Hadoop搭建指南
下载地址为:
http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/6u32-b05/jdk-6u32-linux-i586.bin
?
下载完成之后,可以通过FTP传入到Linux系统中.
?
#mkdir /bin/java
# chmod -R 775 jdk-6u32-linux-i586.bin
?
# ./jdk-6u32-linux-i586.bin
?
安装过程中,会提示您按回车键,敲回车键即可. 会在linux的当前目录下,产生一个jdk1.6.0_32文件.
jdk安装完成.
?
环境变量的配置分为几种方式,根据自己的选择配置:
?
方式一:在/etc/profile文件中配置JAVA_HOME以及PATH和CLASS_PATH
因为这样的设置将对所以用户的shell都生效，对系统安全会产生影响。
就是在这个文件的最后加上:
export JAVA_HOME=/bin/java/jdk1.6.0_32
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
?
方式二:
修改.bashrc文件来配置环境变量:
#vi .bashrc
export JAVA_HOME=/bin/java/jdk1.6.0_32
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
?
配置完成之后,使用logout命令退出,然后重新登入使其生效.
验证一下是否安装成功,使用Java -version查看一下.
?
# java -version
java version "1.6.0_32"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.6.0_32-b05)
Java HotSpot(TM) Client VM (build 20.7-b02, mixed mode, sharing)
?
hadoop5.com
/etc/init.d/hostname.sh? start 重启动
192.168.5.5?? hadoop5.com
127.0.0.1???? localhost
192.168.5.5?? brzh.com ~
export JAVA_HOME=/bin/java/jdk1.6.0_32?
???????????? ?fs.default.name
?? ???定义: Name Node的URI
?? ???描述: hdfs://hostname/
<!--??fs.default.name?- 这是一个描述集群中NameNode结点的URI(包括协议、主机名称、端口号)，集群里面的每一台机器都需要知道NameNode的地址。DataNode结点会先在NameNode上注册，这样它们的数据才可以被使用。独立的客户端程序通过这个URI跟DataNode交互，以取得文件的块列表。-->
<!—hadoop.tmp.dir?是hadoop文件系统依赖的基础配置，很多路径都依赖它。如果hdfs-site.xml中不配置namenode和datanode的存放位置，默认就放在这个路径中-->
?
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<!-- Put site-specific property overrides in this file. -->
<configuration>
<property>
?? <name> hadoop.tmp.dir</name>
?? <value>/home/tmp/hadoop</value> #设定Hadoop临时目录?
?? <description> </description>
</property>
?
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://hadoop5.com:9100</value> #设置文件系统路径
</property>
?
<property>
<name>heartbeat.recheck.interval</name>#节点间心跳检测间隔时间默10分
<value>1000</value>
</property>
</configuration>
?
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<!-- Put site-specific property overrides in this file. -->
<configuration>
<property>
<name>dfs.relplication</name> ##HDFS的副本数，默认为3，如果DataNode的数量小于这个值会有问题
<value>2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.permissions</name>? ##是否对dfs中的文件进行权限控制
<value>false</value>
</property>
?
<property>
??? <name>dfs.http.address</name>
??? <value>hadoop5.com:50070</value> #指定namenode地址
</property>
?
<!--<property>?
?? <name>dfs.secondary.http.address</name> #指定secondary namenode
??? <value>cloud3:50090</value>?
?</property>à
? </configuration>
?
?
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<!-- Put site-specific property overrides in this file. -->
<configuration>
<property>
??? <name>mapred.job.tracker</name>
??? <value>hadoop5.com:9200</value> ##设置MapReduce Job运行的主机和端口
</property>
</configuration>
?
masters：指定namenode的主机名
slaves：指定datanode/tasktracker的主机名
将Hadoop目录同步到所有节点服务器
?
bin/hadoop namenode –format??
bin/start-all.sh
rm -R? /tmp/hadoop-root 否则无法启动datanode
$JAVA_HOME/bin/jps
./bin/hadoop namenode? 查看namenode 启动情况
tail –f /bin/hadoop/log/*.log? 查看各进程启动
?
HDFS状态：
http://hadoop5.com:50070/dfshealth.jsp
MapReduce状态:
http://hadoop5.com:50030/jobtracker.jsp
查看文件系统情况:
? bin/hadoop dfsadmin -report?
