大数据开发利器：Hadoop（2）

1. 准备工作

本文软件配置：
- VW12.5
- CentOS release 6.8 64位 lsb_release -a
- JDK 1.7.0_25 64位 java -version
- Hadoop 2.7.3 hadoop version

1.1 使用VW安装CentOS

这步骤网络教程较多，不在过多讲解。注意以下几点：

• 如果内存小于或等于4G，推荐双系统安装，内存大于4G，可使用虚拟机安装。
• 虚拟机设置过程中注意内存分配、客户机操作系统选择（本文选择CentOS64位）
• 安装过程中注意Root密码设置、硬盘分区、软件安装等。初次安装建议设置用户名为hadoop，下面就不用再添加hadoop用户了。

顺便吐槽一下，CentOS 6.8默中文字体非常丑，建议安装完成之后选择系统->首选项（Preferences）->外观（Appearance）修改一下。

1.2 修改主机名和用户名

为了统一开发环境，这里需要修改主机名和用户名。
① 添加用户

sudo useradd -m hadoop -s /bin/bash # 添加以hadoop为用户名的用户sudo passwd hadoop # 设置密码

这里需要输入root密码。
② 修改当前主机名

 hostname # 查看当前主机名 vim /etc/syconfig/network # 使用Vim修改配置文件，但也可以使用类似windows的记事本gedit，操作简单一些 hostname hadoop

第二步中修改HOSTNAME=hadoop
设置完成之后，注销当前用户，使用刚刚创建的hadoop用户登录。

1.3 配置网卡

① 进行配置

sudo vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0

修改如下:

DEVICE=eth0  # 默认，物理设备名HWADDR=00:0C:29:23:83:95 # 默认，MAC地址TYPE=Ethernet # 默认UUID=xxxxx # 默认，全局统一标识符ONBOOT=yes # 修改，[yes|no]  引导时是否激活网卡NM_CONTROLLED=yes # 默认BOOTPROTO=dhcp # 默认，[none|static|bootp|dhcp] （引导时不适用协议|静态分配|Bootp协议|DHCP协议）

设置BOOTPROTO参数为dhcp是由于虚拟机采用NAT方式。
修改完成之后，重启网络服务，并测试是否能上网。
② 测试连接

service network restartping www.baidu.com

③ 修改hosts

vim /etc/hosts

在下面增加一行： ip地址 主机名
ip地址使用命令 ifconfig查看
例如：127.0.0.1 hadoop

1.4 配置SSH无密码连接

Hadoop并不是通过SSH协议进行数据传输，Hadoop仅仅时在启动和停止的时候需要主节点通过SSH协议将从节点上面的进程启动或停止。即不配置SSH对Hadoop的使用没有任何影响，只需要在启动和停止Hadoop的时候输入每个从节点的用户名的密码就行了，但是一旦集群的规模增大，这种方式不可取同时也不利于学习和调试。
① 在配置SSH无密码连接之前，先关闭防火墙。

service iptables stop chkconfig iptables off #永久关闭防火墙vim /etc/selinux/config

设置SELINUX=disabled （原来为enforcing）
此步存疑，我使用该版本时未关闭但仍可完成安装并启动。不过大部分教程均提到，所以设置一下也无妨。
② 检查SSH是否安装
CentOS一般附带了SSH，所以首先检查一下是否安装。

sudo service sshd restartrpm -qa | grep opensshrpm -qa | grep rsync

如果已经安装好SSH和rsync（一个远程数据同步工具，可通过LAN/WAN快速同步多台主机的文件），将会如下图所示。

当然，如果没有安装，使用如下命令进行安装。

sudo yum install openssh-clientssudo yum install openssh-server

安装完成之后使用上面的方法进行验证。
④ 测试ssh是否可用

ssh localhost

首次登录，输入yes 和用户密码。
这样每次都需要输入密码，所以配置相应的SSH无密码登录更方便一些。

exit   # 退出刚才的ssh localhostcd ~/.ssh/ #ssh localhost之后会自动生成ssh-keygen -t rsacat id_rsa.pub >> authorized_keys  #加入授权chmod 600 ./authorized_keys

如下图所示：

此时，再次输入ssh localhost命令，无需输入密码即可直接登录。如下图：

1.5 JAVA环境安装

CentOS一般预装了OpenJDK，这里我使用Oracle JDK。
① 卸载OpenJDK

rpm -qa | grep jdk  # 查看是否安装OpenJDKsudo yum -y remove xxx  # 这里的xxx是上一个命令返回的结果

② 安装OracleJDK

• 下载JDK包
  这里在JAVA官网上下载tar包。目前可以下载1.8版本，本文使用1.7版本。

• 解压JDK包
  将tar包放置在/usr/local/目录下，并进行解压。（Linux 目录规则）

sudo tar -xvzf jdk-7u25-linux-x64.tar.gz # 解压rm -f jdk-linux-* #删除压缩包

• 配置环境变量

vim ~/.bashrc

.bashrc只对单个用户生效，当登录以及每次打开新的shell时，该文件被读取。衍生阅读：设置Linux环境变量的区别

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.7.0_25export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

