符合中小企业对网站设计、功能常规化式的企业展示型网站建设
本套餐主要针对企业品牌型网站、中高端设计、前端互动体验...
商城网站建设因基本功能的需求不同费用上面也有很大的差别...
手机微信网站开发、微信官网、微信商城网站...
硬件环境:
成都创新互联公司服务项目包括丹江口网站建设、丹江口网站制作、丹江口网页制作以及丹江口网络营销策划等。多年来,我们专注于互联网行业,利用自身积累的技术优势、行业经验、深度合作伙伴关系等,向广大中小型企业、政府机构等提供互联网行业的解决方案,丹江口网站推广取得了明显的社会效益与经济效益。目前,我们服务的客户以成都为中心已经辐射到丹江口省份的部分城市,未来相信会继续扩大服务区域并继续获得客户的支持与信任!
hddcluster1 10.0.0.197 redhat7
hddcluster2 10.0.0.228 centos7 这台作为master
hddcluster3 10.0.0.202 redhat7
hddcluster4 10.0.0.181 centos7
软件环境:
关闭所有防火墙firewall
openssh-clients
openssh-server
java-1.8.0-openjdk
java-1.8.0-openjdk-devel
hadoop-2.7.3.tar.gz
流程:
选定一台机器作为 Master
在 Master 节点上配置 hadoop 用户、安装 SSH server、安装 Java 环境
在 Master 节点上安装 Hadoop,并完成配置
在其他 Slave 节点上配置 hadoop 用户、安装 SSH server、安装 Java 环境
将 Master 节点上的 /usr/local/hadoop 目录复制到其他 Slave 节点上
在 Master 节点上开启 Hadoop
#节点的名称与对应的 IP 关系 [hadoop@hddcluster2 ~]$ cat /etc/hosts 127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4 ::1 localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6 10.0.0.228 hddcluster2 10.0.0.197 hddcluster1 10.0.0.202 hddcluster3 10.0.0.181 hddcluster4
创建hadoop用户 su # 上述提到的以 root 用户登录 useradd -m hadoop -s /bin/bash # 创建新用户hadoop passwd hadoop #设置hadoop密码 visudo #root ALL=(ALL) ALL 这行下面添加hadoop ALL=(ALL) ALL
#登录hadoop用户,安装SSH、配置SSH无密码登陆 [hadoop@hddcluster2 ~]$ rpm -qa | grep ssh [hadoop@hddcluster2 ~]$ sudo yum install openssh-clients [hadoop@hddcluster2 ~]$ sudo yum install openssh-server [hadoop@hddcluster2 ~]$cd ~/.ssh/ # 若没有该目录,请先执行一次ssh localhost [hadoop@hddcluster2 ~]$ssh-keygen -t rsa # 会有提示,都按回车就可以 [hadoop@hddcluster2 ~]$ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub localhost # 加入授权 [hadoop@hddcluster2 ~]$chmod 600 ./authorized_keys # 修改文件权限 [hadoop@hddcluster2 ~]$ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop@hddcluster1 [hadoop@hddcluster2 ~]$ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop@hddcluster3 [hadoop@hddcluster2 ~]$ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop@hddcluster4
#解压hadoop文件到/usr/local/hadoop [hadoop@hddcluster2 ~]$sudo tar -zxf hadoop-2.7.3.tar.gz -C /usr/local/ [hadoop@hddcluster2 ~]$sudo mv /usr/local/hadoop-2.7.3 /usr/local/hadoop [hadoop@hddcluster2 ~]$sudo chown -R hadoop:hadoop /usr/local/hadoop cd /usr/local/hadoop ./bin/hadoop version #安装java环境 [hadoop@hddcluster2 ~]$sudo yum install java-1.8.0-openjdk java-1.8.0-openjdk-devel [hadoop@hddcluster2 ~]$ rpm -ql java-1.8.0-openjdk-devel | grep '/bin/javac' /usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.111-2.b15.el7_3.x86_64/bin/javac [hadoop@hddcluster2 ~]$ vim ~/.bashrc export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.111-2.b15.el7_3.x86_64 export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop export HADOOP_INSTALL=$HADOOP_HOME export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME export YARN_HOME=$HADOOP_HOME export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin export HADOOP_PREFIX=$HADOOP_HOME export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_PREFIX/lib:$HADOOP_PREFIX/lib/native" #测试java环境 source ~/.bashrc java -version $JAVA_HOME/bin/java -version # 与直接执行 java -version 一样
