hadoop的安装和使用

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Hadoop

hadoop是目前比较流程的分布式计算平台，虽然安装和使用方法官方网站介绍的比较详细，但是其中细节还是挺多的，稍不注意就要走很多弯路，希望通过本文的介绍，大家能够在很短的时间内能将hadoop跑起来。由于公司云梯用的是0.19.2版本的，所以下面就以这个版本为例，而没有采用目前最新的0.21版本。

hadoop官方网站地址：http://hadoop.apache.org

   可以用以下三种支持的模式中的一种启动Hadoop集群：
   •单机模式
   •伪分布式模式
   •完全分布式模式

单机和伪分布模式只需要一台机器就可以完成，下面我们先来学习这两种模式。
hadoop目前只有linux版本，所以你需要一台linux系统的服务器，可以跟我一样用虚拟机，而且需要先安装好jdk。我的服务器版本是centos 5.6，自己将jdk安装到了/usr/java/jdk1.6.0_25。下面我们来下载并配置hadoop运行环境。

1.单机模式

我这台机器的ip地址是：192.168.218.128，为了方便，我将这台机器的hostname改成了hd128，这样以后需要配置的地方都是用hd128了，修改方法是编辑文件/proc/sys/kernel/hostname。然后修改下hosts文件，将 192.168.218.128 hd128也加入进来吧。为了方便，将所用的windows机器hosts也添加下这个配置，因为以后要用浏览器访问hadoop的服务，查看hadoop的运行状况。
注意：下面配置中涉及到hd128的地方，你需要修改成你自己相应的配置。

cd /data
wget http://archive.apache.org/dist/hadoop/core/hadoop-0.19.2/hadoop-0.19.2.tar.gz
tar xf hadoop-0.19.2.tar.gz
mv hadoop-0.19.2 hadoop

然后修改配置文件/data/hadoop/conf/hadoop-env.sh，将JAVA_HOME的值为jdk安装目录，如下：

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.6.0_25

下面的实例将已解压的conf 目录拷贝作为输入，查找并显示匹配给定正则表达式的条目。输出写入到指定的output目录。

mkdir input 

//向input目录放置一些待分析的xml文件
cp conf/*.xml input 

//执行hadoop-0.19.2-examples.jar这个jar文件，将input目录所有的文件中匹配'dfs[a-z.]+'的条目，输出到output目录
bin/hadoop jar hadoop-0.19.2-examples.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'

下面看看程序运行结果，可以看到所有匹配'dfs[a-z.]+'的字符串及其匹配的次数。

cat output/* 
[root@hd128 hadoop]# cat output/*
3       dfs.
3       dfs.name.dir
1       dfs.https.address
1       dfs.access.time.precision
1       dfs.balance.bandwidth
1       dfs.block.size
1       dfs.blockreport.initial
1       dfs.blockreport.interval
1       dfs.client.block.write.retries
1       dfs.data.dir
1       dfs.datanode.address
1       dfs.datanode.dns.interface
1       dfs.datanode.dns.nameserver
1       dfs.datanode.du.reserved
1       dfs.datanode.handler.count
1       dfs.datanode.http.address
1       dfs.datanode.https.address
1       dfs.datanode.ipc.address
1       dfs.default.chunk.view.size
1       dfs.df.interval
1       dfs.heartbeat.interval
1       dfs.hosts
1       dfs.hosts.exclude
1       dfs.http.address
1       dfs.impl
1       dfs.max.objects
1       dfs.name.edits.dir
1       dfs.namenode.decommission.interval
1       dfs.namenode.decommission.interval.
1       dfs.namenode.decommission.nodes.per.interval
1       dfs.namenode.handler.count
1       dfs.namenode.logging.level
1       dfs.permissions
1       dfs.permissions.supergroup
1       dfs.replication
1       dfs.replication.consider
1       dfs.replication.interval
1       dfs.replication.max
1       dfs.replication.min
1       dfs.replication.min.
1       dfs.safemode.extension
1       dfs.safemode.threshold.pct
1       dfs.secondary.http.address
1       dfs.support.append
1       dfs.web.ugi

