0基础搭建Hadoop大数据处理-环境

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介:

 由于Hadoop需要运行在Linux环境中,而且是分布式的,因此个人学习只能装虚拟机,本文都以VMware Workstation为准,安装CentOS7,具体的安装此处不作过多介绍,只作需要用到的知识介绍。

  VMware的安装,装好一个虚拟机后利用复制虚拟机的方式创建后面几个虚拟机,省时省力,需要注意的是需要修改每个虚拟机的IP与主机名。

  所有虚拟机采用NAT模式上网,而且要保证与物理主机的IP互相能访问。

  需要注意的几个问题。nat如果上网首先需要查看物理机(pc机)这个服务器已经启动。上网的原理:流量是走的物理网卡,但是它的ip,却是和物理机没有关系的。也就是说,无论你怎么更换网络环境,你的虚拟机都不需要做改变。这就是它的优点。

  首先在安装VMware 之后,我们会看到多了两个网卡


这个如果经过网络配置的折磨,应该能找到着两个网卡:vmnet1和vmnet8,这里讲的是vmnet8。


  重点看右侧第三图你会看到ip地址,这个ip地址,因个人而异,也就是说不同网络,不同环境,这个ip变化的概率是很大的。可能是192.168.0.1等等。这里也相当于我们编程的一个变量,这里是需要你根据你的环境来赋值的,建议vmnet1到vmnet8分别设置192.168.10.1到192.168.80.1,好作区分。

  上面我们通过看到的虚拟机网卡的ip,为了避免混肴,上面的虚拟网卡和本地网络适配器处于同一界面。如下图


  而下面则是在打开虚拟机之后,通过菜单弹出

  弹出之后,我们在看一下虚拟机的(交换机)vmnet8.

可以看到vmnet8子网ip和虚拟机网卡是出于同一个网段的。
同时在右侧net设置界面,
我们可以看到网关为:192.168.106.2,改成192.168.80.2 虚拟机的设置会用到。

Linux基础知识

  Linux的学习也是一个过程,因为可能你连最简单的开机和关机命令都不会,更不要谈配置网络。这里面给大家提供刚开始学习所查阅的资料和经验总结。
首先我们需要使用一些命令,进行网络配置,但是在网络配置中,这里面又必须懂得虚拟机的一些知识,所以前面的虚拟机知识需要掌握扎实一些。

  在此注意CentOS7与CentOS6的命令有些不同,会一些常用命令是必备,每次开机或启动解压安装授权都是最基本的知识,其它的可以暂时不用学。

  具体常用命令可参考 常备Linux命令

CentOS中安装java环境

  下载对应32或64位jdk,设置好JDK环境变量PATH,具体的配置可自行Google。

环境准备

  修改机器名,每个系统中都要修改成这样。

  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=H32”

   添加每个服务器IP对应的机器名

   三个ip地址都添加到各自的/etc/hosts文件中

   每个系统中都要修改成这样

#编辑hosts    
vim /etc/hosts

关闭SELinux

#编辑 SELinux 配置文件
vim /etc/selinux/config

#改状态
SELINUX=disabled

SSH设置

  进入H30,查看ssh是否安装,如果有,继续,没有安装下。

rpm -qa|grep ssh

  关于ssh的安装参考 :

  如何实现两台服务器间无密码的传输数据和操作

时间服务器安装

  这里需要安装时间服务器,其他的服务器通过这个来进行多机器时间的同步,分布式部署时机器时间不一致会导致数据错误或组件内通讯错误。

安装httpd服务

  httpd是Apache超文本传输协议(HTTP)服务器的主程序。被设计为一个独立运行的后台进程,它会建立一个处理请求的子进程或线程的池。

安装yum-utils

yum install yum-utils  用于在线yum安装 它是基於RPM包管理,能够从指定的服务器自动下载RPM包并且安装,可以自动处理依赖性关系,并且一次安装所有依赖的软体包,无须繁琐地一次次下载、安装。yum提供了查找、安装、删除某一个、一组甚至全部软件包的命令,而且命令简洁而又好记。(需要机器能访问外网)

