hadoop集群搭建

问题导读： 1.hadoop编程需要哪些基础？ 2.hadoop编程需要注意哪些问题？ 3.如何创建mapreduce程序及其包含几部分？ 4.如何远程连接eclipse，可能会遇到什么问题？ 5.如何编译hadoop源码？ 阅读此篇文章，需要些基础下面两篇文章 零基础学习hadoop到上手工作线路指导（初级篇） 零基础学习hadoop到上手工作线路指导（中级篇） 如果看过的话，看这篇不成问题，此篇讲hadoop编程篇。 hadoop编程，hadoop是一个Java框架，同时也是编程的一次革命，使得传统开发运行程序由单台客户端（单台电脑）转换为可以由多个客户端运行（多台机器）运行，使得任务得以分解，这大大提高了效率。 hadoop既然是一个Java框架，因为我们必须要懂Java，网上有大量的资料，所以学习Java不是件难事。 但是学到什么程度，可能是我们零基础同学所关心的。 语言很多情况下都是相通的，如果你是学生，还处于打基础的阶段，那么难度对于你来说还是不小的。 1.初学者要求必须有理论基础，并且能够完成一个小项目，最起码能够完成几个小例子，例如图书馆里等。 初学者基本的要求： （1）懂什么是对象、接口、继续、多态 （2）必须熟悉Java语法 （3）掌握一定的常用包 （4）会使用maven下载代码 （5）会使用eclipse，包括里面的快捷键，如何打开项目 传统程序员

一.环境支持 操作系统: CentOS7 64 JDK环境: JDK 8 Hadoop环境: hadoop-2.8.0 虚拟机名称: master(主)+slave1(从1)+slave2(从2) CentOS7 64位百度网盘下载地址： 链接： https://pan.baidu.com/s/1dcQ9_vu1nWZ_lcNqaWLtYQ 提取码： 35cf JDK 8百度网盘下载地址： 链接： https://pan.baidu.com/s/1nbDic_eD8Aio8NFk-k7R2g 提取码： kth1 hadoop-2.8.0百度网盘下载地址： 链接： https://pan.baidu.com/s/1AZDLEVrG53pqG84u-2Gysw 提取码： o90j 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦 虚拟机不限版本 二.设置各个主机名称 1.#编辑hostname配置文件 vim /etc/hostname 2.将各个主机的名称填入到具体的hostname文件中 3.使用hostname命令查看主机名是否成功修改 三.配置JDK的环境变量 1.将jdk的安装包通过xftp上传到master下的 /usr/local 目录下(可以自己选择存放目录) 2.找到存放jdk的目录解压 tar -zxvf jdk-8u121-linux-x64.tar.gz 3

自己动手搭建一个Hadoop集群，对于Hadoop的学习、理解非常有帮助，从中能够学习到Hadoop常用的端口、配置文件、配置信息等内容。 准备工作 四台机器：master、slave1、slave2、slave3； 在master上开通外网访问权限，slave1\slave2\slave3无需外网访问权限； 下载JDK1.8.0_111； 在master上安装vim\wget\telnet等组件； 打通MASTER与SLAVE之间的通道(生成Key/复制Key)：ssh-keygen -t rsa； 将Master与Slave的IP地址添加到/etc/hosts里面： 172.198.0.12 MASTER 172.198.0.13 SLAVE1 172.198.0.14 SLAVE2 172.198.0.15 SLAVE3 安装JDK 版主下载的是tar文件，因此只需要解压即可； 配置/etc/profile文件：export JAVA_HOME=/home/appuser/jdk1.8.0_111/, export PATH= $ PATH: $ JAVA_HOME/bin； 配置用户.bash_profile: export JAVA_HOME=/home/appuser/jdk1.8.0_111； 如果想要配置立刻生效，可以使用source /etc/profile命令。

