登录
目录
当前位置： 首页 > 教程 > Solr >

Hadoop配置使用Solr

精华
小牛编辑
182浏览
2023-03-14

Solr可以和Hadoop一起使用。 由于Hadoop是用于处理大量数据，Solr帮助我们从这么大数据源中找到所需的信息。在本节中，我们将了解如何在系统上安装Hadoop。

下载Hadoop

下面给出了如何将Hadoop下载到系统中的步骤。

第1步 - 打开Hadoop主页 - www.hadoop.apache.org/。 单击链接版本，如下面的屏幕截图中突出显示。

它将重定向到Apache Hadoop发布页面，其中包含有关各种版本的Hadoop源代码和二进制文件镜像的链接，如下所示：

步骤2 - 选择最新稳定Hadoop版本(在本教程中，选择的是2.6.4)，并单击其二进制链接。 它将转到一个页面，其中提供了Hadoop二进制文件的镜像。单击其中一个镜像下载Hadoop。

从命令提示符下载Hadoop

打开Linux终端并以超级用户(root)身份登录。

$ su 
password:

转到需要安装Hadoop的目录，并使用之前复制的链接将文件保存在此目录下，如下面的代码块所示。

# cd /usr/local 
# wget http://redrockdigimark.com/apachemirror/hadoop/common/hadoop-
2.6.4/hadoop-2.6.4.tar.gz

下载Hadoop后，使用以下命令解压缩。

# tar zxvf hadoop-2.6.4.tar.gz  
# mkdir hadoop 
# mv hadoop-2.6.4/* to hadoop/ 
# exit

安装Hadoop

按照下面给出的步骤在伪分布式模式下安装Hadoop。

第1步：设置Hadoop

可以通过将以下命令附加到〜/ .bashrc文件来设置Hadoop环境变量。

export HADOOP_HOME = /usr/local/hadoop export
HADOOP_MAPRED_HOME = $HADOOP_HOME export
HADOOP_COMMON_HOME = $HADOOP_HOME export 
HADOOP_HDFS_HOME = $HADOOP_HOME export 
YARN_HOME = $HADOOP_HOME 
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR = $HADOOP_HOME/lib/native 
export PATH = $PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin 
export HADOOP_INSTALL = $HADOOP_HOME

接下来，将所有更改应用到当前运行的系统，执行以下代码 - 

$ source ~/.bashrc

第2步：Hadoop配置

可以在位置“$HADOOP_HOME/etc/hadoop”目录中找到所有Hadoop配置文件。需要根据您的Hadoop基础结构对这些配置文件进行更改。

$ cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop

为了在Java中开发Hadoop程序，必须通过将JAVA_HOME值替换为系统中Java的位置来重置hadoop-env.sh文件中的Java环境变量。

export JAVA_HOME = /usr/local/jdk1.7.0_71

以下是必须编辑以配置Hadoop的文件的列表 -

  • core-site.xml
  • hdfs-site.xml
  • yarn-site.xml
  • mapred-site.xml

core-site.xml

core-site.xml文件包含诸如用于Hadoop实例的端口号，为文件系统分配的内存，用于存储数据的内存限制以及读/写缓冲区大小的信息。

打开core-site.xml并在<configuration>，</ configuration>标签中添加以下属性。

<configuration> 
   <property>     
      <name>fs.default.name</name>     
      <value>hdfs://localhost:9000</value>   
   </property> 
</configuration>

hdfs-site.xml

hdfs-site.xml文件包含本地文件系统的复制数据值，namenode路径和datanode路径等信息。表示要存储Hadoop基础架构的位置。

假设有以下数据。

dfs.replication (data replication value) = 1  

(In the below given path /hadoop/ is the user name. 
hadoopinfra/hdfs/namenode is the directory created by hdfs file system.) 
namenode path = //home/hadoop/hadoopinfra/hdfs/namenode  

(hadoopinfra/hdfs/datanode is the directory created by hdfs file system.) 
datanode path = //home/hadoop/hadoopinfra/hdfs/datanode

打开此文件，并在<configuration>，</ configuration>标记中添加以下属性。

<configuration> 
   <property>     
      <name>dfs.replication</name>     
      <value>1</value>   
   </property>  

   <property>     
      <name>dfs.name.dir</name>     
      <value>file:///home/hadoop/hadoopinfra/hdfs/namenode</value>   
   </property>  

   <property>     
      <name>dfs.data.dir</name>     
      <value>file:///home/hadoop/hadoopinfra/hdfs/datanode</value>   
   </property> 
</configuration>

