以使修改生效，执行命令：/etc/rc.d/boot.localnet start（不同系统，命令会有差异，这是SuSE上的方法），再次使用hostname查看，会发现主机名变了。
直接重启系统，也可以使修改生效。
注意修改主机名后，需要重新验证ssh免密码登录，方法为：ssh 用户名@新的主机名。
2.3. 免密码登录范围
要求能通过免登录包括使用IP和主机名都能免密码登录：
1) NameNode能免密码登录所有的DataNode
2) SecondaryNameNode能免密码登录所有的DataNode
3) NameNode能免密码登录自己
4) SecondaryNameNode能免密码登录自己
5) NameNode能免密码登录SecondaryNameNode
6) SecondaryNameNode能免密码登录NameNode
7) DataNode能免密码登录自己
8) DataNode不需要配置免密码登录NameNode、SecondaryNameNode和其它DataNode。
3. 约定
3.1. 安装目录约定
为便于讲解，本文约定Hadoop、JDK安装目录如下：
| |
安装目录 |
版本 |
说明 |
| JDK |
/data/jdk |
1.7.0 |
ln -s /data/jdk1.7.0_55 /data/jdk |
| Hadoop |
/data/hadoop/current |
2.4.0 |
ln -s /data/hadoop/hadoop-2.4.0 /data/hadoop/current |
在实际安装部署时，可以根据实际进行修改。
3.2.
服务端口约定
| 端口 |
作用 |
| 9000 |
fs.defaultFS，如：hdfs://172.25.40.171:9000 |
| 9001 |
dfs.namenode.rpc-address，DataNode会连接这个端口 |
| 50070 |
dfs.namenode.http-address |
| 50470 |
dfs.namenode.https-address |
| 50100 |
dfs.namenode.backup.address |
| 50105 |
dfs.namenode.backup.http-address |
| 50090 |
dfs.namenode.secondary.http-address，如：172.25.39.166:50090 |
| 50091 |
dfs.namenode.secondary.https-address，如：172.25.39.166:50091 |
| 50020 |
dfs.datanode.ipc.address |
| 50075 |
dfs.datanode.http.address |
| 50475 |
dfs.datanode.https.address |
| 50010 |
dfs.datanode.address，DataNode的数据传输端口 |
| 8480 |
dfs.journalnode.rpc-address |
| 8481 |
dfs.journalnode.https-address |
| 8032 |
yarn.resourcemanager.address |
| 8088 |
yarn.resourcemanager.webapp.address，YARN的http端口 |
| 8090 |
yarn.resourcemanager.webapp.https.address |
| 8030 |
yarn.resourcemanager.scheduler.address |
| 8031 |
yarn.resourcemanager.resource-tracker.address |
| 8033 |
yarn.resourcemanager.admin.address |
| 8042 |
yarn.nodemanager.webapp.address |
| 8040 |
yarn.nodemanager.localizer.address |
| 8188 |
yarn.timeline-service.webapp.address |
| 10020 |
mapreduce.jobhistory.address |
| 19888 |
mapreduce.jobhistory.webapp.address |
| 2888 |
ZooKeeper，如果是Leader，用来监听Follower的连接 |
| 3888 |
ZooKeeper，用于Leader选举 |
| 2181 |
ZooKeeper，用来监听客户端的连接 |
| 60010 |
hbase.master.info.port，HMaster的http端口 |
| 60000 |
hbase.master.port，HMaster的RPC端口 |
| 60030 |
hbase.regionserver.info.port，HRegionServer的http端口 |
| 60020 |
hbase.regionserver.port，HRegionServer的RPC端口 |
| 8080 |
hbase.rest.port，HBase REST server的端口 |
| 10000 |
hive.server2.thrift.port |
| 9083 |
hive.metastore.uris |
4. 工作详单
为运行Hadoop（HDFS、YARN和MapReduce）需要完成的工作详单：
| JDK安装 |
Hadoop是Java语言开发的，所以需要。 |
| 免密码登录 |
NameNode控制SecondaryNameNode和DataNode使用了ssh和scp命令，需要无密码执行。 |
| Hadoop安装和配置 |
这里指的是HDFS、YARN和MapReduce，不包含HBase、Hive等的安装。 |
5. JDK安装
本文安装的JDK 1.7.0版本，基于JDK1.8版本也可以安装成功，但建议采用JDK1.7版本。原因是在编译Hadoop 2.4.0源码时，使用JDK1.8时大量语法错误，改用JDK1.7版本后，顺序通过，详情请参见《在Linux上编译Hadoop-2.4.0》一文。
5.1. 下载安装包
JDK最新二进制安装包下载网址：
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads
JDK1.7二进制安装包下载网址：
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk7-downloads-1880260.html
本文下载的是64位Linux版本的JDK1.7：jdk-7u55-linux-x64.gz。请不要安装JDK1.8版本，JDK1.8和Hadoop 2.4.0不匹配，编译Hadoop 2.4.0源码时会报很多错误。
5.2. 安装步骤
JDK的安装非常简单，将jdk-7u55-linux-x64.gz上传到Linux，然后解压，接着配置好环境变量即可（本文jdk-7u55-linux-x64.gz被上传在/data目录下）：
1) 进入/data目录
2) 解压安装包：tar xzf jdk-7u55-linux-x64.gz，解压后会在生成目录/data/jdk1.7.0_55
3) 建立软件链接：ln -s /data/jdk1.7.0_55 /data/jdk
4) 修改/etc/profile或用户目录下的profile，或同等文件，配置如下所示环境变量：
