[大数据]Hadoop 2.7.3 和Hbase 1.2.4安装教程

简介: 一、机器环境系统:MAC OSHadoop:2.7.3Hbase:1.2.4JDK: 1.8.0_112二、配置SSH免密码登录第一步:打开terminal,进入根目录,运行命令: cd第二步: 显示隐藏文件,这时还没有.

一、机器环境

  • 系统:MAC OS
  • Hadoop:2.7.3
  • Hbase:1.2.4
  • JDK: 1.8.0_112

二、配置SSH免密码登录

第一步:打开terminal,进入根目录,运行命令:

            cd

第二步: 显示隐藏文件,这时还没有.ssh文件夹

        ls –a

第三步:生成密钥

    ssh-keygen -t rsa -P ""

这里写图片描述
第四步,进入.ssh文件夹,运行:

cat id_rsa.pub >> authorized_keys

第五步: ssh登录

ssh localhost

这里写图片描述

三、安装Hadoop 2.7.3

3.1下载Hadoop

Hadoop下载地址:http://hadoop.apache.org/releases.html
下载hadoop-2.7.3.tar.gz,大约204MB。
下载后解压缩:

sudo tar –zxvf hadoop-2.7.3.tar.gz

Hadoop有三种安装模式:单机模式、伪分布式模式、分布式模式。

3.2运行Hadoop单机模式

解压安装文件之后,就是单机模式,运行wordcount测试是否安装成功。
第一步:在hadoop-2.7.3目录下新建input文件夹。

sudo mkdir input

第二步:在input文件夹下新增2个文本文件用于测试。

 echo 'hello world' > file1.txt
 echo 'hello hadoop' > file2.txt

第三步:运行wordcount例子

sudo ./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-   
mapreduce-examples-2.7.3.jar wordcount input/ output

这里写图片描述
No news is good news,没waring、没error就说明正确运行。
第四步:查看运行结果:

cat output/part-r-00000

统计结果:

hadoop  1
hello   2
world   1

这里写图片描述

3.3 Hadoop伪分布式模式

3.3.1修改hadoop-env.sh

文件位置: hadoop-2.7.3/etc/hadoop/hadoop-env.sh

注释掉 HADOOP_OPTS
#export HADOOP_OPTS="$HADOOP_OPTS -Djava.net.preferIPv4Stack=true"

改为:

export HADOOP_OPTS="$HADOOP_OPTS -Djava.net.preferIPv4Stack=true -Djava.security.krb5.realm= -Djava.security.krb5.kdc="

3.3.2修改core-site.xml

文件位置: hadoop-2.7.3/etc/hadoop/core-site.xml
修改为如下配置:

<configuration>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/usr/local/Cellar/hadoop-2.7.3/hdfs/tmp</value>
        <description>A base for other temporary directories</description>
    </property>
    <property>
        <name>fs.default.name</name>
        <value>hdfs://localhost:9000</value>
    </property>
</configuration>

其中/Users/bee/Documents/bd/hadoop-2.7.3/hdfs/tmp可以自定义. fs.default.name 保存了NameNode的位置,HDFS和MapReduce组件都需要用到它,这就是它出现在core-site.xml 文件中而不是 hdfs-site.xml文件中的原因。

3.3.3修改mapred-site.xml.template

<configuration>
     <property>
        <name>mapred.job.tracker</name>
        <value>localhost:9010</value>
    </property>
</configuration>

变量mapred.job.tracker 保存了JobTracker的位置,因为只有MapReduce组件需要知道这个位置,所以它出现在mapred-site.xml文件中。

3.3.4修改hdfs-site.xml

变量dfs.replication指定了每个HDFS数据库的复制次数。 通常为3, 由于我们只有一台主机和一个伪分布式模式的DataNode,将此值修改为1。
<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
</configuration>

3.4启动hadoop

3.4.1格式化hdfs

./bin/hadoop namenode -format

这里写图片描述

3.4.2启动Hadoop

运行启动命令:

