Hadoop完全分布式搭建教程(完整版)

  1. 分别创建三个节点 master slave1 slave2

  1. 在master节点下安装jdk

# 解压
[root@master /]# tar -zxvf /opt/software/jdk-8u212-linux-x64.tar.gz -C /opt/module/
# 修改安装包名为 java
[root@master /]# mv /opt/module/jdk1.8.0—212/  /opt/module/java

# 配置环境变量并使其生效
[root@master /]# vi /etc/profile
# java 
export JAVA_HOME=/opt/module/java
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

# 验证是否成功
[root@master /]# source /etc/profile
[root@master /]# java -version
[root@master /]# javac
  1. 配置免密登录

# 配置映射环境
[root@master /]# vi /etc/host
# 添加三个节点的IP映射
192.168.100.4   master
192.168.100.2   slave1
192.168.100.3   slave2
# 创建密钥 (三个节点都要创建)
[root@master /]# ssh-keygen -t rsa -P ''
# 将公钥传输给master slave1 slave2
[root@master /]# ssh-copy-id root@master
[root@master /]# ssh-copy-id root@slave1
[root@master /]# ssh-copy-id root@slave2
# 将Java安装文件传送给slave1 slave2
[root@master /]# scp -r /opt/module/java/ root@slave1:/opt/module/
[root@master /]# scp -r /opt/module/java/ root@slave2:/opt/module/
  1. Hadoop安装与配置

# 解压Hadoop到指定文件中
[root@master /]# tar -zxvf /opt/software/hadoop-3.1.3.tar.gz -C /opt/module/
# 修改Hadoop名称
[root@master /]# mv /opt/module/hadoop-3.1.3/ /opt/module/hadoop
# 配置环境变量
#hadoop
export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
  • 切换到Hadoop的etc\hadoop目录下并进行相关配置

1.配置workers文件
 # 配置workers 文件
 [root@master /]# vi workers
 master
 slave1
 slave2
2.配置Hadoop-env.sh文件
# 配置Hadoop-env.sh文件
export JAVA_HOME=/opt/module/java
export HADOOP_PERFIX=/opt/module/hadoop
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_PERFIX/lib:$HADOOP_PERFIX/lib/native"
export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
export YARN_NODEMANAGER_USER=root
3. 配置core-site.xml 文件
<!-- 配置core-site.xml 文件 -->
[root@master hadoop]# vi core-site.xml 
<configuration>
        <property>
                <name>fs.defaultFS</name>
                <value>hdfs://master:9000</value>
        </property>
        <property>
                <name>hadoop.tmp.dir</name>
                <value>/opt/module/hadoop/tmp</value>
        </property>
</configuration>
4.配置mapred-site.xml 文件
<!--配置mapred-site.xml 文件-->
<configuration>
        <property>
                <name>mapreduce.framework.name</name>
                <value>yarn</value>
        </property>
        <property>
                <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
                <value>master:10020</value>
        </property>
        <property>
                <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
                <value>master:19888</value>
        </property>
</configuration>
5. 配置hdfs-site.xml文件
<!--配置hdfs-site.xml文件-->
<configuration>
        <property>
                <name>dfs.namenode.name.dir</name>
                <value>/opt/module/hadoop/dfs/name</value>
        </property>
        <property>
                <name>dfs.datanode.data.dir</name>
                <value>/opt/module/hadoop/dfs/data</value>
        </property>
        <property>
                <name>dfs.replication</name>
                <value>3</value>
        </property>
</configuration>
6. 配置yarn-site.xml 文件
<!--配置yarn-site.xml 文件-->
<configuration>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
     </property>
     <property>
         <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
         <value>master</value>
     </property>
</configuration>
  1. 创建相关目录并分发

# 创建
[root@master hadoop]# mkdir -p /opt/module/hadoop/dfs/name
[root@master hadoop]# mkdir -p /opt/module/hadoop/dfs/data
[root@master hadoop]# mkdir -p /opt/module/hadoop/tmp  
#分发
[root@master hadoop]# scp -r /opt/module/hadoop/ root@slave1:/opt/module/
[root@master hadoop]# scp -r /opt/module/hadoop/ root@slave2:/opt/module/
#同步环境
[root@master hadoop]# scp /etc/profile root@slave1:/etc
[root@master hadoop]# scp /etc/profile root@slave2:/etc
# 生效环境(三台都要)
[root@master hadoop]# source /etc/profile
  1. Hadoop集群启动

