在ubuntu上单机配置部署Hadoop


环境

在Ubuntu14.04上安装,在Hadoop 2.8.2版本安装通过。

准备工作

创建用户

终端下输入:

sudo useradd -m hadoop -s /bin/bash

设置密码:

sudo passwd hadoop

增加sudo管理员权限:

sudo adduser hadoop sudo

切换至刚刚创建好的hadoop用户:

sudo su hadoop

更新系统

我们需要更新下系统,这样可以保证安装软件尽量是最新版本的:

sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade -y

安装ssh,配置无密码登录

集群、单节点模式都需要用到 SSH 登陆(类似于远程登陆,你可以登录某台 Linux 主机,并且在上面运行命令),Ubuntu 默认已安装了 SSH client,此外还需要安装 SSH server:

sudo apt-get install openssh-server

接下来使用如下命令来生成密钥,然后将密钥加入授权中:

ssh-keygen -t rsa              # 会有提示,都按回车就可以
cat ./id_rsa.pub >> ./authorized_keys

接下来使用ssh localhost命令,应该会无需密码直接登录成功。

安装Java环境

sudo apt-get install default-jdk

安装好 OpenJDK 后,需要找到相应的安装路径,这个路径是用于配置 JAVA_HOME 环境变量的。执行如下命令:

readlink -f /usr/bin/java | sed "s:bin/java::"

输出类似于:

/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64/jre/

这就是我们所安装的java的路径,接下来配置环境变量:

vim ~/.bashrc
#将上面输出的路径加入在该文件中
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64/jre/

保存退出后使其生效:

source ~/.bashrc

然后我们检验下设置是否正确:

hadoop@hadoop:~$ echo $JAVA_HOME     # 检验变量值
/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64/jre/
hadoop@hadoop:~$ java -version
openjdk version "1.8.0_131"
OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_131-8u131-b11-2ubuntu1.16.04.3-b11)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.131-b11, mixed mode)
hadoop@hadoop:~$ $JAVA_HOME/bin/java -version  # 与直接执行 java -version 一样
openjdk version "1.8.0_131"
OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_131-8u131-b11-2ubuntu1.16.04.3-b11)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.131-b11, mixed mode)

这样,Hadoop 所需的 Java 运行环境就安装好了。

安装Hadoop 2

Hadoop 2 可以通过 http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/ 或者 http://mirrors.cnnic.cn/apache/hadoop/common/ 下载,一般选择下载最新的稳定版本,即下载 “stable” 下的 hadoop-2.x.y.tar.gz 这个格式的文件,这是编译好的,另一个包含 src 的则是 Hadoop 源代码,需要进行编译才可使用。

下载时强烈建议也下载 hadoop-2.x.y.tar.gz.mds 这个文件,该文件包含了检验值可用于检查 hadoop-2.x.y.tar.gz 的完整性,否则若文件发生了损坏或下载不完整,Hadoop 将无法正常运行。

cd ~/ && mkdir src && cd src
wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/stable/hadoop-2.8.2.tar.gz
sudo tar -zxf hadoop-2.8.2.tar.gz -C /usr/local
cd /usr/local/
sudo mv ./hadoop-2.8.2/ ./hadoop            # 将文件夹名改为hadoop
sudo chown -R hadoop ./hadoop           #修改权限

Hadoop 解压后即可使用。输入如下命令来检查 Hadoop 是否可用,成功则会显示 Hadoop 版本信息:

cd /usr/local/hadoop
./bin/hadoop version

Hadoop单机配置

Hadoop 默认模式为非分布式模式,无需进行其他配置即可运行。非分布式即单 Java 进程,方便进行调试。 现在我们可以执行例子来感受下 Hadoop 的运行。Hadoop 附带了丰富的例子(运行 ./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0.jar 可以看到所有例子),包括 wordcount、terasort、join、grep 等。 在此我们选择运行 grep 例子,我们将 input 文件夹中的所有文件作为输入,筛选当中符合正则表达式 dfs[a-z.]+ 的单词并统计出现的次数,最后输出结果到 output 文件夹中。

cd /usr/local/hadoop
mkdir ./input
cp ./etc/hadoop/*.xml ./input   # 将配置文件作为输入文件
./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar grep ./input ./output 'dfs[a-z.]+'
cat ./output/*          # 查看运行结果

