Spark-基础-Spark编译与部署--Hadoop编译安装

1、编译Hadooop

1.1 搭建环境

1.1.1 安装并设置maven

1. 下载maven安装包，建议安装3.0以上版本，本次安装选择的是maven3.0.5的二进制包，下载地址如下

http://mirror.bit.edu.cn/apache/maven/maven-3/

2. 使用ssh工具把maven包上传到/home/hadoop/upload目录

3. 解压缩apache-maven-3.0.5-bin.tar.gz包

$tar -zxvf apache-maven-3.0.5-bin.tar.gz

4. 把apache-maven-3.0.5目录移到/usr/local目录下

$sudo mv apache-maven-3.0.5 /usr/local

5. 在/etc/profile配置文件中加入如下设置

export PATH=$JAVA_HOME/bin:/usr/local/apache-maven-3.0.5/bin:$PATH

6. 编辑/etc/profile文件并验证配置是否成功:

$source /etc/profile

$mvn -version

1.1.2 以root用户使用yum安装svn

#yum install svn

1.1.3 以root用户使用yum安装autoconf automake libtool cmake

#yum install autoconf automake libtool cmake

1.1.4 以root用户使用yum安装ncurses-devel

#yum install ncurses-devel

1.1.5 以root用户使用yum安装openssl-devel

#yum install openssl-devel

1.1.6 以root用户使用yum安装gcc*

#yum install gcc*

1.1.7 安装并设置protobuf

注：该程序包需要在gcc安装完毕后才能安装，否则提示无法找到gcc编译器。

1. 下载protobuf安装包

下载链接为： https://code.google.com/p/protobuf/downloads/list

2. 使用ssh工具把protobuf-2.5.0.tar.gz包上传到/home/hadoop/Downloads目录

3. 解压安装包

$tar -zxvf protobuf-2.5.0.tar.gz

4. 把protobuf-2.5.0目录转移到/usr/local目录下

$sudo mv protobuf-2.5.0 /usr/local

5. 进行目录运行命令

进入目录以root用户运行如下命令：

#./configure

#make

#make check

#make install

6. 验证是否安装成功

运行成功之后，通过如下方式来验证是否安装成功

#protoc

1.2 编译Hadoop

1.2.1 下载Hadoop源代码 Release2.2.0

通过SVN获取Hadoop2.2.0源代码，在/home/hadoop/Downloads目录下命令：

$svn checkout http://svn.apache.org/repos/asf/hadoop/common/tags/release-2.2.0

获取时间较长，大小约75.3M

1.2.2 编译Hadoop源代码

:) 由于hadoop2.2.0在svn中pom.xml有点问题，会造成编译中出错，可先参考3.2修复该问题。在Hadoop源代码的根目录执行如下命令：

$mvn package -Pdist,native -DskipTests –Dtar

(注意：这行命令需要手工输入，如果复制执行会报异常！)

耗费的时间较长，总共花费了32分钟，在编译过程需要联网，从网络中下载所需要的资料。

1.2.3 验证编译是否成功

到 hadoop-dist/target/hadoop-2.2.0/lib/native 目录中查看libhadoop.so.1.0.0属性：

$file ./libhadoop.so.1.0.0

该文件为ELF 64-bit LSB则表示文件成功编译为64位

在hadoop-dist/target目录中已经打包好了hadoop-2.2.0.tar.gz，该文件作为Hadoop2.X 64位安装包。

2、安装Hadoop

2.1 配置准备

2.1.1 上传并解压Hadoop安装包

1.在Apache网站上提供Hadoop2.X安装包只支持32位操作系统安装，在64位服务器安装会出现4.1的错误异常。我们使用上一步骤编译好的hadoop-2.2.0.tar.gz文件作为安装包（也可以从网上下载native文件夹或者打包好的64位hadoop安装包），使用"Spark编译与部署（上）"中1. 3.1介绍的工具上传到/home/hadoop/upload 目录下

