centOS 8 安装Hadoop

末代男爵 發表於 2019-10-28 18:56:00

1.安装环境
 
本教程使用 CentOS 8 64位 作为系统环境，请自行安装系统。 
本教程基于原生 Hadoop 2，在 Hadoop 2.8.5 版本下验证通过，可适合任何 Hadoop 2.x.y 版本，例如 Hadoop 2.7.1, Hadoop 2.4.1等。
<div class="callout callout-info">------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------</div>
装好了 CentOS 系统之后，在安装 Hadoop 前还需要做一些必备工作。
2.创建hadoop用户
如果你安装 CentOS 的时候不是用的 “hadoop” 用户，那么需要增加一个名为 hadoop 的用户
           命令行执行      useradd -m hadoop -s /bin/bash               # 创建新用户hadoop
                <img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1448188/201910/1448188-20191028172856807-1882067707.png">
 
为Hadoop创建密码：<img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1448188/201910/1448188-20191028172951930-1327608500.png">
 
 
 
可为 hadoop 用户增加管理员权限，方便部署，避免一些对新手来说比较棘手的权限问题，执行：
<div class="code-pretty-container"><ol class="linenums">
<li class="L0">visudo</li>
</ol>
<div class="code-pretty-toolbar">Shell 命令</div>
</div>
如下图，找到 <code>root ALL=(ALL) ALL</code> 这行（应该在第98行，可以先按一下键盘上的 <code>ESC</code> 键，然后输入 <code>:98</code> (按一下冒号，接着输入98，再按回车键)，可以直接跳到第98行），然后在这行下面增加一行内容：<code>hadoop ALL=(ALL) ALL</code> （当中的间隔为tab），如下图所示：
   <img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1448188/201910/1448188-20191028173105723-54093075.png">
 
<h2>3.准备工作</h2>
使用 hadoop 用户登录后，还需要安装几个软件才能安装 Hadoop。
<h2>安装SSH、配置SSH无密码登陆</h2>
集群、单节点模式都需要用到 SSH 登陆（类似于远程登陆，你可以登录某台 Linux 主机，并且在上面运行命令），一般情况下，CentOS 默认已安装了 SSH client、SSH server，打开终端执行如下命令进行检验：
<div class="code-pretty-container"><ol class="linenums">
<li class="L0">rpm -qa | grep ssh</li>
</ol>
<div class="code-pretty-toolbar">Shell 命令</div>
</div>
如果返回的结果如下图所示，包含了 SSH client 跟 SSH server，则不需要再安装。
<img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1448188/201910/1448188-20191028183635793-846338929.png">
 
 
 
若需要安装，则可以通过 yum 进行安装（安装过程中会让你输入，输入 y 即可）：
<div class="code-pretty-container"><ol class="linenums">
<li class="L0">sudo yum install openssh-clients</li>
<li class="L1">sudo yum install openssh-server</li>
</ol>
<div class="code-pretty-toolbar">Shell 命令</div>
</div>
接着执行如下命令测试一下 SSH 是否可用：
<div class="code-pretty-container"><ol class="linenums">
<li class="L0">ssh localhost</li>
</ol>
<div class="code-pretty-toolbar">Shell 命令</div>
</div>
此时会有如下提示(SSH首次登陆提示)，输入 yes 。然后按提示输入密码 hadoop，这样就登陆到本机了。
 