2.伪分布式模式

Hadoop可以在单节点上以所谓的伪分布式模式运行，此时每一个Hadoop守护进程都作为一个独立的Java进程运行。
伪分布式模式需要免密码ssh设置,确认能否不输入口令就用ssh登录localhost:

ssh localhost

如果不输入口令就无法用ssh登陆localhost，执行下面的命令(注意:只有拥有root权限的用户才能执行下面命令)：

ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa 
cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

然后修改conf/hadoop-site.xml，注意，官方教程有点错误：<value>localhost:9000</value>，这个地址必须带上hdfs://，不然后面会报错的。另外，dfs.name.dir配置的路径/data/hadoopdata/NameData需要自己手动创建下，不然也会报错的。

   <configuration>
	 <property>  
	   <name>fs.default.name</name>  
	   <value>hdfs://hd128:9090</value>  
	 </property>  
	  <property>  
	   <name>mapred.job.tracker</name>  
	   <value>hdfs://hd128:9091</value>  
	  </property>  
	  <property>  
	    <name>dfs.replication</name>  
	    <value>1</value>  
	  </property> 
	  <property>  
	    <name>dfs.name.dir</name>  
	   <value>/data/hadoopdata/NameData</value>  
	 </property>   
	  <property>  
	    <name>hadoop.tmp.dir</name>  
	    <value>/data/hadoopdata/temp</value>  
	 </property> 
  </configuration>

配置完成后就可以测试下伪分布式模式运行的hadoop集群了。
格式化一个新的分布式文件系统：

bin/hadoop namenode -format

启动Hadoop守护进程：

bin/start-all.sh

Hadoop守护进程的日志写入到 ${HADOOP_LOG_DIR} 目录 (默认是 ${HADOOP_HOME}/logs).如果启动有错误，可以在这些日志文件看到更详细的错误信息。

浏览NameNode和JobTracker的网络接口，它们的地址默认为：

•NameNode - http://hd128:50070/
•JobTracker - http://hd128:50030/

下面我们来使用伪分布模式做点事情。

首先将输入文件拷贝到分布式文件系统，下面命令将本地的conf目录文件拷贝到hdfs的input目录。

bin/hadoop fs -put conf input

下面运行程序对input目录的文件进行解析，找到所有符合'dfs[a-z.]+'的行。

[root@hd128 hadoop]# bin/hadoop jar hadoop-*-examples.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
11/06/16 15:23:23 INFO mapred.FileInputFormat: Total input paths to process : 10
11/06/16 15:23:24 INFO mapred.JobClient: Running job: job_201106161520_0001
11/06/16 15:23:25 INFO mapred.JobClient:  map 0% reduce 0%
11/06/16 15:24:05 INFO mapred.JobClient:  map 9% reduce 0%
11/06/16 15:25:30 INFO mapred.JobClient:  map 9% reduce 3%
11/06/16 15:25:32 INFO mapred.JobClient:  map 27% reduce 3%
11/06/16 15:26:37 INFO mapred.JobClient:  map 27% reduce 9%

可以看到控制显示的map和reduce的进度，这时候通过浏览器查看NameNode和JobTracker的运行状态分别如下图所示：

等map-reduce程序运行完毕，我们在hdfs文件系统上看看程序的运行结果：

bin/hadoop fs -cat output/part-00000

可以看到跟单机运行的结果是一样的。

完成全部操作后，停止守护进程：

bin/stop-all.sh

3.完全分布式模式

为了在完全分布式模式下运行，我弄了三个centos虚拟机，ip分别是 192.168.218.128，192.168.218.129，192.168.218.130，hostname分别设置为 hd128,hd129,hd130， hosts文件将这些都配置进去了，这样以后就可以直接通过hostname访问到了。

我准备将hd128这台机器做为master（NameNode和JobTracker），hd129和hd130都做为slave机器（DataNode和TaskTracker）。

由于master和所有的slave之间是需要使用ssh协议进行通讯的，所以每两台之间，以及每台对自己都必须做到可以无密码ssh访问。上面已经介绍了怎样对自己无密码ssh访问，下面再说下怎样做到两台机器之间无密码访问，我们以hd128和hd129之间为例：

