当前位置: 首页 > 编程笔记 >

ubantu 16.4下Hadoop完全分布式搭建实战教程

赵炯
2023-03-14
本文向大家介绍ubantu 16.4下Hadoop完全分布式搭建实战教程,包括了ubantu 16.4下Hadoop完全分布式搭建实战教程的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下

前言

本文主要介绍了关于ubantu 16.4 Hadoop完全分布式搭建的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧

一个虚拟机

1.以  NAT网卡模式   装载虚拟机

2.最好将几个用到的虚拟机修改主机名,静态IP     /etc/network/interface,这里 是 s101 s102  s103 三台主机 ubantu,改/etc/hostname文件

3.安装ssh 

 在第一台主机那里s101 创建公私密匙 

    ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa

    >cd .ssh

    >cp id_rsa.pub >authorized_keys  创建密匙库

    将id_rsa.pub传到其他主机上,到.ssh目录下

          通过  服务端  nc -l 8888 >~/.ssh/authorized_keys

          客户端  nc s102 8888 <id_rsa.pub

开始安装Hadoop/jdk

1、安装VM-tools  方便从win 10 拖拉文件到ubantu

2、创建目录   /soft

3、改变组  chown ubantu:ubantu /soft  方便传输文件有权限

4、将文件放入到/soft   (可以从桌面cp/mv src dst)

      tar -zxvf jdk或hadoop 自动创建解压目录

      配置安装环境 (/etc/environment)

            1.添加  JAVA_HOME=/soft/jdk-...jdk目录

            2.添加   HADOOP_HOME=/soft/hadoop(Hadoop目录)

            3.在path里面加/soft/jdk-...jdk/bin:/soft/hadoop/bin/:/soft/hadoop/sbin

            4.通过  java -version   查看有版本号  成功

            5.hadoop version  有版本号  成功

开始配置HDFS四大文件   core-site.xml     hdfs-site.xml    mapred-site.xml   yarn-site.xml

core-site.xml

<configuration>
 <property>
 <name>fs.defaultFS</name>
 <value>hdfs://s101:9000</value>
 </property>

</configuration>

2.hdfs-site.xml

<configuration>
<!-- Configurations for NameNode: -->
<property>
 <name>dfs.replication</name>
 <value>2</value>
</property>

<property>
 <name>dfs.namenode.name.dir</name>
 <value>file:/data/hdfs/name</value>
</property>

<property>
 <name>dfs.datanode.data.dir</name>
 <value>file:/data/hdfs/data</value>
</property>

<property>
 <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
 <value>s101:50090</value>
</property>

<property>
 <name>dfs.namenode.http-address</name>
 <value>s101:50070</value>
 <description>
 The address and the base port where the dfs namenode web ui will listen on.
 If the port is 0 then the server will start on a free port.
 </description>
</property> 

<property>
 <name>dfs.namenode.checkpoint.dir</name>
 <value>file:/data/hdfs/checkpoint</value>
</property>

<property>
 <name>dfs.namenode.checkpoint.edits.dir</name>
 <value>file:/data/hdfs/edits</value>
</property>
</configuration>

3.  mapred-site.xml

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

4.yarn-site.xml

<configuration>

<!-- Site specific YARN configuration properties -->
 <property>
 <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
 <value>mapreduce_shuffle</value>
 </property>
 <property>
 <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
 <value>s101</value>
 </property>
</configuration>

到此成功一半。。。。。。。。。。。。。。

创建文件夹

mkdir /data/hdfs/tmp
mkdir /data/hdfs/var
mkdir /data/hdfs/logs
mkdir /data/hdfs/dfs
mkdir /data/hdfs/data
mkdir /data/hdfs/name
mkdir /data/hdfs/checkpoint
mkdir /data/hdfs/edits

