linux停hadoop安装/redhat/centos 分布式
准备工作：jdk1.6以上， hadoop-0.20.*, ssh
1)配置ssh无密码登录机器
在Hadoop分布式环境中，NameNode主节点需要通过 SSH 来启动和停止DataNode从节点上的各类进程。我们需要保证环境中的各台机器均可以通过SSH 登录访问，并且 Name Node 用 SSH 登录 Data Node 时，不需要输入密码，这样 Name Node 才能在后台自如地控制其它结点。可以将各台机器上的 SSH 配置为使用无密码公钥认证方式来实现。
现在流行的各类 Linux 发行版一般都安装了 SSH 协议的开源实现OpenSSH, 并且已经启动了 SSH 服务, 即这些机器缺省应该就是支持 SSH 登录的。如果你的机器缺省不支持 SSH, 请下载安装OpenSSH，以下是配置 SSH 的无密码公钥认证的过程。
首先，在NameNode主节点机器上执行命令，具体如下面的代码所示：
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[root@localhost hadoop-0.20.203.0]# ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa #ssh-keygen -t dsa //上面是错误的 ，正解为此行 Generating public/private dsa key pair. Your identification has been saved in /root/.ssh/id_dsa. Your public key has been saved in /root/.ssh/id_dsa.pub. The key fingerprint is: 09:1b:94:6a:98:35:3c:0b:d6:3f:b1:a5:30:4b:ce:14 root@localhost.localdomain [root@localhost hadoop-0.20.203.0]# |
然后，在NameNode主节点机器上将生成的公钥文件放到/tmp目录下，具体操作如下所示：
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[root@localhost hadoop-0.20.203.0]# cp ~/.ssh/id_dsa.pub /tmp [root@localhost hadoop-0.20.203.0]# |
其次，将这个NameNode主节点的公钥文件放到4台DataNode从节点机器的/tmp目录下。
最后，我们在NameNode主节点和DataNode从节点机器上同时执行下面的命令：
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[root@localhosttmp]# cat /tmp/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys [root@localhosttmp]# |
以上都做完了以后，我们就可以用SSH无密码的方式来登录这5台的机器了，可以用如下的方法进行一下简单测试：
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[root@localhosttmp]# ssh 192.168.3.230 [root@localhosttmp]# ssh 192.168.3.231 [root@localhosttmp]# ssh 192.168.3.232 [root@localhosttmp]# ssh 192.168.3.233 [root@localhosttmp]# ssh 192.168.3.234 |
2)安装必须的软件
hadoop,jdk的安装 就不一一介绍了。google 下
唯一要提的是不发把hadoop安装到/home下，安装到 /opt 或者/usr/local都是不错的选择
3、配置集群
我们用变量$HADOOP_HOME代表Hadoop的主目录，它的值为: $HADOOP_HOME=/opt/hadoop-0.20.203.0。
1)将Java添加到Hadoop运行环境
首先，在NameNode主节点，编辑$HADOOP_HOM /conf/hadoop-env.sh文件，将Java加入到Hadoop的运行环境中，具体如下：
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# The java implementation to use. Required. # export JAVA_HOME=/usr/lib/j2sdk1.5-sun export JAVA_HOME=/opt/jdk1.7.0 |
2)配置NameNode主节点信息
其次，在NameNode主节点上，编辑$HADOOP_HOM /conf/core-site.xml文件，添加NameNode主节点的IP和监听端口的相关信息。
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[root@localhost hadoop-0.20.203.0]# cat conf/core-site.xml <?xml version="1.0"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <!-- Put site-specific property overrides in this file. --> <configuration> <property> <name>fs.default.name</name> <value>hdfs://192.168.3.230:9000</value> </property> </configuration> [root@localhost hadoop-0.20.203.0]# |
3)配置数据冗余数量
再次，在NameNode主节点上，编辑$HADOOP_HOM /conf/hdfs-site.xml文件，配置数据冗余的数据的备份数量。
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[root@localhost hadoop-0.20.203.0]# cat conf/hdfs-site.xml <?xml version="1.0"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <!-- Put site-specific property overrides in this file. --> <configuration> <property> <name>dfs.replication</name> <value>2</value> </property> </configuration> [root@localhost hadoop-0.20.203.0]# |
4)配置jobtracker信息
然后，在NameNode主节点上，编辑$HADOOP_HOM /conf/mapred-site.xml文件，配置NameNode主节点上的jobtracker服务的端口。
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[root@localhost hadoop-0.20.203.0]# cat conf/mapred-site.xml <?xml version="1.0"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <!-- Put site-specific property overrides in this file. --> <configuration> <property> <name>mapred.job.tracker</name> <value>192.168.3.230:9001</value> </property> </configuration> [root@localhost hadoop-0.20.203.0]# |
5)配置master信息