# 初始化namenode
[root@master hadoop]# hdfs namenode -format 
# 启动hdfs
[root@master /]# start-dfs.sh
# 启动yarn
[root@master /]# start-yarn.sh
  1. 验证

# jps查看三个节点进程
# master
[root@master /]# jps
2833 Jps
1509 NameNode
1654 DataNode
2262 ResourceManager
1898 SecondaryNameNode
2429 NodeManager

# slave1
[root@slave1 /]# jps
642 NodeManager
787 Jps
511 DataNode

# slave2
[root@slave1 /]# jps
642 NodeManager
787 Jps
511 DataNode

#端口验证
HDFS :9870

YARN :8088
  1. 端口测试

  1. master:9870查看

ii. master:8088查看

  1. mapreduce测试

[root@master /]# vi a.txt
[root@master /]# hadoop fs -put ~/a.txt /input
# 进入到jar包测试文件目录下
[root@master /]# cd /opt/module/hadoop/share/hadoop/mapreduce/
# 测试mapreduce
[root@master mapreduce]# hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /input/a.txt /output
# 测试结果
    Map-Reduce Framework
        Map input records=3
        Map output records=6
        Map output bytes=59
        Map output materialized bytes=53
        Input split bytes=95
        Combine input records=6
        Combine output records=4
        Reduce input groups=4
        Reduce shuffle bytes=53
        Reduce input records=4
        Reduce output records=4
        Spilled Records=8
        Shuffled Maps =1
        Failed Shuffles=0
        Merged Map outputs=1
        GC time elapsed (ms)=172
        CPU time spent (ms)=1580
        Physical memory (bytes) snapshot=664891392
        Virtual memory (bytes) snapshot=5363101696
        Total committed heap usage (bytes)=745537536
        Peak Map Physical memory (bytes)=382193664
        Peak Map Virtual memory (bytes)=2678300672
        Peak Reduce Physical memory (bytes)=282697728
        Peak Reduce Virtual memory (bytes)=2684801024
    Shuffle Errors
        BAD_ID=0
        CONNECTION=0
        IO_ERROR=0
        WRONG_LENGTH=0
        WRONG_MAP=0
        WRONG_REDUCE=0
    File Input Format Counters 
        Bytes Read=35
    File Output Format Counters 
        Bytes Written=31

[root@master mapreduce]# hadoop fs -ls /output
Found 2 items
-rw-r--r--   3 root supergroup          0 2023-03-19 18:02 /output/_SUCCESS
-rw-r--r--   3 root supergroup         31 2023-03-19 18:02 /output/part-r-00000
[root@master mapreduce]# hadoop fs -cat /output/part-r-00000
2023-03-19 18:03:45,508 INFO sasl.SaslDataTransferClient: SASL encryption trust check: localHostTrusted = false, remoteHostTrusted = false
EOPE    1
HADOOP    1
HELLO    3
JAVA    1
  1. 注意:如果出现一下问题:

Last 4096 bytes of prelaunch.err :
Last 4096 bytes of stderr :
Error: Could not find or load main class org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster
Please check whether your etc/hadoop/mapred-site.xml contains the below configuration:
<property>
<name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=${full path of your hadoop distribution directory}</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.map.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=${full path of your hadoop distribution directory}</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.reduce.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=${full path of your hadoop distribution directory}</value>
</property>
  1. 解决方法:

<!-- 输入以下命令回车-->
[root@master mapreduce]# hadoop classpath
//将生成的这堆代码添加至yarn-site.xml中
/opt/module/hadoop/etc/hadoop:/opt/module/hadoop/share/hadoop/common/lib/*:/opt/module/hadoop/share/hadoop/common/*:/opt/module/hadoop/share/hadoop/hdfs:/opt/module/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/*:/opt/module/hadoop/share/hadoop/hdfs/*:/opt/module/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib/*:/opt/module/hadoop/share/hadoop/mapreduce/*:/opt/module/hadoop/share/hadoop/yarn:/opt/module/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/*:/opt/module/hadoop/share/hadoop/yarn/*