首先在hd128上生成一个公钥，并拷贝到hd129上：

ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa 
scp ~/.ssh/id_dsa.pub root@hd129:/tmp

然后在hd129上，将这个公钥加入到权限控制文件中：

cat /tmp/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

经过上面的步骤，hd128对hd129的ssh访问就不需要输入密码了，依照上面的方法，将hd128，hd129，hd130两两之间都弄好无密码访问的权限，这个工作一定要细致，很容易弄错或弄漏了，做好后，最好都ssh试试。

经过我的实验，完全分布式模式至少需要在上面的基础下还要进行如下配置。

修改conf/hadoop-env.sh，添加下面配置：

export HADOOP_HOME=/data/hadoop
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/conf
export HADOOP_SLAVES=${HADOOP_HOME}/conf/slaves
export HADOOP_MASTER=hd128:/data/hadoop

修改conf/masters，一行一个master

hd128

修改conf/slaves，一行一个slave

hd129
hd130

就这样master就配置好了，下面将hadoop整个目录分发到所有slave机器上面。

cd /data
tar -czvf hadoop-ok.tar.gz hadoop
scp hadoop-ok.tar.gz root@hd129:/data
scp hadoop-ok.tar.gz root@hd130:/data

在slave机器上解压tar文件

cd /data
tar xf hadoop-ok.tar.gz

配置基本上就完成了，下面就可以以完全分布式模式启动hadoop集群了。对hadoop集群的操作都在master机器上进行就行了，slave进程的启动和停止都是master通过ssh来控制的。
(1)首先我们需要格式化hdfs文件系统

cd /data/hadoop
bin/hadoop namenode -format

(2)启动hdfs文件系统

bin/start-dfs.sh

测试下hdfs文件系统是否好用了，我们将conf目录下的所有文件放到hdfs的input目录：
bin/hadoop fs -put conf input

下面查看下input目录下下的文件：

[root@hd128 hadoop]# bin/hadoop fs -ls input
Found 10 items
-rw-r--r--   1 root supergroup       2065 2011-06-19 15:41 /user/root/input/capacity-scheduler.xml
-rw-r--r--   1 root supergroup        535 2011-06-19 15:41 /user/root/input/configuration.xsl
-rw-r--r--   1 root supergroup      50230 2011-06-19 15:41 /user/root/input/hadoop-default.xml
-rw-r--r--   1 root supergroup       2397 2011-06-19 15:41 /user/root/input/hadoop-env.sh
-rw-r--r--   1 root supergroup       1245 2011-06-19 15:41 /user/root/input/hadoop-metrics.properties
-rw-r--r--   1 root supergroup        711 2011-06-19 15:41 /user/root/input/hadoop-site.xml
-rw-r--r--   1 root supergroup       2815 2011-06-19 15:41 /user/root/input/log4j.properties
-rw-r--r--   1 root supergroup          6 2011-06-19 15:41 /user/root/input/masters
-rw-r--r--   1 root supergroup         12 2011-06-19 15:41 /user/root/input/slaves
-rw-r--r--   1 root supergroup        401 2011-06-19 15:41 /user/root/input/sslinfo.xml.example

