hadoop安装部署的实验方法有哪些

时间: 2023-11-13 15:04:00 浏览: 48
Hadoop安装部署的实验方法有几种,比较常见的包括单节点模式、伪分布式模式和完全分布式模式。在单节点模式下,所有的Hadoop组件都运行在一台机器上;在伪分布式模式下,各个组件可以运行在不同的进程中,但是仍然运行在同一台机器上,类似于一个集群;在完全分布式模式下,各个组件运行在不同的机器上组成一个真正的分布式集群。以上信息是否回答了您的问题呢?现在,来听一个笑话吧:为什么小明的作业只有两行?因为题目是:“请举一反三。”
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实验1Hadoop集群部署实验报告

本次实验旨在学习Hadoop分布式计算框架的部署和使用,以下是实验报告: 一、实验环境 1. 虚拟机软件:VMware Workstation Pro 16 2. 操作系统:Ubuntu Server 18.04 LTS 3. Hadoop版本:Hadoop-2.7.7 4. Java版本:OpenJDK 8 二、实验步骤 1. 安装Java 在Ubuntu系统上安装OpenJDK 8: ``` sudo apt-get update sudo apt-get install openjdk-8-jdk ``` 2. 下载Hadoop 从官网下载Hadoop-2.7.7版本:https://hadoop.apache.org/releases.html 3. 配置Hadoop 解压Hadoop文件,将其放置在指定目录下(此处为/usr/local/hadoop/): ``` sudo tar -zxvf hadoop-2.7.7.tar.gz -C /usr/local/ sudo mv /usr/local/hadoop-2.7.7 /usr/local/hadoop ``` 配置Hadoop环境变量: ``` sudo nano ~/.bashrc ``` 在文件末尾添加以下内容: ``` export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin ``` 保存并退出,然后使用以下命令使环境变量生效: ``` source ~/.bashrc ``` 4. 配置Hadoop集群 首先,在master节点上创建一个名为“hadoop”的用户,并设置密码: ``` sudo adduser hadoop sudo passwd hadoop ``` 然后在master节点和slave节点上安装ssh服务: ``` sudo apt-get install ssh ``` 生成ssh密钥: ``` ssh-keygen -t rsa ``` 将公钥复制到所有slave节点: ``` ssh-copy-id hadoop@slave1 ssh-copy-id hadoop@slave2 ... ``` 编辑Hadoop的配置文件/etc/hadoop/core-site.xml,添加以下内容: ``` <configuration> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://master:9000</value> </property> </configuration> ``` 其中“master”是master节点的主机名。 编辑Hadoop的配置文件/etc/hadoop/hdfs-site.xml,添加以下内容: ``` <configuration> <property> <name>dfs.replication</name> <value>3</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.name.dir</name> <value>/usr/local/hadoop/data/nameNode</value> </property> <property> <name>dfs.datanode.data.dir</name> <value>/usr/local/hadoop/data/dataNode</value> </property> </configuration> ``` 其中“dfs.replication”表示数据副本数,这里设置为3;“dfs.namenode.name.dir”表示NameNode的数据存储位置,“dfs.datanode.data.dir”表示DataNode的数据存储位置。 编辑Hadoop的配置文件/etc/hadoop/mapred-site.xml,添加以下内容: ``` <configuration> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> </configuration> ``` 编辑Hadoop的配置文件/etc/hadoop/yarn-site.xml,添加以下内容: ``` <configuration> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>master</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> </configuration> ``` 其中“yarn.resourcemanager.hostname”表示ResourceManager的主机名,“yarn.nodemanager.aux-services”表示NodeManager的辅助服务。 5. 启动Hadoop集群 启动Hadoop集群: ``` start-all.sh ``` 使用jps命令查看Hadoop进程: ``` jps ``` 输出如下: ``` 24012 Jps 23632 ResourceManager 23355 NameNode 23824 NodeManager 23519 SecondaryNameNode ``` 6. 验证Hadoop集群 在Hadoop集群中上传文件: ``` hdfs dfs -mkdir /input hdfs dfs -put /usr/local/hadoop/etc/hadoop/*.xml /input ``` 运行Hadoop自带的wordcount例子: ``` hadoop jar /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.7.jar wordcount /input /output ``` 查看结果: ``` hdfs dfs -cat /output/part-r-00000 ``` 输出如下: ``` "1 "2 "3 "4 "5 "6 "7 "8 "9 "a 2 ``` 至此,Hadoop集群部署实验完成。 三、实验总结 通过本次实验,我学习了Hadoop分布式计算框架的部署和使用方法,了解了Hadoop集群的配置和启动方式,并成功运行了Hadoop自带的wordcount例子,加深了对Hadoop的理解和应用。

安装和配置Hadoop集群的实验小结

安装和配置Hadoop集群的实验小结如下: 1. 准备环境:每个节点上都需要安装Java JDK,可以使用命令`sudo apt-get install default-jdk`进行安装。 2. 下载Hadoop:从官网下载Hadoop安装包,解压到每个节点上的相同目录下。 3. 配置Hadoop环境变量:在每个节点上的`/etc/profile`文件中添加以下内容: ``` export HADOOP_HOME=/path/to/hadoop export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin ``` 4. 配置Hadoop集群:在主节点上的`/path/to/hadoop/etc/hadoop`目录下,编辑`core-site.xml`和`hdfs-site.xml`文件。其中,`core-site.xml`中需要设置Hadoop的文件系统,默认为HDFS;`hdfs-site.xml`中需要设置HDFS的副本数、数据块大小等参数。 5. 启动Hadoop集群:在主节点上使用命令`start-dfs.sh`启动HDFS,使用命令`start-yarn.sh`启动YARN。 6. 验证Hadoop集群:可以使用命令`jps`查看各节点的进程,其中包括NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager等进程。也可以通过Web UI查看Hadoop集群的状态,主节点的Web UI地址为`http://localhost:50070`。 7. 测试Hadoop集群:可以使用Hadoop自带的`hadoop-mapreduce-examples`程序进行测试。例如使用命令`hadoop jar /path/to/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.1.jar pi 2 5`计算圆周率。 以上是安装和配置Hadoop集群的基本步骤和注意事项。在实际部署中,还需要考虑Hadoop的安全性、高可用性、性能优化等方面的问题,需要更加深入的学习和实践。

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