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Hadoop 2.5.2版本安装部署

 
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软件及版本：

Hadoop版本

hadoop-2.5.2

  

操作系统

Red Hat Linux 6.4

32bit

JDK版本

jdk-8u25-linux-i586.rpm

  


软件准备：

下载hadoop-2.5.2：

wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/stable2/hadoop-2.5.2.tar.gz

 

下载JDK：jdk-8u25-linux-i586.rpm

       http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/index.html

总体的流程如下：
1、实现ssh无密码验证配置
2、安装jdk，并配好环境变量
3、安装与配置Hadoop
4、格式化与启动
5、验证是否启动


一.主机之间SSH无密码验证
利用 :  ssh-kengen –t rsa 命令产生公钥，将个主机之间的公钥，相互拷贝到authorized_keys文件内。

二.安装JDK
安装好后，用java -version 检验下

配置环境变量: 

点击(此处)折叠或打开

  1. ###set java_env
  3. export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_25/
  4. export JRE_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_25/jre
  5. export CLASS_PATH=.:$CLASS_PATH:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib
  6. export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin
  8. ###set hadoop_env
  9. export HADOOP_HOME=/home/zhang/hadoop-2.5.2
  11. export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
  12. export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
  13. export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
  14. export HADOOP_YARN_HOME=$HADOOP_HOME
  15. export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
  16. export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/lib
  18. export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
  19. export HADOOP_OPTS=\"-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib\"



三.部署配置Hadoop
解压Hadoop 到 自己的hadoop 目录

配置相关的配置文件
2.5.x版本的配置文件在：$Hadoop_Home/etc/hadoop  目录下
2.X版本较1.X版本改动很大，主要是用Hadoop MapReduceV2(Yarn) 框架代替了一代的架构，其中JobTracker 和 TaskTracker 不见了，取而代之的是 ResourceManager, ApplicationMaster 与 NodeManager 三个部分，而具体的配置文件位置与内容也都有了相应变化，具体的可参考文献：http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/

（1）hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh 与 hadoop/etc/hadoop/yarn-env.sh来配置两个文件里的JAVA_HOME

（2）etc/hadoop/core-site.xml，配置为：

点击(此处)折叠或打开

  1. <configuration>
  3. <property>
  4. <name>hadoop.tmp.dir</name>
  5. <value>/home/zhang/hadoop-2.5.2/tmp</value>
  6. <description>A base for other temporary directories.</description>
  7. </property>
  9. <property>
  10. <name>fs.default.name</name>
  11. <value>hdfs://namenode:9000</value>
  12. </property>
  14. <property>
  15. <name>io.file.buffer.size</name>
  16. <value>131072</value>
  17. </property>
  19. <property>
  20. <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
  21. <value>namenode</value>
  22. </property>
  24. <property>
  25. <name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
  26. <value>*</value>
  27. </property>
  30. </configuration>


（3）etc/hadoop/hdfs-site.xml，配置为： （注意：这里需要自己手动用mkdir创建name和data文件夹，具体位置也可以自己选择，其中dfs.replication的值建议配置为与分布式 cluster 中实际的 DataNode 主机数一致。）

点击(此处)折叠或打开

  1. <configuration>
  2. <property>
  3. <name>dfs.namenode.name.dir</name>
  4. <value>/home/zhang/hadoop-2.5.2/hdfs/name</value>
  5. <final>true</final>
  6. </property>
  8. <property>
  9. <name>dfs.datanode.data.dir</name>
  10. <value>/home/zhang/hadoop-2.5.2/hdfs/data</value>
  11. <final>true</final>
  12. </property>
  14. <property>
  15. <name>dfs.replication</name>
  16. <value>2</value>
  17. </property>
  19. <property>
  20. <name>dfs.permissions</name>
  21. <value>false</value>
  22. </property>
  24. </configuration>


（4）etc/hadoop/mapred-site.xml，配置为：

点击(此处)折叠或打开

  1. <configuration>
  2. <property>
  3. <name>mapreduce.framework.name</name>
  4. <value>Yarn</value>
  5. </property>
  7. <property>
  8. <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
  9. <value>namenode:10020</value>
  10. </property>
  12. <property>
  13. <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
  14. <value>namenode:19888</value>
  15. </property>
  17. <property>
  18. <name>mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir</name>
  19. <value>/mr-history/tmp</value>
  20. </property>
  22. <property>
  23. <name>mapreduce.jobhistory.done-dir</name>
  24. <value>/mr-history/done</value>
  25. </property>
  27. </configuration>


