Hadoop2的简单安装

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前面花了很多时间来介绍hadoop1的安装，随着hadoop的发展，hadoop2的应用也越来越普及，hadoop2解决了hadoop1中的很多问题，比如单点故障，namenode容量小的问题。

我们先来安装最简单的版本

Hadoop 版本:2.2.0

OS 版本: Centos6.4

Jdk 版本: jdk1.6.0_32

环境配置

安装

OS安装(见hadoop1)

创建用户和组(见hadoop1)

配置ssh(见hadoop1)

安装 jdks和hadoop

使用FileZilla将hadoop-2.2.0上传到hadoop1,hadoop2,hadoop3

然后加压缩

tar xzvf hadoop-2.2.0.tar.gz

配置(与hadoop1的配置挺像)

vi etc/hadoop/hadoop-env.sh 修改jdk位置
export
JAVA_HOME=/home/hadoop/jdk1.6.0_32

vi etc/hadoop/mapred-env.sh修改jdk位置

export JAVA_HOME=/home/hadoop/jdk1.6.0_32

vi etc/hadoop/yarn-env.sh修改jdk位置

export JAVA_HOME=/home/hadoop/jdk1.6.0_32

vi etc/hadoop/core-site.xml

<configuration>

< property>

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

<value>/home/hadoop/repo1/tmp</value>

< description>A base for
other temporary directories.</description>

< /property>

< property>

< name>fs.defaultFS</name>

< value>hdfs://hadoop1:9000</value>

< /property>

</configuration>

vi etc/hadoop/hdfs-site.xml

<configuration>

< property>

< name>dfs.replication</name>

< value>2</value>

< /property>

< property>

< name>dfs.namenode.name.dir</name>

<value>/home/hadoop/repo1/name</value>

< /property>

< property>

< name>dfs.datanode.data.dir</name>

<value>/home/hadoop/repo1/data</value>

< /property>

</configuration>

vi etc/hadoop/yarn-site.xml

<configuration>

< property>

< description>the valid
service name</description>

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

< value>mapreduce_shuffle</value>

< /property>

< property>

< description>The hostname of
the RM.</description>

< name>yarn.resourcemanager.hostname</name>

< value>hadoop1</value>

< /property>

</configuration>

vi etc/hadoop/mapred-site.xml

<configuration>

< property>

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

< value>yarn</value>

< /property>

</configuration>

vi etc/hadoop/slaves

hadoop1

hadoop2

hadoop3

格式化namenode

在hadoop1上运行：bin/hdfs namenode -format -clusterid mycluster

启动hadoop集群

cd /home/hadoop/hadoop-2.2.0

sbin/start-all.sh

从图上可以看出，先启动namenode,再启动datanode, 再启动secondarynamenode, 再启动resourcemanger,
最后启动nodemanager。

使用jps查看启动的进程

在hadoop1上运行jps

在hadoop2上运行jps

在hadoop3上运行jps

很显然，NameNode, DataNode, SecondaryNameNode, JobTracker, TaskTracker都已启动了

查看hadoop集群状态

bin/hadoop dfsadmin -report

Hadoop提供了web页面的接口

测试一下mapred的程序，我们运行hadoop自带的wordcount

创建一个输入目录：

bin/hdfs dfs -mkdir /user/hadoop/input

上传一些文件

bin/hdfs dfs -copyFromLocal  etc/hadoop/* /user/hadoop/input/

看一下文件

bin/hdfs dfs -ls /user/hadoop/input

启动mapred程序

bin/hadoop jar hadoop-examples-1.2.1.jar wordcount /user/hadoop/input
/user/hadoop/output

我们还发现一个事实，在虚拟机环境中运行yarn框架下的mapreduce程序比传统框架中的mapreduce慢一些，因为节点的交互变的更多。

在提交wordcount任务后，我们使用jps看看yarn是怎么运行mapreduce任务的，他在hadoop3上启动一个MRAppMaster，然后调度很多YarnChild，在传统的mapreduce框架下，通常同时最多只能运行4个task，但是在yarn框架下，没有这种限制。Yarn中的ResourceManager会根据节点的性能来合理的分配。

hadoop1运行jps

hadoop2运行jps

hadoop3运行jps