Hadoop3.1.3安装教程_单机/伪分布式配置

Hadoop3.1.3安装教程_单机/伪分布式配置

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环境:

本教程使用 Ubuntu 18.04 64位 作为系统环境(或者Ubuntu 14.04,Ubuntu16.04 也行,32位、64位均可),请自行安装系统

装好了 Ubuntu 系统之后,在安装 Hadoop 前还需要做一些必备工作。

创建hadoop用户

如果你安装 Ubuntu 的时候不是用的 “hadoop” 用户,那么需要增加一个名为 hadoop 的用户。

首先按 ctrl+alt+t 打开终端窗口,输入如下命令创建新用户 :

$sudo useradd -m hadoop -s /bin/bash	

这条命令创建了可以登陆的 hadoop 用户,并使用 /bin/bash 作为 shell。

sudo命令
本文中会大量使用到sudo命令。sudo是ubuntu中一种权限管理机制,管理员可以授权给一些普通用户去执行一些需要root权限执行的操作。当使用sudo命令时,就需要输入您当前用户的密码.

密码
在Linux的终端中输入密码,终端是不会显示任何你当前输入的密码,也不会提示你已经输入了多少字符密码。而在windows系统中,输入密码一般都会以“*”表示你输入的密码字符

输入法中英文切换
ubuntu中终端输入的命令一般都是使用英文输入。linux中英文的切换方式是使用键盘“shift”键来切换,也可以点击顶部菜单的输入法按钮进行切换。ubuntu自带的Sunpinyin中文输入法已经足够读者使用。

Ubuntu终端复制粘贴快捷键
在Ubuntu终端窗口中,复制粘贴的快捷键需要加上 shift,即粘贴是 ctrl+shift+v。

接着使用如下命令设置密码,可简单设置为 hadoop,按提示输入两次密码:

$sudo passwd hadoop

可为 hadoop 用户增加管理员权限,方便部署,避免一些对新手来说比较棘手的权限问题:

$sudo adduser hadoop sudo

最后注销当前用户(点击屏幕右上角的齿轮,选择注销),返回登陆界面。在登陆界面中选择刚创建的 hadoop 用户进行登陆。

更新apt

用 hadoop 用户登录后,我们先更新一下 apt,后续我们使用 apt 安装软件,如果没更新可能有一些软件安装不了。按 ctrl+alt+t 打开终端窗口,执行如下命令:

$sudo apt-get update

若出现如下 “Hash校验和不符” 的提示,可通过更改软件源来解决。若没有该问题,则不需要更改。从软件源下载某些软件的过程中,可能由于网络方面的原因出现没法下载的情况,那么建议更改软件源。在学习Hadoop过程中,即使出现“Hash校验和不符”的提示,也不会影响Hadoop的安装。

Ubuntu更新软件源时遇到Hash校验和不符的问题
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后续需要更改一些配置文件,我比较喜欢用的是 vim(vi增强版,基本用法相同),建议安装一下(如果你实在还不会用 vi/vim 的,请将后面用到 vim 的地方改为 gedit,这样可以使用文本编辑器进行修改,并且每次文件更改完成后请关闭整个 gedit 程序,否则会占用终端):

$sudo apt-get install vim

安装软件时若需要确认,在提示处输入 y 即可。
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安装SSH、配置SSH无密码登陆(勿忘)

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	

安装后,可以使用如下命令登陆本机:

$ssh localhost

此时会有如下提示(SSH首次登陆提示),输入 yes 。然后按提示输入密码 hadoop,这样就登陆到本机了。
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但这样登陆是需要每次输入密码的,我们需要配置成SSH无密码登陆比较方便。

首先退出刚才的 ssh,就回到了我们原先的终端窗口,然后利用 ssh-keygen 生成密钥,并将密钥加入到授权中:

$exit                           # 退出刚才的 ssh localhost
$cd ~/.ssh/                     # 若没有该目录,请先执行一次ssh localhost
$ssh-keygen -t rsa              # 会有提示,都按回车就可以
$cat ./id_rsa.pub >> ./authorized_keys  # 加入授权

~的含义
在 Linux 系统中,~ 代表的是用户的主文件夹,即 “/home/用户名” 这个目录,如你的用户名为 hadoop,则 ~ 就代表 “/home/hadoop/”。 此外,命令中的 # 后面的文字是注释,只需要输入前面命令即可。