但这样登陆是需要每次输入密码的，我们需要配置成SSH无密码登陆比较方便。
首先输入 <code>exit</code> 退出刚才的 ssh，就回到了我们原先的终端窗口，然后利用 ssh-keygen 生成密钥，并将密钥加入到授权中：
<div class="code-pretty-container"><ol class="linenums">
<li class="L0">exit # 退出刚才的 ssh localhost</li>
<li class="L1">cd ~/.ssh/ # 若没有该目录，请先执行一次ssh localhost</li>
<li class="L2">ssh-keygen -t rsa # 会有提示，都按回车就可以</li>
<li class="L3">cat id_rsa.pub >> authorized_keys # 加入授权</li>
<li class="L4">chmod 600 ./authorized_keys # 修改文件权限</li>
</ol>
<h2>安装Java环境</h2>
Java 环境可选择 Oracle 的 JDK，或是 OpenJDK，现在一般 Linux 系统默认安装的基本是 OpenJDK，如 CentOS 6.4 就默认安装了 OpenJDK 1.8。按 http://wiki.apache.org/hadoop/HadoopJavaVersions 中说的，Hadoop 在 OpenJDK 1.8 下运行是没问题的。需要注意的是，CentOS 6.4 中默认安装的只是 Java JRE，而不是 JDK，为了开发方便，我们还是需要通过 yum 进行安装 JDK，安装过程中会让输入，输入 y 即可：
<div class="code-pretty-container"><ol class="linenums">
<li class="L0">sudo yum install java-1.8.0-openjdk java-1.8.0-openjdk-devel</li>
</ol>
<div class="code-pretty-toolbar">Shell 命令</div>
</div>
通过上述命令安装 OpenJDK，默认安装位置为 /usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk（该路径可以通过执行 <code>rpm -ql java-1.8.0-openjdk-devel | grep '/bin/javac'</code> 命令确定，执行后会输出一个路径，除去路径末尾的 “/bin/javac”，剩下的就是正确的路径了）。OpenJDK 安装后就可以直接使用 java、javac 等命令了。
接着需要配置一下 JAVA_HOME 环境变量，为方便，我们在 ~/.bashrc 中进行设置（扩展阅读: 设置Linux环境变量的方法和区别）：
<div class="code-pretty-container"><ol class="linenums">
<li class="L0">vim ~/.bashrc</li>
</ol>
<div class="code-pretty-toolbar">Shell 命令</div>
</div>
在文件最后面添加如下单独一行（指向 JDK 的安装位置），并保存：
<div class="code-pretty-container"><ol class="linenums">
<li class="L0">export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk</li>
</ol>
<div class="code-pretty-toolbar">Shell</div>
</div>
如下图所示： <img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1448188/201910/1448188-20191028183849222-801862770.png">
 
 
接着还需要让该环境变量生效，执行如下代码：
<div class="code-pretty-container"><ol class="linenums">
<li class="L0">source ~/.bashrc # 使变量设置生效</li>

</ol>
<div class="code-pretty-toolbar">Shell 命令</div>

</div>
设置好后我们来检验一下是否设置正确：
<div class="code-pretty-container"><ol class="linenums">
<li class="L0">echo $JAVA_HOME # 检验变量值</li>
<li class="L1">java -version</li>
<li class="L2">$JAVA_HOME/bin/java -version # 与直接执行 java -version 一样</li>

</ol>
<div class="code-pretty-toolbar">Shell 命令</div>

</div>
如果设置正确的话，<code>$JAVA_HOME/bin/java -version</code> 会输出 java 的版本信息，且和 <code>java -version</code> 的输出结果一样，如下图所示：
<img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1448188/201910/1448188-20191028184153392-1774124530.png">
 
 
 
 
这样，Hadoop 所需的 Java 运行环境就安装好了。

</div>
 
<h2>安装 Hadoop 2</h2>
Hadoop 2 可以通过 http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/ 或者 http://mirrors.cnnic.cn/apache/hadoop/common/ 下载，本教程选择的是 2.8.5 版本，下载时请下载 hadoop-2.x.y.tar.gz这个格式的文件，这是编译好的，另一个包含 src 的则是 Hadoop 源代码，需要进行编译才可使用。
命令行输入如下命令即可获取hadoop2
 <img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1448188/201910/1448188-20191028184343820-1154254955.png">
 
ps：如果wget没安装请先使用<img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1448188/201910/1448188-20191028184433764-936649723.png">安装wget
 
