大数据系列3linux的hadoop安装

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vim /etc/selinux/config
    SELINUX=disabled

vim /etc/inittab
    id:3:initdefault:

service iptables stop  #关闭防火墙服务
chkconfig  iptables  off #关闭开机自动启动

vim /etc/sysconfig/network
    NETWORKING=yes
    HOSTNAME=uplooking01

tar -zxvf jdk-8u181-linux-x64.tar.gz -C /opt/  #解压 jdk 到 /opt 目录
mv jdk1.8.0_181/ jdk  #重命名

将 opt 文件夹下解压后的 jdk 重命名为 jdk

vim /etc/profile
    export JAVA_HOME=/opt/jdk
    export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

source /etc/profile

vim /etc/hosts
    10.10.10.11 uplooking01

将之前的都删了，只留这一个映射

https://archive.apache.org/di…

hadoop-2.6.4-bin_x64.tar.gz

如上一篇文章讲的，要放在 soft 文件夹下面

tar -zxvf hadoop-2.6.4-bin_x64.tar.gz -C /opt/

mv hadoop-2.6.4/ hadoop

 rm -rf /opt/hadoop/bin/*.cmd /opt/hadoop/sbin/*.cmd  /opt/hadoop/etc/hadoop/*.cmd

# 配置 hadoop 的环境变量
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

这里插一条，每次使用命令去改文件很麻烦，可以使用 notpad++，将下面的连接里的插件放在 notpad++ 的安装目录下的 plugins 位置，如图
链接：https://pan.baidu.com/s/1v_k7…
提取码：7llt

放好之后就会在 notpad++ 看到如图所示的标签，左边的是连接远程的，输入配置，在根目录刷新，按层级就能找到下面的文件。

export JAVA_HOME=/opt/jdk

export JAVA_HOME=/opt/jdk

export JAVA_HOME=/opt/jdk

<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://uplooking01</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>file:///opt/hadoop-repo/tmp</value>
    </property>
</configuration>

<configuration>
    <property>  
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>  
        <value>file:///opt/hadoop-repo/name</value>  
    </property>

    <property> 
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>  
        <value>file:///opt/hadoop-repo/data</value>  
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.checkpoint.dir</name>
        <value>file:///opt/hadoop-repo/secondary</value>
    </property>
    <!-- secondaryName http 地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        <value>uplooking01:9001</value>
    </property>
    <!-- 数据备份数量 -->
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
    <!-- 运行通过 web 访问 hdfs-->
    <property> 
        <name>dfs.webhdfs.enabled</name>  
        <value>true</value>  
    </property>
    <!-- 剔除权限控制 -->
    <property>
        <name>dfs.permissions</name>
        <value>false</value>
    </property> 
</configuration>

<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property> 
    <!-- 历史 job 的访问地址 -->
    <property>  
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>  
        <value>uplooking01:10020</value>  
    </property>
    <!-- 历史 job 的访问 web 地址 -->
    <property>  
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>  
        <value>uplooking01:19888</value>  
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.map.log.level</name>
        <value>INFO</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.reduce.log.level</name>
        <value>INFO</value>
    </property>
</configuration>

<configuration>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>uplooking01</value>
    </property> 
    <property>  
        <name>yarn.resourcemanager.address</name>  
        <value>uplooking01:8032</value>  
    </property>  
    <property>  
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>  
        <value>uplooking01:8030</value>  
    </property>  
    <property>  
        <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>  
        <value>uplooking01:8031</value>  
    </property>  
    <property>  
        <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>  
        <value>uplooking01:8033</value>  
    </property>
    <property> 
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>  
        <value>uplooking01:8088</value>  
    </property>
    <property>
        <name>yarn.log-aggregation-enable</name>  
        <value>true</value>  
    </property>
</configuration>

mkdir /opt/hadoop-repo
mkdir /opt/hadoop-repo/name
mkdir /opt/hadoop-repo/data
mkdir /opt/hadoop-repo/tmp
mkdir /opt/hadoop-repo/secondary

ssh-keygen -t "rsa"  #生成密钥对
ssh-copy-id uplooking01

hadoop namenode -format

start-all.sh  #启动 hdfs 和 yarn

启动之后查看进程

http://10.10.10.11:50070
http://10.10.10.11:8088

能访问通就代表配置成功

分布式
- 数据量越来越多，在一个操作系统管辖的范围存不下了，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，因此迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统
高可用
- 副本机制
通透性
- 用户通过网络访问 hdfs 上的文件就像访问本地文件系统一样
容错机制