此时再用 ssh localhost 命令,无需输入密码就可以直接登陆了,如下图所示。

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安装Java环境

手动安装,推荐采用本方式

Hadoop3.1.3需要JDK版本在1.8及以上.请把压缩格式的文件jdk-8u162-linux-x64.tar.gz下载到本地电脑,假设保存在“/home/linziyu/Downloads/”目录下。

在Linux命令行界面中,执行如下Shell命令(注意:当前登录用户名是hadoop):

$cd /usr/lib
$sudo mkdir jvm #创建/usr/lib/jvm目录用来存放JDK文件
$cd ~ #进入hadoop用户的主目录
$cd Downloads  #注意区分大小写字母,刚才已经通过FTP软件把JDK安装包jdk-8u162-$linux-x64.tar.gz上传到该目录下
$sudo tar -zxvf ./jdk-8u162-linux-x64.tar.gz -C /usr/lib/jvm  #把JDK文件解压到/usr/lib/jvm目录下

JDK文件解压缩以后,可以执行如下命令到/usr/lib/jvm目录查看一下:

$cd /usr/lib/jvm
$ls

可以看到,在/usr/lib/jvm目录下有个jdk1.8.0_162目录。
下面继续执行如下命令,设置环境变量:

$cd ~
$vim ~/.bashrc

打开了hadoop这个用户的环境变量配置文件,请在这个文件的开头位置,添加如下几行内容:

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_162
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH

保存.bashrc文件并退出vim编辑器。然后,继续执行如下命令让.bashrc文件的配置立即生效:

$source ~/.bashrc

这时,可以使用如下命令查看是否安装成功:

$java -version

如果能够在屏幕上返回如下信息,则说明安装成功:

hadoop@ubuntu:~$ java -version
java version "1.8.0_162"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_162-b12)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.162-b12, mixed mode)

至此,就成功安装了Java环境。下面就可以进入Hadoop的安装。

安装 Hadoop3.1.3

我们选择将 Hadoop 安装至 /usr/local/ 中:

$sudo tar -zxf ~/下载/hadoop-3.1.3.tar.gz -C /usr/local    # 解压到/usr/local中
$cd /usr/local/
$sudo mv ./hadoop-3.1.3/ ./hadoop            # 将文件夹名改为hadoop
$sudo chown -R hadoop ./hadoop       # 修改文件权限

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

相对路径与绝对路径
请务必注意命令中的相对路径与绝对路径,本文后续出现的 ./bin/...,./etc/... 等包含 ./ 的路径,均为相对路径,以 /usr/local/hadoop 为当前目录。例如在 /usr/local/hadoop 目录中执行 ./bin/hadoop version 等同于执行 /usr/local/hadoop/bin/hadoop version。可以将相对路径改成绝对路径来执行,但如果你是在主文件夹 ~ 中执行 ./bin/hadoop version,执行的会是 /home/hadoop/bin/hadoop version,就不是我们所想要的了。

Hadoop单机配置(非分布式)

Hadoop 默认模式为非分布式模式(本地模式),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-3.1.3.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-3.1.3.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

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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 (通过 gedit 编辑会比较方便: gedit ./etc/hadoop/core-site.xml),将当中的

<configuration>
</configuration>

修改为下面配置:

<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:

<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:

$ cd /usr/local/hadoop
$ ./bin/hdfs namenode -format

成功的话,会看到 “successfully formatted” 的提示,具体返回信息类似如下:

2020-01-08 15:31:31,560 INFO namenode.NameNode: STARTUP_MSG:
/************************************************************
STARTUP_MSG: Starting NameNode
STARTUP_MSG: host = hadoop/127.0.1.1
STARTUP_MSG: args = [-format]
STARTUP_MSG: version = 3.1.3
*/
......
2020-01-08 15:31:35,677 INFO common.Storage: Storage directory /usr/local/hadoop/tmp/dfs/name has been successfully formatted.
2020-01-08 15:31:35,700 INFO namenode.FSImageFormatProtobuf: Saving image file /usr/local/hadoop/tmp/dfs/name/current/fsimage.ckpt_0000000000000000000 using no compression
2020-01-08 15:31:35,770 INFO namenode.FSImageFormatProtobuf: Image file /usr/local/hadoop/tmp/dfs/name/current/fsimage.ckpt_0000000000000000000 of size 393 bytes saved in 0 seconds .
2020-01-08 15:31:35,810 INFO namenode.NNStorageRetentionManager: Going to retain 1 images with txid >= 0
2020-01-08 15:31:35,816 INFO namenode.FSImage: FSImageSaver clean checkpoint: txid = 0 when meet shutdown.
2020-01-08 15:31:35,816 INFO namenode.NameNode: SHUTDOWN_MSG:
/

