搭建大数据开发环境-Hadoop篇

前期准备

操作系统

hadoop目前对linux操作系统支持是最好的，可以部署2000个节点的服务器集群；在hadoop2.2以后，开始支持windows操作系统，但是兼容性没有linux好。因此，建议在MAC OS或者linux(CentOS或者Unbuntu)操作系统上安装。

安装java

hadoop2.6以前的版本，需要jdk1.6以上的版本；从hadoop2.7开始，则需要jdk1.7以上的版本。

我们可以使用jdk1.8，下载地址

对于linux操作系统用户

下载 jdk-8u161-linux-x64.tar.gz压缩包文件，进行解压。

tar zxvf jdk-8u161-linux-x64.tar.gz -C /opt

接着就需要配置环境变量

编辑环境变量文件，添加如下代码

$ vim /etc/profile

export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_161

export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

对于MacOS操作系统用户

直接安装 jdk-8u161-macosx-x64.dmg文件

接着就需要配置环境变量

编辑环境变量文件，添加如下代码

$ vim /etc/profile

export JAVA_HOME=/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_161.jdk/Contents/Home

export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

检查java是否安装成功

$ java -version

输入上面的命令后，会输出java的基本信息

安装Hadoop

hadoop的安装方式有三种，本地模式、伪分布模式和完全分布模式。三种模式安装步骤有少许区别，本文介绍伪分布模式，也是开发环境最常用的方式。

通过官方网站下载hadoop版本，建议安装2.6版本，此版本相对更稳定，也是使用最为广泛的版本。

解压 hadoop-2.6.0.tar.gz压缩包

$ tar zxvf hadoop-2.6.0.tar.gz -C /opt

配置环境变量

$vim /etc/profile

export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-2.6.0

export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop

export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

hadoop配置文件

/opt/hadoop-2.6.0/hadoop-env.sh:

export JAVA_HOME=使用你上面配置的java_home路径

export HADOOP_OPTS=-Djava.net.preferIPv4Stack=true

/opt/hadoop-2.6.0/core-site.xml:

<name>fs.defaultFS</name>

<value>hdfs://localhost:9000</value>

</property>

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

<value>/opt/hadoop-2.6.0/tmp</value>

</property>

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

</property>

/opt/hadoop-2.6.0/hdfs-site.xml:

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

/opt/hadoop-2.6.0/mapred-site.xml

<name>mapreduce.framework.name</name>

</property>

</configuration>

/opt/hadoop-2.6.0/yarn-site.xml

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

</property>

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

<value>http://localhost:19888/jobhistory/job/</value>

</property>

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

<value>mapreduce_shuffle</value>

</property>

<name>yarn.nodemanager.disk-health-checker.max-disk-utilization-per-disk-percentage</name>

</property>

</configuration>

SSH免密码登录

检查一下，是否可以对本地进行免密码登录

$ ssh localhost

如果你在ssh本地时，需要输入密码，那么按以下步骤，配置免密码登录

$ ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa $ cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys $ chmod 0600 ~/.ssh/authorized_keys

格式化hdfs目录

$ hdfs namenode -format

该命令执行后，只会格式化你的/opt/hadoop-2.6.0/tmp目录

启动HDFS

$ start-dfs.sh

启动hdfs后，会生成日志文件，在$HADOOP_HOME/logs目录下

如果启动成功，你可以通过浏览器打开http://localhost:50070/，查看hdfs的相关信息

如果你想停止hdfs，请输入以下命令

$ stop-dfs.sh

启动yarn

$ start-yarn.sh

启动yarn后，会生成日志文件，在$HADOOP_HOME/logs目录下

如果启动成功，你可以通过浏览器打开http://localhost:8088/，查看yarn的相关信息

如果你想停止yarn，请输入以下命令

$ stop-yarn.sh

启动JobHistory

$ mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

启动JobHistory后，会生成日志文件，在$HADOOP_HOME/logs目录下

如果启动成功，你可以通过浏览器打开http://localhost:19888/，查看jobhistory的相关信息

如果你想停止JobHistory，请输入以下命令

$ mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver

测试hadoop

成功安装完hadoop后，我们可以通过一些命令来感受一下hadoop

创建目录

$ hdfs dfs -mkdir /tmp/input

上传本地文件到hdfs $ hdfs dfs -put $HADOOP_HOME/etc/hadoop/*.xml /tmp/input

使用MapReduce来计算我们刚才上传文件的以dfs开头的单词个数

$ hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0.jar grep /tmp/input /tmp/output 'dfs[a-z.]+'

查看MapReduce的结果

可以把hdfs上的结果文件下载到本地后查看

$ hdfs dfs -get /tmp/output output $ cat output/*

也可以通过hdfs查看命令直接查看

$ hdfs dfs -cat /tmp/output/part-r-00000

通过查询http://localhost:8088/，你会发现刚才执行MapReduce任务的历史记录

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