Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，实现分布式文件系统HDFS，用于存储大数据集，以及可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。本文描述了在CentOS 7下，基于三个节点安装hadoop 2.8，供大家参考。

一、基础环境描述

OS版本 [root@namenode ~]# more /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.2.1511 (Core) JAVA环境 [root@namenode ~]# java -version openjdk version "1.8.0_65" OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_65-b17) OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.65-b01, mixed mode) 三个节点主机名及IP 192.168.81.142 namenode.example.com namenode 192.168.81.146 datanode1.example.com datanode1 192.168.81.147 datanode2.example.com datanode2 hadoop版本 [hadoop@namenode ~]$ hadoop version Hadoop 2.8.1

二、主要步骤

配置Java运行环境

配置hosts文件

配置hadoop运行账户及数据存放目录

配置ssh等效连接

配置用户环境变量

下载解压hadoop安装包

配置hadoop相关配置文件

格式化namenode

启动hadoop

验证hadoop

三、配置及安装hadoop 2.8

1、配置java运行环境(所有节点)

[root@namenode ~]# vim /etc/profile.d/java.sh export JAVA_HOME=/etc/alternatives/java_sdk_1.8.0_openjdk export PATH=$PATH:$JAVA_HOME [root@namenode ~]# source /etc/profile.d/java.sh [root@namenode ~]# env |grep JAVA_HOME JAVA_HOME=/etc/alternatives/java_sdk_1.8.0_openjdk

2、配置Hosts文件，添加用户及创建目录(所有节点)

[root@namenode ~]# vim /etc/hosts 192.168.81.142 namenode.example.com namenode 192.168.81.146 datanode1.example.com datanode1 192.168.81.147 datanode2.example.com datanode2 [root@namenode ~]# useradd hadoop [root@namenode ~]# passwd hadoop [root@namenode ~]# mkdir -pv /usr/local/hadoop/datanode [root@namenode ~]# chmod 755 /usr/local/hadoop/datanode [root@namenode ~]# chown hadoop:hadoop /usr/local/hadoop

3、配置等效性(所有节点)

[root@namenode ~]# su - hadoop [hadoop@namenode ~]$ [hadoop@namenode ~]$ ssh-keygen [hadoop@namenode ~]$ ssh-copy-id localhost [hadoop@namenode ~]$ ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop@192.168.81.146 [hadoop@namenode ~]$ ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop@192.168.81.147 [hadoop@namenode ~]$ ssh namenode.example.com date;\ > ssh datanode1.example.com date; > ssh datanode2.example.com date Wed Nov 15 16:06:16 CST 2017 Wed Nov 15 16:06:16 CST 2017 Wed Nov 15 16:06:16 CST 2017

4、配置hadoop运行环境(所有节点)

[hadoop@namenode ~]$ vi ~/.bash_profile export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME export HADOOP_YARN_HOME=$HADOOP_HOME export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib/native" export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin [hadoop@namenode ~]$ source ~/.bash_profile

5、安装hadoop(所有节点)

[hadoop@namenode ~]$ wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.8.1/hadoop-2.8.1.tar.gz -P /tmp [hadoop@namenode ~]$ tar -xf /tmp/hadoop-2.8.1.tar.gz -C /usr/local/hadoop --strip-components 1

6、配置hadoop相关配置文件

[hadoop@namenode ~]$ vim /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml <configuration>     <property>         <name>dfs.replication</name>         <value>2</value>     </property>     <property>         <name>dfs.datanode.data.dir</name>         <value>file:///usr/local/hadoop/datanode</value>     </property> </configuration> [hadoop@namenode ~]$ scp /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml \ > datanode1:/usr/local/hadoop/etc/hadoop [hadoop@namenode ~]$ scp /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml \ > datanode2:/usr/local/hadoop/etc/hadoop [hadoop@namenode ~]$ vim /usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml <configuration>     <property>         <name>fs.defaultFS</name>         <value>hdfs://namenode.example.com:9000/</value>     </property> </configuration> [hadoop@namenode ~]$ scp /usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml \ > datanode1:/usr/local/hadoop/etc/hadoop [hadoop@namenode ~]$ scp /usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml \ > datanode2:/usr/local/hadoop/etc/hadoop 再次编辑hdfs-site.xml，仅仅针对namenode节点 [hadoop@namenode ~]$ mkdir -pv /usr/local/hadoop/namenode [hadoop@namenode ~]$ vim /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml 将以下内容添加到<configuration> - </configuration> <property>     <name>dfs.namenode.name.dir</name>     <value>file:///usr/local/hadoop/namenode</value> </property> [hadoop@namenode ~]$ vi /usr/local/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml <configuration>     <property>         <name>mapreduce.framework.name</name>         <value>yarn</value>     </property> </configuration> [hadoop@namenode ~]$ vi /usr/local/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml <configuration>     <property>         <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>         <value>namenode.example.com</value>     </property>     <property>         <name>yarn.nodemanager.hostname</name>         <value>namenode.example.com</value>     </property>     <property>         <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>         <value>mapreduce_shuffle</value>     </property> </configuration> [hadoop@namenode ~]$ vi /usr/local/hadoop/etc/hadoop/slaves # add all nodes (remove localhost) namenode.example.com datanode1.example.com datanode2.example.com