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,hadoop2.7.3压缩包(本来用hadoop3,发现后面不兼容hive的最新版本)

Java基础知识

  由于Hadoop框架源码都是以java来写,因此最好都以java作为开发的最佳语言,虽然说有些用C#做了封装,但性能已大打折扣。(这就是为什么说Java的学大数据有很大的优势,其它语言的还需要重新学习Java)

Eclipse IDE使用

Linux和Windows下源码编译技术

  还有最重要的是你的网速要好,因为安装过程中会下载依赖包,网不好会卡到你怀疑人生。

  最后还需要有耐心,每台机子的环境都不一样,而且每个人下载的包的版本也有可能不一样 会导致各种问题,此时就需要耐心的去看日志,不停的尝试和仔细的对比安装步骤,可能就是少了个变量 或大小写错误或是要重启。

  环境准备就这么多,下一章开始讲如何安装Hadoop集群。

本文转自欢醉博客园博客,原文链接http://www.cnblogs.com/zhangs1986/p/6798540.html如需转载请自行联系原作者


欢醉

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
2月前
|
分布式计算 Kubernetes Hadoop
大数据-82 Spark 集群模式启动、集群架构、集群管理器 Spark的HelloWorld + Hadoop + HDFS
大数据-82 Spark 集群模式启动、集群架构、集群管理器 Spark的HelloWorld + Hadoop + HDFS
184 6
|
2月前
|
SQL 机器学习/深度学习 分布式计算
大数据-81 Spark 安装配置环境 集群环境配置 超详细 三台云服务器
大数据-81 Spark 安装配置环境 集群环境配置 超详细 三台云服务器
81 1
|
1天前
|
存储 分布式计算 大数据
Flume+Hadoop:打造你的大数据处理流水线
本文介绍了如何使用Apache Flume采集日志数据并上传至Hadoop分布式文件系统(HDFS)。Flume是一个高可用、可靠的分布式系统,适用于大规模日志数据的采集和传输。文章详细描述了Flume的安装、配置及启动过程,并通过具体示例展示了如何将本地日志数据实时传输到HDFS中。同时,还提供了验证步骤,确保数据成功上传。最后,补充说明了使用文件模式作为channel以避免数据丢失的方法。
19 4
|
1月前
|
存储 大数据 数据处理
大数据环境下的性能优化策略
大数据环境下的性能优化策略
49 2
|
1月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
数据湖技术:Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
【10月更文挑战第27天】在大数据时代,数据湖技术凭借其灵活性和成本效益成为企业存储和分析大规模异构数据的首选。Hadoop和Spark作为数据湖技术的核心组件,通过HDFS存储数据和Spark进行高效计算,实现了数据处理的优化。本文探讨了Hadoop与Spark的最佳实践,包括数据存储、处理、安全和可视化等方面,展示了它们在实际应用中的协同效应。
110 2
|
1月前
|
存储 分布式计算 Hadoop
数据湖技术:Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
【10月更文挑战第26天】本文详细探讨了Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用,通过具体案例展示了两者的最佳实践。Hadoop的HDFS和MapReduce负责数据存储和预处理,确保高可靠性和容错性;Spark则凭借其高性能和丰富的API,进行深度分析和机器学习,实现高效的批处理和实时处理。
74 1
|
2月前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
大数据体系知识学习(一):PySpark和Hadoop环境的搭建与测试
这篇文章是关于大数据体系知识学习的,主要介绍了Apache Spark的基本概念、特点、组件,以及如何安装配置Java、PySpark和Hadoop环境。文章还提供了详细的安装步骤和测试代码,帮助读者搭建和测试大数据环境。
74 1
|
2月前
|
SQL 分布式计算 大数据
大数据平台的毕业设计01:Hadoop与离线分析
大数据平台的毕业设计01:Hadoop与离线分析
158 0
|
1月前
|
存储 分布式计算 数据挖掘
数据架构 ODPS 是什么?
数据架构 ODPS 是什么?
288 7
|
1月前
|
存储 分布式计算 大数据
大数据 优化数据读取
【11月更文挑战第4天】
44 2
下一篇
DataWorks