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易陆发现互联网技术论坛»首页 › 操作系统区 › 非桌面系统 › Redhat/Centos Linux系统 › CentOS 7.2 下配置Hadoop3.0 教程
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CentOS 7.2 下配置Hadoop3.0 教程

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admin
发表于 2016-11-20 13:10:22 | 显示全部楼层 |阅读模式

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说明：
本文的部署方式是传统的解压包方式和Linux标准方式。配置的基本环境是Win10下的VMware Workstation12.1pro，Linux版本为CentOS 7.2，Hadoop版本为Hadoop3.0.0。部署完成后是一个cMaster主节点节点和两个从节点（cSlave0和cSlave1），均运行在VMware虚拟机中。本文仅保证在该环境下配置能够正常使用，其他环境请自行酌情修改。
配置步骤：
1. 准备资源和环境。
下载Centos 7.2 的iso安装镜像，jdk1.8 for Linux压缩包，hadoop3.0.0压缩包。下载链接分别如下:
http://www.Oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html
下载完成后如图所示
file:///C:/Users/admin/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image001.jpg
2. 安装虚拟机。
在Vmware workstation中用典型 typical 方式安装Centos7 ，每个虚拟机的资源为单核、1G内存、20GB磁盘。网络类型为NAT。
file:///C:/Users/admin/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image002.png
在安装的时候机器名称设置为cMaster（注意此处的名称只是在Vmware中的一个标识而已，真正新安装的centos7 系统里的机器名都为localhost.localdomain）
file:///C:/Users/admin/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image003.png
file:///C:/Users/admin/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image005.jpg 啊
用户名使用joe 密码也为joe（可自行更改）
重复以上步骤，分别安装cSlave0和cSlave1两个从节点的虚拟机。
（只是在机器名处分别填写cSlave0 和cSlave1，其他步骤都相同）
注意：centos7默认是进行最小化安装，安装完成后是不带有图形化界面。如果需要图形化界面在软件安装选项里要勾选上gnome。
file:///C:/Users/admin/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image007.jpg
file:///C:/Users/admin/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image009.jpg
3. 修改配置文件。
当三台虚拟机均安装完成后，需要进行的是修改机器名、添加域名映射、关闭防火墙，并安装jdk。
（1）  修改机器名。
打开终端，切换到root用户下修改机器名称。
$ sudo su
$ vim /etc/sysconfig/network
在其中添加“HOSTNAME=cMaster”，然后重启当前虚拟机，再查看机器名就是cMaster了。
（如果重启之后机器名不是cMaster，可以使用命令hostnamectl set-hostnamecMaster 修改机器名）
file:///C:/Users/admin/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image010.png
file:///C:/Users/admin/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image011.png
（2）  添加域名映射
使用ifconfig命令分别查看三台虚拟机的IP地址。然后将三个ip地址都添加到各自的/etc/hosts文件中。
file:///C:/Users/admin/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image012.png
file:///C:/Users/admin/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image013.png
3台机器均修改完成后，使用pingslave0/cmaster/cslave1命令测试各机器之间是否能够正常通三台机信。如果出现下图所示信息说明通信正常。
file:///C:/Users/admin/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image014.png
（3）  关闭当前机器的防火墙。
在root权限下执行以下两条指令，关闭防火墙并阻止其开机启动。
systemctl stop firewalld.service#停止firewall/ `: x7 J  `! V6 c
systemctl disable firewalld.service#禁止firewall开机启动
（4）  安装JDK。
将之前下载好的jdk复制到虚拟机中的/home/joe/目录下，
使用命令rpm –ivh /home/joe/jdk-8u101-linux-x64.rpm解压安装
安装完成后使用javac命令测试jdk是否安装成功，如果出现了如下图提示，说明安装jdk成功。
file:///C:/Users/admin/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image015.png
4．解压hadoop，部署hadoop
（1）按照以上步骤配置完成后，最好重启一下所有机器，确保所有的设置生效。
然后利用joe账户分别登录三台机器。将事先下载好的hadoop压缩包复制到每台机器的/home/joe/目录下，然后在每一台机器上分别使用
tar–zxvf /home/joe/hadoop-3.0.0-alpha1.tar.gz 命令解压安装hadoop3.0.
file:///C:/Users/admin/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image016.png
（2）解压完成后需要修改hadoop的配置文件。
（本小节步骤在三台机器上都完全相同，三台机器都需要进行修改）
A．使用如下指令编辑hadoop-env.sh文件
gedit/home/joe/hadoop-3.0.0-alpha1/etc/hadoop/hadoop-env.sh
在文件中找到exportJAVA_HOME=${JAVA_HOME}
修改为exportJAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_101（填写自己安装的jdk的路径）
file:///C:/Users/admin/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image017.png
B．修改core-site.xml文件
使用命令gedit/home/joe/hadoop-3.0.0-alpha1/etc/hadoop/core-site.xml
在<configuration>标签之间插入以下内容。
