(二)hadoop搭建

  1. 下载

访问https://hadoop.apache.org/releases.html查看hadoop最新下载地址

wget https://dlcdn.apache.org/hadoop/common/hadoop-3.3.4/hadoop-3.3.4.tar.gz

2.解压

tar zxvf hadoop-3.3.4.tar.gz

mv hadoop-3.3.4 /usr/local

3.配置环境变量(新建.sh文件,\etc\profile会遍历\etc\profile.d文件夹下的所有.sh文件)

查看jdk安装路径

依次查看link连接命令,

执行

which java

ls -l /usr/bin/java

ls -l /etc/alternatives/java

sudo vim /etc/profile.d/hadoop_profile.sh

内容如下:

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64

export PATH=PATH:JAVA_HOME/bin

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-3.3.4

export PATH=PATH:HADOOP_HOME/bin

export PATH=PATH:HADOOP_HOME/sbin

刷新使配置生效

source /etc/profile

4.查看验证

hadoop version

5.配置集群

集群规划

cd /usr/local/hadoop-3.3.4/etc/hadoop

5.1配置hdfs

vi hdfs-site.xml

在<configuration></configuration>标签中新增如下内容

<!-- namenode web端访问地址-->

<property>

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

<value>hadoop-master:9870</value>

</property>

<!-- secondnamenode web端访问地址-->

<property>

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

<value>hadoop-slave1:9868</value>

</property>

5.2 配置core-site

vi core-site.xml

在<configuration></configuration>标签中新增如下内容

<!-- 配置NameNode的地址 -->

<property>

<name>fs.defaultFS</name>

<value>hdfs://hadoop-master:8020</value>

</property>

<!-- 配置hadoop数据的存储目录 -->

<property>

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

<value>/usr/local/hadoop-3.3.4/data</value>

</property>

<!-- 配置HDFS网页登录使用的静态用户为hadoop -->

<property>

<name>hadoop.http.staticuser.user</name>

<value>hadoop</value>

</property>

5.3 配置yarn

vi yarn-site.xml

在<configuration></configuration>标签中新增如下内容

<!-- 环境变量的继承 -->

<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_MAPRED_HOME</value>

</property>

<!-- 指定ResourceManager的地址-->

<property>

<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>

<value>hadoop-slave2</value>

</property>

<!-- 指定MR走shuffle -->

<property>

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

<value>mapreduce_shuffle</value>

</property>

<!-- 开启日志聚集功能 -->

<property>

<name>yarn.log-aggregation-enable</name>

<value>true</value>

</property>

<!-- 设置日志聚集服务器地址 -->

<property>

<name>yarn.log.server.url</name>

<value>http://hadoop-master:19888/jobhistory/logs\</value>

</property>

<!-- 设置日志保留时间为7天 -->

<property>

<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>

<value>604800</value>

</property>

5.4配置mapred-site

vi mapred-site.xml

在<configuration></configuration>标签中新增如下内容

<!-- 配置MapReduce程序运行在Yarn上 -->

<property>

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

<value>yarn</value>

</property>

<!-- 历史服务器端地址 -->

<property>

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

<value>hadoop-master:10020</value>

</property>

<!-- 历史服务器web端地址 -->

<property>

