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前言
一、环境要求
二、安装hadoop3.1.3
1、下载hadoop并将其安装至/usr/local/下
1.1 通过Ubuntu联网直接下载
1.2 通过SecureCRT将Windows中的hadoop文件传输到Ubuntu中
2、将hadoop文件解压到/usr/local下
3、检查hadoop是否可用
4、完整命令
5、相对路径与绝对路径
三、Hadoop单机配置(非分布式)
完整代码
四、Hadoop伪分布式配置
1、修改配置文件
1.1 修改配置文件core-site.xml
1.2 修改配置文件 hdfs-site.xml:
2、配置完成后,执行 NameNode 的格式化:
3、接着开启 NameNode 和 DataNode 守护进程。
4、启动完成后,通过命令 jps 来判断是否成功启动
五、运行Hadoop伪分布式实例
总结
前言
本文介绍了Hadoop3.1.3安装以及单机/伪分布式配置。
一、环境要求
- 已经配置好网络的Ubuntu系统的虚拟机
- 用于传输文件的SecureCRT
- Ubuntu 16.04 64位
- hadoop-3.1.3.tar,可在官网下载或者点击下载(提取码:0412)
- jdk-8u162-linux-x64.tar
二、安装hadoop3.1.3
1、下载hadoop并将其安装至/usr/local/下
1.1 通过Ubuntu联网直接下载
在Ubuntu中打开一个浏览器,打开百度,搜索Hadoop,进入官网直接下载
ps:要下载二进制版本,要知道文件保存在哪一个目录下
1.2 通过SecureCRT将Windows中的hadoop文件传输到Ubuntu中
2、将hadoop文件解压到/usr/local下
在usr/local中用ls命令可以看到hadoop文件成功被解压,为了方便使用,将版本去掉将文件夹改名为hadoop,并修改文件权限
3、检查hadoop是否可用
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:
4、完整命令
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
cd /usr/local/hadoop
./bin/hadoop version
5、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。
三、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。
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。
用cat命令查询output的内容,出现dfsadmin即表示测试成功
完整代码
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
ps: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
四、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。
1、修改配置文件
1.1 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>
1.2 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。
2、配置完成后,执行 NameNode 的格式化:
成功的话,会看到 “successfully formatted” 的提示,具体返回信息类似如下:
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=${JAVA_HOME}”这行,然后,把它修改成JAVA安装路径的具体地址,比如,“export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/default-java”,然后,再次启动Hadoop。
3、接着开启 NameNode 和 DataNode 守护进程。
若出现如下SSH提示,输入yes即可。
启动时可能会出现如下 WARN 提示:WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform… using builtin-java classes where applicable WARN 提示可以忽略,并不会影响正常使用。
启动 Hadoop 时提示 Could not resolve hostname
如果启动 Hadoop 时遇到输出非常多“ssh: Could not resolve hostname xxx”的异常情况,如下图所示:
这个并不是 ssh 的问题,可通过设置 Hadoop 环境变量来解决。首先按键盘的 ctrl + c 中断启动,然后在 ~/.bashrc 中,增加如下两行内容(设置过程与 JAVA_HOME 变量一样,其中 HADOOP_HOME 为 Hadoop 的安装目录):
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoopexport HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$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。
4、启动完成后,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。
Hadoop无法正常启动的解决方法
一般可以查看启动日志来排查原因,注意几点:
- 启动时会提示形如 “DBLab-XMU: starting namenode, logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-namenode-DBLab-XMU.out”,其中 DBLab-XMU 对应你的机器名,但其实启动日志信息是记录在 /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-namenode-DBLab-XMU.log 中,所以应该查看这个后缀为 .log 的文件;
- 每一次的启动日志都是追加在日志文件之后,所以得拉到最后面看,对比下记录的时间就知道了。
- 一般出错的提示在最后面,通常是写着 Fatal、Error、Warning 或者 Java Exception 的地方。
- 可以在网上搜索一下出错信息,看能否找到一些相关的解决方法。
此外,若是 DataNode 没有启动,可尝试如下的方法(注意这会删除 HDFS 中原有的所有数据,如果原有的数据很重要请不要这样做):
# 针对 DataNode 没法启动的解决方法cd /usr/local/hadoop ./sbin/stop-dfs.sh # 关闭 rm -r ./tmp # 删除 tmp 文件,注意这会删除 HDFS 中原有的所有数据 ./bin/hdfs namenode -format # 重新格式化 NameNode ./sbin/start-dfs.sh # 重启
五、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:
注意
教材《大数据技术原理与应用》的命令是以”./bin/hadoop dfs”开头的Shell命令方式,实际上有三种shell命令方式。
1. hadoop fs
2. hadoop dfs
3. hdfs dfshadoop fs适用于任何不同的文件系统,比如本地文件系统和HDFS文件系统
hadoop dfs只能适用于HDFS文件系统
hdfs dfs跟hadoop dfs的命令作用一样,也只能适用于HDFS文件系统
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:
ps:.即为/user/hadoop,即在hdfs中的家目录
复制完成后,可以通过如下命令查看文件列表:
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)。
查看运行结果的命令(查看的是位于 HDFS 中的输出结果):
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/*
ps: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:
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
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!
总结
本文参考林子雨老师Hadoop课程以及Hadoop3.1.3安装教程_单机/伪分布式配置_Hadoop3.1.3/Ubuntu18.04(16.04),完成了自己的Hadoop安装及配置。