 
 
 
解压下载好的hadoop
<ol class="linenums">
<li class="L0">sudo tar -zxf ~/hadoop-2.8.5.tar.gz -C /目录 # 解压到/usr/local中</li>
<li class="L1">cd /目录</li>
<li class="L2">sudo mv ./hadoop-2.8.5/ ./hadoop # 将文件夹名改为hadoop</li>
<li class="L3">sudo chown -R hadoop:hadoop ./hadoop # 修改文件权限</li>

</ol>
 
Hadoop 解压后即可使用。输入如下命令来检查 Hadoop 是否可用，成功则会显示 Hadoop 版本信息：
<div class="code-pretty-container"><ol class="linenums">
<li class="L0">cd /目录/hadoop</li>
<li class="L1">./bin/hadoop version</li>

</ol>
 
<h2>Hadoop单机配置(非分布式)</h2>
Hadoop 默认模式为非分布式模式，无需进行其他配置即可运行。非分布式即单 Java 进程，方便进行调试。
现在我们可以执行例子来感受下 Hadoop 的运行。Hadoop 附带了丰富的例子（运行 <code>./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.8.5.jar</code> 可以看到所有例子），包括 wordcount、terasort、join、grep 等。
<img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1448188/201910/1448188-20191028185019892-519243834.png">
 
 
在此我们选择运行 grep 例子，我们将 input 文件夹中的所有文件作为输入，筛选当中符合正则表达式 <code>dfs+</code> 的单词并统计出现的次数，最后输出结果到 output 文件夹中。
<div class="code-pretty-container"><ol class="linenums">
<li class="L0">cd /目录/hadoop</li>
<li class="L1">mkdir ./input</li>
<li class="L2">cp ./etc/hadoop/*.xml ./input # 将配置文件作为输入文件</li>
<li class="L3">./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar grep ./input ./output 'dfs+'</li>

</ol>
执行结果如图所示：
<img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1448188/201910/1448188-20191028185413598-639540767.png">
 
 
<ol class="linenums">
<li class="L4">cat ./output/* # 查看运行结果</li>

</ol>
<img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1448188/201910/1448188-20191028185505400-188355246.png">
 
 
注意，Hadoop 默认不会覆盖结果文件，因此再次运行上面实例会提示出错，需要先将 <code>./output</code> 删除。
<div class="code-pretty-container"><ol class="linenums">
<li class="L0">rm -r ./output</li>

</ol>
<h2>Hadoop伪分布式配置</h2>
Hadoop 可以在单节点上以伪分布式的方式运行，Hadoop 进程以分离的 Java 进程来运行，节点既作为 NameNode 也作为 DataNode，同时，读取的是 HDFS 中的文件。
在设置 Hadoop 伪分布式配置前，我们还需要设置 HADOOP 环境变量，令在 ~/.bashrc 中设置：
 
<img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1448188/201910/1448188-20191028190338196-419017266.png">
 
 
保存后，不要忘记执行如下命令使配置生效：
<div class="code-pretty-container"><ol class="linenums">
<li class="L0">source ~/.bashrc</li>

</ol>
<div class="code-pretty-toolbar">Shell 命令</div>

</div>
这些变量在启动 Hadoop 进程时需要用到，不设置的话可能会报错（这些变量也可以通过修改 ./etc/hadoop/hadoop-env.sh 实现）。
Hadoop 的配置文件位于 <code>/hadoop/etc/hadoop/</code> 中，伪分布式需要修改2个配置文件 core-site.xml 和 hdfs-site.xml 。Hadoop的配置文件是 xml 格式，每个配置以声明 property 的 name 和 value 的方式来实现。
修改配置文件 core-site.xml (通过 gedit 编辑会比较方便: <code>gedit ./etc/hadoop/core-site.xml</code>)，将当中的
<div class="code-pretty-container"><ol class="linenums">
<li class="L0"><configuration></li>
<li class="L1"></configuration></li>

