為了完成計算機綜合實驗的考核,折騰了三天,終於完成了在Hadoop集群上完成了Mapreduce的實驗。但是,後面的考試接踵而至,也就沒能及時寫下心得,考試結束了。趕緊把過程中的步驟和遇到的困難記錄下來,跟大家分享交流一下,廢話少說,入正題。
一、創建Hadoop用戶
~$ sudo addgroup hadoop
~$ sudo adduser --ingroup hadoop hadoop
但是,所創建的用戶還不具備admin權限,所以需要賦予admin權限。
~$ sudo gedit /etc/sudoers
# Members of the admin group may gain root privileges
%admin ALL=(ALL) ALL
hadoop ALL=(ALL) ALL
這樣,就可以使用hadoop用戶,並且擁有admin權限了。以下操作,都是在hadoop用戶下進行的。而且,集群中的每一台機器都要創建這樣的用戶,並且在這樣的用戶下進行如下操作。
二、基本准備之JAVA&JDK
這一部分參見我之前寫的博文:http://my.oschina.net/jamesju/blog/94916
每一台機器,都要配置好Java環境。不過,話說這部分我的集群上的集群是一個64位3個32位,而且一個是jdk1.7其它的多是openjdk,結果事實證明,沒有問題出現。
三、基本准備之修改/etc/hosts文件
~$ sudo gedit /etc/hosts
127.0.0.1 localhost
192.168.1.102 zhangju-ThinkPad-T420
192.168.1.107 jojo-Thinkpad-R60
192.168.1.100 ubuntu
192.168.1.104 zhaohui-ThinkPad-X230
# The following lines are desirable for IPv6 capable hosts
::1 ip6-localhost ip6-loopback
fe00::0 ip6-localnet
ff00::0 ip6-mcastprefix
ff02::1 ip6-allnodes
ff02::2 ip6-allrouters
集群中的每一台機器,都要填好以上的信息。這裡需要強調的是,我們一開始是用無線路由器配置的,後來,證明速度有些慢,後來改成了網線,建議大家一開始就用網線固定IP地址的分配。
四、安裝配置SSH
需要注意的事情是,所有的集群都需要關閉防火牆:
~$ sudo ufw disable
~$ sudo apt-get install ssh
這個安裝完後,可以直接使用ssh命令了。
執行$ netstat -nat 查看22端口是否開啟了。
測試:ssh localhost。
輸入當前用戶的密碼,回車就ok了。說明安裝成功,同時ssh登錄需要密碼。
(這種默認安裝方式完後,默認配置文件是在/etc/ssh/目錄下。sshd配置文件是:/etc/ssh/sshd_config):
注意:在所有機子都需要安裝ssh。
安裝之後:
~$ cd /home/hadoop
~$ ssh-keygen -t rsa
然後一直回車,完成後,在home跟目錄下會產生隱藏文件夾.ssh。
~$ cd .ssh
~$ ls
~$ cp id_rsa.pub authorized_keys
測試:
~$ ssh localhost
第一次ssh會有提示信息:
The authenticity of host ‘node1 (10.64.56.76)’ can’t be established.
RSA key fingerprint is 03:e0:30:cb:6e:13:a8:70:c9:7e:cf:ff:33:2a:67:30.
Are you sure you want to continue connecting (yes/no)?
輸入 yes 來繼續。這會把該服務器添加到你的已知主機的列表中
發現鏈接成功,並且無需密碼。
復制authorized_keys到集群其他機器上,為了保證主節點可以無需密碼自動登錄到其他機器,先在其他機器上執行:
~$ su hadoop
~$ cd /home/hadoop
~$ ssh-keygen -t rsa
一路按回車.
