大数据hadoop环境搭建

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:
一、net网络环境配置
1.修改ifcf-eth0文件:
进入一个 network-scripts 目录下面
命令行输入: cd /etc/sysconfig/network-scripts/
然后再命令输入: ls 进行查看当前的目录文件
然后打开修改 ifcf-eth0 这个文件,提醒一下这要修改的文件,需要管理员权限,那么我们首先先进入管理员权限才能进行修改文件的内容 ( 如下两张图图所示 )
命令行输入 : su 进入管理员权限,此时需要你输入密码,你就输入你登录 linux 的密码即可!!
命令行再输入: vim ifcf -eth0
BOOTPROTO= dhcp 改为 :BOOTPROTO= static  
然后再把 HWADDR= 00:0C:29:00:AD:A0 IPV6INIT= yes
UUID= 4dcb4773-115c-45e9-b0e1-593518c2892f 这三个删除掉,
添加内容: IPADDR=192.168.183.10   //ip 地址
添加内容: NETMASK=255.255.255.0  
添加内容: GATEWAY=192.168.183.2  // 网关
添加内容: DNS1=202.106.0.10
注意:添加网关一定要跟 NAT 设置里面的网关 IP 要一致
2.重启虚拟机的网络服务:
注意:先进入管理员权限再进行重启网络服务
命令行输入: /etc/init.d/network restart
3.虚拟机是否能上网:
命令行输入: curl www.baidu.com   或者是 ping www.baidu.com
二、搭建java JDK环境
1.三台虚拟机网络配置:
两个子节点上不了网的处理方案是把这两个 ip 进行修改。
Ip 分别改为: 192.168.183.11 192.168.183.12
修改操作方法:首先在命令行输入 : su 进入管理员权限再进行修改,在子节点 slave1 命令行里面输入: cd /etc/sysconfig/network-scripts/   然后再输入查看 : ls  
然后进行修改在命令行输入 :  vim ifcfg-eth0 进入修改界面
步骤跟【 一、net网络环境配置 】一样,将ip尾数分别改为11和12,最后将slave1和slave2网卡删除重新添加一下,然后测试能否上网: curl www.baidu.com   或者是 ping www.baidu.com
2.设置共享文件夹:
将本地存放jdk安装包的文件夹设置为虚拟机共享文件夹,
查看共享文件夹是否添加成功的命令行输入 cd /mnt/hgfs/ 再输入 ls 进行查看是否有 share_folder( 共享的本地文件夹 这个文件夹
并进入 share_folder 查看是否有 javajdk, 命令行输入 : cd share_folder 共享的本地文件夹 ,然后再通过 ls 进行查看。
3.安装JDK环境:
javajdk 进行拷贝一下(先在命令行输入 su 进入管理员权限)
在命令行输入 : cp jdk-6u45-linux-x64.bin /usr/local/src/ (单个文件)
在命令行输入 : cp * /usr/local/src/ (全部文件)
拷贝成功后进入 /usr/local/src/ 这个目录下
输入 : cd /usr/local/src/
再输入 :ls 查看
再输入 : ll 进入这个文件的权限
直接运行 javajdk
命令行输入: ./jdk-6u45-linux-x64.bin 进行安装
此时安装完成,此时要配置环境变量
在命令行输入: vim ~/.bashrc 打开这个文件进行修改
那么这个环境变量的路径在
命令行输入: ls
命令行输入: cd jdk1.6.0_45/ 进入这个目录
命令行输入: pwd 然后显示如下的 java 的安装路径
/usr/local/src/jdk1.6.0_45 
然后安装路径下面有一个 bin ,然后 bin 目录下面有一个 java
命令行输入: ls
命令行输入: ls bin/
那我们直接执行 java 看看
命令行输入: .bin/java
那么为了让系统自动找到这个 bin 文件,就要把这个 bin 目录加到环境变量中去
命令行输入: pwd 然后显示如下的 java 的安装路径
/usr/local/src/jdk1.6.0_45
将上面这个路径复制放入到 bashrc
命令行输入: vim ~/.bashrc
然后直接复制这句 : export JAVA_HOME=/usr/local/src/jdk1.6.0_45
然后再写一个 CLASSPATH
直接复制这句话: export CLASSPATH=.:$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib
  然后再设置 PATH
直接复制我这句话 : export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
然后退出该修改界面 ( 退出界面请先按 Esc 键,然后点 Shift 键加分号键然后输入 wq 然后再按 Enter 键退出 )
然后在命令行输入:   source ~/.bashrc 重置一下
然后我们直接执行 java ,在命令行直接输入: java 然后这个 java 已经被系统自动识别了
然后我们看看 java 这个位置在哪里 , 命令行输入 : which java
3.安装其他机器的JDK环境
那么接下来也要把剩下两个节点也要安装 java 环境
在主节点输入 : cd /usr/local/src/
再输入: ls
然后将 java 包复制一份到 slave1 slave2 这两个节点上去
在主节点输入: scp -rp jdk-6u45-linux-x64.bin 192.168.183.11:/usr/local/src/
然后让你输入 yes/no 你输入 yes ,然后让你输入 密码 ,你输入你创建这台机器的 密码 ,然后即可完成远程复制!!