文件系统的管理节点
它维护着整个文件系统的文件目录树，文件 / 目录的元信息和每个文件对应的数据块列表
接收用户的操作请求

提供真实文件数据的存储服务 (存储的是 Block)

最基本的存储单位
在 hadoop1.x 的版本中一个 block 的大小为 64mb, 在 hadoop2.x 的版本中一个 block 大大小为 128mb
如果一个文件小于一个数据块的大小，并不占用整个数据块存储空间

vim /etc/selinux/config
    SELINUX=disabled

vim /etc/inittab
    id:3:initdefault:

service iptables stop  #关闭防火墙服务
chkconfig  iptables  off #关闭开机自动启动

vim /etc/sysconfig/network
    NETWORKING=yes
    HOSTNAME=uplooking01

tar -zxvf jdk-8u181-linux-x64.tar.gz -C /opt/  #解压 jdk 到 /opt 目录
mv jdk1.8.0_181/ jdk  #重命名

vim /etc/profile
    export JAVA_HOME=/opt/jdk
    export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

source /etc/profile

vim /etc/hosts
    10.10.10.11 uplooking01

https://archive.apache.org/di…

hadoop-2.6.4-bin_x64.tar.gz

tar -zxvf hadoop-2.6.4-bin_x64.tar.gz -C /opt/

mv hadoop-2.6.4/ hadoop

 rm -rf /opt/hadoop/bin/*.cmd /opt/hadoop/sbin/*.cmd  /opt/hadoop/etc/hadoop/*.cmd

# 配置 hadoop 的环境变量
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

export JAVA_HOME=/opt/jdk

export JAVA_HOME=/opt/jdk

export JAVA_HOME=/opt/jdk

下面的一定要重新配置

<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://uplooking01</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/opt/hadoop-repo/tmp</value>
    </property>
</configuration>

<configuration>
    <property>  
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>  
        <value>/opt/hadoop-repo/name</value>  
    </property>
    
    <property> 
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>  
        <value>/opt/hadoop-repo/data</value>  
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.checkpoint.dir</name>
        <value>/opt/hadoop-repo/secondary</value>
    </property>
    <!-- secondaryName http 地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        <value>uplooking02:9001</value>
    </property>
    <!-- 数据备份数量 -->
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>3</value>
    </property>
    <!-- 运行通过 web 访问 hdfs-->
    <property> 
        <name>dfs.webhdfs.enabled</name>  
        <value>true</value>  
    </property>
    <!-- 剔除权限控制 -->
    <property>
        <name>dfs.permissions</name>
        <value>false</value>
    </property> 
</configuration>

<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property> 
    <!-- 历史 job 的访问地址 -->
    <property>  
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>  
        <value>uplooking02:10020</value>  
    </property>
    <!-- 历史 job 的访问 web 地址 -->
    <property>  
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>  
        <value>uplooking02:19888</value>  
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.map.log.level</name>
        <value>INFO</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.reduce.log.level</name>
        <value>INFO</value>
    </property>
</configuration>

<configuration>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>uplooking02</value>
    </property> 
    <property>  
        <name>yarn.resourcemanager.address</name>  
        <value>uplooking02:8032</value>  
    </property>  
    <property>  
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>  
        <value>uplooking02:8030</value>  
    </property>  
    <property>  
        <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>  
        <value>uplooking02:8031</value>  
    </property>  
    <property>  
        <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>  
        <value>uplooking02:8033</value>  
    </property>
    <property> 
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>  
        <value>uplooking02:8088</value>  
    </property>
    <property>
        <name>yarn.log-aggregation-enable</name>  
        <value>true</value>  
    </property>
</configuration>

删除 uplooking01 上的 /opt/hadoop-repo

uplooking01 nn
uplooking02 2nn rm
uplooking03 dn nm
uplooking04 dn nm
uplooking05 dn nm