<property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/home/joe/cloudData</value></property>
<property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://cMaster:8020</value></property>
file:///C:/Users/admin/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image019.jpg
C．修改yarn-site.xml文件
使用以下命令修改gedit /home/joe/hadoop-3.0.0-alpha1/etc/hadoop/yarn-site.xml
在<configuration>标签之间插入以下内容
<property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>cMaster</value></property>
<property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property>
file:///C:/Users/admin/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image021.jpg
D．修改mapred-site.xml.template
将/home/joe/hadoop-3.0.0-alpha1/etc/hadoop/目录下的mapred-site.xml.template重命名为mapred-site.xml
并用命令gedit/home/joe/hadoop-3.0.0-alpha1/etc/hadoop/mapred-site.xml
在<configuration>标签之间加入如下内容：
<property><name>mapreduce.framework.name</name><value>yarn</value></property>
file:///C:/Users/admin/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image022.png
E．启动hadoop
首先格式化主节点命名空间，使用命令：
/home/joe/hadoop-3.0.0-alpha1/bin/hdfsnamenode–formate
其次在主节点上启动存储服务和资源管理主服务。使用命令：
/home/joe/hadoop-3.0.0-alpha1/sbin/hadoop-daemon.shstart namenode #启动主存储服务
/home/joe/hadoop-3.0.0-alpha1/sbin/yarn-daemon.shstart resourcemanager # 启动资源管理服务。
最后在从节点上启动存储从服务和资源管理从服务（以下两条命令要在两台机器上分别执行）
/home/joe/hadoop-3.0.0-alpha1/sbin/hadoop-daemon.shstart datanode #启动从存储服务
/home/joe/hadoop-3.0.0-alpha1/sbin/yarn-daemon.shstart nodemanager #启动资源管理从服务
file:///C:/Users/admin/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image024.jpg
服务启动后在三台机器上分别使用jps命令查看是否启动。
cSlave0和cSlave1如下图所示
file:///C:/Users/admin/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image025.png
cMaster节点显示如下图所示
file:///C:/Users/admin/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image026.png
在cMaster机器的浏览器地址栏里输入cMaster：50070可以看到HDFS的相关信息，cMaster：8088可以看到Yarn的相关信息。
如图还可以查看从节点的信息。
file:///C:/Users/admin/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image028.jpg
至此 Hadoop3.0的配置工作已经完成了。接下来可以使用示例程序Wordcount来利用分布式系统统计某个文件中单词出现的次数。
在cMaster上以joe用户登录，然后执行以下的操作命令：
  cd/home/joe/hadoop-3.0.0-alpha1/
bin/hdfs dfs -mkdir /in
bin/hdfs dfs-put/home/joe/hadoop-3.0.0-alpha1/etc/hadoop/* /in
bin/hadoopjarshare/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.0.0-alpha1.jar wordcount /in /out/wc
如下图，在浏览器中输入cMaster：50070 可以看到hdfs，切换到相应文件夹下可以看到统计出的结果。
file:///C:/Users/admin/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image030.jpg
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说明：
本文的部署方式是传统的解压包方式和Linux标准方式。配置的基本环境是Win10下的VMware Workstation12.1pro，Linux版本为CentOS 7.2，Hadoop版本为Hadoop3.0.0。部署完成后是一个cMaster主节点节点和两个从节点（cSlave0和cSlave1），均运行在VMware虚拟机中。本文仅保证在该环境下配置能够正常使用，其他环境请自行酌情修改。
配置步骤：
1. 准备资源和环境。
下载Centos 7.2 的iso安装镜像，jdk1.8 for Linux压缩包，hadoop3.0.0压缩包。下载链接分别如下:
http://www.Oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html
下载完成后如图所示
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2. 安装虚拟机。
在Vmware workstation中用典型 typical 方式安装Centos7 ，每个虚拟机的资源为单核、1G内存、20GB磁盘。网络类型为NAT。
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在安装的时候机器名称设置为cMaster（注意此处的名称只是在Vmware中的一个标识而已，真正新安装的centos7 系统里的机器名都为localhost.localdomain）
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用户名使用joe 密码也为joe（可自行更改）
重复以上步骤，分别安装cSlave0和cSlave1两个从节点的虚拟机。
（只是在机器名处分别填写cSlave0 和cSlave1，其他步骤都相同）
注意：centos7默认是进行最小化安装，安装完成后是不带有图形化界面。如果需要图形化界面在软件安装选项里要勾选上gnome。
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3. 修改配置文件。
当三台虚拟机均安装完成后，需要进行的是修改机器名、添加域名映射、关闭防火墙，并安装jdk。
（1）  修改机器名。
打开终端，切换到root用户下修改机器名称。
$ sudo su
$ vim /etc/sysconfig/network