| export JAVA_HOME=/data/jdk export CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib/tools.jar export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH |
完成这项操作之后，需要重新登录，或source一下profile文件，以便环境变量生效，当然也可以手工运行一下，以即时生效。如果还不放心，可以运行下java或javac，看看命令是否可执行。如果在安装JDK之前，已经可执行了，则表示不用安装JDK。
6. 免密码ssh2登录
以下针对的是ssh2，而不是ssh，也不包括OpenSSH。配置分两部分：一是对登录机的配置，二是对被登录机的配置，其中登录机为客户端，被登录机为服务端，也就是解决客户端到服务端的无密码登录问题。下述涉及到的命令，可以直接拷贝到Linux终端上执行，已全部验证通过，操作环境为SuSE 10.1。
第一步，修改所有被登录机上的sshd配置文件/etc/ssh2/sshd2_config：
1) 将PermitRootLogin值设置为yes，也就是取掉前面的注释号#
2) 将AllowedAuthentications值设置为publickey,password，也就是取掉前面的注释号#
3) 重启sshd服务：service ssh2 restart
第二步，在所有登录机上，执行以下步骤：
1) 进入到.ssh2目录：cd ~/.ssh2
2) ssh-keygen2 -t dsa -P''
-P表示密码，-P''就表示空密码，也可以不用-P参数，但这样就要敲三次回车键，用-P''就一次回车。
成功之后，会在用户的主目录下生成私钥文件id_dsa_2048_a，和公钥文件id_dsa_2048_a.pub。
3) 生成identification文件：echo "IdKey id_dsa_2048_a" >> identification，请注意IdKey后面有一个空格，确保identification文件内容如下：
| # cat identification IdKey id_dsa_2048_a |
4) 将文件id_dsa_2048_a.pub，上传到所有被登录机的~/.ssh2目录：scp id_dsa_2048_a.pub root@192.168.0.1:/root/.ssh2，这里假设192.168.0.1为其中一个被登录机的IP。在执行scp之前，请确保192.168.0.1上有/root/.ssh2这个目录，而/root/需要修改为root用户的实际HOME目录，通常环境变量$HOME为用户主目录，~也表示用户主目录，不带任何参数的cd命令也会直接切换到用户主目录。
第三步，在所有被登录机上，执行以下步骤：
1) 进入到.ssh2目录：cd ~/.ssh2
2) 生成authorization文件：echo "Key id_dsa_2048_a.pub" >> authorization，请注意Key后面有一个空格，确保authorization文件内容如下：
| # cat authorization Key id_dsa_2048_a.pub |
完成上述工作之后，从登录机到被登录机的ssh登录就不需要密码了。如果没有配置好免密码登录，在启动时会遇到如下错误：
| Starting namenodes on [172.25.40.171] 172.25.40.171: Host key not found from database. 172.25.40.171: Key fingerprint: 172.25.40.171: xofiz-zilip-tokar-rupyb-tufer-tahyc-sibah-kyvuf-palik-hazyt-duxux 172.25.40.171: You can get a public key's fingerprint by running 172.25.40.171: % ssh-keygen -F publickey.pub 172.25.40.171: on the keyfile. 172.25.40.171: warning: tcgetattr failed in ssh_rl_set_tty_modes_for_fd: fd 1: Invalid argument |
或下列这样的错误：
| Starting namenodes on [172.25.40.171] 172.25.40.171: hadoop's password: |
建议生成的私钥和公钥文件名都带上自己的IP，否则会有些混乱。
按照中免密码登录范围的说明，配置好所有的免密码登录。更多关于免密码登录说明，请浏览技术博客：
1) http://blog.chinaunix.net/uid-20682147-id-4212099.html（两个SSH2间免密码登录）
2) http://blog.chinaunix.net/uid-20682147-id-4212097.html（SSH2免密码登录OpenSSH）
3) http://blog.chinaunix.net/uid-20682147-id-4212094.html（OpenSSH免密码登录SSH2）
7. Hadoop安装和配置
本部分仅包括HDFS、MapReduce和Yarn的安装，不包括HBase、Hive等的安装。
7.1. 下载安装包
Hadoop二进制安装包下载网址：http://hadoop.apache.org/releases.html#Download（或直接进入http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/进行下载），本文下载的是hadoop-2.4.0版本（安装包：http://mirrors.cnnic.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.4.0/hadoop-2.4.0.tar.gz，源码包：http://mirrors.cnnic.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.4.0/hadoop-2.4.0-src.tar.gz），并不是稳定版本，最新的稳定版本是hadoop-2.2.0。
官方的安装说明请浏览Cluster Setup：
http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-common/ClusterSetup.html。
7.2. 安装和环境变量配置
1) 将Hadoop安装包hadoop-2.4.0.tar.gz上传到/data/hadoop目录下
2) 进入/data/hadoop目录
3) 在/data/hadoop目录下，解压安装包hadoop-2.4.0.tar.gz：tar xzf hadoop-2.4.0.tar.gz
4) 建立软件链接：ln -s /data/hadoop/hadoop-2.4.0 /data/hadoop/current
5) 修改用户主目录下的文件.profile（当然也可以是/etc/profile），设置Hadoop环境变量：
| export HADOOP_HOME=/data/hadoop/current export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH |
需要重新登录以生效，或者在终端上执行：export HADOOP_HOME=/data/hadoop/current也可以即时生效。
7.3. 修改hadoop-env.sh
修改所有节点上的$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh文件，在靠近文件头部分加入：export JAVA_HOME=/data/jdk