SHUTDOWN_MSG: Shutting down NameNode at hadoop/127.0.1.1
*************************************************************/

如果在这一步时提示 Error: JAVA_HOME is not set and could not be found. 的错误,则说明之前设置 JAVA_HOME 环境变量那边就没设置好,请按教程先设置好 JAVA_HOME 变量,否则后面的过程都是进行不下去的。如果已经按照前面教程在.bashrc文件中设置了JAVA_HOME,还是出现 Error: JAVA_HOME is not set and could not be found. 的错误,那么,请到hadoop的安装目录修改配置文件“/usr/local/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh”,在里面找到“export JAVA_HOME=$”这行,然后,把它修改成JAVA安装路径的具体地址,比如,“export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/default-java”,然后,再次启动Hadoop。

接着开启 NameNode 和 DataNode 守护进程。

$ cd /usr/local/hadoop
$ ./sbin/start-dfs.sh  #start-dfs.sh是个完整的可执行文件,中间没有空格

若出现如下SSH提示,输入yes即可。

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启动时可能会出现如下 WARN 提示:WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform… using builtin-java classes where applicable WARN 提示可以忽略,并不会影响正常使用。

启动 Hadoop 时提示 Could not resolve hostname
如果启动 Hadoop 时遇到输出非常多“ssh: Could not resolve hostname xxx”的异常情况,如下图所示:
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启动Hadoop时的异常提示
这个并不是 ssh 的问题,可通过设置 Hadoop 环境变量来解决。首先按键盘的 ctrl + c 中断启动,然后在 ~/.bashrc 中,增加如下两行内容(设置过程与 JAVA_HOME 变量一样,其中 HADOOP_HOME 为 Hadoop 的安装目录):

$ export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
$ export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native

保存后,务必执行 source ~/.bashrc 使变量设置生效,然后再次执行 ./sbin/start-dfs.sh 启动 Hadoop。
启动完成后,可以通过命令 jps 来判断是否成功启动,若成功启动则会列出如下进程: “NameNode”、”DataNode” 和 “SecondaryNameNode”(如果 SecondaryNameNode 没有启动,请运行 sbin/stop-dfs.sh 关闭进程,然后再次尝试启动尝试)。如果没有 NameNode 或 DataNode ,那就是配置不成功,请仔细检查之前步骤,或通过查看启动日志排查原因。
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成功启动后,可以访问 Web 界面 http://localhost:9870 查看 NameNode 和 Datanode 信息,还可以在线查看 HDFS 中的文件。

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

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-3.1.3.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/*

结果如下,注意到刚才我们已经更改了配置文件,所以运行结果不同。

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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/*

Hadoop 运行程序时,输出目录不能存在,否则会提示错误 “org.apache.hadoop.mapred.FileAlreadyExistsException: Output directory hdfs://localhost:9000/user/hadoop/output already exists” ,因此若要再次执行,需要执行如下命令删除 output 文件夹:

$ ./bin/hdfs dfs -rm -r output    # 删除 output 文件夹

运行程序时,输出目录不能存在
运行 Hadoop 程序时,为了防止覆盖结果,程序指定的输出目录(如 output)不能存在,否则会提示错误,因此运行前需要先删除输出目录。在实际开发应用程序时,可考虑在程序中加上如下代码,能在每次运行时自动删除输出目录,避免繁琐的命令行操作:

Configuration conf = new Configuration();
Job job = new Job(conf);
 
/* 删除输出目录 */
Path outputPath = new Path(args[1]);
outputPath.getFileSystem(conf).delete(outputPath, true);

若要关闭 Hadoop,则运行

$ ./sbin/stop-dfs.sh

注意
下次启动 hadoop 时,无需进行 NameNode 的初始化,只需要运行 ./sbin/start-dfs.sh 就可以!

备注:该教程来源于厦门大学林子雨老师,

安装hadoop
http://dblab.xmu.edu.cn/blog/2441-2/