搭建hadoop编译环境

时间: 2024-04-18 14:21:24 浏览: 142
搭建Hadoop编译环境的步骤如下[^1]: 1. 在Hadoop安装目录下,即`/opt/module/hadoop`路径下,修改以下四个配置文件:`core-site.xml`、`hdfs-site.xml`、`yarn-site.xml`、`mapred-site.xml`。根据你的需求进行相应的配置。 2. 将编写好的四个配置文件同步到其他两台服务器上,例如`hadoop002`和`hadoop003`。使用`scp`命令将配置文件复制到对应的服务器上,命令如下: ```shell scp core-site.xml hdfs-site.xml yarn-site.xml mapred-site.xml root@hadoop002:/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop ``` 3. 启动YARN(资源管理器)。在`hadoop002`服务器上执行以下操作: - 进入`~/hadoop/sbin`目录。 - 执行`./start-yarn.sh`命令启动YARN。 - 使用`jps`命令检查YARN是否成功启动。 4. 在`hadoop003`服务器上,使用`jps`命令检查YARN是否成功启动。
相关问题

搭建Hadoop运行环境

Hadoop是一个开源的大数据处理框架,用于分布式存储和计算。要搭建Hadoop运行环境,你需要完成以下几个步骤: 1. **选择操作系统**: Hadoop主要在Linux上运行,Windows也可以通过VMware等工具模拟Linux环境。推荐使用Ubuntu或CentOS。 2. **安装Java**: Hadoop需要Java Development Kit (JDK)。确保已安装最新版本的JDK,并设置JAVA_HOME环境变量。 3. **下载Hadoop**: 可从Apache官方网站下载Hadoop源代码或预编译的发行版,如Hadoop 2.x或Hadoop 3.x(Hadoop 3.x更侧重于YARN和HDFS 3)。 4. **配置环境变量**: 创建或编辑`~/.bashrc`(Linux)或`%USERPROFILE%\.bash_profile`(Mac)文件,添加Hadoop和Hadoop命令行工具的路径。 5. **搭建HDFS**: 运行`bin/hadoop namenode -format`初始化NameNode,并启动Datanodes和NameNode服务。 6. **启动Hadoop**: 使用`start-dfs.sh`启动HDFS,`start-yarn.sh`启动YARN(如果使用的是Hadoop 2或更高版本)。 7. **验证安装**: 在浏览器中访问`http://localhost:50070`(HDFS WebUI)和`http://localhost:8088`(YARN WebUI),检查是否正常运行。 8. **集群配置**: 如果你需要一个完整的Hadoop集群,还需要设置至少一个Secondary NameNode、ResourceManager、NodeManager等。 9. **安全设置**: 对于生产环境,可能需要配置 Kerberos 和/or Hadoop的其他安全组件,如Kerberos、SSL/TLS。 10. **监控与日志**: 安装并配置Hadoop的监控工具,如Hadoop Metrics2或Ganglia,以便跟踪性能和错误。 **相关问题--:** 1. Hadoop有哪些主要组成部分? 2. 如何配置Hadoop的环境变量以确保命令行工具可用? 3. 在Hadoop集群中,NameNode和DataNode分别承担什么角色?

hadoop伪分布式搭建

伪分布式搭建 Hadoop 可以在一台机器上运行 Hadoop,但是每个组件都运行在不同的端口上,以模拟一个多节点的分布式环境。下面是伪分布式 Hadoop 的搭建步骤: 1. 安装 Java Hadoop 是用 Java 编写的,需要先安装 Java。可以通过命令 `java -version` 查看是否已经安装 Java。如果没有,可以通过以下命令安装: ``` sudo apt-get update sudo apt-get install openjdk-8-jdk ``` 2. 安装 Hadoop 下载 Hadoop 并解压缩: ``` wget https://downloads.apache.org/hadoop/common/hadoop-3.3.1/hadoop-3.3.1.tar.gz tar -xzvf hadoop-3.3.1.tar.gz ``` 将 Hadoop 移动到 `/usr/local` 目录下: ``` sudo mv hadoop-3.3.1 /usr/local/hadoop ``` 3. 配置 Hadoop 进入 Hadoop 的配置目录: ``` cd /usr/local/hadoop/etc/hadoop ``` 配置 Hadoop 的环境变量,在 `hadoop-env.sh` 文件中添加以下代码: ``` export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64 export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin ``` 配置 Hadoop 的核心配置文件 `core-site.xml`,在 `configuration` 标签中添加以下内容: ``` <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://localhost:9000</value> </property> ``` 配置 Hadoop 的 HDFS 文件系统,创建 `hdfs-site.xml` 文件并添加以下内容: ``` <property> <name>dfs.replication</name> <value>1</value> </property> ``` 配置 Hadoop 的 YARN 资源管理系统,创建 `yarn-site.xml` 文件并添加以下内容: ``` <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.auxservices.mapreduce.shuffle.class</name> <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value> </property> ``` 配置 Hadoop 的 MapReduce 分布式计算框架,创建 `mapred-site.xml` 文件并添加以下内容: ``` <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> ``` 4. 启动 Hadoop 格式化 HDFS 文件系统: ``` hdfs namenode -format ``` 启动 Hadoop: ``` start-all.sh ``` 查看 Hadoop 是否成功启动: ``` jps ``` 如果成功启动,会看到以下进程: ``` 2325 Jps 2114 ResourceManager 1937 DataNode 2022 NodeManager 1825 NameNode 2185 JobHistoryServer ``` 现在,就可以通过浏览器访问 Hadoop 的 Web 界面了,地址为 `http://localhost:9870`。 5. 执行 MapReduce 任务 在 Hadoop 的安装目录下创建一个输入文件: ``` echo "Hello World" > input.txt ``` 将该文件上传到 HDFS 文件系统中: ``` hdfs dfs -put input.txt /input ``` 在 Hadoop 的安装目录下创建一个 MapReduce 程序: ``` mkdir wordcount cd wordcount ``` 创建一个名为 `WordCount.java` 的文件,并添加以下代码: ```java import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; public class WordCount { public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{ private final static IntWritable one = new IntWritable(1); private Text word = new Text(); public void map(Object key, Text value, Context context ) throws IOException, InterruptedException { StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString()); while (itr.hasMoreTokens()) { word.set(itr.nextToken()); context.write(word, one); } } } public static class IntSumReducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> { private IntWritable result = new IntWritable(); public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context ) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0; for (IntWritable val : values) { sum += val.get(); } result.set(sum); context.write(key, result); } } public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf, "word count"); job.setJarByClass(WordCount.class); job.setMapperClass(TokenizerMapper.class); job.setCombinerClass(IntSumReducer.class); job.setReducerClass(IntSumReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("hdfs://localhost:9000/input/")); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("hdfs://localhost:9000/output/")); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } } ``` 编译这个程序: ``` export HADOOP_CLASSPATH=$(hadoop classpath) javac -classpath ${HADOOP_CLASSPATH} -d . WordCount.java ``` 打包这个程序: ``` jar cf wc.jar WordCount*.class ``` 执行这个程序: ``` hadoop jar wc.jar WordCount /input /output ``` 查看输出结果: ``` hdfs dfs -cat /output/* ``` 以上就是伪分布式 Hadoop 的搭建和运行 MapReduce 任务的步骤。

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