Hadoop集群配置（最全面总结） huangguisu 通常，集群里的一台机器被指定为 NameNode，另一台不同的机器被指定为JobTracker。这些机器是 masters 。余下的机器即作为DataNode 也 作为TaskTracker。这些机器是 slaves\ 官方地址：( http://hadoop.apache.org/common/docs/r0.19.2/cn/cluster_setup.html ) 1 先决条件 确保在你集群中的每个节点上都安装了所有 必需 软件：sun-JDK ，ssh，Hadoop Java TM 1.5.x，必须安装，建议选择Sun公司发行的Java版本。 ssh 必须安装并且保证 sshd 一直运行，以便用Hadoop 脚本管理远端Hadoop守护进程。 2 实验环境搭建 2.1 准备工作 操作系统：Ubuntu 部署：Vmvare 在vmvare安装好一台Ubuntu虚拟机后，可以导出或者克隆出另外两台虚拟机。 说明： 保证虚拟机的ip和主机的ip在同一个ip段，这样几个虚拟机和主机之间可以相互通信。 为了保证虚拟机的ip和主机的ip在同一个ip段，虚拟机连接设置为桥连。 准备机器：一台master，若干台slave，配置每台机器的/etc/hosts保证各台机器之间通过机器名可以互访，例如： 10.64.56.76 node1

分享一下我老师大神的人工智能教程！零基础，通俗易懂！ http://blog.csdn.net/jiangjunshow 也欢迎大家转载本篇文章。分享知识，造福人民，实现我们中华民族伟大复兴！ Hadoop集群配置（最全面总结） huangguisu 通常，集群里的一台机器被指定为 NameNode，另一台不同的机器被指定为JobTracker。这些机器是 masters 。余下的机器即作为DataNode 也 作为TaskTracker。这些机器是 slaves\ 官方地址：( http://hadoop.apache.org/common/docs/r0.19.2/cn/cluster_setup.html ) 1 先决条件 确保在你集群中的每个节点上都安装了所有 必需 软件：sun-JDK ，ssh，Hadoop Java TM 1.5.x，必须安装，建议选择Sun公司发行的Java版本。 ssh 必须安装并且保证 sshd 一直运行，以便用Hadoop 脚本管理远端Hadoop守护进程。 2 实验环境搭建 2.1 准备工作 操作系统：Ubuntu 部署：Vmvare 在vmvare安装好一台Ubuntu虚拟机后，可以导出或者克隆出另外两台虚拟机。 说明： 保证虚拟机的ip和主机的ip在同一个ip段，这样几个虚拟机和主机之间可以相互通信。

免密码ssh设置 现在确认能否不输入口令就用ssh登录localhost: $ ssh localhost 如果不输入口令就无法用ssh登陆localhost，执行下面的命令： 1 . 并修改hosts映射: 添加：(配置三台机器hosts,保证可以互相访问) $ vi /etc/ hosts 127.0 . 0.1 localhost.localdomain localhost 192.168 . 126.10 master.localdomain master 192.168 . 126.20 slave1.localdomain slave1 192.168 . 126.30 slave2.localdomain slave2 2 . 生成三台机器的密钥和公钥 $ ssh -keygen -t rsa -f ~/.ssh/ id_rsa #生成秘钥和公钥 $ cat ~.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys // 把当前主机的公钥添加到authorized_keys文件 $ scp .ssh /id_rsa.pub root@ 192.168 . 126.10 :/home/hadoop/.ssh/authorized_keys_slave1 // 复制slave1公钥添加到authorized_keys_slave1文件 $

免密码ssh设置 现在确认能否不输入口令就用ssh登录localhost: $ ssh localhost 如果不输入口令就无法用ssh登陆localhost，执行下面的命令： 1 . 并修改hosts映射: 添加：(配置三台机器hosts,保证可以互相访问) $ vi /etc/ hosts 127.0 . 0.1 localhost.localdomain localhost 192.168 . 126.10 master.localdomain master 192.168 . 126.20 slave1.localdomain slave1 192.168 . 126.30 slave2.localdomain slave2 2 . 生成三台机器的密钥和公钥 $ ssh -keygen -t rsa -f ~/.ssh/ id_rsa #生成秘钥和公钥 $ cat ~.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys // 把当前主机的公钥添加到authorized_keys文件 $ scp .ssh /id_rsa.pub root@ 192.168 . 126.10 :/home/hadoop/.ssh/authorized_keys_slave1 // 复制slave1公钥添加到authorized_keys_slave1文件 $

