• 基于CentOs的Hadoop集群全分布式部署<转>


    转自:http://blog.csdn.net/inte_sleeper/article/details/6569985
    参考资料:

    http://www.michael-noll.com/tutorials/running-hadoop-on-ubuntu-linux-single-node-cluster/

    http://www.michael-noll.com/tutorials/running-hadoop-on-ubuntu-linux-multi-node-cluster/

    http://www.michael-noll.com/tutorials/writing-an-hadoop-mapreduce-program-in-python/

    http://hadoop.apache.org/common/docs/current/cluster_setup.html

    以下集群配置内容,以两台机器为例。其中一台是 master ,另一台是 slave1 。

    master 上运行 name node, data node, task tracker, job tracker , secondary name node ;

    slave1 上运行 data node, task tracker 。

    前面加 * 表示对两台机器采取相同的操作

    1. 安装 JDK *

    yum install java-1.6.0-openjdk-devel

    2. 设置环境变量 *

    编辑 /etc/profile 文件,设置 JAVA_HOME 环境变量以及类路径:

    export JAVA_HOME="/usr/lib/jvm/java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0.x86_64"

    export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

    export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar

    3. 添加 hosts 的映射 *

    编辑 /etc/hosts 文件,注意 host name 不要有下划线,见下步骤 9

    192.168.225.16 master

    192.168.225.66 slave1

    4. 配置 SSH *

    cd /root & mkdir .ssh

    chmod 700 .ssh & cd .ssh

    创建密码为空的 RSA 密钥对:

    ssh-keygen -t rsa -P ""

    在提示的对称密钥名称中输入 id_rsa

    将公钥添加至 authorized_keys 中:

    cat id_rsa.pub >> authorized_keys

    chmod 644 authorized_keys # 重要

    编辑 sshd 配置文件 /etc/ssh/sshd_config ,把 #AuthorizedKeysFile .ssh/authorized_keys 前面的注释取消掉。

    重启 sshd 服务:

    service sshd restart

    测试 SSH 连接。连接时会提示是否连接,按回车后会将此公钥加入至 knows_hosts 中:

    ssh localhost

    5. 配置 master 和 slave1 的 ssh 互通

    在 slave1 中重复步骤 4 ,然后把 slave1 中的 .ssh/authorized_keys 复制至 master 的 .ssh/authorized_keys 中。注意复制过去之后,要看最后的类似 root@localhost 的字符串,修改成 root@slave1 。同样将 master 的 key 也复制至 slave1 ,并将最后的串修改成 root@master 。

    或者使用如下命令:

    ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@slave1

    测试 SSH 连接:

    在 master 上运行:

    ssh slave1

    在 slave1 上运行:

    ssh master

    6. 安装 Hadoop

    下载 hadoop 安装包:

    wget http://mirror.bjtu.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-0.20.203.0/hadoop-0.20.203.0rc1.tar.gz

    复制安装包至 slave1 :

    scp hadoop-0.20.203.0rc1.tar.gz root@slave1:/root/

    解压:

    tar xzvf hadoop-0.20.203.0rc1.tar.gz

    mkdir /usr/local/hadoop

    mv hadoop-0.20.203.0/* /usr/local/hadoop

    修改 .bashrc 文件(位于用户目录下,即 ~/.bashrc ,对于 root ,即为 /root/.bashrc )

    添加环境变量:

    export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop

    export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin

    7. 配置 Hadoop 环境变量 *

    以下所有 hadoop 目录下的文件,均以相对路径 hadoop 开始

    修改 hadoop/conf/hadoop-env.sh 文件,将里面的 JAVA_HOME 改成步骤 2 中设置的值。

    8. 创建 Hadoop 本地临时文件夹 *

    mkdir /root/hadoop_tmp (注意这一步,千万不要放在 /tmp 目录下面!!因为 /tmp 默认分配的空间是很小的,往 hdfs 里放几个大文件就会导致空间满了,就会报错)

    修改权限:

    chown -R hadoop:hadoop /root/hadoop_tmp

    更松地,也可以这样:

    chmod -R 777 /root/hadoop_tmp

    9. 配置 Hadoop

    修改 master 的 hadoop/conf/core-site.xml ,在 节中添加如下内容:

    注意: fs.default.name 的值不能带下划线

    其中 io.sort.mb 值,指定了排序使用的内存,大的内存可以加快 job 的处理速度。

    修改 hadoop/conf/mapred-site.xml ,在 节中添加如下内容:

    其中 mapred.map.child.java.opts, mapred.reduce.child.java.opts 分别指定 map/reduce 任务使用的最大堆内存。较小的内存可能导致程序抛出 OutOfMemoryException 。

    修改 conf/hdfs -site.xml ,在 节中添加如下内容:

    同样,修改 slave1 的 /usr/local/hadoop/conf/core-site.xml ,在 节中添加如下内容:

    修改 conf/mapred-site.xml ,在 节中添加如下内容:

    修改 conf/hdfs -site.xml ,在 节中添加如下内容:

    10. 修改 hadoop/bin/hadoop 文件

    把 221 行修改成如下。因为对于 root 用户, -jvm 参数是有问题的,所以需要加一个判断 ( 或者以非 root 用户运行这个脚本也没问题 )

    HADOOP_OPTS="$HADOOP_OPTS -jvm server $HADOOP_DATANODE_OPTS" à

    #for root, -jvm option is invalid.

    CUR_USER=`whoami`

    if [ "$CUR_USER" = "root" ]; then

    HADOOP_OPTS="$HADOOP_OPTS -server $HADOOP_DATANODE_OPTS"

    else

    HADOOP_OPTS="$HADOOP_OPTS -jvm server $HADOOP_DATANODE_OPTS"

    fi

    unset $CUR_USER

    至此, master 和 slave1 都已经完成了 single_node 的搭建,可以分别在两台机器上测试单节点。

    启动节点:

    hadoop/bin/start-all.sh

    运行 jps 命令,应能看到类似如下的输出:

    937 DataNode

    9232 Jps

    8811 NameNode

    12033 JobTracker

    12041 TaskTracker

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/powerxu/p/2486667.html
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