基于伪分布式模式部署Hadoop集群

1.上传Hadoop安装包

在/export/software目录下使用rz命令上传Hadoop安装包

2.创建目录

在/export/servers目录下创建wfb-hadoop目录,用于存放Hadoop的安装目录,命令如下:

mkdir -p /export/servers/wfb-hadoop

3.安装Hadoop

1)将Hadoop安装到/export/servers/wfb-hadoop目录,命令如下:

tar -zxvf /export/software/Hadoop-3.3.4.tar.gz -C /export/servers/wfb-hadoop

2)安装完成之后,进入到安装目录/export/servers/wfb-hadoop/Hadoop-3.3.4,并执行ll命令查 看Hadoop安装目录中的所有文件

4.验证Hadoop是否安装成功

在安装目录执行bin/Hadoop version命令查看Hadoop版本号,来验证是否安装成功

5.修改Hadoop配置文件

进入安装目录下的/etc/hadoop目录

1)使用vi Hadoop-env.sh命令进行编辑,在该文件中添加如下内容:

export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.8.0_171

export HDFS_NAMENODE_USER=root

export HDFS_DATANODE_USER=root

export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root

export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root

export YARN_NODEMANAGER_USER=root

2)执行vi core-site.xml命令进行编辑,在<configuration>标签中添加如下内容:

<property>

<name>fs.defaultFS</name>

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

</property>

<property>

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

<value>/export/data/hadoop-wfb-3.3.4</value>

</property>

<property>

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

<value>root</value>

</property>

<property>

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

<value>*</value>

</property>

<property>

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

<value>*</value>

</property>

<property>

<name>fs.trash.interval</name>

<value>1440</value>

</property>

3)执行vi hdfs-site.xml命令进行编辑,在文件的<configuration>标签中添加如下内容:

<property>

<name>dfs.replication</name>

<value>1</value>

</property>

<property>

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

<value>hadoop1:9868</value>

</property>

4)执行vi mapred-site.xml命令进行编辑,在文件的<configuration>标签中添加如下内容:

<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>

<property>

<name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>

<value>HADOOP_MAPRED_HOME=/export/servers/wfb-hadoop/hadoop-3.3.4</value>

</property>

<property>

<name>marpreduce.map.env</name>

<value>HADOOP_MAPRED_HOME=/export/servers/wfb_hadoop/hadoop-3.3.4</value>

</property>

<property>

<name>mapreduce.reduce.env</name>

<value>HADOOP_MAPRED_HOME=/export/servers/wfb-hadoop/hadoop-3.3.4</value>

</property>

5)执行vi yarn-site.xml命令进行编辑,在文件的<configuration>标签中添加如下内容:

<property>

<name>yarn.resorcemanager.hostname</name>

<value>hadoop1</value>

</property>

<property>

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

<value>mapreduce_shuffle</value>

</property>

<property>

<name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>

<value>false</value>

</property>

<property>

<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>

<value>false</value>

</property>

<property>

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

<value>true</value>

</property>

<property>

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

<value>http://hadoop1:19888/jobhistory/logs\</value>

</property>

<property>

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

<value>604800</value>

</property>

6)在安装目录虚下的/etc/hadoop目录执行vi workers命令,配置Hadoop从节点运行的服务器,将workers文件的默认内容改为hadoop1

6.格式化HDFS文件系统

在安装目录下执行如下命令,进行HDFS格式化(我已经进行格式化了,不再展示命令执行结果),出现successfully formatted说明格式化成功

bin/hdfs namenode -format

7.启动Hadoop

在安装目录下执行下列命令,启动HDFS和YARN

sbin/start-dfs.sh

sbin/start-yarn.sh

8.查看Hadoop运行状态

使用jps命令查看HDFS和YARN的相关服务

相关推荐
KmSH8umpK1 小时前
Redis分布式锁从原生手写到Redisson高阶落地,附线上死锁复盘优化方案进阶第三篇
redis·分布式·wpf
KmSH8umpK4 小时前
SpringBoot 分布式锁实战:从单机锁到Redis分布式锁全覆盖,解决超卖、重复下单、幂等并发问题
spring boot·redis·分布式
KmSH8umpK7 小时前
Redis分布式锁从原生手写到Redisson高阶落地,附线上死锁复盘优化方案
redis·分布式·wpf
隐于花海,等待花开8 小时前
39.ROUND / FLOOR / CEIL 函数深度解析
hive·hadoop
长河9 小时前
XXL-JOB 从本地快速上手到核心架构深度解析
分布式
juniperhan9 小时前
Flink 系列第22篇:Flink SQL 参数配置与性能调优指南:从 Checkpoint 到聚合优化
大数据·数据仓库·分布式·sql·flink
juniperhan18 小时前
Flink 系列第21篇:Flink SQL 函数与 UDF 全解读:类型推导、开发要点与 Module 扩展
java·大数据·数据仓库·分布式·sql·flink
marsh02061 天前
41 openclaw分布式会话管理:跨服务状态同步方案
分布式·ai·编程·技术
坚持就完事了1 天前
YARN资源管理器
大数据·linux·hadoop·学习
渣渣盟1 天前
大数据技术栈全景图:从零到一的入门路线(深度实战版)
大数据·hadoop·python·flink·spark