Ubuntu16.04/Hadoop3.1.3安装教程_单机/伪分布式配置

简介: Ubuntu16.04/Hadoop3.1.3安装教程_单机/伪分布式配置

Hadoop3.1.3安装教程_单机/伪分布式配置_Hadoop3.1.3/Ubuntu16.04.6

为了方便学习本教程,请读者们利用Linux系统中自带的firefox浏览器打开本指南进行学习。

Hadoop安装文件,可以到Hadoop官网下载hadoop-3.1.3.tar.gz。

也可以直接点击这里从百度云盘下载软件(提取码:5few),进入百度网盘后,进入目录,找到hadoop-3.1.3.tar.gz文件下载到本地。

文章目录

🍕1、环境

本教程使用 Ubuntu 16.04 64位 作为系统环境(或者Ubuntu 14.04,Ubuntu16.04 也行,32位、64位均可),请自行安装系统。

装好了 Ubuntu 系统之后,在安装 Hadoop 前还需要做一些必备工作。

🍔2、创建hadoop用户

如果你安装 Ubuntu 的时候不是用的 “hadoop” 用户,那么需要增加一个名为 hadoop 的用户。

首先按 ctrl+alt+t 打开终端窗口,输入如下命令创建新用户 :

sudo useradd -m hadoop -s /bin/bash

这条命令创建就可以登陆的 hadoop 用户,并使用 /bin/bash 作为 shell。

  • sudo命令
    本文中会大量使用到sudo命令。sudo是ubuntu中一种权限管理机制,管理员可以授权给一些普通用户去执行一些需要root权限执行的操作。当使用sudo命令时,就需要输入您当前用户的密码.
  • 密码
    在Linux的终端中输入密码,终端是不会显示任何你当前输入的密码,也不会提示你已经输入了多少字符密码。而在windows系统中,输入密码一般都会以“*”表示你输入的密码字符
  • 输入法中英文切换
    ubuntu中终端输入的命令一般都是使用英文输入。linux中英文的切换方式是使用键盘“shift”键来切换,也可以点击顶部菜单的输入法按钮进行切换。ubuntu自带的Sunpinyin中文输入法已经足够读者使用。
  • Ubuntu终端复制粘贴快捷键
    在Ubuntu终端窗口中,复制粘贴的快捷键需要加上 shift,即粘贴是 ctrl+shift+v。设置完成后记得重新启动虚拟机。

image.png

接着使用如下命令设置密码,可简单设置为 hadoop,按提示输入两次密码:

sudo passwd hadoop

image.png

这里的密码是不可见的,直接输入密码按回车就可以。

可为 hadoop 用户增加管理员权限,方便部署,避免一些对新手来说比较棘手的权限问题:

sudo adduser hadoop sudo

image.png

最后注销当前用户(点击屏幕右上角的齿轮)在登陆界面中选择刚创建的 hadoop 用户进行登陆。

image.png

🍟3、更新apt

用 hadoop 用户登录后,我们先更新一下 apt,后续我们使用 apt 安装软件,如果没更新可能有一些软件安装不了。按 ctrl+alt+t 打开终端窗口,执行如下命令:

sudo apt-get update

image.png

(没有此问题的跳过下面的操作)

若出现如下 “Hash校验和不符”  的提示,可通过更改软件源来解决。若没有该问题,则不需要更改。从软件源下载某些软件的过程中,可能由于网络方面的原因出现没法下载的情况,那么建议更改软件源。在学习Hadoop过程中,即使出现“Hash校验和不符”的提示,也不会影响Hadoop的安装。

image.png

首先点击左侧任务栏的【系统设置】(齿轮图标),选择【软件和更新】

image.png

点击 “下载自” 右侧的方框,选择【其他节点】

image.png

在列表中选中【mirrors.aliyun.com】,并点击右下角的【选择服务器】,会要求输入用户密码,输入即可。

image.png

接着点击关闭。

此时会提示列表信息过时,点击【重新载入】

image.png

最后耐心等待更新缓存即可。更新完成会自动关闭【软件和更新】这个窗口。如果还是提示错误,请选择其他服务器节点如 mirrors.163.com 再次进行尝试。更新成功后,再次执行 sudo apt-get update 就正常了。

