Hadoop单节点设置

• 目的
• 先决条件
  • 支持平台
  • 必备软件
  • 安装软件
• 下载
• 准备启动Hadoop集群
• 独立运行
• 伪分布式操作
  • 组态
  • 设置无密码SSH
  • 执行
  • 在单个节点上的YARN
• 全分布式运行

目的

本文档介绍了如何设置和配置单节点Hadoop安装，以便您可以使用Hadoop MapReduce和Hadoop分布式文件系统（HDFS）快速执行简单的操作。

先决条件

支持平台

1. 支持GNU / Linux作为开发和生产平台。Hadoop在具有2000个节点的GNU / Linux集群上得到了证明。
2. Windows也是受支持的平台，但是以下步骤仅适用于Linux。要在Windows上设置Hadoop，请参见wiki页面。

必备软件

Linux所需的软件包括：

1. 必须安装Java™。HadoopJavaVersions中描述了推荐的Java版本。
2. 如果要使用可选的启动和停止脚本，则必须安装ssh且sshd必须正在运行以使用管理远程Hadoop守护程序的Hadoop脚本。另外，建议也安装pdsh以便更好地进行ssh资源管理。

安装软件

如果您的群集没有必需的软件，则需要安装它。

例如在Ubuntu Linux上：

  $ sudo apt-get install ssh

  $ sudo apt-get install pdsh

下载

要获得Hadoop发行版，请从Apache下载镜像之一下载最新的稳定版本。

准备启动Hadoop集群

解压缩下载的Hadoop发行版。在发行版中，编辑文件etc / hadoop / hadoop-env.sh以定义一些参数，如下所示：

  ＃设置为Java安装的根目录

  export JAVA_HOME=/usr/java/latest

尝试以下命令：

  $ bin/hadoop

这将显示hadoop脚本的用法文档。

现在，您可以以三种支持的模式之一启动Hadoop集群：

• 本地（独立）模式
• 伪分布式模式
• 全分布式模式

独立运行

默认情况下，Hadoop被配置为以非分布式模式作为单个Java进程运行。这对于调试很有用。

下面的示例复制解压缩的conf目录以用作输入，然后查找并显示给定正则表达式的每个匹配项。输出被写入给定的输出目录。

  $ mkdir input

  $ cp etc/hadoop/*.xml input

  $ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.1.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'

  $ cat output/*

伪分布式操作

Hadoop也可以以伪分布式模式在单节点上运行，其中每个Hadoop守护程序都在单独的Java进程中运行。

组态

使用以下内容：

等/hadoop/core-site.xml：

<configuration>

    <property>

        <name>fs.defaultFS</name>

        <value>hdfs://localhost:9000</value>

    </property>

</configuration>

等/hadoop/hdfs-site.xml：

<configuration>

    <property>

        <name>dfs.replication</name>

        <value>1</value>

    </property>

</configuration>

设置无密码SSH

现在检查您是否可以在没有密码的情况下SSH到本地主机：

  $ ssh localhost

如果没有密码就无法SSH到本地主机，请执行以下命令：

  $ ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa

  $ cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

  $ chmod 0600 ~/.ssh/authorized_keys

执行

以下说明是在本地运行MapReduce作业。如果要在YARN上执行作业，请参阅YARN在单节点上。

1. 格式化文件系统：

  $ bin/hdfs namenode -format

1. 启动NameNode守护程序和DataNode守护程序：

  $ sbin/start-dfs.sh

hadoop守护程序日志输出将写入$ HADOOP_LOG_DIR目录（默认为$ HADOOP_HOME / logs）。

1. 浏览Web界面以查找NameNode；默认情况下，它在以下位置可用：
   • NameNode- http://localhost:9870/
2. 设置执行MapReduce作业所需的HDFS目录：

  $ bin/hdfs dfs -mkdir /user

  $ bin/hdfs dfs -mkdir /user/<username>

1. 将输入文件复制到分布式文件系统中：

  $ bin/hdfs dfs -mkdir input

  $ bin/hdfs dfs -put etc/hadoop/*.xml input

1. 运行提供的一些示例：

  $ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.1.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'

1. 检查输出文件：将输出文件从分布式文件系统复制到本地文件系统并检查它们：

  $ bin/hdfs dfs -get output output

  $ cat output/*

要么

查看分布式文件系统上的输出文件：

  $ bin/hdfs dfs -cat output/*

1. 完成后，使用以下命令停止守护进程：

  $ sbin/stop-dfs.sh

在单个节点上的YARN

您可以通过设置一些参数并另外运行ResourceManager守护程序和NodeManager守护程序，以伪分布式模式在YARN上运行MapReduce作业。

以下指令假定上述指令的1.〜4. 步骤已经执行。

1. 配置参数如下：

etc / hadoop / mapred-site.xml：

<configuration>

    <property>

        <name>mapreduce.framework.name</name>

        <value>yarn</value>

    </property>

    <property>

        <name>mapreduce.application.classpath</name>

        <value>$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/*:$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/lib/*</value>

    </property>

</configuration>

etc / hadoop / yarn-site.xml：

<configuration>

    <property>

        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

        <value>mapreduce_shuffle</value>

    </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>

1. 启动ResourceManager守护程序和NodeManager守护程序：

  $ sbin/start-yarn.sh

1. 浏览Web界面以找到ResourceManager；默认情况下，它在以下位置可用：
   • ResourceManager- http://localhost:8088/
2. 运行MapReduce作业。
3. 完成后，使用以下命令停止守护进程：

  $ sbin/stop-yarn.sh

全分布式运行

有关设置完全分布式的非重要集群的信息，请参见集群设置。

最后

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