一.Hdfs简介 　　 hdfs是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间——目录树来定位文件,并且是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器各自负责角色； 　　重要特征： 　　1.HDFS中的文件在物理上是分块存储（block），块的大小可以通过配置参数( dfs.blocksize)来规定，默认大小在hadoop2.x版本中是128M，老版本中是64M 　 2.HDFS文件系统会给客户端提供一个统一的抽象目录树，客户端通过路径来访问文件，形如：hdfs://namenode:port/dir-a/dir-b/dir-c/file.data 　 3.目录结构及文件分块信息(元数据)的管理由namenode节点承担——namenode是HDFS集群主节点，负责维护整个hdfs文件系统的目录树，以及每一个路径（文件）所对应的block块信息（block的id，及所在的datanode服务器） 4.文件的各个block的存储管理由datanode节点承担---- datanode是HDFS集群从节点，每一个block都可以在多个datanode上存储多个副本（副本数量也可以通过参数设置dfs.replication） 5.HDFS是设计成适应一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改 二.Hdfs的shell(命令行客户端)操作 　

前言 　　前面几篇简单介绍了什么是大数据和Hadoop，也说了怎么搭建最简单的伪分布式和全分布式的hadoop集群。接下来这篇我详细的分享一下HDFS。 　　HDFS前言： 　　　　设计思想：（分而治之） 将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上，以便于采取分而治之的方式对海量数据进行运算分析。 　　　　在大数据系统中作用： 为各类分布式运算框架（如：mapreduce，spark，tez，……）提供数据存储服务 。 　　分布式文件系统： 　　　　问题引发：海量数据超过了单台物理计算机的存储能力 　　　　解决方案：对数据分区存储与若干台物理主机中 　　　　分布式文件系统应运而生： 　　　　　　　　　　　　1）管理网络中跨多台计算机存储的文件系统 　　　　　　　　　　　　2）HDFS就是这样的一个分布式文件系统 一、HDFS概述 1.1、HDFS概述 　　1）HDFS集群分为两大角色： NameNode、DataNode 　　2）NameNode负责 管理整个文件系统的元数据 　　3）DataNode负责 管理用户的文件数据块 　　4）文件会 按照固定的大小(blocksize)切成若干块后分布式存储在若干台datanode上 　　5）每一个 文件块可以有多个副本，并存放在不同的datanode 上 　　6）DataNode会定期向NameNode汇报 自身保存的block信息

HDFS基本概念 1、HDFS设计思想 分而治之 ：将大文件、大批量文件，分布式存放在大量服务器上， 以便于采取 分而治之 的方式对海量数据进行运算分析 2、概念和特性 概念：HDFS是一个 分布式 的 文件系统 。 特性： （1）HDFS 中的 文件在 物理上是 分块存储（ block ） ，块的大小可以通过配置参数 ( dfs.blocksize ) 来规定，默认大小在 hadoop2.x 版本中是 128M ，老版本中是 64M （2）HDFS 文件系统会 给客户端提供一个 统一的抽象目录树 ，客户端通过路径来访问文件 ，形如： hdfs://namenode:port/dir-a/dir-b/dir-c/file.data （3） 目录结构及文件分块信息 ( 元数据 ) 的管理由 namenode 节点承担 —— namenode 是 HDFS 集群主节点，负责维护整个 hdfs 文件系统的目录树，以及每一个路径（文件）所对应的 block 块信息（ block 的 id ，及所在的 datanode 服务器） （4） 文件的各个 block 的存储管理由 datanode 节点承担 ---- datanode 是 HDFS 集群从节点，每一个 block 都可以在多个 datanode 上存储多个副本（副本数量也可以通过参数设置 dfs.replication ） （5