大数据01_centos7部署hadoop-3-1-2本地模式与伪分布模式

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1、Linux基础环境配置：CentOS7安装、配置

1.1、虚拟机安装Linux操作系统

• A）Linux操作系统版本：CentOS-7-x86_64-DVD-1908.iso
• B）虚拟机安装CentOS配置：内存：1G，CPU：1，硬盘：40G
• C）网络：桥接

1.2、CentOS网络配置

• A）CentOS网络配置：编辑/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-enp0s3

BOOTPROTO="static"
IPADDR=192.168.1.111
NETMASK=255.255.255.0
GATEWAY=192.168.1.1
DNS1=192.168.1.1 
NM_CONTROLLED=no
ONBOOT=yes

• B）CentOS修改主机名：编辑/etc/hosts

192.168.1.111 bigdata111 bigdata111

1.3、关闭系统防火墙

• A）关闭firewalld

a）查看状态：systemctl status firewalld
b）结束：systemctl stop firewalld
c）关闭：systemctl disable firewalld

• B）关闭selinux

a）查看selinux状态：getenforce
b）关闭：编辑文件/etc/selinux/config，将selinux的值改成disable
c）重启：reboot

• C）关闭iptables

a）查看状态：systemctl status iptables
b）关闭：chkconfig iptables off

2、hadoop安装前环境准备

2.1、安装SSH、配置SSH无密码登录

• A）测试SSH：ssh bigdata111（系统默认已经安装ssh）

• B）利用ssh-keygen生成密钥，并将密钥加入授权

cd ~/.ssh/???????????????????? # 若没有该目录，请先执行一次ssh localhost
ssh-keygen -t rsa????????????? # 会有提示，都按回车就可以
cat id_rsa.pub >> authorized_keys? # 加入授权
chmod 600 ./authorized_keys??? # 修改文件权限

2.2、安装、配置JDK：jdk-8u241-linux-x64.tar.gz

• A）安装JDK：tar -zxvf jdk-8u241-linux-x64.tar.gz -C /roo/test/

• B）配置Java环境变量：

  • a）编辑：vi ～/.bash_profile

JAVA_HOME=/root/test/jdk1.8.0_241
export JAVA_HOME
PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export PATH

• b）重启立即生效：

source ～/.bash_profile

3、安装、配置hadoop本地模式、伪分布式模式

3.1、安装hadoop：

• A）解压hadoop：tar -zxvf hadoop-3.1.2.tar.gz -C /root/test/

• B）配置hadoop环境变量：

  • a）编辑：vi ~/.bash_profile

HADOOP_HOME=/root/test/hadoop-3.1.2
export HADOOP_HOME
PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH
export PATH

• b）重启立即生效：source ～/.bash_profile

3.2、配置hadoop本地模式

• A）配置hadoop用户：

  • a）编辑：vi ~/.bash_profile

export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_SECURE_USER=root
export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
export YARN_NODEMANAGER_USER=root

• b）重启立即生效：source ～/.bash_profile

• B）配置hadoop-env.sh（/root/test/hadoop-3.1.2/etc/hadoop/目录下）

  • a）vi hadoop-env.sh

去掉54行注释，设置JAVA_HOME
JAVA_HOME=/root/test/jdk1.8.0_241

• b）到此步hadoop本地模式安装成功，mapreduce可以使用

3.3、hadoop本地模式mapreduce实验

• A）准备实验数据

  • a）建立输入目录：mkdir -p /root/temp/input

  • b）创建输入文件：vi data.txt

I love Beijing
I love China
Beijing is the capital of China

• B）执行mapreduce

  • a）进入mapreduce目录：

cd /root/test/hadoop-3.1.2/share/hadoop/mapreduce/

• b）hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-3.1.2.jar（此jar包提供了很多函数）

• c）执行wordcount计算，进行实验：

hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-3.1.2.jar wordcount /root/temp/input/data.txt /root/temp/output/wc

• d）查看运行结果：
  查看ls /root/temp，已经生成output/wc目录
  进入output/wc目录，已经生成part-r-00000文件
  查看文件内容，cat part-r-00000文件已经将单词结果统计出来

Beijing 2
China 2
I 2
capital 1
is 1
love 2
of 1
the 1

3.4、配置hadoop本地模式：除了3.2的B配置hadoop-env.sh外，还需要4个文件需要配置，都在/root/test/hadoop-3.1.2/etc/hadoop/目录下。

• A）配置hdfs-site.xml

  编辑：vi hdfs-site.xml，加入以下配置项：

<property>
       <name>dfs.replication</name>
       <value>1</value>
</property>

<property>
      <name>dfs.permissions</name> 
      <value>false</value>
</property>

• B）配置core-site.xml
  编辑：vi core-site.xml，加入以下配置项：

<property>
      <name>fs.defaultFS</name> 
      <value>hdfs://bigdata111:9000</value>
</property>

<property>
       <name>hadoop.tmp.dir</name>
       <value>/root/test/hadoop-3.1.2/tmp</value>
</property>

• C）配置mapred-site.xml
  编辑：vi mapred-site.xml，加入以下配置项：

<property>
      <name>mapreduce.framework.name</name>
      <value>yarn</value>
</property>

<property> 
      <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>             
      <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
</property>

<property>
      <name>mapreduce.map.env</name>
      <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
</property>

<property> 
      <name>mapreduce.reduce.env</name>       
      <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
</property>

• D）配置yarn-site.xml
  编辑：vi yarn-site.xml，加入以下配置项：

<property>
      <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
      <value>bigdata111</value>
</property>

<property> 
      <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>         
      <value>mapreduce_shuffle</value>
</property>

3.5、启动hadoop

• A）格式化namenode， 执行：hdfs namenode -format
• B）启动hadoop，执行：start-all.sh
• C）查看启动状态，执行：JPS

3172 ResourceManager
3668 Jps
2917 SecondaryNameNode
3307 NodeManager
2542 NameNode
2686 DataNode

• D）打开web管理页面

http://192.168.1.111:9870

安装配置完成！

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