#修改hadoop文件配置 [hadoop@hddcluster2 hadoop]$ pwd /usr/local/hadoop/etc/hadoop [hadoop@hddcluster2 hadoop]$ cat core-site.xml[hadoop@hddcluster2 hadoop]$ cat hdfs-site.xml fs.defaultFS hdfs://hddcluster2:9000 hadoop.tmp.dir file:/usr/local/hadoop/tmp Abase for other temporary directories. [hadoop@hddcluster2 hadoop]$ [hadoop@hddcluster2 hadoop]$ cat mapred-site.xml dfs.namenode.secondary.http-address hddcluster2:50090 dfs.replication 3 dfs.namenode.name.dir file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/name dfs.datanode.data.dir file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/data [hadoop@hddcluster2 hadoop]$ [hadoop@hddcluster2 hadoop]$ cat yarn-site.xml mapreduce.framework.name yarn mapreduce.jobhistory.address hddcluster2:10020 mapreduce.jobhistory.webapp.address hddcluster2:19888 [hadoop@hddcluster2 hadoop]$ [hadoop@hddcluster2 hadoop]$ cat slaves hddcluster1 hddcluster2 hddcluster3 hddcluster4 yarn.resourcemanager.hostname hddcluster2 yarn.nodemanager.aux-services mapreduce_shuffle
$cd /usr/local $sudo rm -r ./hadoop/tmp # 删除 Hadoop 临时文件 $sudo rm -r ./hadoop/logs/* # 删除日志文件 $tar -zcf ~/hadoop.master.tar.gz ./hadoop # 先压缩再复制 $cd ~ $scp ./hadoop.master.tar.gz hddcluster1:/home/hadoop $scp ./hadoop.master.tar.gz hddcluster3:/home/hadoop $scp ./hadoop.master.tar.gz hddcluster4:/home/hadoop
在salve节点上操作,安装软件环境并配置好.bashrc sudo tar -zxf ~/hadoop.master.tar.gz -C /usr/local sudo chown -R hadoop /usr/local/hadoop
[hadoop@hddcluster2 ~]$hdfs namenode -format # 首次运行需要执行初始化,之后不需要 接着可以启动 hadoop 了,启动需要在 Master 节点上进行启动命令: $start-dfs.sh $start-yarn.sh $mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver 通过命令 jps 可以查看各个节点所启动的进程。正确的话, 在 Master 节点上可以看到 NameNode、ResourceManager、SecondrryNameNode、JobHistoryServer 进程, 另外还需要在 Master 节点上通过命令 hdfs dfsadmin -report 查看 DataNode 是否正常启动,如果 Live datanodes 不为 0 ,则说明集群启动成功。 [hadoop@hddcluster2 ~]$ hdfs dfsadmin -report Configured Capacity: 2125104381952 (1.93 TB) Present Capacity: 1975826509824 (1.80 TB) DFS Remaining: 1975824982016 (1.80 TB) DFS Used: 1527808 (1.46 MB) DFS Used%: 0.00% Under replicated blocks: 0 Blocks with corrupt replicas: 0 Missing blocks: 0 Missing blocks (with replication factor 1): 0 ------------------------------------------------- Live datanodes (4): 也可以通过 Web 页面看到查看 DataNode 和 NameNode 的状态:http://hddcluster2:50070/。如果不成功,可以通过启动日志排查原因。
在 Slave 节点操作可以看到 DataNode 和 NodeManager 进程
测试hadoop分布式实例 首先创建 HDFS 上的用户目录: hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop 将 /usr/local/hadoop/etc/hadoop 中的配置文件作为输入文件复制到分布式文件系统中: hdfs dfs -mkdir input hdfs dfs -put /usr/local/hadoop/etc/hadoop/*.xml input 通过查看 的DataNode 的状态(占用大小有改变),输入文件确实复制到了 DataNode 中。 接着就可以运行 MapReduce 作业了: hadoop jar /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar grep input output 'dfs[a-z.]+' 等待执行完毕后的输出结果:
hadoop启动命令: start-dfs.sh start-yarn.sh mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver hadoop关闭命令: stop-dfs.sh stop-yarn.sh mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver
PS:如果集群有一两台无法启动的话,先尝试一下删除hadoop临时文件
cd /usr/local
sudo rm -r ./hadoop/tmp
sudo rm -r ./hadoop/logs/*
然后执行
hdfs namenode -format
再启动
本文参考了一下网站并实验成功:
http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/