(该操作到此就结束了,没有问题的继续跟着我继续CV吧😃😃)

后续需要更改一些配置文件,我比较喜欢用的是 vim(vi增强版,基本用法相同),建议安装一下(如果你实在还不会用 vi/vim  的,请将后面用到 vim 的地方改为 gedit,这样可以使用文本编辑器进行修改,并且每次文件更改完成后请关闭整个 gedit  程序,否则会占用终端):

image.png

和我不一样 肯定是你们没有更新,不过不要着急哈,我来帮你解决问题。根据安装的步骤,安装软件时若需要确认,在提示处输入 y 即可。

(vim简单操作指南 没有此问题的跳过下面的操作)

vim的常用模式有分为命令模式,插入模式,可视模式,正常模式。本教程中,只需要用到正常模式和插入模式。二者间的切换即可以帮助你完成本指南的学习。

  1. 正常模式
    正常模式主要用来浏览文本内容。一开始打开vim都是正常模式。在任何模式下按下Esc键就可以返回正常模式
  2. 插入编辑模式
    插入编辑模式则用来向文本中添加内容的。在正常模式下,输入i键即可进入插入编辑模式
  3. 退出vim
    如果有利用vim修改任何的文本,一定要记得保存。Esc键退回到正常模式中,然后输入:wq即可保存文本并退出vim

(该操作到此就结束了,没有问题的继续跟着我继续CV吧😃😃)

🌭4、安装SSH、配置SSH无密码登陆

集群、单节点模式都需要用到 SSH 登陆(类似于远程登陆,你可以登录某台 Linux 主机,并且在上面运行命令),Ubuntu 默认已安装了 SSH client,此外还需要安装 SSH server:

sudo apt-get install openssh-server

image.png

安装软件时若需要确认,在提示处输入 y 即可。

安装完成后,可以使用如下命令登陆本机:

ssh localhost

image.png

image.png

但这样登陆是需要每次输入密码的,我们需要配置成SSH无密码登陆比较方便。

首先退出刚才的 ssh,就回到了我们原先的终端窗口,然后利用 ssh-keygen 生成密钥,并将密钥加入到授权中:

exit                           # 退出刚才的 ssh localhost
cd ~/.ssh/                     # 若没有该目录,请先执行一次ssh localhost
ssh-keygen -t rsa              # 会有提示,都按回车就可以
cat ./id_rsa.pub >> ./authorized_keys  # 加入授权

image.png

~的含义

在 Linux 系统中,~ 代表的是用户的主文件夹,即 “/home/用户名” 这个目录,如你的用户名为 hadoop,则 ~ 就代表 “/home/hadoop/”。 此外,命令中的 # 后面的文字是注释,只需要输入前面命令即可。

此时再用 ssh localhost 命令,无需输入密码就可以直接登陆了,如下图所示。

image.png

🍿5、安装Java环境

这里就不写了可以参照Linux安装jdk1.8及配置环境变量进行Java环境的配置。

🧂6、安装 Hadoop3.1.3

文件资源已经再文章开头给了链接。😁我就知道会有小伙伴会忘记所以在这里再一次放出来,小伙伴不用再翻一次前文了,点击这里从百度云盘下载软件(提取码:5few)

我们选择将 Hadoop 安装至 /usr/local/src 中:

cd /usr/local/src/hadoop
tar -zxvf hadoop-3.1.3.tar.gz    # 解压到/usr/local/src中
cd /usr/local/src/hadoop
sudo mv ./hadoop-3.1.3/ ./hadoop            # 将文件夹名改为hadoop
sudo chown -R hadoop ./hadoop       # 修改文件权限

image.png

Hadoop 解压后即可使用。输入如下命令来检查 Hadoop 是否可用,成功则会显示 Hadoop 版本信息:

cd /usr/local/src/hadoop/hadoop
./bin/hadoop version

image.png

相对路径与绝对路径

请务必注意命令中的相对路径与绝对路径,本文后续出现的 ./bin/..../etc/... 等包含 ./ 的路径,均为相对路径,以 /usr/local/hadoop 为当前目录。例如在 /usr/local/hadoop 目录中执行 ./bin/hadoop version 等同于执行 /usr/local/hadoop/bin/hadoop version。可以将相对路径改成绝对路径来执行,但如果你是在主文件夹 ~ 中执行 ./bin/hadoop version,执行的会是 /home/hadoop/bin/hadoop version,就不是我们所想要的了。

