CentOS7下Hadoop3.2.1的安装与部署（单机模式）

深藏阁楼爱情的钟 2023-07-04 15:58 62阅读 0赞

# 安装准备 #

## 下载Hadoop安装包 ##

下载地址：[https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common][https_www.apache.org_dyn_closer.cgi_hadoop_common]

本例中，我下载的是当前最新的稳定版本 **hadoop-3.2.1.tar.gz** 。

## 下载JDK ##

下载地址：[https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html][https_www.oracle.com_technetwork_java_javase_downloads_index.html]

先执行如下命令，查看自己Linux服务器的操作系统位数，下载适用的JDK安装包。

[root@localhost ~]# getconf LONG_BIT
    64

我的Linux操作系统是64位的，所以我选择下载 **jdk-8u211-linux-x64.tar.gz** 。

将下载好的hadoop-3.2.1.tar.gz 和 jdk-8u211-linux-x64.tar.gz 安装包上传到服务器。

## 修改HOSTS配置 ##

[hadoop@localhost ~]$ sudo vi /etc/hosts
    ## 在文件末尾添加一行
    127.0.0.1   hadoop001

如果报告如下错误：hadoop is not in the sudoers file. This incident will be reported. 这是因为在/etc/sudoers文件里没有给当前用户添加sudo权限。

**解决办法：**

1. 切换到root用户下，可执行 su 命令，然后输入root的密码。

2. /etc/sudoers文件默认情况下是只读的，若要修改它需要为其添加写权限，使用命令 chmod u+w /etc/sudoers。

[root@localhost ~]# ll /etc/sudoers
    -r--r-----. 1 root root 4188 Jul  7  2015 /etc/sudoers
    [root@localhost ~]# chmod u+w /etc/sudoers
    ll /etc/sudoers
    [root@localhost ~]# -rw-r-----. 1 root root 4188 Jul  7  2015 /etc/sudoers

3. 编辑/etc/sudoers，执行 vi /etc/sudoers 命令，在 root ALL=(ALL) ALL 这一行下面添加一行，内容如下。

## Allow root to run any commands anywhere
    root    ALL=(ALL)       ALL
    ## 为 hadoop 用户添加 sudo 权限，sudo 时需要键入密码
    hadoop  ALL=(ALL)       ALL
    ## 或者，为 hadoop 用户添加 sudo 权限，sudo 时无需密码
    ## hadoop    ALL=(ALL)       NOPASSWD: ALL
    ## 或者，为 bigdata 用户组下面的所有用户添加 sudo 权限，sudo 时需要键入密码
    ## %bigdata  ALL=(ALL)       ALL
    ## 或者，为 bigdata 用户组下面的所有用户添加 sudo 权限，sudo 时无需密码
    ## %bigdata  ALL=(ALL)       NOPASSWD: ALL

4. 修改完毕，保存文件，取消掉 /etc/sudoers 的写权限。

[root@localhost ~]# chmod u-w /etc/sudoers

# 安装JDK #

首先，将JDK安装包解压至安装目录。

[hadoop@localhost ~]$ tar -zxvf jdk-8u211-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/

然后，执行命令 vi ~/.bash\_profile 在~/.bash\_profile文件中增加Java环境变量。

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_211
    export JAVA_BIN=$JAVA_HOME/bin
    export JAVA_LIB=$JAVA_HOME/lib
    export CLASSPATH=.:$JAVA_LIB/tools.jar:$JAVA_LIB/dt.jar
    PATH=$PATH:$HOME/.local/bin:$HOME/bin:$JAVA_BIN
    
    export PATH

环境变量配置完之后，记得执行 source ~/.bash\_profile 命令使新添加的环境变量生效。

最后，输入 java -version 命令查看JDK是否安装成功。

[hadoop@localhost ~]$ java -version
    java version "1.8.0_211"
    Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_211-b12)
    Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.211-b12, mixed mode)

# 安装Hadoop #

首先，将hadoop-3.2.1.tar.gz 解压至安装目录。

[hadoop@localhost ~]$ tar -zxvf hadoop-3.2.1.tar.gz -C /usr/local/

接下来，编辑 ~/.bash\_profile 配置文件，增加 Hadoop 相关用户环境变量，添加后bash\_profile文件完整内容如下：

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_211
    export JAVA_BIN=$JAVA_HOME/bin
    export JAVA_LIB=$JAVA_HOME/lib
    export CLASSPATH=.:$JAVA_LIB/tools.jar:$JAVA_LIB/dt.jar
    
    export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-3.2.1
    
    PATH=$PATH:$HOME/.local/bin:$HOME/bin:$JAVA_BIN:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
    export PATH

