hadoop2.7.3伪分布式环境搭建详细安装过程

Posted 2023-03-27

参考技术A

新建hadoop目录，并创建source文件夹用来存放相关的软件。

vim /etc/profile

环境变量HADOOP_DATA_DIR=/mnt/hdfs

进入相应的路径

对要修改的文件进行备份

修改hadoop-env.sh

**修改core-site.xml **
在<configuration></configuration>增加hdfs的端口信息
增加的内容如下：

修改hdfs-site.xml
在<configuration></configuration>增加以下内容：

修改mapred-site.xml文件

修改yarn-site.xml文件
在<configuration></configuration>增加以下内容：

hadoop全部守护进程启动应该有5个，如下：

注意：
在搭建过程中遇到报错一定要去查看日志，然后再去解决问题，会事半功倍。错误日志所在目录为：hadoop的安装路径/logs

hadoop格式化时报错org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode。。。
我这里是由于之前安装过cognos，java环境变量设置的是cognos的自带java环境。
解决办法

由于执行的时候总是从$PATH的开始搜索可执行文件的位置，所以如果环境变量中已经设置了一个jdk，那么把新的jdk设置在PATH的开始才会有用。

jps发现少了nodemanager，于是查看日志文件hadoop-root-datanode-cognos.log
发现报了一下错误：

格式化并启动所有进程后没有datanode进程
查看datanode日志发现

这是由于datanode的clusterID 和 namenode的clusterID 不匹配造成的。
造成这个原因的操作是我刚开始配置 core-site.xml 的时候，hdfs的value配置的是： hdfs://localhost:9000 。而后来我又改成了hdfs://172.16.7.191:9000。这导致在两次执行格式化操作的时候datanode的clusterID 和 namenode的clusterID 不匹配。

解决办法

参考文章：
jdk版本切换
通过web端口查看主节点、slave1节点及集群运行状态

30分钟从零搭建hadoop+spark伪分布式环境

最近在学习大数据 重新搭一套环境hadoop3.2+spark3.0

网上教程很多 但是都会有很多坑 我自己搭的过程也是绕了一些弯路

现在把安装包和配置包都打包好 和教程一起分享给大家

有兴趣搭建的 一步步来是完全没有问题的

可以使用公有云esc 或者虚拟机

Hadoop+Spark安装文件和配置配置文件都打包分享

链接：https://pan.baidu.com/s/1yxKZopM4nyOmTQIa8ewoMg提取码：jsyy
软件环境:Hadoop3.2.1+Spark3.0.1 (java1.8 scala2.12)安装环境:Centos7安装路径:/home/Hostname:hadoop

1. 安装jdk和Scala

jdk-8u221-linux-x64.tar

scala-2.12.12

配置环境变量

vi /etc/profile

profile追加

#set java environmentJAVA_HOME=/home/jdk1.8.0_221(java_home实际位置)PATH=$PATH:$JAVA_HOME/binCLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jarexport JAVA_HOME CLASSPATH PATH#Scala EnvSCALA_HOME=/home/scala-2.12.12PATH=$PATH:$SCALA_HOME/binexport SCALA_HOME CLASSPATH PATH

生效

. /etc/profile

检查是否配置成功

Java -version

scala -version

2. 安装hadoop和配置hadoop(伪分布式)

# tar -zxvf hadoop-3.2.1.tar.gz

设置自身免登陆

ssh-keygencat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keyschmod 600 ~/.ssh/authorized_keysssh root@localhost

一路回车 本地免密登录就设置好了

配置hadoop环境变量

vi /etc/profile

profile追加

#hadoopexport HADOOP_HOME=/home/hadoop-3.2.1export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOMEexport HADOOP_YARN_HOME=$HADOOP_HOMEexport HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoopexport PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbinexport HDFS_DATANODE_USER=rootexport HDFS_DATANODE_SECURE_USER=rootexport HDFS_NAMENODE_USER=rootexport HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=rootexport YARN_RESOURCEMANAGER_USER=rootexport YARN_NODEMANAGER_USER=root

生效

. /etc/profile

 在hadoop里设置javahome

vi /home/hadoop-3.2.1/etc/hadoop/hadoop-env.sh在hadoop-env.sh添加export JAVA_HOME=/home/jdk1.8.0_221(java_home实际位置

l检查是否配置成功

Hadoop -version

 

 设置hadoop配置信息

最好直接复制分享包里的4个文件

vi /home/hadoop-3.2.1/etc/hadoop/core-site.xml

在 /home/hadoop-3.2.1/tmp创建tmp文件夹

<configuration>
 <property>
 <name>fs.defaultFS</name>
 <value>hdfs://localhost:9000</value>
 <description>指定HDFS Master（namenode）的通信地址，默认端口</description>
 </property>
 