修改环境变量后，执行命令。让环境变量立即生效。

source ~/.bashrc

• 检查一下是否配置成功

java -version

若如下图所示，则说明该配置成功。

2 伪分布式安装Hadoop 2.0

2.1 安装和配置

① 下载Hadoop2.0
在Hadoop官网上下载Hadoop binary版本。下载某个版本时有两种类型：source和binary。Source是源代码，而binary是编译好的。
下载时建议也下载hadoop-2.x.y.tar.gz.mds这个文件，用于检查hadoop-2.x.y.tar.gz的完整性。

cat hadoop-2.7.3.tar.gz.mds | grep 'MD5'md5sum hadoop-2.7.3.tar.gz | tr "a-z" "A-Z"  # 计算机MD5值，并转化为大写，方便比较。

查看输出的两个值，如果存在差异，重新下载。如下图：

② 解压tar包
将hadoop安装在/usr/local目录下。

tar sudo tar -xvzf hadoop-2.7.3.tar.gz# 这里可以改名或者做一个软连接，任选一种或不选sudo mv hadoop-2.7.3 ./hadoop  #方式1：改名ln -s hadoop-2.7.3 hadoop # 方式2：软连接sudo chown -R hadoop:hadoop hadoop #更改权限

③ 设置环境变量

vim ~/.bashrc

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-2.7.3export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin

source ~/.bashrc # 使配置立即生效

④ 配置Hadoop配置文件
- hadoop-env.sh
这个文件配置hadoop的环境，比如namenode的大小等，由于属于初学阶段，暂时不必修改。
- core-site.xml

<configuration>    <property>        <name>hadoop.tmp.dir</name>        <value>file:/usr/local/hadoop-2.7.3/tmp</value>    </property>    <property>        <name>fs.defaultFS</name>        <value>hdfs://localhost:9000</value>    </property></configuration>

hadoop.tmp.dir临时文件目录。
fs.defaultFS网页访问端口号
- hdfs-site.xml

<configuration>        <property>                <name>dfs.replication</name>                <value>1</value>        </property>        <property>                <name>dfs.namenode.name.dir</name>                <value>file:/usr/local/hadoop-2.7.3/tmp/dfs/name</value>        </property>        <property>                <name>dfs.datanode.data.dir</name>                <value>file:/usr/local/hadoop-2.7.3/tmp/dfs/data</value>        </property>        <property>                <name>dfs.webhdfs.enabled</name>                <value>true</value>        </property></configuration>

dfs.replication设置HDFS文件副本数。
dfs.namenode.data.dir设置NameNode的元数据存放的本地文件路径。
dfs.datanode.data.dir设置DameNode的元数据存放的本地文件路径。
如果需要使用webhdfs的LISTSTATUS、LISTFILESTATUS等需要列出文件、文件夹状态的命令，就需要设置dfs.webhdfs.enabled为true，因为这些信息都是由namenode来保存的。
- mapreduce.xml

<configuration>        <property>                <name>mapreduce.framework.name</name>                <value>yarn</value>        </property>        <property>                <name>mapreduce.jobhistory.address</name>                <value>hadoop:10020</value>        </property>        <property>                <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>                <value>hadoop:19888</value>        </property></configuration>

mapreduce.jobhistory.address配置jobhistory Server地址。
mapredcue.jobhistory.webapp.address配置jobhistory server web UI地址。
- yarn-site.xml

 <configuration>        <property>                <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>                <value>mapreduce_shuffle</value>        </property>        <property>                <name>resourcemanager.address</name>                <value>hadoop:8032</value>        </property>        <property>                <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>                <value>hadoop:8030</value>        </property>        <property>                <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>                <value>hadoop:8031</value>        </property>        <property>                <name>resourcemanager.admin.address</name>                <value>hadoop:8033</value>        </property>        <property>                <name>resourcemanager.webapp.adress</name>                <value>hadoop:8088</value>        </property>        <property>                <name>yarn.log-aggregation-enable</name>                <value>true</value>        </property></configuration>