特别说明一下：虽然在/etc/profile已经添加了JAVA_HOME，但仍然得修改所有节点上的hadoop-env.sh，否则启动时，报如下所示的错误：
| 10.12.154.79: Error: JAVA_HOME is not set and could not be found. 10.12.154.77: Error: JAVA_HOME is not set and could not be found. 10.12.154.78: Error: JAVA_HOME is not set and could not be found. 10.12.154.78: Error: JAVA_HOME is not set and could not be found. 10.12.154.77: Error: JAVA_HOME is not set and could not be found. 10.12.154.79: Error: JAVA_HOME is not set and could not be found. |
7.4. 修改/etc/hosts
为省去不必要的麻烦，建议在所有节点的/etc/hosts文件，都做如下所配置：
| 172.25.40.171 VM-40-171-sles10-64 # NameNode 172.25.39.166 VM-39-166-sles10-64 # SecondaryNameNode 10.12.154.77 DEVNET-154-77 # DataNode 10.12.154.78 DEVNET-154-70 # DataNode 10.12.154.79 DEVNET-154-79 # DataNode |
注意不要为一个IP配置多个不同主机名，否则HTTP页面可能无法正常运作。
主机名，如VM-39-166-sles10-64，可通过hostname命令取得。由于都配置了主机名，在启动HDFS或其它之前，需要确保针对主机名进行过ssh，否则启动时，会遇到如下所示的错误：
| VM-39-166-sles10-64: Host key not found from database. VM-39-166-sles10-64: Key fingerprint: VM-39-166-sles10-64: xofiz-zilip-tokar-rupyb-tufer-tahyc-sibah-kyvuf-palik-hazyt-duxux VM-39-166-sles10-64: You can get a public key's fingerprint by running VM-39-166-sles10-64: % ssh-keygen -F publickey.pub VM-39-166-sles10-64: on the keyfile. VM-39-166-sles10-64: warning: tcgetattr failed in ssh_rl_set_tty_modes_for_fd: fd 1: Invalid argument |
上述错误表示没有以主机名ssh过一次VM-39-166-sles10-64。按下列方法修复错误：
| ssh hadoop@VM-39-166-sles10-64 Host key not found from database. Key fingerprint: xofiz-zilip-tokar-rupyb-tufer-tahyc-sibah-kyvuf-palik-hazyt-duxux You can get a public key's fingerprint by running % ssh-keygen -F publickey.pub on the keyfile. Are you sure you want to continue connecting (yes/no)? yes Host key saved to /data/hadoop/.ssh2/hostkeys/key_36000_137vm_13739_137166_137sles10_13764.pub host key for VM-39-166-sles10-64, accepted by hadoop Thu Apr 17 2014 12:44:32 +0800 Authentication successful. Last login: Thu Apr 17 2014 09:24:54 +0800 from 10.32.73.69 Welcome to SuSE Linux 10 SP2 64Bit Nov 10,2010 by DIS Version v2.6.20101110 No mail. |
7.5. 修改slaves
修改NameNode和SecondaryNameNode上的$HADOOP_HOME/etc/hadoop/slaves文件，将slaves的节点IP（也可以是相应的主机名）一个人加进去，一行一个IP，如下所示：
| > cat slaves 10.12.154.77 10.12.154.78 10.12.154.79 |
7.6. 准备好各配置文件
配置文件放在$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下，对于Hadoop 2.3.0和Hadoop 2.4.0版本，该目录下的core-site.xml、yarn-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml都是空的。如果不配置好就启动，如执行start-dfs.sh，则会遇到各种错误。
可从$HADOOP_HOME/share/hadoop目录下拷贝一份到/etc/hadoop目录，然后在此基础上进行修改（以下内容可以直接拷贝执行，2.3.0版本中各default.xml文件路径不同于2.4.0版本）：
| # 进入$HADOOP_HOME目录 cd $HADOOP_HOME cp ./share/doc/hadoop/hadoop-project-dist/hadoop-common/core-default.xml ./etc/hadoop/core-site.xml cp ./share/doc/hadoop/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/hdfs-default.xml ./etc/hadoop/hdfs-site.xml cp ./share/doc/hadoop/hadoop-yarn/hadoop-yarn-common/yarn-default.xml ./etc/hadoop/yarn-site.xml cp ./share/doc/hadoop/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/mapred-default.xml ./etc/hadoop/mapred-site.xml |
接下来，需要对默认的core-site.xml、yarn-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml进行适当的修改，否则仍然无法启动成功。
7.7. 修改core-site.xml
对core-site.xml文件的修改，涉及下表中的属性：
| 属性名 |
属性值 |
涉及范围 |
| fs.defaultFS |
hdfs://172.25.40.171:9000 |
所有节点 |
| hadoop.tmp.dir |
/data/hadoop/current/tmp |
所有节点 |
| dfs.datanode.data.dir |