./sbin/start-all.sh

查看进程:

jps

启动成功之后可以看到NodeManager、NameNode、SecondaryNameNode、ResourceManager这几个进程。

2338 NodeManager
2389 Jps
1900 NameNode
2108 SecondaryNameNode
2238 ResourceManager

这里写图片描述

访问HDFS的web端口: http://localhost:50070
这里写图片描述

四、安装Hbase 1.2.4

4.1 Hbase下载

http://hbase.apache.org/
下载后解压缩。

4.2 单机运行

查看Hbase版本:

 ./bin/hbase version

这里写图片描述

启动Hbase:

./bin/start-hbase.sh

这里写图片描述
进入Hbase shell:

 ./bin/hbase shell

这里写图片描述

4.3伪分布式运行

4.3.1 第一步:修改hbase-env.sh

文件位置: hbase-1.2.4/conf/hbase-env.sh
开启HBASE_MANAGES_ZK,改值默认是注释的,作用是:使用自带的ZooKeeper。我们为了方便,使用Hbase自带的ZooKeeper:
    export HBASE_MANAGES_ZK=true

4.3.2 第二步:修改hbase-site.xml

<property>
        <name>hbase.rootdir</name>
        <value>hdfs://localhost:9000/hbase</value>
</property>
<property>
        <name>hbase.cluster.distributed</name>
        <value>true</value>
</property>

4.3.3启动Hbase

启动之前,先启动hadoop:

    ./sbin/start-all.sh

再启动hbase:

  ./bin/start-hbase.sh

启动hbase后输入jps,显示HMaster,则成功.

五、HDFS 50070无法访问

2017年5月12日更新。

这两天启动Hadoop发现50070端口无法访问,仔细核对了配置,并且格式化了namenode,就是无法访问!死活找不到原因,今天终于找到了。

因为要破解idea,我在/etc/hosts文件中加了一行:

0.0.0.0 account.jetbrains.com

注释掉,Hadoop恢复正常。

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
Apsara Clouder大数据专项技能认证配套课程:基于MaxCompute的热门话题分析
目录
相关文章
|
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
1283 6
|
分布式计算 资源调度 Hadoop
大数据-80 Spark 简要概述 系统架构 部署模式 与Hadoop MapReduce对比
大数据-80 Spark 简要概述 系统架构 部署模式 与Hadoop MapReduce对比
623 2
|
存储 分布式计算 Hadoop
从“笨重大象”到“敏捷火花”:Hadoop与Spark的大数据技术进化之路
从“笨重大象”到“敏捷火花”:Hadoop与Spark的大数据技术进化之路
871 79
|
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。
1102 4
|
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。
827 2
|
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。
772 1
|
存储 分布式计算 资源调度
两万字长文向你解密大数据组件 Hadoop
两万字长文向你解密大数据组件 Hadoop
955 11
|
存储 分布式计算 分布式数据库
深入理解Apache HBase:构建大数据时代的基石
在大数据时代,数据的存储和管理成为了企业面临的一大挑战。随着数据量的急剧增长和数据结构的多样化,传统的关系型数据库(如RDBMS)逐渐显现出局限性。
2064 12
|
大数据 网络安全 数据安全/隐私保护
大数据-03-Hadoop集群 免密登录 超详细 3节点云 分发脚本 踩坑笔记 SSH免密 集群搭建(二)
大数据-03-Hadoop集群 免密登录 超详细 3节点云 分发脚本 踩坑笔记 SSH免密 集群搭建(二)
845 5
|
存储 分布式计算 资源调度
大数据-04-Hadoop集群 集群群起 NameNode/DataNode启动 3台公网云 ResourceManager Yarn HDFS 集群启动 UI可视化查看 YarnUI(一)
大数据-04-Hadoop集群 集群群起 NameNode/DataNode启动 3台公网云 ResourceManager Yarn HDFS 集群启动 UI可视化查看 YarnUI(一)
462 5