如果顺利看到这些文件，hdfs就启动正常了。

(3)启动map-reduce服务

bin/start-mapred.sh

下面检测下服务是否启动正常。
看看master机器上namenode和jobTracker服务是否存在：

[root@hd128 hadoop]# ps axu|grep java
root     28546  0.3 11.3 1180236 24564 ?       Sl   15:26   0:00 /usr/java/jdk1.6.0_25/bin/java -Xmx1000m -Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote -Dhadoop.log.dir=/data/hadoop/logs -Dhadoop.log.file=hadoop-root-secondarynamenode-hd128.log -Dhadoop.home.dir=/data/hadoop -Dhadoop.id.str=root -Dhadoop.root.logger=INFO,DRFA -Djava.library.path=/data/hadoop/lib/native/Linux-i386-32 -classpath /data/hadoop/conf:/usr/java/jdk1.6.0_25/lib/tools.jar:/data/hadoop:/data/hadoop/hadoop-0.19.2-core.jar:/data/hadoop/lib/commons-cli-2.0-SNAPSHOT.jar:/data/hadoop/lib/commons-codec-1.3.jar:/data/hadoop/lib/commons-httpclient-3.0.1.jar:/data/hadoop/lib/commons-logging-1.0.4.jar:/data/hadoop/lib/commons-logging-api-1.0.4.jar:/data/hadoop/lib/commons-net-1.4.1.jar:/data/hadoop/lib/hsqldb-1.8.0.10.jar:/data/hadoop/lib/jets3t-0.6.1.jar:/data/hadoop/lib/jetty-5.1.4.jar:/data/hadoop/lib/junit-3.8.1.jar:/data/hadoop/lib/kfs-0.2.0.jar:/data/hadoop/lib/log4j-1.2.15.jar:/data/hadoop/lib/oro-2.0.8.jar:/data/hadoop/lib/servlet-api.jar:/data/hadoop/lib/slf4j-api-1.4.3.jar:/data/hadoop/lib/slf4j-log4j12-1.4.3.jar:/data/hadoop/lib/xmlenc-0.52.jar:/data/hadoop/lib/jetty-ext/commons-el.jar:/data/hadoop/lib/jetty-ext/jasper-compiler.jar:/data/hadoop/lib/jetty-ext/jasper-runtime.jar:/data/hadoop/lib/jetty-ext/jsp-api.jar org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.SecondaryNameNode
root     28628  6.3 16.8 1185080 36392 pts/0   Sl   15:28   0:01 /usr/java/jdk1.6.0_25/bin/java -Xmx1000m -Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote -Dhadoop.log.dir=/data/hadoop/logs -Dhadoop.log.file=hadoop-root-jobtracker-hd128.log -Dhadoop.home.dir=/data/hadoop -Dhadoop.id.str=root -Dhadoop.root.logger=INFO,DRFA -Djava.library.path=/data/hadoop/lib/native/Linux-i386-32 -classpath /data/hadoop/conf:/usr/java/jdk1.6.0_25/lib/tools.jar:/data/hadoop:/data/hadoop/hadoop-0.19.2-core.jar:/data/hadoop/lib/commons-cli-2.0-SNAPSHOT.jar:/data/hadoop/lib/commons-codec-1.3.jar:/data/hadoop/lib/commons-httpclient-3.0.1.jar:/data/hadoop/lib/commons-logging-1.0.4.jar:/data/hadoop/lib/commons-logging-api-1.0.4.jar:/data/hadoop/lib/commons-net-1.4.1.jar:/data/hadoop/lib/hsqldb-1.8.0.10.jar:/data/hadoop/lib/jets3t-0.6.1.jar:/data/hadoop/lib/jetty-5.1.4.jar:/data/hadoop/lib/junit-3.8.1.jar:/data/hadoop/lib/kfs-0.2.0.jar:/data/hadoop/lib/log4j-1.2.15.jar:/data/hadoop/lib/oro-2.0.8.jar:/data/hadoop/lib/servlet-api.jar:/data/hadoop/lib/slf4j-api-1.4.3.jar:/data/hadoop/lib/slf4j-log4j12-1.4.3.jar:/data/hadoop/lib/xmlenc-0.52.jar:/data/hadoop/lib/jetty-ext/commons-el.jar:/data/hadoop/lib/jetty-ext/jasper-compiler.jar:/data/hadoop/lib/jetty-ext/jasper-runtime.jar:/data/hadoop/lib/jetty-ext/jsp-api.jar org.apache.hadoop.mapred.JobTracker
root     28738  0.0  0.3   4028   704 pts/0    R+   15:28   0:00 grep java

看看slave机器DataNode和TaskTracker进程是否存在:

[root@hd129 logs]# ps axu|grep java
root      2026  0.1 11.5 1180316 24860 ?       Sl   15:22   0:00 /usr/java/jdk1.6.0_25/bin/java -Xmx1000m -Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote -Dhadoop.log.dir=/data/hadoop/logs -Dhadoop.log.file=hadoop-root-datanode-hd129.log -Dhadoop.home.dir=/data/hadoop -Dhadoop.id.str=root -Dhadoop.root.logger=INFO,DRFA -Djava.library.path=/data/hadoop/lib/native/Linux-i386-32 -classpath /data/hadoop/conf:/usr/java/jdk1.6.0_25/lib/tools.jar:/data/hadoop:/data/hadoop/hadoop-0.19.2-core.jar:/data/hadoop/lib/commons-cli-2.0-SNAPSHOT.jar:/data/hadoop/lib/commons-codec-1.3.jar:/data/hadoop/lib/commons-httpclient-3.0.1.jar:/data/hadoop/lib/commons-logging-1.0.4.jar:/data/hadoop/lib/commons-logging-api-1.0.4.jar:/data/hadoop/lib/commons-net-1.4.1.jar:/data/hadoop/lib/hsqldb-1.8.0.10.jar:/data/hadoop/lib/jets3t-0.6.1.jar:/data/hadoop/lib/jetty-5.1.4.jar:/data/hadoop/lib/junit-3.8.1.jar:/data/hadoop/lib/kfs-0.2.0.jar:/data/hadoop/lib/log4j-1.2.15.jar:/data/hadoop/lib/oro-2.0.8.jar:/data/hadoop/lib/servlet-api.jar:/data/hadoop/lib/slf4j-api-1.4.3.jar:/data/hadoop/lib/slf4j-log4j12-1.4.3.jar:/data/hadoop/lib/xmlenc-0.52.jar:/data/hadoop/lib/jetty-ext/commons-el.jar:/data/hadoop/lib/jetty-ext/jasper-compiler.jar:/data/hadoop/lib/jetty-ext/jasper-runtime.jar:/data/hadoop/lib/jetty-ext/jsp-api.jar org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode
root      2204  2.3 16.0 1185772 34604 ?       Sl   15:28   0:00 /usr/java/jdk1.6.0_25/bin/java -Xmx1000m -Dhadoop.log.dir=/data/hadoop/logs -Dhadoop.log.file=hadoop-root-tasktracker-hd129.log -Dhadoop.home.dir=/data/hadoop -Dhadoop.id.str=root -Dhadoop.root.logger=INFO,DRFA -Djava.library.path=/data/hadoop/lib/native/Linux-i386-32 -classpath /data/hadoop/conf:/usr/java/jdk1.6.0_25/lib/tools.jar:/data/hadoop:/data/hadoop/hadoop-0.19.2-core.jar:/data/hadoop/lib/commons-cli-2.0-SNAPSHOT.jar:/data/hadoop/lib/commons-codec-1.3.jar:/data/hadoop/lib/commons-httpclient-3.0.1.jar:/data/hadoop/lib/commons-logging-1.0.4.jar:/data/hadoop/lib/commons-logging-api-1.0.4.jar:/data/hadoop/lib/commons-net-1.4.1.jar:/data/hadoop/lib/hsqldb-1.8.0.10.jar:/data/hadoop/lib/jets3t-0.6.1.jar:/data/hadoop/lib/jetty-5.1.4.jar:/data/hadoop/lib/junit-3.8.1.jar:/data/hadoop/lib/kfs-0.2.0.jar:/data/hadoop/lib/log4j-1.2.15.jar:/data/hadoop/lib/oro-2.0.8.jar:/data/hadoop/lib/servlet-api.jar:/data/hadoop/lib/slf4j-api-1.4.3.jar:/data/hadoop/lib/slf4j-log4j12-1.4.3.jar:/data/hadoop/lib/xmlenc-0.52.jar:/data/hadoop/lib/jetty-ext/commons-el.jar:/data/hadoop/lib/jetty-ext/jasper-compiler.jar:/data/hadoop/lib/jetty-ext/jasper-runtime.jar:/data/hadoop/lib/jetty-ext/jsp-api.jar org.apache.hadoop.mapred.TaskTracker
root      2266  0.0  0.3   4028   676 pts/0    R+   15:29   0:00 grep java

我们可以看到master和slave上各自有两个java线程在服务，下面我们还是用之前的例子试试。
bin/hadoop jar hadoop-0.19.2-examples.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'

我们用浏览器看看master和slave的运行情况：

http://hd128:50070