执行成功后如下所示,输出了作业的相关信息,输出的结果是符合正则的单词 dfsadmin 出现了1次 mproutput 注意,Hadoop 默认不会覆盖结果文件,因此再次运行上面实例会提示出错,需要先将 ./output 删除。

rm -r ./output

Hadoop伪分布式配置

Hadoop 可以在单节点上以伪分布式的方式运行,Hadoop 进程以分离的 Java 进程来运行,节点既作为 NameNode 也作为 DataNode,同时,读取的是 HDFS 中的文件。

Hadoop 的配置文件位于 /usr/local/hadoop/etc/hadoop/ 中,伪分布式需要修改2个配置文件 core-site.xml 和 hdfs-site.xml 。Hadoop的配置文件是 xml 格式,每个配置以声明 property 的 name 和 value 的方式来实现。

修改配置文件 core-site.xml,

vim ./etc/hadoop/core-site.xml

将当中的

<configuration>
</configuration>
<configuration>
        <property>
             <name>hadoop.tmp.dir</name>
             <value>file:/usr/local/hadoop/tmp</value>
             <description>Abase for other temporary directories.</description>
        </property>
        <property>
             <name>fs.defaultFS</name>
             <value>hdfs://localhost:9000</value>
        </property>
</configuration>

同样的,修改配置文件 hdfs-site.xml

vim ./etc/hadoop/hdfs-site.xml

为:

<configuration>
        <property>
             <name>dfs.replication</name>
             <value>1</value>
        </property>
        <property>
             <name>dfs.namenode.name.dir</name>
             <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/name</value>
        </property>
        <property>
             <name>dfs.datanode.data.dir</name>
             <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/data</value>
        </property>
</configuration>

Hadoop配置文件说明: Hadoop 的运行方式是由配置文件决定的(运行 Hadoop 时会读取配置文件),因此如果需要从伪分布式模式切换回非分布式模式,需要删除 core-site.xml 中的配置项。

此外,伪分布式虽然只需要配置 fs.defaultFS 和 dfs.replication 就可以运行(官方教程如此),不过若没有配置 hadoop.tmp.dir 参数,则默认使用的临时目录为 /tmp/hadoo-hadoop,而这个目录在重启时有可能被系统清理掉,导致必须重新执行 format 才行。所以我们进行了设置,同时也指定 dfs.namenode.name.dir 和 dfs.datanode.data.dir,否则在接下来的步骤中可能会出错。 配置完成后,执行 NameNode 的格式化:

./bin/hdfs namenode -format

成功的话,会看到successfully formattedExitting with status 0的提示,若为Exitting with status 1则是出错。如下图所示: mkhdfs 接着开启 NameNode 和 DataNode 守护进程。

./sbin/start-dfs.sh

如果在这一步提示localhost: Error: JAVA_HOME is not set and could not be found.,可以修改/usr/local/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh文件,来将java路径配置在该文件中.

sudo vim /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh
#export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64/jre/

然后再次执行,可以看到成功启动: starthdfs 成功启动后,可以访问 Web 界面 http://localhost:50070 查看 NameNode 和 Datanode 信息,还可以在线查看 HDFS 中的文件。 hadoop

运行Hadoop伪分布式实例

上面的单机模式,grep 例子读取的是本地数据,伪分布式读取的则是 HDFS 上的数据。要使用 HDFS,首先需要在 HDFS 中创建用户目录:

./bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop

接着将 ./etc/hadoop 中的 xml 文件作为输入文件复制到分布式文件系统中,即将 /usr/local/hadoop/etc/hadoop 复制到分布式文件系统中的 /user/hadoop/input 中。我们使用的是 hadoop 用户,并且已创建相应的用户目录 /user/hadoop ,因此在命令中就可以使用相对路径如 input,其对应的绝对路径就是 /user/hadoop/input:

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

复制完成后,可以通过如下命令查看文件列表:

./bin/hdfs dfs -ls input

如下图: lsinput 伪分布式运行 MapReduce 作业的方式跟单机模式相同,区别在于伪分布式读取的是HDFS中的文件(可以将单机步骤中创建的本地 input 文件夹,输出结果 output 文件夹都删掉来验证这一点)。

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

查看运行结果的命令(查看的是位于 HDFS 中的输出结果):

./bin/hdfs dfs -cat output/*

如下图: lsoutput 我们也可以将运行结果取回到本地:

rm -r ./output    # 先删除本地的 output 文件夹(如果存在)
./bin/hdfs dfs -get output ./output     # 将 HDFS 上的 output 文件夹拷贝到本机
cat ./output/*

启动YARN

伪分布式不启动 YARN 也可以,一般不会影响程序执行) 大家可能会疑惑,怎么启动 Hadoop 后,见不到书上所说的 JobTracker 和 TaskTracker,这是因为新版的 Hadoop 使用了新的 MapReduce 框架(MapReduce V2,也称为 YARN,Yet Another Resource Negotiator)。

YARN 是从 MapReduce 中分离出来的,负责资源管理与任务调度。YARN 运行于 MapReduce 之上,提供了高可用性、高扩展性,YARN 的更多介绍在此不展开,有兴趣的可查阅相关资料。

上述通过 ./sbin/start-dfs.sh 启动 Hadoop,仅仅是启动了 MapReduce 环境,我们可以启动 YARN ,让 YARN 来负责资源管理与任务调度。

首先修改配置文件 mapred-site.xml,这边需要先进行重命名:

mv ./etc/hadoop/mapred-site.xml.template ./etc/hadoop/mapred-site.xml

首先修改mapred-site.xml文件:

vim ./etc/hadoop/mapred-site.xml

修改为:

<configuration>
        <property>
             <name>mapreduce.framework.name</name>
             <value>yarn</value>
        </property>
</configuration>

修改yarn-site.xml文件:

vim ./etc/hadoop/yarn-site.xml

修改为:

<configuration>
        <property>
             <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
             <value>mapreduce_shuffle</value>
            </property>
</configuration>

然后就可以启动 YARN 了

./sbin/start-yarn.sh      # 启动YARN
./sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver  # 开启历史服务器,才能在Web中查看任务运行情

开启后通过 jps 查看,可以看到多了 NodeManager 和 ResourceManager 两个后台进程,如下图所示。 startyan 启动 YARN 之后,运行实例的方法还是一样的,仅仅是资源管理方式、任务调度不同。观察日志信息可以发现,不启用 YARN 时,是 “mapred.LocalJobRunner” 在跑任务,启用 YARN 之后,是 “mapred.YARNRunner” 在跑任务。启动 YARN 有个好处是可以通过 Web 界面查看任务的运行情况:http://localhost:8088/cluster, 如下图所示。 yarn 自此,Hadoop 的配置和基本是完成了。 我们可以将hadoop的路径加入环境变量中,这样就不用每次执行命令时候指定hadoop的路径了: 我们选择在 ~/.bashrc 中进行设置(vim ~/.bashrc,与 JAVA_HOME 的设置相似),在文件最前面加入如下单独一行:

export PATH=$PATH:/usr/local/hadoop/sbin:/usr/local/hadoop/bin

添加后执行 source ~/.bashrc 使设置生效,生效后,在任意目录中,都可以直接使用 hdfs 等命令了.