🥓7、Hadoop单机配置(非分布式)

Hadoop 默认模式为非分布式模式(本地模式),无需进行其他配置即可运行。非分布式即单 Java 进程,方便进行调试。

现在我们可以执行例子来感受下 Hadoop 的运行。Hadoop 附带了丰富的例子(运行 ./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar 可以看到所有例子),包括 wordcount、terasort、join、grep 等。

image.png

在此我们选择运行 grep 例子,我们将 input 文件夹中的所有文件作为输入,筛选当中符合正则表达式 dfs[a-z.]+ 的单词并统计出现的次数,最后输出结果到 output 文件夹中。

cd /usr/local/src/hadoop/hadoop
mkdir ./input
cp ./etc/hadoop/*.xml ./input   # 将配置文件作为输入文件
./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar grep ./input ./output 'dfs[a-z.]+'
cat ./output/*          # 查看运行结果

image.png

注意,Hadoop 默认不会覆盖结果文件,因此再次运行上面实例会提示出错,需要先将 ./output 删除。

rm -r ./output

🍖8、Hadoop伪分布式配置

Hadoop 可以在单节点上以伪分布式的方式运行,Hadoop 进程以分离的 Java 进程来运行,节点既作为 NameNode 也作为 DataNode,同时,读取的是 HDFS 中的文件。

Hadoop 的配置文件位于 /usr/local/hadoop/etc/hadoop/ 中,伪分布式需要修改2个配置文件 core-site.xmlhdfs-site.xml 。Hadoop的配置文件是 xml 格式,每个配置以声明 property 的 name 和 value 的方式来实现。

修改配置文件 core-site.xml (通过 gedit 编辑会比较方便: gedit ./etc/hadoop/core-site.xml),将当中的

<configuration>
</configuration>

修改为下面配置:

<configuration>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>file:/usr/local/src/hadoop/hadoop/tmp</value>
        <description>Abase for other temporary directories.</description>
    </property>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://localhost:9000</value>
    </property>
</configuration>

同样的修改配置文件hdfs-site.xml

gedit ./etc/hadoop/hdfs-site.xml

修改为下面配置:

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>file:/usr/local/src/hadoop/hadoop/tmp/dfs/name</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>file:/usr/local/src/hadoop/hadoop/tmp/dfs/data</value>
    </property>
</configuration>

Hadoop配置文件说明

Hadoop 的运行方式是由配置文件决定的(运行 Hadoop 时会读取配置文件),因此如果需要从伪分布式模式切换回非分布式模式,需要删除 core-site.xml 中的配置项。

此外,伪分布式虽然只需要配置 fs.defaultFS 和 dfs.replication 就可以运行(官方教程如此),不过若没有配置  hadoop.tmp.dir 参数,则默认使用的临时目录为  /tmp/hadoo-hadoop,而这个目录在重启时有可能被系统清理掉,导致必须重新执行 format 才行。所以我们进行了设置,同时也指定  dfs.namenode.name.dir 和 dfs.datanode.data.dir,否则在接下来的步骤中可能会出错。

配置完成后,执行 NameNode 的格式化:

cd /usr/local/src/hadoop/hadoop
./bin/hdfs namenode -format

没有出现ERROR就说明成功

如果在这一步时提示 Error: JAVA_HOME is not set and could not be found. 的错误,则说明之前设置 JAVA_HOME 环境变量那边就没设置好,请按教程先设置好 JAVA_HOME 变量,否则后面的过程都是进行不下去的。如果已经按照前面教程在.bashrc文件中设置了JAVA_HOME,还是出现 Error: JAVA_HOME is not set and could not be found.  的错误,那么,请到hadoop的安装目录修改配置文件“/usr/local/src/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh”,在里面找到“export  JAVA_HOME=${JAVA_HOME}”这行,然后,把它修改成JAVA安装路径的具体地址,比如,“export  JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/default-java”,然后,再次启动Hadoop。

接着开启 NameNode 和 DataNode 守护进程。

cd /usr/local/src/hadoop/hadoop
./sbin/start-dfs.sh  #start-dfs.sh是个完整的可执行文件,中间没有空格
😺hdfs namenode问题解决