下一步

就完成了，然后继续克隆，注意，都要从 uplooking01 克隆

然后打开 5 个虚拟机。

在每一个虚拟机下执行

删除 UUID 和 add，如下图，uplooking03 改为 10.10.10.13，以此类推

然后再在每一个虚拟机执行以下命令，修改主机名称，01 对应 01，02 对应 02

然后再在每一个虚拟机执行以下命令

rm -rf /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules #删除之后重启即可

然后在每一台 ping 一下，看是否联网成功

在每一台实验一下，看 ifconfig 是否是 eth0, 并且地址是否一一对应 01，02……

在本机 ping uplooking01 看能不能通，可以的话下一步连接 Xshell

再把 uplooking01 复制

改名字

改相应的配置

[root@uplooking01] vim /etc/hosts
    10.10.10.11 uplooking01
    10.10.10.12 uplooking02
    10.10.10.13 uplooking03
    10.10.10.14 uplooking04
    10.10.10.15 uplooking05

[root@uplooking01]  
    scp /etc/hosts  10.10.10.12:/etc/
    scp /etc/hosts  10.10.10.13:/etc/
    scp /etc/hosts  10.10.10.14:/etc/
    scp /etc/hosts  10.10.10.15:/etc/

[root@uplooking01]  
    vim /opt/hadoop/etc/hadoop/slaves
            uplooking03
            uplooking04
            uplooking05

[root@uplooking01]  
     scp /opt/hadoop/etc/hadoop/slaves  uplooking02:/opt/hadoop/etc/hadoop/
     scp /opt/hadoop/etc/hadoop/slaves  uplooking03:/opt/hadoop/etc/hadoop/
     scp /opt/hadoop/etc/hadoop/slaves  uplooking04:/opt/hadoop/etc/hadoop/
     scp /opt/hadoop/etc/hadoop/slaves  uplooking05:/opt/hadoop/etc/hadoop/

[root@uplooking01] 
    start-all.sh

ps: 此命令有个小 bug 就是不能启动 resourcemanager 我们需要在 ==[uplooking02]()== 上手动启动 resourcemanager

yarn-daemon.sh start resourcemanager

http://uplooking01:50070
http://uplooking02:8088

正文完

发表至： linux

2019-06-06

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大数据系列3linux的hadoop安装

1. hadoop 的安装类型

1.1 hadoop 单机版

1.2 hadoop 伪分布式版

1.3 hadoop 完全分布式版

2. hadoop 单机版的安装(准备工作)

2.1 关闭 selinux

2.2 关闭图形接口

2.3 关闭防火墙

2.4 修改主机名称

2.5 安装 jdk

2.6 配置环境变量

2.7 使环境变量立刻生效

2.8 修改主机映射

3. hadoop 单机版的安装(开始安装)

3.1 上传 hadoop 的软件包

3.2 解压 hadoop

3.3 重命名 hadoop

3.4 删除 hadoop 中的 *.cmd

3.5 配置环境变量

3.6 hadoop-env.sh

3.7 yarn-env.sh

3.8 mapred-env.sh

3.9 core-site.xml

3.10 hdfs-site.xml

3.11 mapred-site.xml

3.12 yarn-site.xml

3.13 创建目录

3.14 配置免密码登录

3.15 格式化文件系统(谨慎操作)

3.16 启动 hadoop

3.17 访问 hadoop

4. hdfs(分布式文件系统)

4.1 hdfs 的特点

4.2 hdfs 的架构

4.2.1 NameNode

4.2.2 DataNode

4.2.3 Block

5. hadoop 完全分布式版的安装(准备工作，在上面已经配置过的就不用配置了)

5.1 关闭 selinux

5.2 关闭图形接口

5.3 关闭防火墙

5.4 修改主机名称

5.5 安装 jdk

5.6 配置环境变量

5.7 使环境变量立刻生效

5.8 修改主机映射

6. hadoop 完全分布式版的安装(开始安装)

6.1 上传 hadoop 的软件包

6.2 解压 hadoop

6.3 重命名 hadoop

6.4 删除 hadoop 中的 *.cmd

6.5 配置环境变量

6.6 hadoop-env.sh

6.7 yarn-env.sh

6.8 mapred-env.sh

6.9 core-site.xml

6.10 hdfs-site.xml

6.11 mapred-site.xml

6.12 yarn-site.xml

6.13 删除 repo 目录

6.14 克隆主机

6.15 解决克隆主机后网卡出现 eth1 的问题

6.16 建立主机之间的映射

6.17 分发文件

6.18 编辑 slaves 文件

6.19 分发 slaves 文件

6.20 开启 hadoop 集群

6.21 验证集群

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