hadoop3.2.4伪分布式环境搭建

大数据

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前言

大数据hadoop学习，看官网，hadoop搭建有三种方式，

• 单机
• 伪分布式
• 集群部署
  这里是伪分布式部署，即必须程序都在一台机器上完成部署。作为学习使用是最简单的方式。hadoop主要的程序有1.hdfs，分布式文件系统，启动后会有两个java程序，一个是datanode，一个是namenode。
  2，yarn yarn是对集群任务的分发控制，主要程序有nodemanage，resourcemanage两个程序。mapreduce只是计算的程序，不是这个框架本身启动的服务。

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一、下载安装包

下载安装包地址为：
https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/hadoop-3.2.4/hadoop-3.2.4.tar.gz
前置条件，安装好jdk8，这里就不展开了，很多教程。

二、安装步骤

2.1.解压hadoop安装包

拷贝安装包到你需要安装的目录，我这里是新建了一个安装目录
/root/tools
执行命令

tar –zxvf  hadoop-3.2.4.tar.gz

解压后得到如下图目录
/root/tools/hadoop-3.2.4

2.2修改环境变量

vi /etc/profile

在文件末尾添加：

export JAVA_HOME=/root/tools/jdk/jdk1.8.0_144
export HADOOP_HOME=/root/tools/hadoop-3.2.4
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
export HADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpath`
export HADOOP_CONF_DIR=/root/tools/hadoop-3.2.4/etc/Hadoop

这里我安装hadoop的路径为/root/tools/hadoop-3.2.4
jdk的安装路径为 /root/tools/jdk/jdk1.8.0_144
编辑完后保存，执行命令 如下，让刚刚的修改生效。

source /etc/profile

执行命令

hadoop version

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2.3 本地免密登录

2.3.1 执行一下命令

  ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa
  cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
  chmod 0600 ~/.ssh/authorized_keys

2.3.2 测试是否生效

执行后输入ssh localhost正常的输出如下

ssh localhost

2.4 修改配置文件

2.4.1 修改/root/tools/hadoop-3.2.4/etc/hadoop目录下的core-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://localhost:9000</value>
    </property>
</configuration>

2.4.2 修改/root/tools/hadoop-3.2.4/etc/hadoop目录hdfs-site.xml的文件内容

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
</configuration>

2.5 启动hdfs

2.5.1 格式化本地文件，进入/root/tools/hadoop-3.2.4目录

第一次启动需要执行命令

bin/hdfs namenode –format

报错如下：
[root@localhost hadoop-3.2.4]# bin/hdfs namenode –format
ERROR: JAVA_HOME is not set and could not be found.
解决办法：
修改解压后目录的 etc/Hadoop/hadoop-env.sh
修改java_home路径，
export JAVA_HOME=/root/tools/jdk/jdk1.8.0_144
如果不知道路径，可以用 vi /etc/profile查看java_home路径。，
执行结果如下
解决了报错后，执行format指令的结果如下图所示

2.5.2 启动hdfs

执行命令

./sbin/start-dfs.sh

报错如下
ERROR: but there is no HDFS_NAMENODE_USER defined. Aborting operation
解决：
在etc/Hadoop/hadoop-env.sh 文件添加

export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
export YARN_NODEMANAGER_USER=root

2.5.3 执行后在浏览器输入

http://localhost:9870/ namenode web地址
结果如下能看到如下界面启动成功

三 测试demo例子

3.1 创建执行目录

bin/hdfs dfs -mkdir /user
bin/hdfs dfs -mkdir /user/root

3.2 拷贝输入文件

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

3.3 执行MapReduce jar

执行一下命令

bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.4.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'

执行结果如下图所示

3.4 拷贝执行结果，并且查看执行结果

bin/hdfs dfs -get output output
cat output/*

结果如下图

四、以yarn方式执行计算

yarn方式计算也是要启动hdfs为前提的，上面的步骤依然要执行。

4.1 修改配置文件

4.1.1 配置文件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>

4.1.2 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_HOME,PATH,LANG,TZ,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
    </property>
</configuration>

4.2 启动yarn

sbin/start-yarn.sh

浏览器输入以下地址，ResourceManager 页面：
http://localhost:8088/

4.3 执行计算

bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.4.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'

报错如下

org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.SafeModeException: Cannot delete /user/root/grep-temp-1038537

解决：
hdfs-site.xml文件中添加

<property>

                <name>dfs.safemode.threshold.pct</name>

                <value>0f</value>

                <description>

                        Specifies the percentage of blocks that should satisfy

                        the minimal replication requirement defined by dfs.replication.min.

                        Values less than or equal to 0 mean not to wait for any particular

                        percentage of blocks before exiting safemode.

                        Values greater than 1 will make safe mode permanent.

                </description>

        </property>  

4.4 重启hdfs重新执行计算jar命令

报错如下
org.apache.hadoop.mapred.FileAlreadyExistsException: Output directory hdfs://localhost:9000/user/roo
解决：删除输出目录
./bin/hdfs dfs -rm -r output

4.5 重新执行jar命令

bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.4.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'

查看输出结果，执行命令bin/hdfs dfs -cat output/*
如下图

Hdfs启动有SecondaryNameNode,namenode,datanode,yarn启动有NodeManager ResourceManager

总结

本文是根据官网上面的案例进行实践的，过程中遇到的问题也记录下来了，如果本文对你有帮助，点个赞吧，不对的地方也欢迎指出。