[root@master hadoop]# vi yarn-site.xml  //添加至最后
 <property>
          <name>yarn.application.classpath</name>
          <value>/opt/module/hadoop/etc/hadoop:/opt/module/hadoop/share/hadoop/common/lib/*:/opt/module/hadoop/share/hadoop/common/*:/opt/module/hadoop/share/hadoop/hdfs:/opt/module/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/*:/opt/module/hadoop/share/hadoop/hdfs/*:/opt/module/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib/*:/opt/module/hadoop/share/hadoop/mapreduce/*:/opt/module/hadoop/share/hadoop/yarn:/opt/module/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/*:/opt/module/hadoop/share/hadoop/yarn/*
</value>
 </property>

《恭喜您搭建成功!》

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/220921.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

利用 EC2 和 S3 免费搭建私人网盘

网盘是一种在线存储服务&#xff0c;提供文件存储&#xff0c;访问&#xff0c;备份&#xff0c;贡献等功能&#xff0c;是我们日常中不可或缺的一种服务。 &#x1f4bb;创建实例 控制台搜索EC2 点击启动EC2 选择AMI 选择可免费试用的 g代表采用了Graviton2芯片。 配置存储 配…

黑苹果配置清单

手里的MacBookPro已经快沦为电子垃圾了&#xff0c;平时用MacOS比较多&#xff0c;Window用的比较少&#xff0c;而苹果电脑的价格不管是MacBookPro还是MacMini丐版的便宜但是面对现在Window动不动就64g内存的情况就显得微不足道了&#xff0c;高配的价格直接把我劝退&#xff…

Ansys Speos SSS|执行 Camera Sensor模拟结果后处理

附件下载 联系工作人员获取附件 概述 本文是Speos Sensor System&#xff08;SSS&#xff09;的使用指南&#xff0c;这是一个强大的解决方案&#xff0c;用于camera sensor模拟结果的后处理。本文的目的是通过一个例子来理解如何正确使用SSS。当然本文描述的分析步骤适合任…

【数据结构和算法】找出叠涂元素

其他系列文章导航 Java基础合集数据结构与算法合集 设计模式合集 多线程合集 分布式合集 ES合集 文章目录 其他系列文章导航 文章目录 前言 一、题目描述 二、题解 三、代码 四、复杂度分析 前言 这是力扣的2661题&#xff0c;难度为中等&#xff0c;解题方案有很多种&…

面试就是这么简单,offer拿到手软(四)—— 常见java152道基础面试题

面试就是这么简单&#xff0c;offer拿到手软&#xff08;一&#xff09;—— 常见非技术问题回答思路 面试就是这么简单&#xff0c;offer拿到手软&#xff08;二&#xff09;—— 常见65道非技术面试问题 面试就是这么简单&#xff0c;offer拿到手软&#xff08;三&#xff…

感冒 发烧 咳嗽记录

感冒 风寒: 清鼻涕 热感冒: 细菌记录, 脓鼻涕. 咳嗽 先是清痰咳嗽, 后是浓痰,细菌感染, 白细胞噬菌体, 所以要补充蛋白质,维生素. 胸骨上窝 , 天突穴 ,后面上支气管的位置, 往下会变成左右两支,连接到肺部 普通咳嗽: 用哈气拍打背部的方式. 把痰去除. 吃点 盐酸氨溴索片 增加支…

17.认识下Docker之docker的核心原理(2)

1.容器-我的小世界 不知道大家看没看过小说《完美时间》&#xff0c;里面石昊经常进入一个小世界在里面与世隔绝的修炼或者战斗&#xff0c;总之就是在一个完全封闭的空间里做他想做的事情而与外界隔离&#xff0c;不受侵扰。通过前面的分析我们知道&#xff0c;Namepace让应用…

滚动翻页效果

效果&#xff1a; 代码&#xff1a; <!DOCTYPE html> <html lang"en"><head><meta charset"UTF-8" /><meta name"viewport" content"widthdevice-width, initial-scale1.0" /><title>Document&…

推荐6款本周 火火火火 的开源项目

本周 GitHub项目圈选 节选自微博、知乎、掘金等社区。 &#x1f525;&#x1f525;&#x1f525;本周推荐的开源项目是&#xff1a; kopia 日常备份工具 screenshot-to-code 截屏生成代码 MiniSearch 全文搜索 clone-voice 声音克隆 NvChad 高颜值终端 DB-GPT-Hub 文本到…