然後回到主節點,復制authorized_keys到其他集群的機器上:
~$ cd /home/hadoop/.ssh
~$ scp authorized_keys node1.2.3.....n:/home/hadoop/.ssh/
這裡會提示輸入密碼,輸入hadoop賬號密碼就可以了。
改動你的 authorized_keys 文件的許可權限
~$ sudo chmod 644 authorized_keys
測試:ssh node1.2.....n(第一次需要輸入yes)。
如果不須要輸入密碼則配置成功,如果還須要請檢查上面的配置能不能正確。
五、安裝Hadoop
~$ sudo wget http://apache.mirrors.tds.net//hadoop/common/hadoop-0.20.203.0/hadoop-0.20.203.0rc1.tar.gz
下載安裝包後,直接解壓安裝即可:
~$ tar -zxvfhadoop-0.20.203.0rc1.tar.gz
注意:
1.安裝Hadoop集群通常要將安裝軟件解壓到集群內的所有機器上。並且安裝路徑要一致,如果我們用HADOOP_HOME指代安裝的根路徑,通常,集群裡的所有機器的HADOOP_HOME路徑相同。
2.如果集群內機器的環境完全一樣,可以在一台機器上配置好,然後把配置好的軟件即hadoop-0.20.203整個 文件夾拷貝到其他機器的相同位置即可。
3.可以將Master上的Hadoop通過scp拷貝到每一個Slave相同的目錄下,同時根據每一個Slave的Java_HOME 的不同修改其hadoop-env.sh 。
4.為了方便,使用hadoop命令或者start-all.sh等命令,修改Master上/etc/pro
file 新增以下內容:
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-0.20.203
exportPATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
修改完畢後,執行source /etc/profile 來使其生效。
集群配置:
配置文件:
conf/core-site.xml
<strong><?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<!-- Put site-specific property overrides in this file. -->
<configuration>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://192.168.1.102:9000</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/hadoop/tmp</value>
</property>
</configuration></strong>
conf/mapred-site.xml
<strong><?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<!-- Put site-specific property overrides in this file. -->
<configuration>
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>192.168.1.102:9001</value>
</property>
<!--<property>
<name>mapred.local.dir</name>
<value>/home/hadoop/hadoop_home/var</value>
</property> -->
</configuration></strong>
conf/hdfs-site.xml
<strong><?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<!-- Put site-specific property overrides in this file. -->
<configuration>
<property>
<!--<name>dfs.name.dir</name>
<value>/home/hadoop/name1, /home/hadoop/name2</value> #hadoop的name目錄
<description> </description>
</property>
<property>
<name>dfs.data.dir</name>
<value>/home/hadoop/data1, /home/hadoop/data2</value>
<description> </description>
</property>
<property> -->
<name>dfs.replication</name>
<!-- 我們的集群有四個結點,所以rep兩份 -->
<value>4</value>
</property>
</configuration></strong>
配置masters和slaves主從節點:
配置conf/masters和conf/slaves來設置主從結點,注意最好使用主機名,並且保證機器之間通過主機名可以互相訪問,每個主機名一行。
<strong>~$ sudo gedit masters</strong>
zhangju-ThinkPad-T420
~$ sudo gedit slaves
jojo-Thinkpad-R60
ubuntu
zhangju-ThinkPad-T420
zhaohui-ThinkPad-X230
最後,將hadoop文件夾拷貝到集群中的各個機器上:
~$ scp -r /home/hadoop/hadoop [email protected]: /home/hadoop/
六、hadoop啟動以及測試:
~$ cd /home/hadoop/hadoop/bin
~$ hadoop namenode -format
成功情況下系統將輸出類似如下信息:
12/02/06 00:46:50 INFO namenode.NameNode:STARTUP_MSG:
/************************************************************
STARTUP_MSG: Starting NameNode
STARTUP_MSG: host = ubuntu/127.0.1.1
STARTUP_MSG: args = [-format]
STARTUP_MSG: version = 0.20.203.0
STARTUP_MSG: build =http://svn.apache.org/repos/asf/hadoop/common/branches/branch-0.20-security-203-r 1099333; compiled by 'oom' on Wed May 4 07:57:50 PDT 2011
************************************************************/
12/02/0600:46:50 INFO namenode.FSNamesystem: fsOwner=root,root
12/02/06 00:46:50 INFO namenode.FSNamesystem:supergroup=supergroup
12/02/06 00:46:50 INFO namenode.FSNamesystem:isPermissionEnabled=true
12/02/06 00:46:50 INFO common.Storage: Imagefile of size 94 saved in 0 seconds.
12/02/06 00:46:50 INFO common.Storage: Storagedirectory /opt/hadoop/hadoopfs/name1 has been successfully formatted.
12/02/06 00:46:50 INFO common.Storage: Imagefile of size 94 saved in 0 seconds.
12/02/06 00:46:50 INFO common.Storage: Storagedirectory /opt/hadoop/hadoopfs/name2 has been successfully formatted.
12/02/06 00:46:50 INFO namenode.NameNode:SHUTDOWN_MSG:
/************************************************************
SHUTDOWN_MSG: Shutting down NameNode atv-jiwan-ubuntu-0/127.0.0.1
************************************************************/
啟動服務:
~$ start-all.sh
停止服務:
~$ stop-all.sh
查看:
NameNode - http://node1:50070/
JobTracker - http://node1:50030/
如果操作正確,就會看到,集群的節點數,以及所有的相關信息顯示。
七、運行實例
<strong>~$ cd /home/hadoop/hadoop/bin
~$ hadoop fs -mkdir input
~$ hadoop fs ls
~$ cd ..
~$ hadoop fs -put NOTICE.txt REDME.txt input
~$ hadoop fs -ls input
~$ hadoop jar hadoop-examples-1.0.4.jar wordcount input output </strong>
然後就可以看到map reduce的過程。
<strong>~$ hadoop fs -ls output
~$ hadoop fs -cat output/part-r-00000</strong>
就可以看到相關的程序結果了。
以上操作就是關於ubuntu上進行hadoop reduce集群的環境搭建,並且進行了測試和實例的運行,在這個基礎上就可以進行mapreduce的學習編程和大數據的處理了。