然后再给 slave2 复制 jdk (操作跟以上一样,只是把 ip 地址改为: scp -rp jdk-6u45-linux-x64.bin 192.168.183.12:/usr/local/src/
然后再分别切到 slave1 slave2 这两个节点查看是否将 jdk 文件发送了过来
slave1 机器上输入: cd /usr/local/src/
然后再输入 : ls 进行查看是否有 jdk 文件
然后同样执行一下 java 这个文件(首先要在命令行输入: su 获得管理员权限)
命令行输入: ./jdk-6u45-linux-x64.bin 进行安装
然后再给 slave2 进行安装(操作跟给 slave1 的一样)
然后再分别给 slave1 slave2 配置环境变量。操作跟上面给主节点 master 配置环境变量一样,
输入: vim ~/.bashrc export JAVA_HOME=/usr/local/src/jdk1.6.0_45 export CLASSPATH=.:$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
写在 bashrc
然后退出该修改界面 ( 退出界面请先按 Esc 键,然后点 Shift 键加分号键然后输入 wq 然后再按 Enter 键退出 )
然后在命令行输入: source ~/.bashrc 重置一下
然后直接执行 java ,在命令行直接输入: java 然后这个 java 已经被系统自动识别了
然后看看 java 这个位置在哪里 , 命令行输入 : which java
三、搭建hadoop集群环境
1.配置hadoop
在主节点的  /usr/local/src/     下进行对 hadoop 压缩包进行解压
命令行输入: tar xvzf hadoop-1.2.1-bin.tar.gz
解压完成以后,用 ls 命令进行查看,然后我们进入这个 hadoop-1.2.1 这个目录
然后在 hadoop-1.2.1 这个目录下创建一个 tmp 目录 , 用来存放之后的一些临时文件
命令行输入: mkdir tmp
然后我们进入一个配置文件
命令行输入: cd conf/
然后修改 hadoop 里面的 masters 文件
命令行输入: vim masters
然后在 masters 里面写入 master 并且保存退出!
然后我们再修改 slaves 文件把子节点的名称: slave1 slave2 写入 slaves 文件中
命令行输入: vim slaves
然后我们修改一下 core-site.xml 这个文件
命令行输入: vim core-site.xml
把我以下写的代码复制到 core-site.xml 这个文件中去然后保存退出  
<!--用来指定使用hadoop时产生文件的存放目录-->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/usr/local/src/hadoop-1.2.1/tmp</value>
</property>
<!--指定namenode的地址-->
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://192.168.159.10:9000</value>
</property >
然后我们接下来修改 mapred-site.xml 这个文件
命令行输入: vim mapred-site.xml
把我以下写的代码复制到 vim mapred-site.xml 这个文件中去然后保存退出
<!--连接jobtrack服务器的配置项-->
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>http://192.168.159.10:9001</value>
</property>
然后我们紧接着配置修改 hdfs-site.xml 这个文件
把我以下写的代码复制到 hdfs-site.xml 这个文件中去然后保存退出  
<!--指定hdfs保存数据的副本数量-->
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
然后我们再修改 hadoop-env.sh 这个文件(在这个文件里的最后面写入以下配置代码)
命令行输入 : vim hadoop-env.sh( hadoop启动的时候配置的环境变量
输入: export JAVA_HOME=/usr/local/src/jdk1.6.0_45
2. 配置本地网络配置(修改hosts文件)
还是在 conf 下进行本地网络配置
命令行输入: vim /etc/hosts
然后在 hosts 这个文件里面把主节点的 ip 地址写入进去
192.168.159.10 master
192.168.159.11 slave1
192.168.159.12 slave2
然后保存退出
但是 host 还没有生效,需要生效
在命令行输入: hostname master
然后再输入: hostname 查看
但是这个生效只是临时生效,我们需要改为永久生效:
在命令行输入: vim /etc/sysconfig/network
然后原先 network 里面的是 :HOSTNAME=localhost
我们改为: HOSTNAME=master
然后再重新加载生效:命令行输入: hostname master
然后保存退出
3.配置其他节点的hadoop环境
在主节点命令行里面进入到 src 下面
命令行输入: cd /usr/local/src/
再输入: ls   hadoop-1.2.1 分别远程复制到其他两个节点当中去
在主节点命令行输入: scp -rp hadoop-1.2.1 192.168.183.11:/usr/local/src/
在主节点命令行输入: scp -rp hadoop-1.2.1 192.168.183.12:/usr/local/src/
然后切换到 slave1 ,然后进入 /usr/local/src/ 目录下面查看是否有 hadoop-1.2.1
命令行输入: cd /usr/local/src/
然后给 slave1 进行配置 hosts
命令行输入: vim /etc/hosts
然后把下列代码写入到 slave1 中的 hosts 里面去
192.168.183.10 master
192.168.183.11 slave1