/data/hadoop/current/data |
所有DataNode，在hdfs-site.xml也有这个属性 |
注意启动之前，需要将配置的目录创建好，如创建好/data/hadoop/current/tmp目录。详细可参考：
http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-common/core-default.xm。
7.8. 修改hdfs-site.xml
对hdfs-site.xml文件的修改，涉及下表中的属性：
| 属性名 |
属性值 |
涉及范围 |
| dfs.namenode.rpc-address |
172.25.40.171:9001 |
所有节点 |
| dfs.namenode.secondary.http-address |
172.25.39.166:50090 |
NameNode SecondaryNameNode |
| dfs.namenode.name.dir |
/data/hadoop/current/dfs/name |
NameNode SecondaryNameNode |
| dfs.datanode.data.dir |
/data/hadoop/current/data |
所有DataNode |
详细配置可参考：
http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/hdfs-default.xml。
7.8.1. dfs.namenode.rpc-address
如果没有配置，则启动时报如下错误：
| Incorrect configuration: namenode address dfs.namenode.servicerpc-address or dfs.namenode.rpc-address is not configured. |
这里需要指定IP和端口，如果只指定了IP，如172.25.40.171，则启动时输出如下：
改成“172.25.40.171:9001”后，则启动时输出为：
| Starting namenodes on [172.25.40.171] |
7.9. 修改mapred-site.xml
对hdfs-site.xml文件的修改，涉及下表中的属性：
| 属性名 |
属性值 |
涉及范围 |
| mapreduce.framework.name |
yarn |
|
详细配置可参考：
http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/mapred-default.xml。
7.10. 修改yarn-site.xml
对yarn-site.xml文件的修改，涉及下表中的属性：
| 属性名 |
属性值 |
涉及范围 |
| yarn.resourcemanager.hostname |
172.25.40.171 |
ResourceManager NodeManager |
| yarn.nodemanager.hostname |
0.0.0.0 |
所有的NodeManager |
yarn.nodemanager.hostname如果配置成具体的IP，如10.12.154.79，则会导致每个NamoManager的配置不同。详细配置可参考：
http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-yarn/hadoop-yarn-common/yarn-default.xml。
8. 启动HDFS
在启动HDFS之前，需要先完成对NameNode的格式化。
8.1. 格式化NameNode
1) 进入$HADOOP_HOME/bin目录
2) 进行格式化：./hdfs namenode -format
如果完成有，输出包含“INFO util.ExitUtil: Exiting with status 0”，则表示格式化成功。
在进行格式化时，如果没有在/etc/hosts文件中添加主机名和IP的映射：“172.25.40.171 VM-40-171-sles10-64”，则会报如下所示错误：
| 14/04/17 03:44:09 WARN net.DNS: Unable to determine local hostname -falling back to "localhost" java.net.UnknownHostException: VM-40-171-sles10-64: VM-40-171-sles10-64: unknown error at java.net.InetAddress.getLocalHost(InetAddress.java:1484) at org.apache.hadoop.net.DNS.resolveLocalHostname(DNS.java:264) at org.apache.hadoop.net.DNS.(DNS.java:57) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NNStorage.newBlockPoolID(NNStorage.java:945) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NNStorage.newNamespaceInfo(NNStorage.java:573) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSImage.format(FSImage.java:144) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode.format(NameNode.java:845) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode.createNameNode(NameNode.java:1256) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode.main(NameNode.java:1370) Caused by: java.net.UnknownHostException: VM-40-171-sles10-64: unknown error at java.net.Inet4AddressImpl.lookupAllHostAddr(Native Method) at java.net.InetAddress$2.lookupAllHostAddr(InetAddress.java:907) at java.net.InetAddress.getAddressesFromNameService(InetAddress.java:1302) at java.net.InetAddress.getLocalHost(InetAddress.java:1479) ... 8 more |
8.2. 启动HDFS
1) 进入$HADOOP_HOME/sbin目录
2) 启动HDFS：./start-dfs.sh
启动时，遇到如下所示的错误，则表示NameNode不能免密码登录自己。如果之前使用IP可以免密码登录自己，则原因一般是因为没有使用主机名登录过自己，因此解决办法是使用主机名SSH一下，比如：ssh hadoop@VM_40_171_sles10_64，然后再启动。
