Mac m2电脑上安装单机Hadoop(伪集群)

1. 引言

本教程旨在介绍在Mac 电脑上安装Hadoop

2. 前提条件

2.1 安装JDK

Mac电脑上安装Hadoop,必须首先安装JDK,并配置环境变量(此处不做详细描述)

2.2 配置ssh环境

关闭防火墙

在Mac下配置ssh环境,防止后面启动hadoop时出现Connection refused 连接被拒绝的错误。

bash 复制代码
ssh localhost

执行上面命令后,终端如果出现如下问题:

ssh: connect to host localhost port 22: Connection refused

表示当前用户没权限,更改设置如下:

再次输入ssh localhost会提示输入密码,这个时候要重新配置一下ssh免密登录。

(1) 进入ssh的目录:

bash 复制代码
cd ~/.ssh

(2) 将id_rsa.pub中的内容拷贝到 authorized_keys中:

bash 复制代码
cat id_rsa.pub >> authorized_keys

3.安装与配置Hadoop

3.1 使用brew 安装 Hadoop

bash 复制代码
brew install hadoop

3.2 查看是否安装成功

hadoop version

3.3 修改Hadoop 配置文件

3.3.1 进入Hadoop的目录
bash 复制代码
cd /opt/homebrew/Cellar/hadoop/3.4.0/libexec/etc/hadoop
3.3.2 修改core-site.xml
bash 复制代码
# 以文件方式打开配置文件
open -e core-site.xml

在core-site.xml文件的标签内添加如下内容:

xml 复制代码
<configuration>
  <property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://localhost:8020</value>
  </property>
 
  <property>
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>file:/opt/homebrew/Cellar/hadoop/tmp</value>
  </property>
</configuration>

创建tmp文件夹,用来指定hadoop运行时产生文件的存放目录

bash 复制代码
mkdir /opt/homebrew/Cellar/hadoop/tmp
3.3.3 修改hdfs-site.xml
bash 复制代码
open -e hdfs-site.xml

在hdfs-site.xml文件的标签内添加如下内容:

xml 复制代码
<configuration>
   <property>
      <name>dfs.replication</name>
      <value>1</value>
    </property>
  
    <property>
       <name>dfs.permissions</name>
       <value>false</value>   
     </property>
   
    <property>
       <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>file:/opt/homebrew/Cellar/hadoop/tmp/dfs/name</value>
    </property>

     <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>file:/opt/homebrew/Cellar/hadoop/tmp/dfs/data</value>
     </property>
</configuration>

创建dfs、name、data文件夹(存放数据)

bash 复制代码
mkdir /opt/homebrew/Cellar/hadoop/tmp/dfs
mkdir /opt/homebrew/Cellar/hadoop/tmp/dfs/name
mkdir /opt/homebrew/Cellar/hadoop/tmp/dfs/data 
3.3.4 修改mapred-site.xml
bash 复制代码
open -e mapred-site.xml

在配置文件中添加一下内容,注意配置中的路径

xml 复制代码
<configuration>
   <property>
      <name>mapreduce.framework.name</name>
       <value>yarn</value>
    </property>
  <property>
     <name>mapred.job.tracker</name>
     <value>localhost:9010</value>
  </property>
 
  <property>
     <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
     <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/opt/homebrew/Cellar/hadoop/3.4.1/libexec</value>
  </property>
  <property>
     <name>mapreduce.map.env</name>
     <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/opt/homebrew/Cellar/hadoop/3.4.1/libexec</value>
  </property>
  <property>
     <name>mapreduce.reduce.env</name>
     <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/opt/homebrew/Cellar/hadoop/3.4.1/libexec</value>
 </property>
</configuration>
3.3.5 修改yarn-site.xml
bash 复制代码
open -e yarn-site.xml

在配置文件中添加一下配置:

xml 复制代码
<configuration>

<!-- Site specific YARN configuration properties -->
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.address</name>
    <value>localhost:9000</value>
   </property> 
    
  <property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.maximum-am-resource-percent</name>
    <value>100</value>
  </property>
</configuration>

3.4 修改hadoop-env.sh 文件

cd /opt/homebrew/Cellar/hadoop/3.4.0/libexec/etc/hadoop
open -e hadoop-env.sh

找到文件中 export JAVA_HOME该行,打开注释,并添加Java安装路径,如下:

4.启动Hadoop

4.1 对文件系统进行格式化

bash 复制代码
cd /opt/homebrew/Cellar/hadoop/3.4.1/libexec/sbin
hdfs namenode -format

出现以下信息代表成功

4.2 执行HDFS启动命令

bash 复制代码
./start-dfs.sh

访问http://localhost:9870出现一下页面代表成功

4.3 执行YARN调度系统启动

bash 复制代码
./start-yarn.sh

访问http://localhost:8088/cluster出现一下页面代表成功

相关推荐
GIS甲鱼哥2 分钟前
GeoWave实现简单的时空范围查询(HBase数据库)
java·大数据·数据库·hbase
阿东在路上1 小时前
Flink keyBy算子的分区规则
大数据·flink
努力的布布1 小时前
Elasticsearch:Mapping-映射
大数据·elasticsearch·搜索引擎
说私域1 小时前
AI 智能名片 S2B2C 商城小程序在社群团购运营中的作用与价值
大数据·人工智能·小程序
说私域2 小时前
2+1 链动 S2B2C 商城小程序在互联网社群中的创新应用与价值剖析
大数据·小程序
LjQ20403 小时前
Hadoop一课一得
大数据·hadoop·分布式
饭桶也得吃饭3 小时前
使用ECK 快速部署 Elasticsearch 集群 + Kibana
大数据·elasticsearch·搜索引擎
程序猿小柒4 小时前
【Spark】Spark数据倾斜解决方案、大表join小表及大表join大表优化思路
大数据·分布式·spark
RacheV+TNY2642784 小时前
API接口安全:保障电商数据不被泄露的关键
大数据·爬虫·python·api