</ol>
<div class="code-pretty-toolbar"> </div>

</div>
修改为下面配置：
 
<img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1448188/201910/1448188-20191028191305866-132204885.png">
 
 
同样的，修改配置文件 hdfs-site.xml：
<div class="code-pretty-container"><ol class="linenums">
<li class="L0"><configuration></li>
<li class="L1"><property></li>
<li class="L2"><name>dfs.replication</name></li>
<li class="L3"><value>1</value></li>
<li class="L4"></property></li>
<li class="L5"><property></li>
<li class="L6"><name>dfs.namenode.name.dir</name></li>
<li class="L7"><value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/name</value></li>
<li class="L8"></property></li>
<li class="L9"><property></li>
<li class="L0"><name>dfs.datanode.data.dir</name></li>
<li class="L1"><value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/data</value></li>
<li class="L2"></property></li>
<li class="L3"></configuration></li>

</ol>
<div class="code-pretty-toolbar">XML</div>

</div>
配置完成后，执行 NameNode 的格式化:
<div class="code-pretty-container"><ol class="linenums">
<li class="L0">./bin/hdfs namenode -format</li>

</ol>
<div class="code-pretty-toolbar">Shell 命令</div>

</div>
成功的话，会看到 “successfully formatted” 和 “Exitting with status 0” 的提示，若为 “Exitting with status 1” 则是出错。
<img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1448188/201910/1448188-20191028192308605-1827397665.png">
 
 ps:此处出错一般为俩个配置文件手误写错···结合日志仔细校验即可
 
接着开启 <code>NaneNode</code> 和 <code>DataNode</code> 守护进程：
<div class="code-pretty-container"><ol class="linenums">
<li class="L0">./sbin/start-dfs.sh</li>

</ol>
<div class="code-pretty-toolbar">Shell 命令</div>

</div>
若出现如下 SSH 的提示 “Are you sure you want to continue connecting”，输入 yes 即可。
 
<img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1448188/201910/1448188-20191028192631112-897211672.png">
启动完成后，可以通过命令 <code>jps</code> 来判断是否成功启动，若成功启动则会列出如下进程: “NameNode”、”DataNode”和<code>SecondaryNameNode</code>（如果 SecondaryNameNode 没有启动，请运行 sbin/stop-dfs.sh 关闭进程，然后再次尝试启动尝试）。如果没有 NameNode 或 DataNode ，那就是配置不成功，请仔细检查之前步骤，或通过查看启动日志排查原因。
 <img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1448188/201910/1448188-20191028194123982-920391662.png">
 
 
<h2>运行Hadoop伪分布式实例</h2>
上面的单机模式，grep 例子读取的是本地数据，伪分布式读取的则是 HDFS 上的数据。要使用 HDFS，首先需要在 HDFS 中创建用户目录：
<div class="code-pretty-container"><ol class="linenums">
<li class="L0">./bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop</li>

</ol>
<div class="code-pretty-toolbar">Shell 命令</div>

</div>
接着将 ./etc/hadoop 中的 xml 文件作为输入文件复制到分布式文件系统中 
<div class="code-pretty-container"><ol class="linenums">
<li class="L0">./bin/hdfs dfs -mkdir input</li>
<li class="L1">./bin/hdfs dfs -put ./etc/hadoop/*.xml input</li>

</ol>
<div class="code-pretty-toolbar">Shell 命令</div>

</div>
复制完成后，可以通过如下命令查看 HDFS 中的文件列表：
<div class="code-pretty-container"><ol class="linenums">
<li class="L0">./bin/hdfs dfs -ls input</li>

</ol>
<div class="code-pretty-toolbar">Shell 命令</div>

</div>
 
<img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1448188/201910/1448188-20191028194521458-121378568.png">
伪分布式运行 MapReduce 作业的方式跟单机模式相同，区别在于伪分布式读取的是HDFS中的文件（可以将单机步骤中创建的本地 input 文件夹，输出结果 output 文件夹都删掉来验证这一点）。
 <img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1448188/201910/1448188-20191028194806547-234239553.png">
 