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在其中添加“HOSTNAME=cMaster”，然后重启当前虚拟机，再查看机器名就是cMaster了。
（如果重启之后机器名不是cMaster，可以使用命令hostnamectl set-hostnamecMaster 修改机器名）

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（2）  添加域名映射
使用ifconfig命令分别查看三台虚拟机的IP地址。然后将三个ip地址都添加到各自的/etc/hosts文件中。
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3台机器均修改完成后，使用pingslave0/cmaster/cslave1命令测试各机器之间是否能够正常通三台机信。如果出现下图所示信息说明通信正常。

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（3）  关闭当前机器的防火墙。
在root权限下执行以下两条指令，关闭防火墙并阻止其开机启动。
systemctl stop firewalld.service#停止firewall
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（4）  安装JDK。
将之前下载好的jdk复制到虚拟机中的/home/joe/目录下，
使用命令rpm –ivh /home/joe/jdk-8u101-linux-x64.rpm解压安装
安装完成后使用javac命令测试jdk是否安装成功，如果出现了如下图提示，说明安装jdk成功。
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4．解压hadoop，部署hadoop
（1）按照以上步骤配置完成后，最好重启一下所有机器，确保所有的设置生效。
然后利用joe账户分别登录三台机器。将事先下载好的hadoop压缩包复制到每台机器的/home/joe/目录下，然后在每一台机器上分别使用
tar–zxvf /home/joe/ hadoop-3.0.0-alpha1.tar.gz 命令解压安装hadoop3.0.

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（2）解压完成后需要修改hadoop的配置文件。
（本小节步骤在三台机器上都完全相同，三台机器都需要进行修改）
A．使用如下指令编辑hadoop-env.sh文件
gedit/home/joe/hadoop-3.0.0-alpha1/etc/hadoop/hadoop-env.sh
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在文件中找到exportJAVA_HOME=${JAVA_HOME}
修改为exportJAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_101（填写自己安装的jdk的路径）

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B．修改core-site.xml文件
使用命令gedit/home/joe/hadoop-3.0.0-alpha1/etc/hadoop/core-site.xml
在<configuration>标签之间插入以下内容。
<property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/home/joe/cloudData</value></property>
<property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://cMaster:8020</value></property>
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C．修改yarn-site.xml文件
使用以下命令修改gedit /home/joe/hadoop-3.0.0-alpha1/etc/hadoop/yarn-site.xml
在<configuration>标签之间插入以下内容
<property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>cMaster</value></property>
<property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property>
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D．修改mapred-site.xml.template
将/home/joe/hadoop-3.0.0-alpha1/etc/hadoop/目录下的mapred-site.xml.template重命名为mapred-site.xml
并用命令gedit/home/joe/hadoop-3.0.0-alpha1/etc/hadoop/mapred-site.xml
在<configuration>标签之间加入如下内容：
<property><name>mapreduce.framework.name</name><value>yarn</value></property>
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E．启动hadoop
首先格式化主节点命名空间，使用命令：
/home/joe/hadoop-3.0.0-alpha1/bin/hdfsnamenode –formate
其次在主节点上启动存储服务和资源管理主服务。使用命令：
/home/joe/hadoop-3.0.0-alpha1/sbin/hadoop-daemon.sh start namenode #启动主存储服务
/home/joe/hadoop-3.0.0-alpha1/sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager # 启动资源管理服务。
最后在从节点上启动存储从服务和资源管理从服务（以下两条命令要在两台机器上分别执行）
/home/joe/hadoop-3.0.0-alpha1/sbin/hadoop-daemon.sh start datanode #启动从存储服务
/home/joe/hadoop-3.0.0-alpha1/sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager #启动资源管理从服务

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服务启动后在三台机器上分别使用jps命令查看是否启动。
cSlave0和cSlave1如下图所示

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cMaster节点显示如下图所示
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在cMaster机器的浏览器地址栏里输入cMaster：50070可以看到HDFS的相关信息，cMaster：8088可以看到Yarn的相关信息。

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如图还可以查看从节点的信息。

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至此 Hadoop3.0的配置工作已经完成了。接下来可以使用示例程序Wordcount来利用分布式系统统计某个文件中单词出现的次数。
在cMaster上以joe用户登录，然后执行以下的操作命令：
  cd/home/joe/hadoop-3.0.0-alpha1/
bin/hdfs dfs -mkdir /in
bin/hdfs dfs -put/home/joe/hadoop-3.0.0-alpha1/etc/hadoop/* /in
bin/hadoop jarshare/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.0.0-alpha1.jar  wordcount /in /out/wc
如下图，在浏览器中输入cMaster：50070 可以看到hdfs，切换到相应文件夹下可以看到统计出的结果。

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虚拟机, 压缩包, 如图所示, Linux, 下载链接

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