注意 - 在上述文件中，所有属性值都是用户定义的，您可以根据Hadoop基础结构进行更改。

yarn-site.xml
此文件用于在Hadoop中配置yarn 。 打开yarn-site.xml文件，并在此文件中的<configuration>，</ configuration>标记之间添加以下属性。

<configuration> 
   <property>     
      <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>     
      <value>mapreduce_shuffle</value>   
   </property> 
</configuration>

mapred-site.xml

此文件用于指定使用的MapReduce框架。默认情况下，Hadoop包含yarn-site.xml模板。 首先，需要使用以下命令将文件从mapred-site，xml.template复制到mapred-site.xml文件。

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

打开mapred-site.xml文件，并在<configuration>，</ configuration>标签中添加以下属性。

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

验证Hadoop安装

以下步骤用于验证Hadoop安装。

第1步：命名节点设置

使用命令“hdfs namenode -format”设置namenode，如下所示。

$ cd ~ 
$ hdfs namenode -format

预期输出结果如下 - 

10/24/14 21:30:55 INFO namenode.NameNode: STARTUP_MSG: 
/************************************************************ 
STARTUP_MSG: Starting NameNode 
STARTUP_MSG:   host = localhost/192.168.1.11 
STARTUP_MSG:   args = [-format] STARTUP_MSG:   version = 2.6.4 
... 
... 
10/24/14 21:30:56 INFO common.Storage: Storage directory 
/home/hadoop/hadoopinfra/hdfs/namenode has been successfully formatted. 
10/24/14 21:30:56 INFO namenode.NNStorageRetentionManager: Going to retain 1 
images with txid >= 0 
10/24/14 21:30:56 INFO util.ExitUtil: Exiting with status 0 
10/24/14 21:30:56 INFO namenode.NameNode: SHUTDOWN_MSG: 
/************************************************************ 
SHUTDOWN_MSG: Shutting down NameNode at localhost/192.168.1.11 
************************************************************/

第2步：验证Hadoop dfs

以下命令用于启动Hadoop dfs。执行此命令将启动Hadoop文件系统。

$ start-dfs.sh

输出结果如下 - 

10/24/14 21:37:56 
Starting namenodes on [localhost] 
localhost: starting namenode, logging to /home/hadoop/hadoop-2.6.4/logs/hadoop-
hadoop-namenode-localhost.out 
localhost: starting datanode, logging to /home/hadoop/hadoop-2.6.4/logs/hadoop-
hadoop-datanode-localhost.out 
Starting secondary namenodes [0.0.0.0]

第3步：验证Yarn脚本

以下命令用于启动Yarn脚本。执行此命令将启动 Yarn 实例。

$ start-yarn.sh

输出结果如下 - 

starting yarn daemons 
starting resourcemanager, logging to /home/hadoop/hadoop-2.6.4/logs/yarn-
hadoop-resourcemanager-localhost.out 
localhost: starting nodemanager, logging to /home/hadoop/hadoop-
2.6.4/logs/yarn-hadoop-nodemanager-localhost.out

第4步：在浏览器上访问Hadoop

访问Hadoop的默认端口号为50070。使用以下URL在浏览器上获取Hadoop服务。

  • http://localhost:50070/

得到结果如下 -

在Hadoop上安装Solr

按照以下步骤下载并安装Solr。

第1步

通过单击以下链接打开Apache Solr的主页 - http://lucene.apache.org/solr/

第2步

点击下载按钮(在上面的截图中箭头突出显示)。点击后将被重定向到Apache Solr的各种镜像的页面。 选择一个镜像并单击它，这将重定向到一个页面，您可以下载Apache Solr的源文件和二进制文件，如下面的屏幕截图所示。

第3步

选择Solr-6.2.0.tqz的文件夹将它下载到系统的文件夹中。提取下载的文件夹的内容。

第4步

在Hadoop主目录中创建一个Solr的文件夹，并将解压缩文件夹的内容移动到其中，如下所示。

$ mkdir Solr 
$ cd Downloads 
$ mv Solr-6.2.0 /home/Hadoop/

验证

进入到solr主目录的bin文件夹，并使用version选项验证安装，如以下代码块所示。

$ cd bin/ 
$ ./Solr version 
6.2.0

设置主目录和路径

使用以下命令打开.bashrc文件 -

[Hadoop@localhost ~]$ source ~/.bashrc

现在设置Apache Solr的home和path目录如下 -

export SOLR_HOME = /home/Hadoop/Solr  
export PATH = $PATH:/$SOLR_HOME/bin/

打开终端并执行以下命令 -

[Hadoop@localhost Solr]$ source ~/.bashrc

现在，可以从任何目录执行Solr命令。

免责声明： 以上内容版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。感谢每一位辛勤著写的作者，感谢每一位的分享。
@小牛知识库 xnip.cn