什么是美颜sdk?美颜sdk对比评测、技术评估

为了满足用户对于更美好画面的需求&#xff0c;各种美颜sdk应运而生。本文将深入探讨美颜sdk的概念&#xff0c;进行对比评测&#xff0c;并对其技术进行综合评估。 一、什么是美颜sdk&#xff1f; 美颜sdk使开发者们可以方便地在自己的应用中集成美颜功能&#xff0c;从而提…

【GPU】linux 安装、卸载 nvidia 显卡驱动、cuda 的官方文档、推荐方式(runfile)

文章目录 1. 显卡驱动1.1. 各版本下载地址1.2. 各版本文档地址1.3. 安装、卸载方式 2. CUDA2.1. 各版本下载地址2.2. 各版本文档地址2.3. 安装、卸载方式2.4. 多版本 CUDA 切换方式 1. 显卡驱动 1.1. 各版本下载地址 https://www.nvidia.com/Download/Find.aspx?langzh-cn 1…

odoo15关于tree视图添加按钮说明

1、odoo15的tree已经可以像form一样直接添加header标签 2、选取具体数据后&#xff0c;按钮出现&#xff0c;只需要在按钮中添加具体功能即可&#xff0c;下面是一个继承 3、效果&#xff1a;

量化学习笔记——入门与基本概念

基本概念 量化投资 投资的核心是大数定律。 量化投资就是以数据为基础&#xff0c;以策略模型为核心&#xff0c;以程序化交易为手段&#xff0c;以 追求绝对收益为目标 的投资方法。 用数学表示金融市场&#xff0c;其数学定义&#xff1a; Y F ( x 1 , x 2 , . . . . .…

CeresPCL 曲线拟合之三阶多项式(二)

文章目录 一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介 之前我们讨论过使用Ceres拟合一条三阶多项式曲线,但是它存在一个问题,这个问题其实也是最小二乘法的通病,即对噪声比较敏感,造成拟合曲线的时候总让人心里没底,结果容易“飘”。而一般对于这种情况,一个通用的…

tmux简单使用

它允许你在一个终端窗口中创建多个终端会话&#xff0c;并在它们之间进行切换。以下是tmux的一些主要用途和功能&#xff1a; 多窗口&#xff1a; Tmux允许你在一个终端中创建多个窗口。每个窗口可以包含一个或多个终端会话&#xff0c;你可以轻松地在这些窗口之间切换。面板分…

3DSEE:AI驱动的3D模型语义搜索引擎

3DSEE &#xff08;3D SEmantic Engine&#xff09;是基于 AI 技术的 3D 模型语义搜索引擎&#xff0c;可以自动提取 3D 模型内涵的语义信息并存储入库&#xff0c;以帮助用户使用自然语言或关键字高效地检索 3D 模型。3DSEE 提供完善的二次开发 API&#xff0c;无论使用Java、…

springcloud整合Oauth2自定义登录/登出接口

我使用的是password模式&#xff0c;并配置了token模式 一、登录 (这里我使用的示例是用户名密码认证方式) 1. Oath2提供默认登录授权接口 org.springframework.security.oauth2.provider.endpoint.postAccess; Tokenpublic ResponseEntity<OAuth2AccessToken> pos…

OSPF浅析

一、预习&#xff1a; 1、优点&#xff1a; 是一种典型的链路状态路由协议&#xff0c;协议号89&#xff0c;把大型网络分隔为多个较小、可管理的单元&#xff1a;Area a.减少LSA泛洪范围&#xff0c;有效地把拓朴变化 控制在区域内&#xff0c;达到网络优化的目的…

老师怎样避免精神内耗?

在老师的职业生涯中&#xff0c;遇到的挑战和压力可能会导致精神内耗&#xff0c;这会影响到心理和身体健康&#xff0c;更进一步影响到工作成果和个人生活。为了避免精神内耗&#xff0c;老师可以尝试以下方法&#xff1a; 1. 建立正面的心态&#xff1a;老师需要学会积极思考…

揭秘接口测试的必备基础知识!

这一篇讲接口测试的基础&#xff0c;如果你还在做手工测试&#xff0c;你可以从这里开始入门&#xff0c;做接口测试是最容易的一种自动化测试。 一、接口测试是什么 首先要理解接口测试就是测接口&#xff0c;如图所示&#xff1a; 让我们以数据驱动的视角来看接口测试&#…