hadoop分布式集群搭建完整教程，hadoop分布式集群搭建

欧气 2024年09月27日 07:40 3 0

本文目录导读：

环境准备
下载 Hadoop 安装包
安装 Hadoop
验证 Hadoop 分布式集群

《Hadoop 分布式集群搭建全攻略：开启大数据处理新时代》

在当今大数据时代，Hadoop 分布式集群已成为处理大规模数据的核心技术之一，它能够高效地存储和处理海量数据，为企业和组织提供强大的数据处理能力，本文将详细介绍 Hadoop 分布式集群的搭建过程，帮助您快速搭建起自己的大数据处理平台。

环境准备

在搭建 Hadoop 分布式集群之前，我们需要准备以下环境：

1、操作系统：Hadoop 可以运行在多种操作系统上，如 Linux、Windows 等，本文将以 Linux 操作系统为例进行介绍。

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2、JDK：Hadoop 是基于 Java 开发的，因此需要安装 JDK，请确保您的系统中已经安装了 JDK 并且配置了环境变量。

3、SSH 服务：Hadoop 分布式集群需要通过 SSH 协议进行节点之间的通信，请确保您的系统中已经安装了 SSH 服务并且配置了免密登录。

4、网络环境：Hadoop 分布式集群需要一个稳定的网络环境，请确保您的节点之间能够正常通信。

下载 Hadoop 安装包

Hadoop 官方网站提供了多种版本的 Hadoop 安装包，您可以根据自己的需求选择合适的版本进行下载，本文将以 Hadoop 2.7.7 版本为例进行介绍。

安装 Hadoop

1、解压安装包：将下载的 Hadoop 安装包解压到指定的目录下。

2、配置环境变量：将 Hadoop 安装目录添加到环境变量中。

3、配置 core-site.xml 文件：在 Hadoop 安装目录下的 etc/hadoop 目录中，找到 core-site.xml 文件并进行编辑，以下是一个 core-site.xml 文件的示例配置：

<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://namenode:9000</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/usr/local/hadoop/tmp</value>
    </property>
</configuration>

在上述示例中，我们配置了 Hadoop 的默认文件系统为 HDFS，并且指定了 Hadoop 的临时目录为 /usr/local/hadoop/tmp。

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4、配置 hdfs-site.xml 文件：在 Hadoop 安装目录下的 etc/hadoop 目录中，找到 hdfs-site.xml 文件并进行编辑，以下是一个 hdfs-site.xml 文件的示例配置：

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>3</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>/usr/local/hadoop/tmp/dfs/name</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>/usr/local/hadoop/tmp/dfs/data</value>
    </property>
</configuration>

在上述示例中，我们配置了 HDFS 的副本数为 3，并且指定了 Namenode 的数据目录为 /usr/local/hadoop/tmp/dfs/name，DataNode 的数据目录为 /usr/local/hadoop/tmp/dfs/data。

5、配置 mapred-site.xml 文件：在 Hadoop 安装目录下的 etc/hadoop 目录中，找到 mapred-site.xml 文件并进行编辑，以下是一个 mapred-site.xml 文件的示例配置：

<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

在上述示例中，我们配置了 MapReduce 的框架为 YARN。

6、配置 yarn-site.xml 文件：在 Hadoop 安装目录下的 etc/hadoop 目录中，找到 yarn-site.xml 文件并进行编辑，以下是一个 yarn-site.xml 文件的示例配置：

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

在上述示例中，我们配置了 YARN 的 NodeManager 的辅助服务为 MapReduce Shuffle。

7、格式化 HDFS 文件系统：在 Hadoop 安装目录下的 bin 目录中，执行以下命令格式化 HDFS 文件系统：

hdfs namenode -format

8、启动 Hadoop 服务：在 Hadoop 安装目录下的 sbin 目录中，执行以下命令启动 Hadoop 服务：

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start-dfs.sh
start-yarn.sh

验证 Hadoop 分布式集群

1、查看 HDFS 集群状态：在浏览器中输入以下地址查看 HDFS 集群状态：

http://namenode:50070/

2、查看 YARN 集群状态：在浏览器中输入以下地址查看 YARN 集群状态：

http://resourcemanager:8088/

3、执行 MapReduce 作业：在 Hadoop 安装目录下的 examples 目录中，找到 wordcount 示例程序并进行编辑，以下是一个 wordcount 示例程序的示例代码：

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;
import java.io.IOException;
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(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true)? 0 : 1);
    }
}

在上述示例代码中，我们实现了一个简单的 WordCount 程序，用于统计文本文件中每个单词出现的次数。

4、执行 WordCount 作业：在 Hadoop 安装目录下的 bin 目录中，执行以下命令执行 WordCount 作业：

hadoop jar hadoop-examples-2.7.7.jar wordcount /input /output

在上述命令中，我们指定了输入文件路径为 /input，输出文件路径为 /output。

通过本文的介绍，我们详细了解了 Hadoop 分布式集群的搭建过程，希望本文能够帮助您快速搭建起自己的大数据处理平台，为您的大数据处理工作提供有力的支持。

标签： #hadoop #分布式集群 #搭建 #教程