记得将目录权限修改

  • sudo chown ubantu:ubantu /data

接下来传输 /soft文件夹到其他主机

创建 xsync可执行文件

sudo touch xsync

sudo chmod 777 xsync   权限变成可执行文件

sudo  nano xsync 

#!/bin/bash
pcount=$#
if((pcount<1));then
 echo no args;
 exit;
fi

p1=$1;
fname=`basename $p1`
pdir=`cd -P $(dirname $p1);pwd`

cuser=`whoami`
for((host=102 ; host<105 ;host=host+1));do
 echo --------s$host--------
 rsync -rvl $pdir/$fname $cuser@s$host:$pdir
done

xsync /soft-------->就会传文件夹到其他主机

xsync /data

创建  xcall 向其他主机传命令

#!/bin/bash
pcount=$#
if((pcount<1));then
 echo no args;
 exit;
fi
echo --------localhost--------

$@
for ((host=102;host<105;host=host+1));do
 echo --------$shost--------
 ssh s$host $@
done

别着急  快结束了  哈

还得配置 workers问价

  • 将需要配置成数据节点(DataNode)的主机名放入其中,一行一个

注意重点来了

先格式化    hadoop -namenode -format

再 启动   start-all.sh

查看进程   xcall  jps

进入网页 


是不是很想牛泪,成功了耶!!!

中间出现了很多问题 

  1, rsync 权限不够   :删除文件夹   更改文件夹权限chown

  2.学会看日志  log

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对小牛知识库的支持。

 类似资料:
  • 本文向大家介绍hadoop分布式环境搭建过程,包括了hadoop分布式环境搭建过程的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 1. Java安装与环境配置 Hadoop是基于Java的,所以首先需要安装配置好java环境。从官网下载JDK,我用的是1.8版本。 在Mac下可以在终端下使用scp命令远程拷贝到虚拟机linux中。 其实我在Mac上装了一个神器-Forklift。 可以通过SFTP的方式

  • 本文向大家介绍Hadoop-3.1.2完全分布式环境搭建过程图文详解(Windows 10),包括了Hadoop-3.1.2完全分布式环境搭建过程图文详解(Windows 10)的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 一、前言   Hadoop原理架构本人就不在此赘述了,可以自行百度,本文仅介绍Hadoop-3.1.2完全分布式环境搭建(本人使用三个虚拟机搭建)。   首先,步骤:   ① 准备

  • 一 生产环境描述 1 网络环境 hadoopmaster 192.168.1.159 hadoopslave1 192.168.1.76 hadoopslave2 192.168.1.166 2 软件环境 JDK 7U79 Hadoop 2.7.2 二 hadoopmaster主机配置 1 JDK设置 chu888chu888@hadoopmaster:~$ ls jdk-7u79-linux-x

  • 1网络拓扑 192.168.1.80 Master 192.168.1.82 Slave1 192.168.1.84 Slave2 2安装JDK 所有实验主机都需要正确的安装JDK,具体操作方法 chu888chu888@ubuntu1:~$ tar xvfz jdk-8u65-linux-x64.gz chu888chu888@ubuntu1:~$ sudo cp -r jdk1.8.0_65/

  • 本文向大家介绍详解使用docker搭建hadoop分布式集群,包括了详解使用docker搭建hadoop分布式集群的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 使用Docker搭建部署Hadoop分布式集群 在网上找了很长时间都没有找到使用docker搭建hadoop分布式集群的文档,没办法,只能自己写一个了。 一:环境准备: 1:首先要有一个Centos7操作系统,可以在虚拟机中安装。 2:在cen

  • 大佬可以帮忙看看怎么解决这个问题吗这个是hadoop伪分布式集群环境搭建出现的

  • 一 JDK的安装 下载JDK安装包,建议去Oracle官方下载,地址自行百度 下载Hadoop2.6的安装包,建议官方下载,地址自行百度 如果是在Windows端进行终端操作,建议使用XFTP与XShell,有Free版本 之后用XFTP将JDK安装包与Hadoop安装包上传到实验主机上 将Java SDK解压,并将解压文件复制到/usr/lib/jvm中 配置环境变量 如果系统中已经有默认的Op

  • Scrapy-Redis则是一个基于Redis的Scrapy分布式组件。它利用Redis对用于爬取的请求(Requests)进行存储和调度(Schedule),并对爬取产生的项目(items)存储以供后续处理使用。 scrapy-redi重写了scrapy一些比较关键的代码,将scrapy变成一个可以在多个主机上同时运行的分布式爬虫。 17.1 准备 既然这么好能实现分布式爬取,那都需要准备什么呢