 
<div class="code-pretty-container"><ol class="linenums">
<li class="L0">./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar grep input output 'dfs+'</li>

</ol>
<div class="code-pretty-toolbar">Shell 命令</div>

</div>
查看运行结果的命令（查看的是位于 HDFS 中的输出结果）：
<div class="code-pretty-container"><ol class="linenums">
<li class="L0">./bin/hdfs dfs -cat output</li>

</ol>
<img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1448188/201910/1448188-20191028195021266-191452639.png">
 
 
<div class="code-pretty-toolbar">Shell 命令</div>

</div>
结果如下，注意到刚才我们已经更改了配置文件，所以运行结果不同。
<ol class="linenums">
<li class="L0">./bin/hdfs dfs -ls output</li>

</ol>
<img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1448188/201910/1448188-20191028194908182-1771461395.png">
我们也可以将运行结果取回到本地：
<div class="code-pretty-container"><ol class="linenums">
<li class="L0">rm -r ./output # 先删除本地的 output 文件夹（如果存在）</li>
<li class="L1">./bin/hdfs dfs -get output ./output # 将 HDFS 上的 output 文件夹拷贝到本机</li>
<li class="L2">cat ./output/*</li>

</ol>
<div class="code-pretty-toolbar">Shell 命令</div>

</div>
Hadoop 运行程序时，输出目录不能存在，否则会提示错误 “org.apache.hadoop.mapred.FileAlreadyExistsException: Output directory hdfs://localhost:9000/user/hadoop/output already exists” ，因此若要再次执行，需要执行如下命令删除 output 文件夹:
<div class="code-pretty-container"><ol class="linenums">
<li class="L0">./bin/hdfs dfs -rm -r output # 删除 output 文件夹</li>

</ol>
<div class="code-pretty-toolbar">Shell 命令</div>

</div>
<div class="callout callout-note">运行程序时，输出目录不能存在
运行 Hadoop 程序时，为了防止覆盖结果，程序指定的输出目录（如 output）不能存在，否则会提示错误，因此运行前需要先删除输出目录。在实际开发应用程序时，可考虑在程序中加上如下代码，能在每次运行时自动删除输出目录，避免繁琐的命令行操作：
<div class="code-pretty-container"><ol class="linenums">
<li class="L0">Configuration conf = new Configuration();</li>
<li class="L1">Job job = new Job(conf);</li>
<li class="L2"> </li>
<li class="L3">/* 删除输出目录 */</li>
<li class="L4">Path outputPath = new Path(args[1]);</li>
<li class="L5">outputPath.getFileSystem(conf).delete(outputPath, true);</li>

</ol>
<div class="code-pretty-toolbar">Java</div>

</div>

</div>
若要关闭 Hadoop，则运行
<div class="code-pretty-container"><ol class="linenums">
<li class="L0">./sbin/stop-dfs.sh</li>

</ol>
<div class="code-pretty-toolbar">Shell 命令</div>

</div>
<div class="callout callout-warning">注意
下次启动 hadoop 时，无需进行 NameNode 的初始化，只需要运行 <code>./sbin/start-dfs.sh</code> 就可以！

</div>
 
<h2>启动YARN</h2>
（伪分布式不启动 YARN 也可以，一般不会影响程序执行）
有的读者可能会疑惑，怎么启动 Hadoop 后，见不到书上所说的 JobTracker 和 TaskTracker，这是因为新版的 Hadoop 使用了新的 MapReduce 框架（MapReduce V2，也称为 YARN，Yet Another Resource Negotiator）。
YARN 是从 MapReduce 中分离出来的，负责资源管理与任务调度。YARN 运行于 MapReduce 之上，提供了高可用性、高扩展性，YARN 的更多介绍在此不展开，有兴趣的可查阅相关资料。
上述通过 <code>./sbin/start-dfs.sh</code> 启动 Hadoop，仅仅是启动了 MapReduce 环境，我们可以启动 YARN ，让 YARN 来负责资源管理与任务调度。
首先修改配置文件 mapred-site.xml，这边需要先进行重命名：
<div class="code-pretty-container"><ol class="linenums">
<li class="L0">mv ./etc/hadoop/mapred-site.xml.template ./etc/hadoop/mapred-site.xml</li>