列出文件系统目录:
? bin/hadoop fs -ls hdfs://hadoop5.com:9100/
?
1、新节点ip/hosts:
??? ?? 本案例在192.168.5.5? 的slave 添加 hadoop6.com
?????? 本案例在192.168.5.6? 的master 添加 hadoop5.com
4、临时填加节点，192.168.5.6执行命令：
?
有的时候， datanode或者tasktracker crash，或者需要向集群中增加新的机器时又不能重启集群。下面方法也许对你有用。
1.把新机器的增加到conf/slaves文件中（datanode或者tasktracker crash则可跳过）
2.在新机器上进入hadoop安装目录
? $bin/hadoop-daemon.sh start datanode
? $bin/hadoop-daemon.sh start tasktracker
3.在namenode上
? $bin/hadoop balancer
?
1.清空/tmp目录 rm –R /tmp/*
2.service iptables stop （看系统是否决定要执行这步）
3. ./bin/hadoop namenode –format
4. ./bin/start-all.sh (需要密码登录，执行下步)
1、(namenode即master上)生成密钥
??? ssh-keygen? -t? rsa? 默认存放目录为 /root/.ssh/
??? cd /root/.ssh
??? cp /root/.ssh/id_rsa.pub? /root/.ssh/authorized_keys
2、slave 也执行 ssh-keygen? -t? rsa
3、拷贝密钥和授权
??? ?? scp -r /root/.ssh/authorized_keys? root@192.168.5.6:/root/.ssh/
??? ???然后在slave节点机上chmod 0600 ?/root/.ssh/authorized_keys
???? ?? 配置项
?? ?fs.default.name
?? ?定义: Name Node的URI
?? ?描述: hdfs://hostname/
?
?? ?mapred.job.tracker
?? ?定义: JobTracker的地址
?? ?描述: hostname:port
?
?? ?dfs.name.dir
?? ?定义: Name Node 保存元数据和事务日志的本地目录
?? ?描述: 逗号分隔的目录列表用于指定多份数据的冗余备份.
?
?? ? dfs.data.dir
?? ? 定义: Data Node 保存块文件的本地目录
?? ? 描述: 逗号分隔的目录列表指定这些目录用于保存块文件.
?
?? ? mapred.system.dir
?? ?定义: HDFS上MapReduce保存系统文件的目录.
?? ?描述:?
?
?? ?mapred.local.dir
?? ?定义: 保存MapReduce临时文件的本地目录
?? ?描述: 逗号分隔的目录列表用于指定多个目录同时做为临时数据空间
?
?? ?mapred.tasktracker.{map|reduce}.tasks.maximum
?? ?定义: TaskTracker上最多能够同时运行的map/reduce task数目.
?? ?描述: 默认map/reduce task数目各为2.
?
?? ?dfs.hosts/dfs.hosts.exclude
?? ?定义: Data Node白名单/黑名单文件
?? ?描述:?
?
?? ?mapred.hosts/mapred.hosts.exclude
?? ?定义: MapReduce白名单/黑名单文件
?? ?描述:
?
?? ?mapred.queue.names
?? ?定义: 队列名
?? ?描述: hadoop MapReduce系统默认有一个"default"的Job队列(pool).
?dfs.block.size
?定义： hdfs默认块大小
?描述： 默认是128M
?dfs.namenode.handler.count
?定义： namenode同时和datanode通信的线程数
?描述：
?mapred.reduce.parallel.copies
?定义： reducer同时从mapper上拉取的文件数
?描述：
?mapred.child.java.opts
?定义： child jvm的堆大小
?描述：
?3fs.inmemory.size.mb
?定义： reducer在合并map输出数据使用的内存空间
?描述： 默认使用200M
?io.sort.factor
?定义： 排序因子。同时合并的数据流的数量
?描述：
?io.sort.mb
?定义： 排序使用的最大内存
?描述：
?io.file.buffer.size
?定义： 读写文件的缓冲区大小
?描述：
?mapred.job.tracker.handler.count
?定义： jobtracker同时与tasktracker通信的线程数
?描述：
?tasktracker.http.threads
?定义：tasktracker开http服务的线程数。用于reduce拉取map输出数据。
?
? ??系统＞系统管理＞登录窗口，点“安全”选项页，选择“允许本地管理员登录”。
?