同样地，环境变量配置完之后，记得执行 source ~/.bash\_profile 命令使环境变量生效。

最后，还需要修改 %HADOOP\_HOME%/etc/hadoop/ 目录下面的几个配置文件。

## hadoop-env.sh ##

# The java implementation to use.
    export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_211
    
    # Location of Hadoop.
    export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-3.2.1

## mapred-site.xml ##

<configuration>
            <property>
                    <name>mapreduce.framework.name</name>
                    <value>yarn</value>
                    <final>true</final>
                    <description>The runtime framework for executing MapReduce jobs</description>
            </property>
            <property>
                    <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
                    <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/hadoop-3.2.1</value>
            </property>
            <property>
                    <name>mapreduce.map.env</name>
                    <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/hadoop-3.2.1</value>
            </property>
            <property>
                    <name>mapreduce.reduce.env</name>
                    <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/hadoop-3.2.1</value>
            </property>
    </configuration>

## core-site.xml ##

<configuration>
            <property>
                    <name>fs.default.name</name>
                    <value>hdfs://hadoop001:9001</value>
            </property>
    </configuration>

## hdfs-site.xml ##

<configuration>
            <property>
                    <name>dfs.replication</name>
                    <value>1</value>
            </property>
            <property>
                    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
                    <value>/home/hadoop/dfs/namenode</value>
            </property>
            <property>
                    <name>dfs.datanode.data.dir</name>
                    <value>/home/hadoop/dfs/datanode</value>
            </property>
            <property>
                    <name>dfs.http.address</name>
                    <value>0.0.0.0:50070</value>
            </property>
    </configuration>

##  yarn-site.xml ##

<configuration>
            
            <property>
                    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
                    <value>mapreduce_shuffle</value>
                    <final>true</final>
            </property>
    </configuration>

## workers ##

在Hadoop2.X中该配置文件名为 slaves，清空文件内容，仅保留 HOSTS 中配置的 hadoop001 主机。

# 启动Hadoop #

## 格式化NameNode ##

第一次启动HDFS需要先进行格式化，使用如下命令：

# $HADOOP_PREFIX/bin/hdfs namenode -format <cluster_name>
    hdfs namenode -format

## 启动NameNode ##

[hadoop@localhost ~]$ hdfs --daemon start namenode
    [hadoop@localhost ~]$ jps
    6355 NameNode
    6424 Jps

**TIPS：**如果启动失败，可以查看%HADOOP\_HOME%/logs/ 目录下的日志进行错误排查。

## 启动DataNode ##

[hadoop@localhost hadoop-3.2.1]$ hdfs --daemon start datanode
    [hadoop@localhost hadoop-3.2.1]$ jps
    6544 Jps
    6355 NameNode
    6477 DataNode

NameNode和DataNode启动之后，在浏览器中输入 [http://172.16.250.234:50070][http_172.16.250.234_50070] 访问HDFS的管理界面。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3BlbmdqdW5sZWU_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

接下来就该启动Yarn了，在启动Yarn之前需要先对本机进行SSH免密码登录设置，否则执行 start-yarn.sh 命令启动nodemanagers 的时候会提示如下错误。

[hadoop@localhost logs]$ start-yarn.sh
    Starting resourcemanager
    Starting nodemanagers
    hadoop001: Warning: Permanently added 'hadoop001' (ECDSA) to the list of known hosts.
    hadoop001: Permission denied (publickey,gssapi-keyex,gssapi-with-mic,password).

# 本机SSH免密码登录配置 #

## 1.关闭防火墙和SELinux（root权限） ##

Redhat使用了SELinux来增强安全，关闭的办法为：

**a. 永久有效**

修改 /etc/selinux/config 文件中的 SELINUX=enforcing 修改为 SELINUX=disabled ，然后重启。

**b. 临时生效**

setenforce 0

**关闭防火墙的方法为：**

开启：systemctl start firewalld.service

关闭：systemctl stop firewalld.service

**防火墙开机自启动设置：**

开启：systemctl enable iptables.service

禁止：systemctl disable iptables.service

## 2.配置sshd（root权限） ##

编辑 /etc/ssh/sshd\_config 文件，使用命令：vi /etc/ssh/sshd\_config ，去掉以下3行的 “\#” 注释：

RSAAuthentication yes
    PubkeyAuthentication yes
    AuthorizedKeysFile      .ssh/authorized_keys

重启 sshd 服务，使用命令：systemctl restart sshd.service 。

## 3.生成秘钥（普通用户权限） ##

从 root 用户切换到hadoop 用户，可使用命令：su hadoop。然后， 执行命令 ssh-keygen -t rsa 来生成秘钥。无需指定口令密码，遇到询问直接回车，命令执行完毕后会在 hadoop 用户的家目录中（/home/hadoop/.ssh）生成两个文件：

*  id\_rsa: 私钥
 *  id\_rsa.pub:公钥

## 4.将公钥导入到认证文件（普通用户权限） ##

使用命令：

cat /home/hadoop/.ssh/id_rsa.pub >> /home/hadoop/.ssh/authorized_keys

## 5.设置认证文件访问权限（普通用户权限） ##

chmod 700 /home/hadoop/.ssh
    chmod 600 /home/hadoop/.ssh/authorized_keys

#  启动Yarn #

[hadoop@localhost logs]$ start-yarn.sh
    Starting resourcemanager
    Starting nodemanagers
    [hadoop@localhost logs]$ jps
    8872 NameNode
    10632 Jps
    9257 DataNode
    10170 ResourceManager
    10284 NodeManager