| Starting namenodes on [VM_40_171_sles10_64] VM_40_171_sles10_64: Host key not found from database. VM_40_171_sles10_64: Key fingerprint: VM_40_171_sles10_64: xofiz-zilip-tokar-rupyb-tufer-tahyc-sibah-kyvuf-palik-hazyt-duxux VM_40_171_sles10_64: You can get a public key's fingerprint by running VM_40_171_sles10_64: % ssh-keygen -F publickey.pub VM_40_171_sles10_64: on the keyfile. VM_40_171_sles10_64: warning: tcgetattr failed in ssh_rl_set_tty_modes_for_fd: fd 1: Invalid argument |
8.3. 检查启动是否成功
1) 使用JDK提供的jps命令，查看相应的进程是否已启动
2) 检查$HADOOP_HOME/logs目录下的log和out文件，看看是否有异常信息。
8.3.1. DataNode
执行jps命令，可看到DataNode进程：
| $ jps 18669 DataNode 24542 Jps |
8.3.2. NameNode
执行jps命令，可看到NameNode进程：
| $ jps 18669 NameNode 24542 Jps |
8.3.3. SecondaryNameNode
执行jps命令，可看到：
| $ jps 24542 Jps 3839 SecondaryNameNode |
8.4. 执行HDFS命令
执行HDFS命令，以进一步检验是否已经安装成功和配置好。关于HDFS命令的用法，直接运行命令hdfs或hdfs dfs，即可看到相关的用法说明。
8.4.1. hdfs dfs ls
“hdfs dfs -ls”带一个参数，如果参数以“hdfs://URI”打头表示访问HDFS，否则相当于ls。其中URI为NameNode的IP或主机名，可以包含端口号，即hdfs-site.xml中“dfs.namenode.rpc-address”指定的值。
“hdfs dfs -ls”要求默认端口为8020，如果配置成9000，则需要指定端口号，否则不用指定端口，这一点类似于浏览器访问一个URL。示例：
| > hdfs dfs -ls hdfs://172.25.40.171:9001/ |
9001后面的斜杠/是和必须的，否则被当作文件。如果不指定端口号9001，则使用默认的8020，“172.25.40.171:9001”由hdfs-site.xml中“dfs.namenode.rpc-address”指定。
不难看出“hdfs dfs -ls”可以操作不同的HDFS集群，只需要指定不同的URI。
文件上传后，被存储在DataNode的data目录下（由DataNode的hdfs-site.xml中的属性“dfs.datanode.data.dir”指定），如：
$HADOOP_HOME/data/current/BP-139798373-172.25.40.171-1397735615751/current/finalized/blk_1073741825
文件名中的“blk”是block，即块的意思，默认情况下blk_1073741825即为文件的一个完整块，Hadoop未对它进额外处理。
8.4.2. hdfs dfs -put
上传文件命令，示例：
| > hdfs dfs -put /etc/SuSE-release hdfs://172.25.40.171:9001/ |
8.4.3. hdfs dfs -rm
删除文件命令，示例：
| > hdfs dfs -rm hdfs://172.25.40.171:9001/SuSE-release Deleted hdfs://172.25.40.171:9001/SuSE-release |
9. 启动YARN
9.1. 启动YARN
1) 进入$HADOOP_HOME/sbin目录
2) 执行：start-yarn.sh，即开始启动YARN
若启动成功，则在Master节点执行jps，可以看到ResourceManager：
| > jps 24689 NameNode 30156 Jps 28861 ResourceManager |
在Slaves节点执行jps，可以看到NodeManager：
| $ jps 14019 NodeManager 23257 DataNode 15115 Jps |
9.2. 执行YARN命令
9.2.1. yarn node -list
列举YARN集群中的所有NodeManager，如：
| > yarn node -list Total Nodes:3 Node-Id Node-State Node-Http-Address Number-of-Running-Containers localhost:45980 RUNNING localhost:8042 0 localhost:47551 RUNNING localhost:8042 0 localhost:58394 RUNNING localhost:8042 0 |
9.2.2. yarn node -status
查看指定NodeManager的状态，如：
| > yarn node -status localhost:47551 Node Report : Node-Id : localhost:47551 Rack : /default-rack Node-State : RUNNING Node-Http-Address : localhost:8042 Last-Health-Update : 星期五 18/四月/14 01:45:41:555GMT Health-Report : Containers : 0 Memory-Used : 0MB Memory-Capacity : 8192MB CPU-Used : 0 vcores CPU-Capacity : 8 vcores |
10. 运行MapReduce程序
在安装目录的share/hadoop/mapreduce子目录下，有现存的示例程序：
| hadoop@VM-40-171-sles10-64:~/current> ls share/hadoop/mapreduce hadoop-mapreduce-client-app-2.4.0.jar hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.4.0-tests.jar hadoop-mapreduce-client-common-2.4.0.jar hadoop-mapreduce-client-shuffle-2.4.0.jar hadoop-mapreduce-client-core-2.4.0.jar hadoop-mapreduce-examples-2.4.0.jar hadoop-mapreduce-client-hs-2.4.0.jar lib hadoop-mapreduce-client-hs-plugins-2.4.0.jar lib-examples hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.4.0.jar sources |
跑一个示例程序试试：
| hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.4.0.jar wordcount ./in ./out |
wordcount运行完成后，结果会保存在out目录下，保存结果的文件名类似于“part-r-00000”。另外，跑这个示例程序有两个需求注意的点：