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

<value>hadoop-master:19888</value>

</property>

6.把上述配置复制到hadoop-slave1、hadoop-slave2

sudo scp -r /usr/local/hadoop-3.3.4 hadoop@hadoop-slave1:/home/hadoop/

sudo scp -r /usr/local/hadoop-3.3.4 hadoop@hadoop-slave2:/home/hadoop/

分别在hadoop-slave1和hadoop-slave2的/home/hadoop下执行

sudo mv hadoop-3.3.4/ /usr/local/

7.把配置文件hadoop_profile.sh复制到hadoop-slave1和hadoop-slave2

scp /etc/profile.d/hadoop_profile.sh hadoop@hadoop-slave1:/home/hadoop

scp /etc/profile.d/hadoop_profile.sh hadoop@hadoop-slave2:/home/hadoop

分别在slave1和slave2的/home/hadoop下执行

sudo mv hadoop_profile.sh /etc/profile.d/

source /etc/profile

8.配置worker

vi /usr/local/hadoop-3.3.4/etc/hadoop/workers

添加如下内容

hadoop-master

hadoop-slave1

hadoop-slave2

把配置文件workers复制到hadoop-slave1和hadoop-slave2

scp /usr/local/hadoop-3.3.4/etc/hadoop/workers hadoop@hadoop-slave1:/home/hadoop

scp /usr/local/hadoop-3.3.4/etc/hadoop/workers hadoop@hadoop-slave2:/home/hadoop

分别在slave1和slave2执行

sudo mv /home/hadoop/workers /usr/local/hadoop-3.3.4/etc/hadoop/

9.格式化NameNode

集群第一次启动需要先在master节点格式化NameNode

hdfs namenode -format

注意:

格式化NameNode后,集群会产生新的id,导致NameNode和原来DataNode对应的集群id不一致,这样集群就找不到原来的数据。如集群在运行过程中遇到问题,需要重新格式化NameNode的时,需要先停止namenode和datanode进程,并删除所有机器的data和logs目录,然后再格式化。

  1. 启动HDFS (在hadoop-master节点执行)

start-dfs.sh

注意:

如果报错ERROR: JAVA_HOME is not set and could not be found.

解决办法:

vi /usr/local/hadoop-3.3.4/etc/hadoop/hadoop-env.sh

修改 JAVA_HOME为实际的jdk的JAVA_HOME路径

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64

  1. 启动该YARN(在hadoop-slave2节点执行)

start-yarn.sh

  1. 启动历史服务器(在hadoop-master节点执行)

mapred --daemon start historyserver

13验证

13.1在hadoop-master节点执行jps

13.2在hadoop-slave1节点执行jps

13.3在hadoop-slave2节点执行jps

13.4访问HDFS 、YARN 、HistoryJob的web端

HDFS

访问:http://hadoop-master:9870

YARN

访问 http://hadoop-slave2:8088

HistoryJob

访问:http://hadoop-master:19888/jobhistory

相关推荐
song5011 分钟前
React Native for OpenHarmony 实战:三方库 react-native-parallax-scroll-view 的鸿蒙化适配指南
分布式·react native·react.js·transformer·harmonyos
计算机编程指导师10 分钟前
Python大数据毕设怎么做?基于Hadoop+Spark的高频电力消耗数据可视化与分析系统源码 毕业设计 选题推荐 毕设选题 数据分析 机器学习
大数据·hadoop·python·spark·毕业设计·课程设计·电力
计算机编程指导师1 小时前
【计算机毕设】基于Hadoop+Spark的美国互联网银行贷款数据可视化分析系统源码 毕业设计 选题推荐 毕设选题 数据分析 机器学习
大数据·hadoop·python·数据分析·spark·毕业设计·贷款
data analyse 4562 小时前
服务端访问日志聚合 PV 与 UV 怎么实现?日志采集与口径设计
大数据·前端·数据分析
ZZ202601152 小时前
维普露禾平台免费开放,聊聊教育垂直大模型的RAG实现思路
大数据·人工智能·系统架构·知识图谱
小猴子爱上树2 小时前
跨境电商AI图片翻译工具:批量图片翻译、视频字幕翻译与智能抠图一站式解决
大数据·人工智能·python·音视频
七十二时9562 小时前
2026 企业级 AI 办公平台选型指南:如何判断哪些 AI 满足企业办公需求
大数据·人工智能
做个文艺程序员2 小时前
MQ第03篇:RabbitMQ进阶实战:Topic路由+死信队列+延迟消息,SaaS订单超时取消完整方案
分布式·消息队列·rabbitmq·死信队列·延迟队列
古法老登瞎折腾2 小时前
Hive 源码导读(三):都是 SELECT,为什么有的查询不需要 YARN?
数据仓库·hive·hadoop
康实训2 小时前
CGA老年综合评估是什么?评估体系、核心维度与行业应用标准解析
大数据·人工智能·实训室·实训室建设