出现这个问题的小伙伴不要慌,老哥又来帮你们解决问题了😁😁😁

image.png

[root@master ~]# start-dfs.sh
Starting namenodes on [master]
ERROR: Attempting to operate on hdfs namenode as root
ERROR: but there is no HDFS_NAMENODE_USER defined. Aborting operation.
Starting datanodes
ERROR: Attempting to operate on hdfs datanode as root
ERROR: but there is no HDFS_DATANODE_USER defined. Aborting operation.
Starting secondary namenodes [master]
ERROR: Attempting to operate on hdfs secondarynamenode as root
ERROR: but there is no HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER defined. Aborting operation.

解决方法:

在Hadoop安装目录下找到sbin文件夹

在里面修改四个文件

对start-dfs.sh和stop-dfs.sh文件,添加下列参数(😋这里我用的shift+g定位到末尾,按下a键或者e键进行编辑,添加在末尾,添加完成后按Esc输入:wq进行保存):

#!/usr/bin/env bash
HDFS_DATANODE_USER=root
HADOOP_SECURE_DN_USER=hdfs
HDFS_NAMENODE_USER=root
HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root

对start-yarn.sh和stop-yarn.sh文件,添加下列参数(😋这里我用的shift+g定位到末尾,按下a键或者e键进行编辑,添加在末尾,添加完成后按Esc输入:wq进行保存):

#!/usr/bin/env bash
YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn
YARN_NODEMANAGER_USER=root

修改后重启 ./start-dfs.sh,成功!

😺JAVA_HOME问题解决

如果修改后又出现一下问题:

image.png

Starting namenodes on [localhost]
localhost: ERROR: JAVA_HOME is not set and could not be found.
Starting datanodes
localhost: ERROR: JAVA_HOME is not set and could not be found.
Starting secondary namenodes [utu-VirtualBox]
utu-VirtualBox: ERROR: JAVA_HOME is not set and could not be found.

JAVA环境变量已经配好了,终端输入java -version也会显示版本信息。那这是什么问题呢?

😺 Could not resolve hostname问题

👼老哥帮你解决问题:

修改hadoop-env.sh (我的hadoop安装在/usr/local/src/hadoop/hadoop 目录下)

sudo gedit /usr/local/src/hadoop/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh

将原本的JAVA_HOME 替换为绝对路径就可以了

#export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}
export JAVA_HOME=/usr/local/src/jdk/jdk1.8.0_162

出现这个问题的小伙伴不要慌,老哥又来帮你们解决问题了😁😁😁

启动 Hadoop 时提示 Could not resolve hostname

如果启动 Hadoop 时遇到输出非常多“ssh: Could not resolve hostname xxx”的异常情况,如下图所示:

image.png

这个并不是 ssh 的问题,可通过设置 Hadoop 环境变量来解决。首先按键盘的 ctrl + c 中断启动,然后在  ~/.bashrc 中,增加如下两行内容(设置过程与 JAVA_HOME 变量一样,其中 HADOOP_HOME 为 Hadoop  的安装目录):

export HADOOP_HOME=/usr/local/src/hadoop/hadoop
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native

保存后,务必执行 source ~/.bashrc 使变量设置生效,然后再次执行 ./sbin/start-dfs.sh 启动 Hadoop。

启动完成后,可以通过命令 jps 来判断是否成功启动,若成功启动则会列出如下进程:  “NameNode”、”DataNode” 和 “SecondaryNameNode”(如果 SecondaryNameNode  没有启动,请运行 sbin/stop-dfs.sh 关闭进程,然后再次尝试启动尝试)。如果没有 NameNode(建议从Hadoop伪分布式配置进行配置)或 DataNode ,那就是配置不成功,请仔细检查之前步骤,或通过查看启动日志排查原因。

image.png

Hadoop无法正常启动的解决方法

一般可以查看启动日志来排查原因,注意几点:

  • 启动时会提示形如 “DBLab-XMU: starting namenode, logging to  /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-namenode-DBLab-XMU.out”,其中  DBLab-XMU 对应你的机器名,但其实启动日志信息是记录在  /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-namenode-DBLab-XMU.log  中,所以应该查看这个后缀为 .log 的文件;
  • 每一次的启动日志都是追加在日志文件之后,所以得拉到最后面看,对比下记录的时间就知道了。
  • 一般出错的提示在最后面,通常是写着 Fatal、Error、Warning 或者 Java Exception 的地方。
  • 可以在网上搜索一下出错信息,看能否找到一些相关的解决方法。