1) in目录下要有文本文件，或in即为被统计的文本文件，可以为HDFS上的文件或目录，也可以为本地文件或目录
2) out目录不能存在，程序会自动去创建它，如果已经存在则会报错。
包hadoop-mapreduce-examples-2.4.0.jar中含有多个示例程序，不带参数运行，即可看到用法：
| > hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.4.0.jar wordcount Usage: wordcount > hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.4.0.jar An example program must be given as the first argument. Valid program names are: aggregatewordcount: An Aggregate based map/reduce program that counts the words in the input files. aggregatewordhist: An Aggregate based map/reduce program that computes the histogram of the words in the input files. bbp: A map/reduce program that uses Bailey-Borwein-Plouffe to compute exact digits of Pi. dbcount: An example job that count the pageview counts from a database. distbbp: A map/reduce program that uses a BBP-type formula to compute exact bits of Pi. grep: A map/reduce program that counts the matches of a regex in the input. join: A job that effects a join over sorted, equally partitioned datasets multifilewc: A job that counts words from several files. pentomino: A map/reduce tile laying program to find solutions to pentomino problems. pi: A map/reduce program that estimates Pi using a quasi-Monte Carlo method. randomtextwriter: A map/reduce program that writes 10GB of random textual data per node. randomwriter: A map/reduce program that writes 10GB of random data per node. secondarysort: An example defining a secondary sort to the reduce. sort: A map/reduce program that sorts the data written by the random writer. sudoku: A sudoku solver. teragen: Generate data for the terasort terasort: Run the terasort teravalidate: Checking results of terasort wordcount: A map/reduce program that counts the words in the input files. wordmean: A map/reduce program that counts the average length of the words in the input files. wordmedian: A map/reduce program that counts the median length of the words in the input files. wordstandarddeviation: A map/reduce program that counts the standard deviation of the length of the words in the input files. |
11. 常见错误
11.1. 执行“hdfs dfs -ls”时报ConnectException
原因可能是指定的端口号9000不对，该端口号由hdfs-site.xml中的属性“dfs.namenode.rpc-address”指定，即为NameNode的RPC服务端口号。
文件上传后，被存储在DataNode的data（由DataNode的hdfs-site.xml中的属性“dfs.datanode.data.dir”指定）目录下，如：
$HADOOP_HOME/data/current/BP-139798373-172.25.40.171-1397735615751/current/finalized/blk_1073741825
文件名中的“blk”是block，即块的意思，默认情况下blk_1073741825即为文件的一个完整块，Hadoop未对它进额外处理。
| hdfs dfs -ls hdfs://172.25.40.171:9000 14/04/17 12:04:02 WARN conf.Configuration: mapred-site.xml:an attempt to override final parameter: mapreduce.job.end-notification.max.attempts; Ignoring. 14/04/17 12:04:02 WARN conf.Configuration: mapred-site.xml:an attempt to override final parameter: mapreduce.job.end-notification.max.retry.interval; Ignoring. 14/04/17 12:04:02 WARN conf.Configuration: mapred-site.xml:an attempt to override final parameter: mapreduce.job.end-notification.max.attempts; Ignoring. 14/04/17 12:04:02 WARN conf.Configuration: mapred-site.xml:an attempt to override final parameter: mapreduce.job.end-notification.max.retry.interval; Ignoring. 14/04/17 12:04:02 WARN conf.Configuration: mapred-site.xml:an attempt to override final parameter: mapreduce.job.end-notification.max.attempts; Ignoring. 14/04/17 12:04:02 WARN conf.Configuration: mapred-site.xml:an attempt to override final parameter: mapreduce.job.end-notification.max.retry.interval; Ignoring. Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: You have loaded library /data/hadoop/hadoop-2.4.0/lib/native/libhadoop.so.1.0.0 which might have disabled stack guard. The VM will try to fix the stack guard now. It's highly recommended that you fix the library with 'execstack -c ', or link it with '-z noexecstack'. 14/04/17 12:04:02 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable 14/04/17 12:04:03 WARN conf.Configuration: mapred-site.xml:an attempt to override final parameter: mapreduce.job.end-notification.max.attempts; Ignoring. 14/04/17 12:04:03 WARN conf.Configuration: mapred-site.xml:an attempt to override final parameter: mapreduce.job.end-notification.max.retry.interval; Ignoring. ls: Call From VM-40-171-sles10-64/172.25.40.171 to VM-40-171-sles10-64:9000 failed on connection exception: java.net.ConnectException: 拒绝连接; For more details see: http://wiki.apache.org/hadoop/ConnectionRefused |
11.2. Incompatible clusterIDs
| “Incompatible clusterIDs”的错误原因是在执行“hdfs namenode -format”之前，没有清空DataNode节点的data目录。 网上一些文章和帖子说是tmp目录，它本身也是没问题的，但Hadoop 2.4.0是data目录，实际上这个信息已经由日志的“/data/hadoop/hadoop-2.4.0/data”指出，所以不能死死的参照网上的解决办法，遇到问题时多仔细观察。 从上述描述不难看出，解决办法就是清空所有DataNode的data目录，但注意不要将data目录本身给删除了。 data目录由core-site.xml文件中的属性“dfs.datanode.data.dir”指定。 2014-04-17 19:30:33,075 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.common.Storage: Lock on /data/hadoop/hadoop-2.4.0/data/in_use.lock acquired by nodename 28326@localhost 2014-04-17 19:30:33,078 FATAL org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Initialization failed for block pool Block pool (Datanode Uuid unassigned) service to /172.25.40.171:9001 java.io.IOException: Incompatible clusterIDs in /data/hadoop/hadoop-2.4.0/data: namenode clusterID = CID-50401d89-a33e-47bf-9d14-914d8f1c4862; datanode clusterID = CID-153d6fcb-d037-4156-b63a-10d6be224091 at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataStorage.doTransition(DataStorage.java:472) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataStorage.recoverTransitionRead(DataStorage.java:225) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataStorage.recoverTransitionRead(DataStorage.java:249) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.initStorage(DataNode.java:929) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.initBlockPool(DataNode.java:900) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPOfferService.verifyAndSetNamespaceInfo(BPOfferService.java:274) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPServiceActor.connectToNNAndHandshake(BPServiceActor.java:220) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPServiceActor.run(BPServiceActor.java:815) at java.lang.Thread.run(Thread.java:744) 2014-04-17 19:30:33,081 WARN org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Ending block pool service for: Block pool (Datanode Uuid unassigned) service to /172.25.40.171:9001 2014-04-17 19:30:33,184 WARN org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Block pool ID needed, but service not yet registered with NN java.lang.Exception: trace