（5）etc/hadoop/yarn-site.xml对yarn进行配置：

点击(此处)折叠或打开

  1. <configuration>
  3. <!-- Site specific YARN configuration properties -->
  5. <property>
  6. <name>Yarn.nodemanager.aux-services</name>
  7. <value>mapreduce.shuffle</value>
  8. </property>
  10. <property>
  11. <name>Yarn.resourcemanager.address</name>
  12. <value>namenode:18040</value>
  13. </property>
  15. <property>
  16. <name>Yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
  17. <value>namenode:18030</value>
  18. </property>
  20. <property>
  21. <name>Yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
  22. <value>namenode:18025</value>
  23. </property>
  25. <property>
  26. <name>Yarn.resourcemanager.admin.address</name>
  27. <value>namenode:18041</value>
  28. </property>
  30. <property>
  31. <name>Yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
  32. <value>namenode:8088</value>
  33. </property>
  35. <property>
  36. <name>Yarn.nodemanager.local-dirs</name>
  37. <value>/home/zhang/hadoop-2.5.2/mynode/my</value>
  38. </property>
  40. <property>
  41. <name>Yarn.nodemanager.log-dirs</name>
  42. <value>/home/zhang/hadoop-2.5.2/mynode/logs</value>
  43. </property>
  45. <property>
  46. <name>Yarn.nodemanager.log.retain-seconds</name>
  47. <value>10800</value>
  48. </property>
  50. <property>
  51. <name>Yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name>
  52. <value>/logs</value>
  53. </property>
  55. <property>
  56. <name>Yarn.nodemanager.remote-app-log-dir-suffix</name>
  57. <value>logs</value>
  58. </property>
  60. <property>
  61. <name>Yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
  62. <value>-1</value>
  63. </property>
  65. <property>
  66. <name>Yarn.log-aggregation.retain-check-interval-seconds</name>
  67. <value>-1</value>
  68. </property>
  71. </configuration>


四.启动测试
（1）用scp 命令将hadoop文件夹拷贝到所有的节点机器相同路径上。
（2）验证一下SSH 无密码访问已经没有问题了
（3）关闭防火墙
       如果不关闭的话可能造成，无法访问端口的问题。不关闭防火墙也可以将对应的相关端口打开比如 namenode上：9000端口
       方法：http://blog.itpub.net/28929558/viewspace-1353996/

（4）启动测试
格式化：namdenode
    hadoop/bin/hadoop namenode -format

查看打印信息的倒数第三行：Storage directory ~/hadoop-2.5.2/hdfs/name has been successfully formatted
则说明成功了！

启动 hdfs ：
     sbin/start-dfs.sh
jps 查看 namenode 上: NameNode    SecondaryNameNode
            datanode shang : DataNode

启动 yarn ：start-yarn.sh
jps 查看 namenode 上: NameNode    SecondaryNameNode   ResourceManager
            datanode shang : DataNode    NodeManager


用 hdfs  dfsadmin -report 检验一下
9189 NameNode
[zhang@namenode sbin]$ hdfs dfsadmin -report
14/12/01 23:19:15 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
Configured Capacity: 8177262592 (7.62 GB)
Present Capacity: 4473057280 (4.17 GB)
DFS Remaining: 4473032704 (4.17 GB)
DFS Used: 24576 (24 KB)
DFS Used%: 0.00%
Under replicated blocks: 0
Blocks with corrupt replicas: 0
Missing blocks: 0


-------------------------------------------------
Live datanodes (1):


Name: 10.0.128.124:50010 (datanode01)
Hostname: datanode01
Decommission Status : Normal
Configured Capacity: 8177262592 (7.62 GB)
DFS Used: 24576 (24 KB)
Non DFS Used: 3704205312 (3.45 GB)
DFS Remaining: 4473032704 (4.17 GB)
DFS Used%: 0.00%
DFS Remaining%: 54.70%
Configured Cache Capacity: 0 (0 B)
Cache Used: 0 (0 B)
Cache Remaining: 0 (0 B)
Cache Used%: 100.00%
Cache Remaining%: 0.00%
Xceivers: 1
Last contact: Mon Dec 01 23:19:15 PST 2014

 
测试放入数据文件，并查看：

[zhang@namenode sbin]$ hadoop fs -put ../../input/ /input
14/12/02 00:18:01 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable

[zhang@namenode sbin]$ hadoop fs -cat /input/test.txt
14/12/02 00:18:35 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
hello word !

验证完毕！

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| Hadoop1.x与Hadoop2的区别
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