启动成功之后，在浏览器中输入 http://172.16.250.240:8088 便可以查看YARN的管理界面了。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3BlbmdqdW5sZWU_size_16_color_FFFFFF_t_70 1][]

# MapReduce测试  #

为了验证 hadoop是否安装成功，以及初体验一把MapReduce，接下来，我们以 Hadoop 安装包中自带的MapReduce 示例为例，简单统计一下 $HADOOP\_HOME/etc/hadoop 目录下的配置文件中匹配 'dfs\[a-z.\]+'的字符串都有哪些以及它们在配置文件中出现了多少次。

警告：Hadoop3.2.1版本中etc/hadoop 目录下有一个 shellprofile.d 文件夹会导致测试失败，执行测试前记得删掉这个文件夹。

hdfs dfs -rm -r -skipTrash /input/hadoop/shellprofile.d

或者，在上传文件之前删除本地的 shellprofile.d 文件夹。

[hadoop@localhost ~]$ hdfs dfs -mkdir /input        # 在HDFS根目录下创建input目录
    [hadoop@localhost ~]$ hdfs dfs -mkdir /output       # 在HDFS根目录下创建output目录
    [hadoop@localhost ~]$ hdfs dfs -ls /                # 查看HDFS根目录下文件列表
    Found 4 items
    drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2020-02-13 15:01 /input
    drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2020-02-13 14:57 /output
    drwx------   - hadoop supergroup          0 2020-02-13 14:49 /tmp
    drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2020-02-13 14:55 /user
    # 将本地主机上的 hadoop 文件夹上传到 HDFS的 input目录
    [hadoop@localhost ~]$ hdfs dfs -put /usr/local/hadoop-3.2.1/etc/hadoop /input
    [hadoop@localhost ~]$ hdfs dfs -ls /input/hadoop    # 查看HDFS中/input/hadoop目录下文件列表
    Found 32 items
    -rw-r--r--   1 hadoop supergroup       8260 2020-02-13 15:13 /input/hadoop/capacity-scheduler.xml
    -rw-r--r--   1 hadoop supergroup       1335 2020-02-13 15:13 /input/hadoop/configuration.xsl
    # 此处省略其余 30个文件信息 
    # 使用 hadoop 提供的mapreduce示例程序，统计上述32个文件中匹配'dfs[a-z.]+'的字符串出现的次数
    [hadoop@localhost ~]$ hadoop jar /usr/local/hadoop-3.2.1/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.1.jar grep /input/hadoop /output/demo 'dfs[a-z.]+'
    [hadoop@localhost ~]$ hdfs dfs -ls /output/demo   # 查看结果存放目录/output/demo 下的文件列表
    Found 2 items
    -rw-r--r--   1 hadoop supergroup          0 2020-02-13 15:19 /output/demo/_SUCCESS
    -rw-r--r--   1 hadoop supergroup        331 2020-02-13 15:19 /output/demo/part-r-00000
    # 你可以将结果文件目录从HDFS拷贝到本地主机的 /tmp/ 目录下
    [hadoop@localhost ~]$ hdfs dfs -get /output/demo /tmp/
    [hadoop@localhost ~]$ ls /tmp/demo/
    part-r-00000  _SUCCESS
    [hadoop@localhost ~]$ cat /tmp/demo/part-r-00000
    5	dfs.audit.logger
    3	dfs.logger
    3	dfs.server.namenode.
    2	dfs.audit.log.maxbackupindex
    2	dfs.audit.log.maxfilesize
    2	dfs.sh
    1	dfshealth.html
    1	dfsadmin
    1	dfs.replication
    1	dfs.namenode.servicerpc
    1	dfs.namenode.rpc
    1	dfs.namenode.name.dir
    1	dfs.log
    1	dfs.http.address
    1	dfs.datanode.data.dir
    1	dfs.namenode.ec.policies.max.cellsize
    # 或者直接查看HDFS中mapreduce任务的统计结果
    [hadoop@localhost ~]$ hdfs dfs -cat /output/demo/part-r-00000
    # mapreduce任务执行完毕后的的统计结果内容如下:
    5	dfs.audit.logger
    3	dfs.logger
    3	dfs.server.namenode.
    2	dfs.audit.log.maxbackupindex
    2	dfs.audit.log.maxfilesize
    2	dfs.sh
    1	dfshealth.html
    1	dfsadmin
    1	dfs.replication
    1	dfs.namenode.servicerpc
    1	dfs.namenode.rpc
    1	dfs.namenode.name.dir
    1	dfs.log
    1	dfs.http.address
    1	dfs.datanode.data.dir
    1	dfs.namenode.ec.policies.max.cellsize

[https_www.apache.org_dyn_closer.cgi_hadoop_common]: https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common
[https_www.oracle.com_technetwork_java_javase_downloads_index.html]: https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
[http_172.16.250.234_50070]: http://172.16.250.234:50070/
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3BlbmdqdW5sZWU_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200213145604770.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3BlbmdqdW5sZWU=,size_16,color_FFFFFF,t_70
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