CDH版本hadoop的一个重要分支，使用hadoop-2.6.0-cdh5.9.0在单台CentOS配置hadoop伪分布式环境；
1、基础环境配置
| 主机名 | IP地址 | 角色 | Hadoop用户 |
|---|---|---|---|
| localhost | 192.168.30.139 | NameNode、ResourceManager、SecondaryNameNode、DataNode、NodeManager | hadoop |
1.1、关闭防火墙和SELinux
1.1.1、关闭防火墙
$ systemctl stop firewalld
$ systemctl disable firewalld1.1.2、关闭SELinux
$ setenforce 0
$ sed -i ‘s/enforcing/disabled/‘ /etc/sysconfig/selinux注：以上操作需要使用root用户
1.2、hosts配置
$ vi /etc/hosts########## Hadoop host ##########
192.168.30.139 localhost注：以上操作需要使用root用户，通过ping 主机名可以返回对应的IP即可
1.3、配置无密码访问
首先要创建hadoop用户，然后在4台主机上使用hadoop用户配置无密码访问，所有主机的操作相同，以hadoop-master为例
生成私钥和公钥
$ ssh-keygen -t rsa拷贝公钥到主机（需要输入密码）
$ ssh-copy-id [email protected]
注：以上操作需要在hadoop用户，通过hadoop用户ssh到其他主机不需要密码即可。
1.4、Java环境配置
1.4.1、下载JDK
注：使用hadoop用户操作
$ cd /home/hadoop
$ curl -o jdk-8u151-linux-x64.tar.gz http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/8u151-b12/e758a0de34e24606bca991d704f6dcbf/jdk-8u151-linux-x64.tar.gz?AuthParam=1516091623_fa4174d4b1eed73f36aa38230498cd481.4.2、安装java
安装java可使用hadoop用户操作；
$ mkdir -p /home/hadoop/app/java
$ tar -zxf jdk-8u151-linux-x64.tar.gz
$ mv jdk1.8.0_151 /home/hadoop/app/java/jdk1.8- 配置Java环境变量：
$ vi /home/hadoop/.bash_profile
export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/java/jdk1.8
export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre
export CLASSPATH=.:$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin启用环境变量$ source /home/hadoop/.bash_profile
注：通过java –version命令返回Java的版本信息即可
2、安装hadoop
2.1、下载安装CDH版本的hadoop
$ cd ~
$ curl -O http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/hadoop-2.6.0-cdh5.13.0.tar.gz
$ mkdir -p app/hadoop
$ tar -zxf hadoop-2.6.0-cdh5.9.0.tar.gz -C ./app/hadoop/2.2、安装配置hadoop
hadoop的安装配置使用hadoop用户操作；
- 创建目录，用于存放hadoop数据
$ mkdir -p /home/hadoop/app/hadoop/hdfs/{name,data}2.2.1、配置core-site.xml
$ vi /home/hadoop/app/hadoop/hadoop-2.6.0-cdh5.9.0/etc/hadoop/core-site.xml<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://localhost:9000</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>file:/home/hadoop/app/hadoop/tmp</value>
</property>
</configuration>2.2.2、配置hdfs-site.xml
$ vi /home/hadoop/app/hadoop/hadoop-2.6.0-cdh5.9.0/etc/hadoop/hdfs-site.xml<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>/home/hadoop/app/hadoop/hdfs/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>/home/hadoop/app/hadoop/hdfs/data</value>
</property>
<property>
<name>dfs.webhdfs.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
</configuration>2.2.3、配置mapred-site.xml
$ cd /home/hadoop/app/hadoop/hadoop-2.6.0-cdh5.9.0/etc/hadoop/
$ cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml$ vi /home/hadoop/app/hadoop/hadoop-2.6.0-cdh5.9.0/etc/hadoop/mapred-site.xml<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>2.2.4、配置yarn-site.xml
$ vi /home/hadoop/app/hadoop/hadoop-2.6.0-cdh5.9.0/etc/hadoop/yarn-site.xml<configuration>
<!-- Site specific YARN configuration properties -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>2.2.5、配置slaves