at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPOfferService.getBlockPoolId(BPOfferService.java:143) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BlockPoolManager.remove(BlockPoolManager.java:91) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.shutdownBlockPool(DataNode.java:859) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPOfferService.shutdownActor(BPOfferService.java:350) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPServiceActor.cleanUp(BPServiceActor.java:619) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPServiceActor.run(BPServiceActor.java:837) at java.lang.Thread.run(Thread.java:744) 2014-04-17 19:30:33,184 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Removed Block pool (Datanode Uuid unassigned) 2014-04-17 19:30:33,184 WARN org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Block pool ID needed, but service not yet registered with NN java.lang.Exception: trace at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPOfferService.getBlockPoolId(BPOfferService.java:143) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.shutdownBlockPool(DataNode.java:861) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPOfferService.shutdownActor(BPOfferService.java:350) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPServiceActor.cleanUp(BPServiceActor.java:619) at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPServiceActor.run(BPServiceActor.java:837) at java.lang.Thread.run(Thread.java:744) 2014-04-17 19:30:35,185 WARN org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Exiting Datanode 2014-04-17 19:30:35,187 INFO org.apache.hadoop.util.ExitUtil: Exiting with status 0 2014-04-17 19:30:35,189 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: SHUTDOWN_MSG: /************************************************************ SHUTDOWN_MSG: Shutting down DataNode at localhost/127.0.0.1 ************************************************************/ |
11.3. Inconsistent checkpoint fields
| SecondaryNameNode中的“Inconsistent checkpoint fields”错误原因，可能是因为没有设置好SecondaryNameNode上core-site.xml文件中的“hadoop.tmp.dir”。 2014-04-17 11:42:18,189 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.SecondaryNameNode: Log Size Trigger :1000000 txns 2014-04-17 11:43:18,365 ERROR org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.SecondaryNameNode: Exception in doCheckpoint java.io.IOException: Inconsistent checkpoint fields. LV = -56 namespaceID = 1384221685 cTime = 0 ; clusterId = CID-319b9698-c88d-4fe2-8cb2-c4f440f690d4 ; blockpoolId = BP-1627258458-172.25.40.171-1397735061985. Expecting respectively: -56; 476845826; 0; CID-50401d89-a33e-47bf-9d14-914d8f1c4862; BP-2131387753-172.25.40.171-1397730036484. at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.CheckpointSignature.validateStorageInfo(CheckpointSignature.java:135) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.SecondaryNameNode.doCheckpoint(SecondaryNameNode.java:518) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.SecondaryNameNode.doWork(SecondaryNameNode.java:383) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.SecondaryNameNode$1.run(SecondaryNameNode.java:349) at org.apache.hadoop.security.SecurityUtil.doAsLoginUserOrFatal(SecurityUtil.java:415) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.SecondaryNameNode.run(SecondaryNameNode.java:345) at java.lang.Thread.run(Thread.java:744) 另外，也请配置好SecondaryNameNode上hdfs-site.xml中的“dfs.datanode.data.dir”为合适的值： hadoop.tmp.dir /data/hadoop/current/tmp A base for other temporary directories. |
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