7、格式化

[hadoop@namenode ~]$ hdfs namenode -format 17/11/16 16:32:20 INFO namenode.NameNode: STARTUP_MSG: /************************************************************ STARTUP_MSG: Starting NameNode STARTUP_MSG: user = hadoop STARTUP_MSG: host = namenode.example.com/192.168.81.142 STARTUP_MSG: args = [-format] STARTUP_MSG: version = 2.8.1 ........ 17/11/16 16:32:21 INFO namenode.NameNode: SHUTDOWN_MSG: /************************************************************ SHUTDOWN_MSG: Shutting down NameNode at namenode.example.com/192.168.81.142 ************************************************************/

8、启动hadoop

[hadoop@namenode ~]$ start-dfs.sh Starting namenodes on [namenode.example.com] namenode.example.com: starting namenode, logging to /usr/...-namenode-namenode.example.com.out datanode2.example.com: starting datanode, logging to /usr/...-datanode-datanode2.example.com.out namenode.example.com: starting datanode, logging to /usr/...-datanode-namenode.example.com.out datanode1.example.com: starting datanode, logging to /usr/...-datanode-datanode1.example.com.out Starting secondary namenodes [blogs.jrealm.net] blogs.jrealm.net: starting secondarynamenode, logging to /usr/...-secondarynamenode-namenode.example.com.out [hadoop@namenode ~]$ start-yarn.sh starting yarn daemons starting resourcemanager, logging to /usr/...-resourcemanager-namenode.example.com.out datanode2.example.com: starting nodemanager, logging to /usr/...-datanode2.example.com.out datanode1.example.com: starting nodemanager, logging to /usr/...-datanode1.example.com.out namenode.example.com: starting nodemanager, logging to /usr/...-namenode.example.com.out [root@namenode ~]# jps 12995 Jps 10985 ResourceManager 11179 NodeManager  ## Author : Leshami 10061 NameNode     ## QQ/Weixin : 645746311  10301 DataNode 10655 SecondaryNameNode

9、测试hadoop

[hadoop@namenode ~]$ hdfs dfs -mkdir /test       ##创建测试目录 上传文件到hadoop集群 [hadoop@namenode ~]$ hdfs dfs -copyFromLocal /usr/local/hadoop/NOTICE.txt /test   查看已上传的文件 [hadoop@namenode ~]$ hdfs dfs -cat /test/NOTICE.txt This product includes software developed by The Apache Software Foundation (http://www.apache.org/). The binary distribution of this product bundles binaries of org.iq80.leveldb:leveldb-api (https://github.com/dain/leveldb), which has the following notices: * Copyright 2011 Dain Sundstrom <dain@iq80.com> * Copyright 2011 FuseSource Corp. http://fusesource.com 使用自带的jar包map-reduce 测试字数统计 [hadoop@namenode ~]$ hadoop jar \ > /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.8.1.jar wordcount /test/NOTICE.txt /output01 17/11/17 14:14:39 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at namenode.example.com/192.168.81.142:8032 17/11/17 14:14:49 INFO input.FileInputFormat: Total input files to process : 1 17/11/17 14:14:49 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:1 17/11/17 14:14:50 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1510837568617_0001 17/11/17 14:14:56 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1510837568617_0001 17/11/17 14:14:56 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://namenode.example.com:8088            /proxy/application_1510837568617_0001/ 17/11/17 14:14:56 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1510837568617_0001 17/11/17 14:16:05 INFO mapreduce.Job: Job job_1510837568617_0001 running in uber mode : false 17/11/17 14:16:05 INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0% 17/11/17 14:16:56 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 0% 17/11/17 14:17:10 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 100% 17/11/17 14:17:14 INFO mapreduce.Job: Job job_1510837568617_0001 completed successfully 17/11/17 14:17:16 INFO mapreduce.Job: Counters: 49 File System Counters FILE: Number of bytes read=12094 查看输出日志文件及结果 [hadoop@namenode ~]$ hdfs dfs -ls /output01 Found 2 items -rw-r--r-- 2 hadoop supergroup 0 2017-11-17 14:17 /output01/_SUCCESS -rw-r--r-- 2 hadoop supergroup 9485 2017-11-17 14:17 /output01/part-r-00000 [hadoop@namenode ~]$ hdfs dfs -cat /output01/part-r-00000 "AS 1 "GCC 1 "License"); 1 & 1 'Aalto 1 'Apache 4 'ArrayDeque', 1

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