$ vi app/hadoop/hadoop-2.6.0-cdh5.9.0/etc/hadoop/slaveslocalhost2.2.6、配置hadoop-env
修改hadoop-env.sh文件的JAVA_HOME环境变量，操作如下：$ vi /home/hadoop/app/hadoop/hadoop-2.6.0-cdh5.9.0/etc/hadoop/hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/java/jdk1.8
2.2.7、配置yarn-env
修改yarn-env.sh文件的JAVA_HOME环境变量，操作如下：
$ vi /home/hadoop/app/hadoop/hadoop-2.6.0-cdh5.9.0/etc/hadoop/hadoop-env.shexport JAVA_HOME=/home/hadoop/app/java/jdk1.82.2.8、配置mapred-env
修改mapred-env.sh文件的JAVA_HOME环境变量，操作如下：
$ vi /home/hadoop/app/hadoop/hadoop-2.6.0-cdh5.9.0/etc/hadoop/hadoop-env.shexport JAVA_HOME=/home/hadoop/app/java/jdk1.82.2.9、配置HADOOP_PREFIX
$ vi /home/hadoop/.bash_profile####HADOOP_PREFIX
export HADOOP_PREFIX=/home/hadoop/app/hadoop/hadoop-2.6.0-cdh5.9.0
export PATH=$PATH:$HADOOP_PREFIX/bin:$HADOOP_PREFIX/sbin启用环境变量
$ source /home/hadoop/.bash_profile注：通过echo $HADOOP_PREFIX命令返回hadoop的安装目录
3、启动hadoop伪分布式
3.1、启动hdfs
- 格式化hdfs
$ hdfs namenode -format - 启动dfs
$ start-dfs.sh - 启动的进程
$ jps 15376 NameNode 15496 DataNode 15656 SecondaryNameNode 15759 Jps注：关闭dfs命令为：
stop-dfs.sh
3.2、启动yarn
$ start-yarn.sh注：关闭yarn命令为：stop-yarn.sh
3.3、启动集群
hdfs和yarn的启动可以使用一条命令执行：
- 启动：
start-all.sh - 关闭:
stop-all.sh - 启动后的所有进程：
$ jps 15376 NameNode 16210 Jps 15811 ResourceManager 15907 NodeManager 15496 DataNode 15656 SecondaryNameNode - MapReducer PI运算
$ hadoop jar /home/hadoop/app/hadoop/hadoop-2.6.0-cdh5.9.0/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0-cdh5.9.0.jar pi 5 10
返回的结果是：Estimated value of Pi is 3.28000000000000000000
- YARN管理界面：http://192.168.30.139:8088
- HDFS管理界面：http://192.168.30.139:50070
4、hdfs的shell操作和Wordcount演示
4.1、简单的hdfs shell操作
- 创建目录
$ hadoop fs -mkdir /input $ hadoop fs -mkdir /output - 查看目录
$ hadoop fs -ls / Found 4 items drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2018-01-19 10:56 /input drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2018-01-19 10:56 /output drwx------ - hadoop supergroup 0 2018-01-19 10:51 /tmp drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2018-01-19 10:51 /user - 上传文件
$ hadoop fs -put /home/hadoop/app/hadoop/hadoop-2.6.0-cdh5.9.0/LICENSE.txt /input - 查看文本文件内容
$ hadoop fs -cat /input/LICENSE.txt
4.2、Wordcount
将HDFS上/input/LICENSE.txt 使用hadoop内置Wordcount的jar包统计文档的Wordcount
- 启动测试
$ hadoop jar /home/hadoop/app/hadoop/hadoop-2.6.0-cdh5.9.0/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0-cdh5.9.0.jar wordcount /input /output/wordcounttest - 查看结果
$ hadoop fs -ls /output/wordcounttest Found 2 items -rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 0 2018-01-19 11:04 /output/wordcounttest/_SUCCESS -rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 22117 2018-01-19 11:04 /output/wordcounttest/part-r-00000 $ $ hadoop fs -cat /output/wordcounttest/part-r-00000|sort -k2 -nr|head the 641 of 396 or 269 and 255 to 241 this 164 in 162 OR 161 OF 160 a 128
5、参考资料
原文地址：http://blog.51cto.com/balich/2062754
时间： 2024-08-11 01:29:23