</ol>
<div class="code-pretty-toolbar">Shell 命令</div>

</div>
然后再进行编辑，同样使用 gedit 编辑会比较方便些 <code>gedit ./etc/hadoop/mapred-site.xml</code> ：
 
<img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1448188/201910/1448188-20191028195436181-1569816403.png">
 
 
<div class="code-pretty-container">
<div class="code-pretty-toolbar">XML</div>

</div>
接着修改配置文件 yarn-site.xml：
<div class="code-pretty-container">
<img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1448188/201910/1448188-20191028195807825-1751169886.png">
 
 
<div class="code-pretty-toolbar">XML</div>

</div>
然后就可以启动 YARN 了（需要先执行过 <code>./sbin/start-dfs.sh</code>）：
<div class="code-pretty-container"><ol class="linenums">
<li class="L0">./sbin/start-yarn.sh $ 启动YARN</li>
<li class="L1">./sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver # 开启历史服务器，才能在Web中查看任务运行情况</li>

</ol>
<div class="code-pretty-toolbar">Shell 命令</div>

</div>
开启后通过 <code>jps</code> 查看，可以看到多了 NodeManager 和 ResourceManager 两个后台进程，如下图所示。
<img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1448188/201910/1448188-20191028195829123-542747834.png">
 
 
 启动 YARN 之后，运行实例的方法还是一样的，仅仅是资源管理方式、任务调度不同。观察日志信息可以发现，不启用 YARN 时，是 “mapred.LocalJobRunner” 在跑任务，启用 YARN 之后，是 “mapred.YARNRunner” 在跑任务。
 
 
但 YARN 主要是为集群提供更好的资源管理与任务调度，然而这在单机上体现不出价值，反而会使程序跑得稍慢些。因此在单机上是否开启 YARN 就看实际情况了。
<div class="callout callout-warning" style="color: rgba(219, 201, 168, 1); font-family: georgia, verdana, Arial, helvetica, sans-seriff; font-size: 13px; background-color: rgba(42, 38, 32, 1)">不启动 YARN 需重命名 mapred-site.xml
如果不想启动 YARN，务必把配置文件 mapred-site.xml 重命名，改成 mapred-site.xml.template，需要用时改回来就行。否则在该配置文件存在，而未开启 YARN 的情况下，运行程序会提示 “Retrying connect to server: 0.0.0.0/0.0.0.0:8032” 的错误，这也是为何该配置文件初始文件名为 mapred-site.xml.template。

</div>
同样的，关闭 YARN 的脚本如下：
<div class="code-pretty-container" style="color: rgba(219, 201, 168, 1); font-family: georgia, verdana, Arial, helvetica, sans-seriff; font-size: 13px; background-color: rgba(42, 38, 32, 1)"><ol class="linenums" style="padding-left: 40px">
<li class="L0" style="list-style-type: decimal">./sbin/stop-yarn.sh</li>
<li class="L1" style="list-style-type: decimal">./sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver</li>

</ol>
<div class="code-pretty-toolbar">Shell 命令</div>

</div>
自此，你已经掌握 Hadoop 的配置和基本使用了。
关闭服务：
<img src="https://img2018.cnblogs.com/blog/1448188/201910/1448188-20191028200245821-1659871332.png">
</div>
</div>
</div>
  
来源：https://www.cnblogs.com/hanhaotian/p/11754393.html

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