yarn.nodemanager.aux-services：NodeManager上运行的附属服务。需配置成mapreduce_shuffle，才可运行MapReduce程序
resourcemanager.address：ResourceManager 对客户端暴露的地址。客户端通过该地址向RM提交应用程序，杀死应用程序等。
yarn.resourcemanager.scheduler.address：ResourceManager 对ApplicationMaster暴露的访问地址。ApplicationMaster通过该地址向RM申请资源、释放资源等。
yarn.resourcemanager.resource-tracker.address：ResourceManager对NodeManager暴露的地址.。ResourceManager 对NodeManager暴露的地址.。NodeManager通过该地址向RM汇报心跳，领取任务等。通过该地址向RM汇报心跳，领取任务等。
resourcemanager.admin.address：ResourceManager 对管理员暴露的访问地址。管理员通过该地址向RM发送管理命令等。
resourcemanager.webapp.adress：ResourceManager对外web ui地址。用户可通过该地址在浏览器中查看集群各类信息。
yarn.log-aggregation-enable如果配置错误，会显示 Aggregation is not enabled. Try the nodemanager at IP:HOST。
- slaves

# 默认为一个节点localhost

⑤ 配置完成之后，执行NameNode初始化

hadoop namenode format

成功的话，会看到 “successfully formatted” 和 “Exitting with status 0” 的提示，若为 “Exitting with status 1” 则是出错。如下图：

2.2 启动和测试hadoop

① 启动Hadoop

start-all.shjps  #判断是否启动成功

其中，若成功启动会列出如下进程：NameNode、DataNode、SencondarNameNode（以上HDFS进程）、ResourceManager、NodeManager（以上两项为YARN进程）。
若SencondarNameNode未启动，使用stop-dfs.sh关闭进程，然后尝试再次启动。如果没有NameNode或DataNode，则配置不成功，检查之前步骤，或通过启动日志排查原因。（查看logs目录下的log文件）
可能原因之一是多次format，将share/dfs目录下文件删除，重醒format。

stop-all.sh #关闭命令 

② 访问Web页面
可以访问http://localhost:50070查看NameNode和DataNode信息。

访问http://localhost:8088查看任务的运行情况（需要启动YARN）。

以下命令启动历史服务器，可以在web下查看任务运行。

mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver # 启动jobhistoryyarn-damon.sh start historyserver #启动ApplicationHistoryServer

访问http://localhost:19888查看jobhistory的运行情况。

2.3 运行Hadoop伪分布式实例

以一个MapReduce作业来实现单词计数的功能。
① 首先，创建相应的文本文件

# start-all.sh cd ~touch wordsecho "data mining on data warehouse" >> words # 写入相同的两行语句cat words

那么可以直观的发现，单词统计的结果为：

单词 词频 data 4 mining 2 on 2 warehouse 2

② 将文件上传到HDFS的指定目录下

hadoop fs -mkdir /input #在HDFS根目录下创建/input文件夹hadoop fs -ls / #查看目录是否创建hadoop dfs -put words /input #将文本文件上传到该目录下。

如下图：

③ 运行MapReduce程序，并查看结果

cd /usr/local/hadoop-2.7.3hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar wordcount /input /outputhdfs dfs -cat /output/part* # 查看结果

可以发现结果与预期相同。
④ 其他一些命令

hdfs dfs -get /output/part* output# 将结果取回本地，并命名为outputhdfs dfs -rm -r /output # Hadoop 运行程序时，输出目录不能存在，因此若要重新运行程序，需要删除结果目录

可访问http://localhost:8088查看任务运行情况，如下图：

⑤ 备注

start-dfs.sh #仅启动NameNode和DataNodestart-yarn.sh # 启动Yarn

启动 YARN 之后，运行实例的方法还是一样的，仅仅是资源管理方式、任务调度不同。观察日志信息可以发现，不启用 YARN 时，是 “mapred.LocalJobRunner” 在跑任务，启用 YARN 之后，是 “mapred.YARNRunner” 在跑任务。启动 YARN 有个好处是可以通过 Web 界面查看任务的运行情况。
如果不想启动 YARN，务必把配置文件 mapred-site.xml 重命名，改成 mapred-site.xml.template，需要用时改回来就行。否则在该配置文件存在，而未开启 YARN 的情况下，运行程序会提示 “Retrying connect to server: 0.0.0.0/0.0.0.0:8032” 的错误，这也是为何该配置文件初始文件名为 mapred-site.xml.template。

3. 总结

本节主要介绍了如何在CentOS上安装Hadoop2.0。基本完成了操作，但由于使用NAT模式和代理，虚拟机中配置静态IP方式不成功（无法ping通外网）。所以后续操作中直接访问http://IP地址:端口号的方式不成功。原因未知。

参考资料：

1. 范东来-Hadoop海量数据处理-技术详解与项目实战。
2. 林子雨-大数据技术原理与应用
3. 网易云课堂