2. 在主节点上解压缩

$cd /home/hadoop/upload/

$tar -xzf hadoop-2.2.0.tar.gz

3. 把hadoop-2.2.0目录移到/app/hadoop目录下

$ mv hadoop-2.2.0 /app/hadoop

$ls /app/hadoop

2.1.2 在Hadoop目录下创建子目录

hadoop用户在/app/hadoop/hadoop-2.2.0目录下创建tmp、name和data目录

$cd /app/hadoop/hadoop-2.2.0/

$mkdir tmp

$mkdir name

$mkdir data

$ll

2.1.3 配置hadoop-env.sh

1. 打开配置文件hadoop-env.sh

$cd /app/hadoop/hadoop-2.2.0/etc/hadoop

$sudo vi hadoop-env.sh

2. 加入配置内容，设置JAVA_HOME和PATH路径

export JAVA_HOME=/usr/lib/java/jdk1.7.0_55

export PATH=$PATH:/app/hadoop/hadoop-2.2.0/bin

3. 编译配置文件hadoop-env.sh，并确认生效

$source hadoop-env.sh

$hadoop version

2.1.4 配置yarn-env.sh

1. 在/app/hadoop/hadoop-2.2.0/etc/hadoop打开配置文件yarn-env.sh

$cd /app/hadoop/hadoop-2.2.0/etc/hadoop

$sudo vi yarn-env.sh

2. 加入配置内容，设置JAVA_HOME路径

export JAVA_HOME=/usr/lib/java/jdk1.7.0_55

3. 编译配置文件yarn-env.sh，并确认生效

$source yarn-env.sh

2.1.5 配置core-site.xml

1. 使用如下命令打开core-site.xml配置文件

$sudo vi core-site.xml

2. 在配置文件中，按照如下内容进行配置

<configuration>

<property>

<name>fs.default.name</name>

<value>hdfs://hadoop1:9000</value>

</property>

<property>

<name>fs.defaultFS</name>

<value>hdfs://hadoop1:9000</value>

</property>

<property>

<name>io.file.buffer.size</name>

<value>131072</value>

</property>

<property>

<name>hadoop.tmp.dir</name>

<value>file:/app/hadoop/hadoop-2.2.0/tmp</value>

<description>Abase for other temporary directories.</description>

</property>

<property>

<name>hadoop.proxyuser.hduser.hosts</name>

<value>*</value>

</property>

<property>

<name>hadoop.proxyuser.hduser.groups</name>

<value>*</value>

</property>

</configuration>

2.1.6 配置hdfs-site.xml

1. 使用如下命令打开hdfs-site.xml配置文件

$sudo vi hdfs-site.xml

2. 在配置文件中，按照如下内容进行配置

<configuration>

<property>

<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>

<value>hadoop1:9001</value>

</property>

<property>

<name>dfs.namenode.name.dir</name>

<value>file:/app/hadoop/hadoop-2.2.0/name</value>

</property>

<property>

<name>dfs.datanode.data.dir</name>

<value>file:/app/hadoop/hadoop-2.2.0/data</value>

</property>

<property>

<name>dfs.replication</name>

<value>2</value>

</property>

<property>

<name>dfs.webhdfs.enabled</name>

<value>true</value>

</property>

</configuration>

2.1.7 配置mapred-site.xml

1. 默认情况下不存在mapred-site.xml文件，可以从模板拷贝一份

$cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml

2. 使用如下命令打开mapred-site.xml配置文件

$sudo vi mapred-site.xml

3. 在配置文件中，按照如下内容进行配置

<configuration>

<property>

<name>mapreduce.framework.name</name>

<value>yarn</value>

</property>

<property>

<name>mapreduce.jobhistory.address</name>

<value>hadoop1:10020</value>

</property>

<property>

<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>

<value>hadoop1:19888</value>

</property>

</configuration>

2.1.8 配置yarn-site.xml

1. 使用如下命令打开yarn-site.xml配置文件

$sudo vi yarn-site.xml

2. 在配置文件中，按照如下内容进行配置

<configuration>

<property>