192.168.183.12 slave2
然后 slave2 也是一样把上面的 hosts 里面写入一下代码:
192.168.183.10 master
192.168.183.11 slave1
192.168.183.12 slave2
然后再给 slave1 配置修改 network
在命令行输入: vim /etc/sysconfig/network
然后原先 network 里面的是 :HOSTNAME=localhost
改为: HOSTNAME=slave1
然后再重新加载生效:命令行输入: hostname slave1 
然后再给 slave2 配置修改 network
在命令行输入: vim /etc/sysconfig/network
然后原先 network 里面的是 :HOSTNAME=localhost
我们改为: HOSTNAME=slave2
然后再重新加载生效:命令行输入: hostname slave2
4.关闭防火墙
在命令行输入: /etc/init.d/iptables stop
然后检查一下是否关闭成功:在每台机命令行输入: chkconfig --level 35 iptables off
然后再从命令行输入 :  getenforce 查看是否关闭了 ( 在每台机器都输入此命令 )
5.建立每台机器的互信关系(这样方便我们日后一台机器对另外一台机器的操作)
在命令行输入 : ssh-keygen  然后回车然后回车(回两次车)
然后进入隐藏目录
在命令行输入: cd ~/.ssh/  然后 ls
Id_rsa.pub 是共钥文件, id_rsa 是密钥文件
我们要对 id_rsa.pub 这个公钥文件的内容拷贝给 authorized_keys 这个文件(在此说明:如果没有 authorized_keys 这个文件,请自己创建!!)
新建authorized_keys文件: t ouch authorized_keys
看一下 id_rsa.pub 这个公钥文件的内容
输入命令行: cat id_rsa.pub
然后再输入命令行: cat authorized_keys  看看这两个文件的公钥是否一样
然后分别给其他两个子节点设置公钥
slave1 命令行输入 : ssh-keygen 然后回车然后回车(回两次车)
然后进入隐藏目录
在命令行输入: cd ~/.ssh/ 然后 ls
我们看一下 id_rsa.pub 这个公钥文件的内容
输入命令行: cat id_rsa.pub
然后把 slave1 的公钥复制到主机节点 master authorized_keys
master 命令行输入: vim authorized_keys
然后接下来把然后把 slave1 的公钥复制到这里
slave2 命令行输入 : ssh-keygen 然后回车然后回车(回两次车)
我们看一下 id_rsa.pub 这个公钥文件的内容
输入命令行: cat id_rsa.pub
然后把 slave2 的公钥复制到主机节点 master authorized_keys
master 命令行输入: vim authorized_keys
然后接下来把然后把 slave2 的公钥复制到这里
然后在主节点上输入: cat authorized_keys 进行查看
然后下一步操作就是把主节点上的 authorized_keys 分别复制给 slave1 slave2 这两个节点上
命令行输入: scp -rp authorized_keys slave1:~/.ssh/
命令行输入: scp -rp authorized_keys slave2:~/.ssh/
然后分别给 slave1 slave2 检查一下是否有主节点传过来的公钥文件
slave1 slave2 的命令行上分别输入: cat authorized_keys 
然后我们就可以给三台机器互相登录而且不需要密码了
那么我们试一下:在主节点上命令行上输入: ssh slave1 如果要退出的话就是输入: exit
然后我们在主机节点上登录: ssh slave2
6.启动运行hadoop
开始安装 hadoop1.0
命令行输入: cd hadoop-1.2.1
命令行再输入: cd bin
然后开始启动我们的 hadoop 集群
我们第一次启动的时候需要格式化
命令行输入 : ./hadoop namenode -format
格式化以后我们再把 hadoop 集群启动:
命令行输入: ./start-all.sh
然后我们查看这个集群是否有问题
命令行输入: jps
看到以下信息就证明集群已启动:
28238 NameNode
28474 JobTracker
30505 Jps
28397 SecondaryNameNode
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&nbsp;
相关文章
|
1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
155 6
|
20天前
|
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。
71 2
|
21天前
|
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。
59 1
|
1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。
59 1
|
1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
104 0
|
机器学习/深度学习 分布式计算 大数据
|
1月前
|
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
65 2
|
1月前
|
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)
76 5
|
1月前
|
资源调度 数据可视化 大数据
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(二)
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(二)
36 4
|
1月前
|
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)
119 5
下一篇
无影云桌面