hadoop的安装与配置（伪分布式模式安装）

最近偶然在研究hadoop看完网络上的配置文章居然在linux下安装成功的hadoop就把别人的文章进行说明一下，提供给需要的读者。

hadoop 的安装分为本地模式、伪分布模式、集群模式。本地模式是运行在本地，只负

责存储，没有计算功能，不讲述。伪分布模式是在一台机器上模拟分布式部署，方便学

习和调试。集群模式是在多个机器上配置 hadoop，是真正的“分布式”。本文章讲述伪分布模式。

解压缩hadoop

使用winscp把软件包传输至linux下的usr/local目录下

解压缩文件，并重命名为hadoop,方便后面的使用，重命名后完整路径为“/usr/local/hadoop”

解压及更名：

#tar  -xzvf hadoop-1.0.4.tar.gz

#mv  hadoop-1.0.4  hadoop

设置环境变量HADOOP HOME,修改文件“/etc/profile”,如图：

请读者与 jdk 设置时配置文件对照。这里我们设置了一个别名 cdha，可以快速转到

hadoop 的目录。

修改环境变量后，记得执行 source 命令哦。（source  /etc/profile 是文件立即生效）

我们关注 bin 目录和 conf 目录。

修改配置文件

hadoop 配 置 文 件 默 认 是 本 地 模 式 ， 我 们 修 改 四 个 配 置 文 件 ， 这 些 文 件 都 位 于

$HADOOP_HOME/conf 目录下。

第一个是hadoop环境变量脚本文件hadoop-env.sh

修改第9行代码为

export  JAVA_HOME=/usr/local/jdk

保存并关闭。这里设置的是 JAVA_HOME，注意去掉前面的“#”。

第二个是hadoop的核心配置文件core-site.xml

<configuration>

<property>

<name>hadoop.tmp.dir</name>

<value>/home/hadoop/tmp</value>

<description>hadoop 的运行临时文件的主目录</description>

</property>

<property>

<name>fs.default.name</name>

<value>hdfs://book0:9000</value>

<description>HDFS 的访问路径</description>

</property>

</configuration>

第三个是hdfs配置文件hdfs-site.xml

<configuration>

<property>

<name>dfs.replication</name>

<value>1</value>

<description>存储副本数</description>

</property>

</configuration>

第四个是MapReduce配置文件mapred-site.xml

<configuration>

<property>

<name>mapred.job.tracker</name>

<value>book0:9001</value>

<description>JobTracker 的访问路径</description>

</property>

</configuration>

格式化文件系统

hdfs 是 文 件 系 统 ， 所 以 在 第 一 次 使 用 之 前 需 要 进 行 格 式 化 。 执 行 命 令

$HADOOP_HOME/bin/hadoop  namenode  –format

注意：只在第一次启动的时候格式化，不要每次启动都格式化。理解为我们新买了块

移动硬盘，使用之前总要格式化硬盘。

如果真的有必要再次格式化，请先把“$HADOOP_HOME/tmp”目录下的文件全部删除。

读者可以自己观察目录”$HADOOP_HOME/tmp”在格式化前后的变化情况。

格式化操作很少有出现失败的情况。如果真出现了，请检查配置是否正确

hadoop的启动

格式化完成后，开始启动 hadoop 程序。

启动 hadoop 的命令脚本都在$HADOOP_HOME/bin/下，下面的所有命令都不再带有完整路

径名称。

这里讲述 hadoop 启动的三种方式：

第一种，一次性全部启动：

执行 start-all.sh 启动 hadoop，观察控制台的输出，见图 3-5,可以看到正在启动进程，分

别是 namenode、datanode、secondarynamenode、jobtracker、tasktracker，一共 5 个，待执行

完毕后，并不意味着这 5 个进程成功启动，上面仅仅表示系统正在启动进程而已。

我们使用 jdk 的命令 jps 查看进程是否已经正确启动。执行以下 jps，如果看到了这 5 个

进程，见图 3-6,说明 hadoop 真的启动成功了。如果缺少一个或者多个，那就进入到“Hadoop

的常见启动错误”章节寻找原因了。

关闭 hadoop 的命令是stop-all.sh。

上面的命令是最简单的，可以一次性把所有节点都启动、关闭。除此之外，还有其他命

令，是分别启动的。

第二种，分别启动 HDFS和 MapReduce：

执行命令 start-dfs.sh，是单独启动 hdfs,见图 3-7。执行完该命令后，通过 jps 能够

看到 NameNode、DataNode、SecondaryNameNode 三个进程启动了，该命令适合于只执行 hdfs

存储不使用 MapReduce 做计算的场景。关闭的命令就是 stop-dfs.sh 了。

执行命令 start-mapred.sh，可以单独启动 MapReduce 的两个进程。关闭的命令就是

stop-mapred.sh 了。当然，也可以先启动 MapReduce，再启动 HDFS。这说明，HDFS 和MapReduce

的进程之间是互相独立的，没有依赖关系。

 

第三种，分别启动各个进程：

 

执行的命令是“hadoop-daemon.shstart [进程名称]”，这种启动方式适合于单独增加、

删除节点的情况，在安装集群环境的时候会看到。

root@book0 bin]# jps

14821 Jps

[root@book0 bin]# hadoop-daemon.sh start namenode

[root@book0 bin]# hadoop-daemon.sh start datanode

[root@book0 bin]# hadoop-daemon.sh startsecondarynamenode

[root@book0 bin]# hadoop-daemon.sh start jobtracker

[root@book0 bin]# hadoop-daemon.sh start tasktracker

[root@book0 bin]# jps

14855 NameNode

14946 DataNode

15043 SecondaryNameNode

15196 TaskTracker

15115 JobTracker

15303 Jps

至此hadoop的伪分布式安装已完成，读者接下来可以进行简单的MapReduce计算了。

（以上内容来源于网上的摘要结合自己的说明）