 <property>
 <name>hadoop.tmp.dir</name>
 <value>/home/hadoop-3.2.1/tmp</value>
 <description>指定hadoop运行时产生文件的存储路径</description>
 </property>
 
 <property>
 <name>hadoop.native.lib</name>
 <value>false</value>
 <description>是否应使用本机hadoop库（如果存在）</description>
</property>
</configuration>

vi /home/hadoop-3.2.1/etc/hadoop/hdfs-site.xml

<configuration>
 <property>
 <name>dfs.replication</name>
 <value>1</value>
 <description>设置数据块应该被复制的份数</description>
 </property>
 
 <property>
 <name>dfs.safemode.threshold.pct</name>
 <value>0</value>
 <description>小于等于0意味不进入安全模式，大于1意味一直处于安全模式</description>
 </property>
 
 <property>
 <name>dfs.permissions</name>
 <value>false</value>
 <description>文件操作时的权限检查标识, 关闭</description>
 </property>
</configuration>

vi /home/hadoop-3.2.1/etc/hadoop/yarn-site.xml

<configuration>
 <property>
 <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
 <value>mapreduce_shuffle</value>
 <description>NodeManager上运行的附属服务。需配置成mapreduce_shuffle，才可运行MapReduce程序</description>
 </property>
 
 <property>
 <name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
 <value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
 </property>
</configuration>
 
 
# vi /home/hadoop-3.2.1/etc/hadoop/mapred-site.xml ：
<configuration>
 <property>
 <name>mapreduce.framework.name</name>
 <value>yarn</value>
 <description>yarn模式</description>
 </property>
 
 <property>
 <name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
 <value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
 </property>
 
</configuration>

最好直接复制分享包里的4个文件

格式化hdfs

hdfs namenode -format

修改hadoop启动文件防止和spark冲突

mv /home/hadoop-3.2.1/sbin/start-all.sh /home/hadoop-3.2.1/sbin/start-hadoop-all.shmv /home/hadoop-3.2.1/sbin/stop-all.sh /home/hadoop-3.2.1/sbin/stop-hadoop-all.sh

启动hadoop

start-hadoop-all.sh

关闭hadoop

stop-hadoop-all.sh

JPS检查是否允许运行成功

如果namenode没启动 应该要先关闭 然后# hadoop namenode -format 格式化一下

重新启动hadoop

 

除开jps有上图5个hadoop就启动成功了

验证hadoop工作

Hostname 不能带下划线 不然hadoop job很有可能报错

WorkCount程序来检查hadoop工作是否正常：

创建input文件夹：

hdfs dfs -mkdir /input

将test.txt文件上传的hdfs的/input目录下：

hdfs dfs -put /home/hadoop-3.2.1/LICENSE.txt /input/test.txt

hadoop jar /home/hadoop-3.2.1/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.1.jar wordcount /input/test.txt /output/

类似这样的数据就是成功了

hdfs dfs -ls /outputhdfs dfs -cat /output/part-r-00000

能看到对英文单词的统计结果

 

3. 安装spark和配置spark

tar -zxvf spark-3.0.1-bin-hadoop3.2.tgzcp spark-3.0.0-bin-hadoop3.2 spark-3.0.0

设置环境变量

vim /etc/profile

 

增加一下配置：

#sparkexport SPARK_HOME=/home/spark-3.0.1export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin

加载配置

 

. /etc/profile

修改配置

进入/spark-3.0.0/conf复制以下几个文件

mv spark-defaults.conf.template spark-defaults.confmv slaves.template slavesmv spark-env.sh.template spark-env.sh

修改spark-defaults.conf启用yarn模式

追加一行

spark.master yarn

修改spark的启动 关闭文件

mv /home/spark-3.0.1/sbin/start-all.sh /home/spark-3.0.1/sbin/start-spark-all.shmv /home/spark-3.0.1/sbin/stop-all.sh /home/spark-3.0.1/sbin/stop-spark-all.sh

启动 start-spark-all.sh 访问默认端口8080就可以看到spark是否成功了

start-spark-all.sh

 

Jps里面也可以看到 worker和Master

 

 

到这里就全部安装完毕和运行起来了 如果遇到外网访问不到可以使用

iptables -AINPUT -ptcp --dport 端口 -jACCEPT

开启linux端口 如果是公有云记得配置安全组 开放端口

Hadoop主页:localhost:8088/cluster

Hdfs主页:localhost:9870/dfshealth.html#tab-overview

spark主页：localhost:8080/

最后祝大家学习顺利