接下来，在NameNode主节点上，编辑$HADOOP_HOM /conf/masters文件，配置主节点的IP信息。
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[root@localhost hadoop-0.20.203.0]# cat conf/masters 192.168.3.230 [root@localhost hadoop-0.20.203.0]# |
6)配置slave信息
最后，在NameNode主节点上，编辑$HADOOP_HOM /conf/slave文件，配置从节点的IP信息，这个从节点可以有一个，也可以有多个，对于本例有4个slave。
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[root@localhost hadoop-0.20.203.0]# cat conf/slaves 192.168.3.231 192.168.3.232 192.168.3.233 192.168.3.234 [root@localhost hadoop-0.20.203.0]# |
7)分发Hadoop配置信息
以上操作都做完以后，我们在NameNode主节点上，将JDK和Hadoop软件分发到各DataNode从节点上，并保持安装路径与NameNode主节点相同，就像下面代码演示的一样：
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scp -r jdk1.7.0 hadoop-0.20.203.0 192.168.3.231:/opt/ scp -r jdk1.7.0 hadoop-0.20.203.0 192.168.3.232:/opt/ scp -r jdk1.7.0 hadoop-0.20.203.0 192.168.3.233:/opt/ scp -r jdk1.7.0 hadoop-0.20.203.0 192.168.3.234:/opt/ |
8)格式化分布式文件系统
跟Windows和Linux一样，要想使用HDFS也需要事先格式化，否则文件系统是不可用的，具体方法见下面的代码：
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[root@localhost hadoop-0.20.203.0]# bin/hadoop namenode -format 11/08/16 02:38:40 INFO namenode.NameNode: STARTUP_MSG: /************************************************************ STARTUP_MSG: Starting NameNode STARTUP_MSG: host = localhost.localdomain/127.0.0.1 STARTUP_MSG: args = [-format] STARTUP_MSG: version = 0.20.203.0 …… 11/08/16 02:38:40 INFO util.GSet: VM type = 64-bit 11/08/16 02:38:40 INFO namenode.NameNode: Caching file names occuring more than 10 times 11/08/16 02:38:41 INFO common.Storage: Image file of size 110 saved in 0 seconds. 11/08/16 02:38:41 INFO common.Storage: Storage directory /tmp/hadoop-root/dfs/name has been successfully formatted. 11/08/16 02:38:41 INFO namenode.NameNode: SHUTDOWN_MSG: /************************************************************ SHUTDOWN_MSG: Shutting down NameNode at localhost.localdomain/127.0.0.1 ************************************************************/ [root@localhost hadoop-0.20.203.0]# |
9)启动Hadoop集群
只需要在NameNode主节点上执行下面的start-all.sh命令即可，同时Master节点可以通过ssh登录到各slave节点去启动其它相关进程。
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[root@localhost hadoop-0.20.203.0]# bin/start-all.sh startingnamenode, logging to /opt/hadoop-0.20.203.0/bin/../logs/hadoop-root-namenode-localhost.localdomain.out 192.168.3.232: starting datanode, logging to /opt/hadoop-0.20.203.0/bin/../logs/hadoop-root-datanode-localhost.localdomain.out 192.168.3.233: starting datanode, logging to …… /opt/hadoop-0.20.203.0/bin/../logs/hadoop-root-jobtracker-localhost.localdomain.out 192.168.3.233: starting tasktracker, logging to …… [root@localhost hadoop-0.20.203.0]# |
10)查看Master和slave进程状态
在NameNode主节点上，查看Java进程情况：
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[root@localhost hadoop-0.20.203.0]# jps 867 SecondaryNameNode 735 NameNode 1054 Jps 946 JobTracker [root@localhost hadoop-0.20.203.0]# |
在4台DataNode从节点上，查看Java进程情况：
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[root@localhost opt]# jps 30012 TaskTracker 29923 DataNode 30068 Jps [root@localhost opt]# |
各节点上进程都在的话，说明集群部署成功。
4）运行wordcount.java 程序
(1)先在本地磁盘建立两个输入文件file01 和file02:
$ echo “Hello World Bye World” > file01
$ echo “Hello Hadoop Goodbye Hadoop” > file02
(2)在hdfs 中建立一个input 目录：$ hadoop fs –mkdir input
(3)将file01 和file02 拷贝到hdfs 中：
$ hadoop fs –copyFromLocal /home/username/soft/file0* input
(4)执行wordcount：
$ hadoop jar hadoop-0.20.1-examples.jar wordcount input output
(5)完成之后，查看结果：
$ hadoop fs -cat output/part-r-00000
Goodbye 1
Hadoop 2
Hello 2
World 2
注：伪分布只要配一台就好了，无密码SSH配置是必要的，master/slavers不用配置
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