<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

<value>mapreduce_shuffle</value>

</property>

<property>

<name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>

<value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.address</name>

<value>hadoop1:8032</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>

<value>hadoop1:8030</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>

<value>hadoop1:8031</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>

<value>hadoop1:8033</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>

<value>hadoop1:8088</value>

</property>

</configuration>

2.1.9 配置Slaves文件

使用$sudo vi slaves打开从节点配置文件，在文件中加入

hadoop1

hadoop2

hadoop3

2.1.10 向各节点分发Hadoop程序

1.确认hadoop2和hadoop3节点/app/hadoop所属组和用户均为hadoop，然后进入hadoop1机器/app/hadoop目录，使用如下命令把hadoop文件夹复制到hadoop2和hadoop3机器

$cd /app/hadoop

$scp -r hadoop-2.2.0 hadoop@hadoop2:/app/hadoop/

$scp -r hadoop-2.2.0 hadoop@hadoop3:/app/hadoop/

2. 在从节点查看是否复制成功

2.2 启动部署

2.2.1 格式化NameNode

$cd /app/hadoop/hadoop-2.2.0/

$./bin/hdfs namenode -format

2.2.2 启动HDFS

$cd /app/hadoop/hadoop-2.2.0/sbin

$./start-dfs.sh

如果服务器操作系统为32位时，出现问题3.1异常，可以参考解决

2.2.3 验证HDFS启动

此时在hadoop1上面运行的进程有：NameNode、SecondaryNameNode和DataNode

hadoop2和hadoop3上面运行的进程有：NameNode和DataNode

2.2.4 启动YARN

$cd /app/hadoop/hadoop-2.2.0/sbin

$./start-yarn.sh

2.2.5 验证YARN启动

此时在hadoop1上运行的进程有：NameNode、SecondaryNameNode、DataNode、NodeManager和ResourceManager

hadoop2和hadoop3上面运行的进程有：NameNode、DataNode和NodeManager

3、问题解决

3.1 CentOS 64bit安装Hadoop2.2.0中出现文件编译位数异常

在安装hadoop2.2.0过程中出现如下异常：Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable

通过分析是由于lib/native目录中有些文件是在32位编译，无法适应CentOS 64位环境造成

有两种办法解决：

l 重新编译hadoop，然后重新部署

l 暂时办法是修改配置，忽略有问题的文件

3.2 编译Hadoop2.2.0出现代码异常

目前的2.2.0 的Source Code 压缩包解压出来的code有个bug 需要patch后才能编译。否则编译hadoop-auth 会提示下面错误：

[ERROR] Failed to execute goal org.apache.maven.plugins:maven-compiler-plugin:2.5.1:testCompile (default-testCompile) on project hadoop-auth: Compilation failure: Compilation failure:

[ERROR] /home/hadoop/Downloads/release-2.2.0/hadoop-common-project/hadoop-auth/src/test/java/org/apache/hadoop/security/authentication/client/AuthenticatorTestCase.java:[88,11] error: cannot access AbstractLifeCycle

[ERROR] class file for org.mortbay.component.AbstractLifeCycle not found

[ERROR] class file for org.mortbay.component.LifeCycle not found

直接修改hadoop-common-project/hadoop-auth/pom.xml，其实就是少了一个包，添加一个dependency：

<dependency>

<groupId>org.mortbay.jetty</groupId>

<artifactId>jetty-util</artifactId>

<scope>test</scope>

</dependency>

3.3 安装Hadoop2.2.0出现不能找到/etc/hadoop目录异常

在安装过程中启动HDFS出现如下错误：

2015-01-14 22:55:16,076 WARN [main] util.NativeCodeLoader (NativeCodeLoader.java:<clinit>(62)) - Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable]

Error: Cannot find configuration directory: /etc/hadoop

127.0.0.1 localhost

改为

192.168.0.61 localhost

重启机器即可