实验一 JDK+Hadoo安装配置、Hadoop三种模式安装配置

JDK+Hadoop安装配置、集群模式搭建** 以下操作在SecureCRT里面完成 1.关闭防火墙 firewall-cmd --state 显示防火墙状态running/not running systemctl stop firewalld 临时关闭防火墙，每次开机重新开启防火墙 systemctl disable firewalld 禁止防火墙服务。 2.传输JDK和HADOOP压缩包 SecureCRT 【File】→【Connect SFTP Session】开启sftp操作 put jdk-8u121-linux-x64.tar.gz put hadoop-2.7.3.tar.gz 传输文件从本地当前路径（Windows）到当前路径（Linux）

3.解压JDK、HADOOP

tar -zxvf jdk-8u121-linux-x64.tar.gz -C /opt/module 解压安装

tar -zxvf hadoop-2.7.3.tar.gz -C /opt/module 解压安装

mkdir module

4.配置JDK并生效

vi /etc/profile文件添加：

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_121

export PATH=$JAV{A}_{H}OME/bin:$PATH

Esc :wq!保存并退出。不需要配置CLASSPATH。

source /etc/profile配置生效

运行命令javac，检验是否成功。

5.配置HADOOP并生效

vi /etc/profile文件添加：

export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-2.7.3

export PATH=$HADOO{P}_{H}OME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH

Esc :wq!保存并退出。

source /etc/profile配置生效

运行命令hadoop，检验是否成功。

5.单机模式配置hadoop -env.sh

vi /opt/module/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/hadoop-env.sh文件修改

显示行号 Esc :set number 取消行号Esc :set nonumber

修改第25行export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_121

Esc :wq!保存并退出

本地模式没有HDFS和Yarn，配置JDK后MapReduce能够运行java程序。

6.运行自带程序wordcount

cd /opt/module/hadoop-2.7.3/share/hadoop/mapreduce 转入wordcount所在路径。

创建adir文件夹：

hadoop fs -mkdir /adir

查看所创建的文件：

hadoop fs -ls /

运行touch in.txt，创建In.txt文件，作为输入文件。

（如果in.txt是空文件，运行vi in.txt，输入内容作为被统计词频的输入文件）

传输in.txt文件到adir

hadoop fs -put in.txt /adir

查看in.txt是否传到adir里：

hadoop fs -ls /adir

输出目录/output必须不存在，程序运行后自动创建。

运行wordcount：

hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar wordcount /adir/in.txt output/

运行成功之后，进入/output目录，打开文件part-r-00000查看计数结果。

hadoop fs -cat /user/root/output/part-r-00000

Hadoop伪分布式模式配置

只有一台虚拟机bigdata128，既是namenode又是datanode。

一、基础安装配置

完成上述1-5安装配置。

二、修改以下5个配置文件

在与之间添加如下property：

①core-site.xml

fs.defaultFS

hdfs://bigdata128:9000

hadoop.tmp.dir

/opt/module/hadoop-2.7.3/tmp

②hdfs-site.xml

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

dfs.namenode.secondary.http-address

bigdata128:50090

③mapred-site.xml(该配置文件不存在，先复制)

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

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

④yarn-site.xml

<name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>bigdata128</value> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value>

⑤Slaves文件里使用默认localhost，或者添加 bigdata128（既是NameNode又是DataNode）

注：如果Slaves文件为空，就没有DataNode和NodeManager。

⑥修改\etc\hosts配置文件

运行命令 vi \etc hosts

注释掉已有内容，添加虚拟机的ip及对应主机名：

192.168.163.128 bigdata128

⑦修改\etc\hostname配置文件

运行命令 vi \etc hostname

添加虚拟机的主机名：

bigdata128

重启虚拟机，主机名生效。

三、格式化

hdfs namenode -format （如果不是第一次格式化，格式化之前先删除/opt/module/hadoop-2.7.3/下面的tmp、logs两个目录）

四、启动

start-all.sh （如果启动之前已经启动过，启动之前先停止stop-all.sh）(启动记得关闭防火墙)

查看伪分布式配置是否成功：

①执行ll，查看/opt/module/hadoop-2.7.3/tmp/dfs目录，如下图所示，则正确。

②执行jps，如下图所示，NameNode、DataNode、SecondaryNameNode、ResourceManager、NodeManager如果全部启动，配置成功。

③web控制台访问：http://192.168.163.132:50070 、http://192.168.163.132:8088

页面正常显示，则成功。

五、运行wordcount

hdfs dfs -put in.txt /adir 上传本地当前路径下的in.txt文件 到hdfs的/adir目录下。

运行hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar wordcount /adir/in.txt output/。

在http://192.168.163.132:50070 查看/user/root/output/part-r-00000文件里的词频统计结果。

六、SSH免密码登陆（解决每次启动hadoop输入用户密码问题）

生成公、私密钥对：ssh-keygen -t rsa 按3次回车键

查看：cd ~/.ssh路径下面的id_rsa和id_rsa.pub

复制：ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@bigdata128

查看生成authorized_keys。

Hadoop完全分布式模式配置

一、新建另外两台Linux虚拟机

完全分布式模式共三台虚拟机，前述伪分布式的虚拟机（bigdata128）作为master主节点，克隆另外两个虚拟机（bigdata129、bigdata131）作为slaves子节点，克隆机自带安装JDK、Hadoop及配置文件。

注：此配置是为学习所用，且电脑资源有限，因此照搬伪分布式配置，将NameNode、SecondaryNameNode、ResourceManager全部配置在主节点bigdata128上面，实际情况则相反，应该分别配置在不同的节点上面。

二、修改以下配置文件

①slaves配置文件

三台虚拟机分别都运行命令 vi /opt/module/hadoop-2.7.3/etc/hadoop slaves

修改slaves为：

bigdata129

bigdata131

②修改\etc\hosts配置文件

三台虚拟机分别都运行命令 vi \etc hosts

注释已有内容，添加集群三台虚拟机的ip及对应主机名：

192.168.163.128 bigdata128

192.168.163.129 bigdata129

192.168.163.131 bigdata131

③修改\etc\hostname配置文件

三台虚拟机分别都运行命令 vi \etc hostname

添加各自的主机名bigdata128或者bigdata129或者bigdata131。

重启全部虚拟机，主机名生效。

三、格式化

在主节点bigdata128上面输入格式化命令（hdfs namenode -format），格式化集群。

注：如果不是第一次格式化，三台虚拟机都删除\opt\module\hadoop-2.7.3\下面的tmp、logs目录：rm –rf \opt\module\hadoop-2.7.3\tmp rm –rf \opt\module\hadoop-2.7.3\logs

注：如果格式化之前启动过集群，先在主节点bigdata128上面停止集群（stop-all.sh），再格式化。

四、启动集群

在主节点bigdata128上面输入启动命令（start-all.sh），启动集群。

注：如果启动之前启动过集群，先在主节点bigdata128上面停止集群（stop-all.sh），再启动。

启动正常，输入jps命令，显示如下：

启动正常jps显示3台主机如上如下

启动正常目录显示如下：

web控制台访问：http://192.168.163.132:50070 、http://192.168.163.132:8088

页面正常显示，则成功。

五、运行wordcount

hdfs dfs -put in.txt /adir 上传本地当前路径下的in.txt文件 到hdfs的/adir目录下。

运行hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar wordcount /adir/in.txt output/。

在http://192.168.163.132:50070 查看/user/root/output/part-r-00000文件里的词频统计结果。

如下图所示：