Hadoop分布式集群搭建

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简介： Hadoop是Apache开源组织的一个并行分布式计算开源框架，借助hadoop框架程序员很容易的实现大规模计算机并行分布式计算。hadoop主要包含MapReduce和HDFS，

MapReduce是基于Google MapReduce论文的开源java实现， map就是将任务分解，然后交给大规模计算机集群去运算，reduce负责合并计算结果。

HDFS： 基于google GFS分布式文件系统论文的开源实现，是hadoop底层存储组件。

环境： RedHat as 5

配置机器：

   namenode：10.0.0.114， 机器名： mika

   datanode： 10.0.0.115      机器名： c1

1. 配置JDK



      下载linux jdk安装包： http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/6u25-b06/jdk-6u25-linux-i586.bin ，

     提升bin权限： $ sudo chmod +x jdk-6u25-linux-i586.bin

      安装bin文件    $ ./jdk-6u25-linux-i586.bin, 确认后安装即可。

       设置java运行环境变量,  我的jdk安装在opt下

$ sudo vi /etc/profile 添加下面的设置：

 JAVA_HOME="/opt/jdk1.6.0_25"
PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
CALSSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export JAVA_HOME
export PATH
export CALSSPATH

修改保存，然后输入source /etc/profile 激活修改后的java环境变量。

2. 修改hosts文件

     name节点，可以通过机器名访问data节点， 添加如下内容：

          10.0.0.114  mika

           10.0.0.115 c1

     data节点，c1添加如下内容：

          10.0.0.114  mika

           10.0.0.115 c1

3.  设置ssh实现免密码登录

  redhat 默认是安装ssh的， 如果没有请先安装ssh服务。

   在name节点  生成ssh key，

   $ ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa    生成密钥对，

   $ cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys  复杂公钥到authorized_keys文件

   scp命令将公钥拷贝到c1数据节点：

   $ scp  ~/.ssh/authorized_keys c1:/~/.ssh

   测试name节点无密码登录c1机器： ssh c1， 出现欢迎登录，配置成功。

4.  配置hadoop

    下载最新hadoop最新稳定发行版： http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/ ， 解压后修改conf/hadoop-env.sh内的JAVA_HOME，修改为/opt/opt/jdk1.6.0_25

输入命令 bin/hadoop 出现命令使用说明

接下来配置完全分布式集群，所有机器的hadoop安装路径相同：

• 修改core-site.xml文件：
XML语言 :
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
  <property>
    <name> fs.default.name </name>
    <value> hdfs://mika:9000 </value>
  </property>
<property>
    <name> hadoop.tmp.dir </name>
    <value> /opt/hadoop/tmp </value>
</property>
</configuration>  

  注意： 需要更改hadoop.tmp.dir默认的指向， 默认指向tmp目录下， 有可能会出现其他问，有时候会出现发现不了datanode的问题。

•  修改hdfs-site.xml 文件：
XML语言 :
<?xml version=”1.0″?>
<?xml-stylesheet type=”text/xsl” href=”configuration.xsl”?>
<configuration>
  <property>
    <name> dfs.replication </name>
    <value> 1 </value>
  </property>
</configuration>       

• 修改mapred-site.xml
XML语言
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
  <property>
    <name> mapred.job.tracker </name>
    <value> mika:9001 </value>
  </property>
</configuration>

修改masters： 添加一行内容 mika

修改slaves： 添加一行内容 c1

然后scp将masters，slaves， core-site.xml, hdfs-site.xml, mapred-site.xml 复制到 c1节点

• 格式化新的分布式文件系统：

bin/hadoop namenode -format

• 在分配的NameNode上，启动hdfs

bin/start-dfs.sh

• 在分配的JobTracker上, 启动mapred

bin/start-mapred.sh

JPS查看namenode服务是否启动

浏览NameNode和JobTracker的网络接口，它们的地址默认为：

• NameNode - http://mika:50070/
• JobTracker - http://mika:50030/

 

备注： 如果新加一个节点c2（10.0.0.116）， 该如何设置？

在name节点的hosts里加入 10.0.0.116   c2， 然后在name和c2节点的slaves里添加c2 ，然后在c2节点里启动输入：

bin/start-daemon start datanode

bin/start-daemon start tasktrack

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