Hadoop系列之一:MAC安装Hadoop大数据框架

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: Hadoop是一个用Java开发的开源框架,它允许使用简单的编程模型在跨计算机集群的分布式环境中存储和处理大数据。它的设计是从单个服务器扩展到数千个机器,每个都提供本地计算和存储。特别适合写一次,读多次的场景。

Hadoop是一个用Java开发的开源框架,它允许使用简单的编程模型在跨计算机集群的分布式环境中存储和处理大数据。它的设计是从单个服务器扩展到数千个机器,每个都提供本地计算和存储。特别适合写一次,读多次的场景。


Hadoop一般用于对大量数据执行完整统计分析的应用程序。


Hadoop架构图:



   HDFS:分布式文件系统 Hadoop Distributed File System

   YARN:分布式资源管理和作业调度

   MapReduce:分布式计算


Hadoop的搭建有三种方式,本文章安装的是单机版


   单机版:适合开发调试。

   伪分布式版:适合模拟集群学习。

   完全分布式:生产使用的模式。


Hadoop集群具体来说包含两个集群:HDFS集群和YARN集群,两者逻辑上分离,但物理上常在一起。


(1)HDFS集群:负责海量数据的存储,集群中的角色主要有 NameNode / DataNode/SecondaryNameNode。


(2)YARN集群:负责海量数据运算时的资源调度,集群中的角色主要有 ResourceManager /NodeManager


(3)MapReduce:它其实是一个应用程序开发包。


1.下载安装


我这里下载安装是最新的Hadoop 3.1.0版本 下载


解压并复制到安装目录


tar -zxvf hadoop-3.3.1.tar.gz -C /Users/lin/webServers/soft/hadoop-3.3.1


2.配置Hadoop


      编辑目录下Hadoop目录下etc/haoop/hadoop-env.sh文件,大概50行左右,配置Hadoop当前目录和,Java目录




3.配置Hadoop环境变量


vim ~/profile
source ~/profile


命令行输入 hadoop,出入以下信息说明配置成功



4.配置Hadoop组件之hdfs


       配置/Users/lin/webServers/soft/hadoop-3.3.1/etc/hadoop/core-site.xml配置为


<configuration><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/Users/lin/Temp/hadoop/hdfs/tmp</value><description>A base for other temporary directories.</description></property><property><name>fs.default.name</name><value>hdfs://localhost:8020</value></property></configuration>


       配置hdfs备份数,修改/Users/lin/webServers/soft/hadoop-3.3.1/etc/hadoop/hdfs-site.xml加入


<configuration><property><name>dfs.replication</name><value>1</value></property><property><name>dfs.secondary.http.address</name><value>127.0.0.1:50090</value></property></configuration>


5.配置Hadoop组件之mapreduce


       配置/Users/lin/webServers/soft/hadoop-3.3.1/etc/hadoop/mapred-site.xml,同样将>替换为


<configuration><property><name>mapred.job.tracker</name><value>localhost:8021</value></property></configuration>


6.格式化HDFS


      这个操作相当于一个文件系统的初始化,执行命令


hdfs namenode -format


21/11/12 15:51:29 INFO namenode.FSImageFormatProtobuf: Saving image file /usr/local/Cellar/hadoop/hdfs/tmp/dfs/name/current/fsimage.ckpt_0000000000000000000 using no compression
21/11/12 15:51:29 INFO namenode.FSImageFormatProtobuf: Image file /usr/local/Cellar/hadoop/hdfs/tmp/dfs/name/current/fsimage.ckpt_0000000000000000000 of size 322 bytes saved in0 seconds.
21/11/12 15:51:29 INFO namenode.NNStorageRetentionManager: Going to retain 1 images with txid >=021/11/12 15:51:29 INFO util.ExitUtil: Exiting with status 021/11/12 15:51:29 INFO namenode.NameNode: SHUTDOWN_MSG:
/************************************************************
SHUTDOWN_MSG: Shutting down NameNode at jackies-macbook-pro.local/192.168.*.*
************************************************************/


7.设置主机免登


     设置主机名:


sudo scutil --set HostName localhost

      具体配置方法:

(1)ssh-keygen -t rsa      (一路回车直到完成)
(2)cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
(3)chmod og-wx ~/.ssh/authorized_keys


然后重启终端,在命令行下输入>ssh localhost 如果不需要输密码即可进入,证明设置成功。如果仍需要输入密码,那可能是文件权限的问题,尝试执行 chmod 755 ~/.ssh,如果提示Mac 22端口被拒绝,设置里打开共享即可



8. 启动关闭Hadoop服务


启动/关闭HDSF服务 ,/Users/lin/webServers/soft/hadoop-3.3.1/sbin目录下执行


./start-dfs.sh          
./stop-dfs.sh


启动成功后,我们在浏览器中输入http://localhost:50090可以看到



启动/关闭YARN服务


./start-yarn.sh        
./stop-yarn.sh


启动成功后,我们在浏览器中输入http://localhost:8088可以看到



启动/关闭Hadoop服务(等效上面两个)


./start-all.sh   
 ./stop-all.sh


注意,如果从别人电脑往我的电脑里传文件,出现connection refused提示。则可能需要把电脑的hosts文件中的 localhost  127.0.0.1  改为  localhost   0.0.0.0  。


另外,可以通过


jps


命令看到当前hadoop启动的节点。


可以通过


hdfs dfs -mkdir-p /input


命令来在 HDFS 文件系统中创建目录。注意这个目录是在HDFS的文件系统中的目录,而不是你电脑上的目录。  


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
|
14天前
|
开发工具 iOS开发 开发者
「Mac畅玩鸿蒙与硬件2」鸿蒙开发环境配置篇2 - 在 Mac 上安装 DevEco Studio
本篇将专注于如何在 Mac 上安装鸿蒙开发工具 DevEco Studio,确保开发环境能够顺利搭建。完成安装后,可以正式开始鸿蒙应用的开发工作。
51 1
「Mac畅玩鸿蒙与硬件2」鸿蒙开发环境配置篇2 - 在 Mac 上安装 DevEco Studio
|
1月前
|
机器学习/深度学习 Python
【10月更文挑战第5天】「Mac上学Python 6」入门篇6 - 安装与使用Anaconda
本篇将详细介绍如何在Mac系统上安装和配置Anaconda,如何创建虚拟环境,并学习如何使用 `pip` 和 `conda` 管理Python包,直到成功运行第一个Python程序。通过本篇,您将学会如何高效地使用Anaconda创建和管理虚拟环境,并使用Python开发。
64 4
【10月更文挑战第5天】「Mac上学Python 6」入门篇6 - 安装与使用Anaconda
|
15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。
59 2
|
16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。
56 1
|
1月前
|
NoSQL Shell MongoDB
Mac OSX 平台安装 MongoDB
10月更文挑战第11天
20 4
|
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。
53 1
|
1月前
|
应用服务中间件 Linux nginx
Mac os 安装 nginx 教程(success)
这篇文章是关于如何在Mac OS系统上使用Homebrew安装nginx及其依赖,并解决安装过程中可能出现的权限问题。
80 0
Mac os 安装 nginx 教程(success)
|
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
100 0
|
3月前
|
NoSQL 数据可视化 Redis
Mac安装Redis
Mac安装Redis
75 3
|
2月前
|
iOS开发 MacOS Windows
Mac air使用Boot Camp安装win10 ,拷贝 Windows 文件时出错
Mac air使用Boot Camp安装win10 ,拷贝 Windows 文件时出错