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配置hadoop环境

-dhwenvironment=uat

1.安装java环境,具体参照博客

2.创建hadoop用户

2.1 输入如下命令创建新用户 ,这条命令创建了可以登陆的 hadoop 用户,并使用 /bin/bash 作为 shell。

sudo useradd -m hadoop -s /bin/bash

  2.2 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,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,最后注销当前用户(点击屏幕右上角的齿轮,选择注销),在登陆界面使用刚创建的 hadoop 用户进行登陆。

sudo passwd hadoop
sudo adduser hadoop sudo

3. 安装SSH、配置SSH无密码登陆

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,此时会提示输入密码,然后按提示输入密码 hadoop,这样就登陆到本机了。

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。

ssh localhost

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。

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。

4. 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。

本文涉及的文件均通过浏览器下载,默认保存在 “下载” 目录中(若不是请自行更改 tar 命令的相应目录)。另外,本教程选择的是 2.6.5 版本,如果你用的不是 2.6.5 版本,则将所有命令中出现的 2.6.5 更改为你所使用的版本。

cat hadoop-2.6.5.tar.gz.mds | grep 'MD5'
md5sum hadoop-2.6.5.tar.gz | tr "a-z" "A-Z"

若文件不完整则这两个值一般差别很大,可以简单对比下前几个字符跟后几个字符是否相等即可,如下图所示,如果两个值不一样,请务必重新下载。

我们选择将 Hadoop 安装至 /usr/local/ 中:

sudo tar -zxf hadoop-2.6.5.tar.gz -C /usr/local # 解压到/usr/local中
cd /usr/local/
sudo mv ./hadoop-2.6.5/ ./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的区别
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 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-2.6.5.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

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。

 5 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,成功的话,会看到 “successfully formatted” 和 “Exitting with status 0” 的提示,若为 “Exitting with status 1” 则是出错。

./bin/hdfs namenode -format

接着开启 NameNode 和 DataNode 守护进程。

./sbin/start-dfs.sh

启动时报Error: JAVA_HOME is not set and could not be found.
解决办法:
 修改/etc/hadoop/hadoop-env.sh中设JAVA_HOME。
应当使用绝对路径。
 export JAVA_HOME=$JAVA_HOME                  //错误,不能这么改
 export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.6.0_45        //正确,应该这么改

若出现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。该 WARN 提示可以忽略,并不会影响正常使用(该 WARN 可以通过编译 Hadoop 源码解决)。

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。

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。

 

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):
  1. # 针对 DataNode 没法启动的解决方法
  2. ./sbin/stop-dfs.sh # 关闭
  3. rm -r ./tmp # 删除 tmp 文件,注意这会删除 HDFS 中原有的所有数据
  4. ./bin/hdfs namenode -format # 重新格式化 NameNode
  5. ./sbin/start-dfs.sh # 重启
 

运行Hadoop伪分布式实例

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-*.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/*
 

将结果取回本地

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

启动YARN

(伪分布式不启动 YARN 也可以,一般不会影响程序执行)

有的读者可能会疑惑,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

然后再进行编辑,同样使用 gedit 编辑会比较方便些 gedit ./etc/hadoop/mapred-site.xml :

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

接着修改配置文件 yarn-site.xml

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

然后就可以启动 YARN 了(需要先执行过 ./sbin/start-dfs.sh):

./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中查看任务运行情况

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。

 

 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。

 

不启动 YARN 需重命名 mapred-site.xml

如果不想启动 YARN,务必把配置文件 mapred-site.xml 重命名,改成 mapred-site.xml.template,需要用时改回来就行。否则在该配置文件存在,而未开启 YARN 的情况下,运行程序会提示 “Retrying connect to server: 0.0.0.0/0.0.0.0:8032” 的错误,这也是为何该配置文件初始文件名为 mapred-site.xml.template。

 同样的,关闭 YARN 的脚本如下:

./sbin/stop-yarn.sh
./sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver

 

posted on 2016-12-04 22:07  ArvinShaffer 阅读( ...) 评论( ...) 编辑 收藏

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