此外,若是 DataNode 没有启动,可尝试如下的方法(注意这会删除 HDFS 中原有的所有数据,如果原有的数据很重要请不要这样做):

# 针对 DataNode 没法启动的解决方法
cd /usr/local/src/hadoop/hadoop
./sbin/stop-dfs.sh   # 关闭
rm -r ./tmp     # 删除 tmp 文件,注意这会删除 HDFS 中原有的所有数据
./bin/hdfs namenode -format   # 重新格式化 NameNode
./sbin/start-dfs.sh  # 重启

成功启动后,可以访问 Web 界面 http://localhost:9870 查看 NameNode 和 Datanode 信息,还可以在线查看 HDFS 中的文件。

image.png

🍳9、运行Hadoop伪分布式实例

上面的单机模式,grep 例子读取的是本地数据,伪分布式读取的则是 HDFS 上的数据。要使用 HDFS,首先需要在 HDFS 中创建用户目录:

./bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop

image.png

注意

教材《大数据技术原理与应用》的命令是以”./bin/hadoop dfs”开头的Shell命令方式,实际上有三种shell命令方式。

  1. hadoop fs
  2. hadoop dfs
  3. hdfs dfs

hadoop fs适用于任何不同的文件系统,比如本地文件系统和HDFS文件系统

hadoop dfs只能适用于HDFS文件系统

hdfs dfs跟hadoop dfs的命令作用一样,也只能适用于HDFS文件系统

接着将 ./etc/hadoop 中的 xml 文件作为输入文件复制到分布式文件系统中,即将  /usr/local/hadoop/etc/hadoop 复制到分布式文件系统中的 /user/hadoop/input 中。我们使用的是  hadoop 用户,并且已创建相应的用户目录 /user/hadoop ,因此在命令中就可以使用相对路径如 input,其对应的绝对路径就是  /user/hadoop/input:

./bin/hdfs dfs -mkdir input
./bin/hdfs dfs -put ./etc/hadoop/*.xml input

image.png

复制完成后,可以通过如下命令查看文件列表:

./bin/hdfs dfs -ls input

image.png

伪分布式运行 MapReduce 作业的方式跟单机模式相同,区别在于伪分布式读取的是HDFS中的文件(可以将单机步骤中创建的本地 input 文件夹,输出结果 output 文件夹都删掉来验证这一点)。

./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'

image.png

查看运行结果的命令(查看的是位于 HDFS 中的输出结果):

./bin/hdfs dfs -cat output/*

结果如下,注意到刚才我们已经更改了配置文件,所以运行结果不同。

image.png

我们也可以将运行结果取回到本地:

rm -r ./output    # 先删除本地的 output 文件夹(如果存在)
./bin/hdfs dfs -get output ./output     # 将 HDFS 上的 output 文件夹拷贝到本机
cat ./output/*

image.png

Hadoop 运行程序时,输出目录不能存在,否则会提示错误  “org.apache.hadoop.mapred.FileAlreadyExistsException: Output directory  hdfs://localhost:9000/user/hadoop/output already exists”  ,因此若要再次执行,需要执行如下命令删除 output 文件夹:

./bin/hdfs dfs -rm -r output    # 删除 output 文件夹

运行程序时,输出目录不能存在

运行 Hadoop 程序时,为了防止覆盖结果,程序指定的输出目录(如 output)不能存在,否则会提示错误,因此运行前需要先删除输出目录。在实际开发应用程序时,可考虑在程序中加上如下代码,能在每次运行时自动删除输出目录,避免繁琐的命令行操作:

Configuration conf = new Configuration();
Job job = new Job(conf);
/* 删除输出目录 */
Path outputPath = new Path(args[1]);
outputPath.getFileSystem(conf).delete(outputPath, true);

若要关闭 Hadoop,则运行

./sbin/stop-dfs.sh

注意

下次启动 hadoop 时,无需进行 NameNode 的初始化,只需要运行 ./sbin/start-dfs.sh 就可以!


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