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hadoop2.7.3

时间:2016-11-29 23:38:03      阅读:253      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

 环境:centos6.7,hadoop2.7.3,虚拟机VMware

  1. 下载hadoop:http://apache.fayea.com/hadoop/common/hadoop-2.7.3/hadoop-2.7.3.tar.gz

  2. namendoe 192.168.137.9 ; secondnode 192.168.137.15 ; datanode 192.168.137.16

  3. 修改三台主机的/etc/hosts,将namenode,secondnode,datanode信息分别加入

[root@namenode ~]# cat /etc/hosts
127.0.0.1   localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
::1         localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6
192.168.137.9 namenode
192.168.137.15 secondnode
192.168.137.16 datanode

4.官网下载jdk:jdk-8u77-linux-x64.tar.gz

5.安装java

①yum remove java -y

②tar zxvf jdk-8u77-linux-x64.tar.gz

③mv jdk1.8.0_77 /usr/local/java

④vi /etc/profile

export JAVA_HOME=/usr/local/java
exportCLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

⑤source /etc/profile

[root@namenode src]# java -version
java version "1.8.0_77"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_77-b03)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.77-b03, mixed mode)

三台主机做以上命令操作。

6.环境变量优化:

cat << EOF > ~/.toprc
RCfile for "top withwindows"   # shameless braggin‘
Id:a, Mode_altscr=0, Mode_irixps=1,Delay_time=3.000, Curwin=0
Def fieldscur=AEHIOQTWKNMBcdfgjplrSuvyzX
         winflags=32569, sortindx=10, maxtasks=0
         summclr=1, msgsclr=1, headclr=3,taskclr=2
Job fieldscur=ABcefgjlrstuvyzMKNHIWOPQDX
winflags=62777, sortindx=0, maxtasks=0
summclr=6, msgsclr=6, headclr=7, taskclr=6
Mem fieldscur=ANOPQRSTUVbcdefgjlmyzWHIKX
winflags=62777, sortindx=13, maxtasks=0
summclr=5, msgsclr=5, headclr=4, taskclr=5
Usr fieldscur=ABDECGfhijlopqrstuvyzMKNWX
winflags=62777, sortindx=4, maxtasks=0
summclr=3, msgsclr=3, headclr=2, taskclr=3
EOF

继续环境变量优化:

 vim /etc/security/limits.conf
hadoop           -       nofile          32768
hadoop           -       nproc          32000

继续环境变量优化:

vim /etc/pam.d/system-auth
auth       required      pam_limits.so

所有节点操作。

7.创建hadoop用户

useradd -u 5000 hadoop && echo"hadoop"|passwd --stdin hadoop
mkdir /data &&chown -R hadoop.hadoop /data

所有节点操作

8.免密登录

①su - hadoop

②ssh-keygen

③在namenode上:

vi .ssh/authorized_keys

将所有节点的.ssh/id_rsa.pub 内容加入,然后分发给各个节点。

chmod 600 .ssh/authorized_keys

9.namenode操作:

解压hadoop,

tar zxvf hadoop-2.7.3.tar.gz

移动目录:

mv hadoop-2.7.3 /home/hadoop/hadoop2.7.3

10.每个节点操作:

vim /home/hadoop/.bash_profile

修改:

修改:
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop2.7.3
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
export HADOOP_HOME_WARN_SUPPRESS=1
export PATH
$source /home/hadoop/.bash_profile

11.namenode上操作:

$cd /home/hadoop/hadoop2.7.3/etc/hadoop
$vim hadoop-env.sh

修改:

export JAVA_HOME=/usr/local/java

增加:

export HADOOP_PREFIX=/home/hadoop/hadoop2.7.3
export HADOOP_HEAPSIZE=15000
$vim yarn-env.sh

修改:

export JAVA_HOME=/usr/local/java
$vim mapred-env.sh

修改:

export JAVA_HOME=/usr/local/java
$ vi hdfs-site.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
  <property>
        <name>dfs.namenode.http-address</name>
        <value>namenode:50070</value>
        <description> NameNode 通过当前参数 获得 fsimage 和 edits </description>
  </property>
  <property>
        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        <value>secondnode:50090</value>
        <description> SecondNameNode 通过当前参数 获得最新的 fsimage </description>
    </property>

    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>2</value>
        <description> 设定 HDFS 存储文件的副本个数,默认为3 </description>
    </property>
   <property>
        <name>dfs.namenode.checkpoint.dir</name>
        <value>file:///home/hadoop/hadoop2.7.3/hdfs/namesecondary</value>
        <description> 设置 secondary 存放 临时镜像 的本地文件系统路径,如果这是一个用逗号分隔的文件列表,则镜像将会冗余复制到所有目录,只对 secondary 有效 </description>
    </property>

    <property>
        <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>file:///data/work/hdfs/name/</value>
        <description> namenode 用来持续存放命名空间和交换日志的本地文件系统路径 </description>
    </property>

    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>file:///data/work/hdfs</value>
        <description> DataNode 在本地存放块文件的目录列表,用逗号分隔 </description>
    </property>

    <property>
        <name>dfs.stream-buffer-size</name>
        <value>131072</value>
        <description> 默认是4KB,作为hadoop缓冲区,用于hadoop读hdfs的文件和写
hdfs的文件,还有map的输出都用到了这个缓冲区容量,对于现在的硬件很保守,可以设置为128k(131072),甚至是1M(太大了map和reduce任务可能会内存溢出) </description>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.checkpoint.period</name>
        <value>3600</value>
        <description> 两次 checkpoints 之间的间隔,单位为秒,只对 secondary 有效 </description>
    </property>
</configuration>

具体可以查看官网资料:http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.3/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/hdfs-default.xml

$vim mapred-site.xml
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
 <name>mapreduce.framework.name</name>
 <value>yarn</value>
</property>
</configuration>
$vim yarn-site.xml

修改:

<?xml version="1.0"?>
<configuration>
<property>
 <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
  <value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>
$ vi core-site.xml

修改:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
   <name>fs.defaultFS</name>
   <value>hdfs://namenode:9000/</value>
   <description> 设定 namenode 的 主机名 及 端口 </description>
</property>

<property>
   <name>hadoop.tmp.dir</name>
   <value>/home/hadoop/tmp</value>
   <description> 存放临时文件的目录 </description>
</property>
</configuration>

具体可参考:http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.3/hadoop-project-dist/hadoop-common/core-default.xml

12.所有节点上新建目录

$mkdir /home/hadoop/tmp
$mkdir /data/work/hdfs/namesecondary -p

13.namenode上

$start-all.sh


本文出自 “echo xiayun” 博客,请务必保留此出处http://linuxerxy.blog.51cto.com/10707334/1877842

hadoop2.7.3

原文:http://linuxerxy.blog.51cto.com/10707334/1877842

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