Hadoop 2.x偽分布式環(huán)境搭建詳細(xì)步驟

更新時(shí)間：2016年05月08日 23:01:59 作者：dafei10086

這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了Hadoop 2.x偽分布式環(huán)境搭建詳細(xì)步驟，感興趣的朋友可以參考一下

本文以圖文結(jié)合的方式詳細(xì)介紹了Hadoop 2.x偽分布式環(huán)境搭建的全過程，供大家參考，具體內(nèi)容如下

1、修改hadoop-env.sh、yarn-env.sh、mapred-env.sh

方法：使用notepad++(beifeng用戶)打開這三個(gè)文件

添加代碼：export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.7.0_67

2、修改core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml、mapred-site.xml配置文件

1）修改core-site.xml

<configuration>
　　<property>
　　　　<name>fs.defaultFS</name>
　　　　<value>hdfs://Hadoop-senior02.beifeng.com:8020</value>
　　</property>
　　<property>
　　　　<name>hadoop.tmp.dir</name>
　　　　<value>/opt/modules/hadoop-2.5.0/data</value>
　　</property>
</configuration>

2）修改hdfs-site.xml

<configuration>
　　<property>
　　　　<name>dfs.replication</name>
　　　　<value>1</value>
　　</property>
　　<property>
　　　　<name>dfs.namenode.http-address</name>
　　　　<value>Hadoop-senior02.beifeng.com:50070</value>
　　</property>
</configuration>

3）修改yarn-site.xml

<configuration>
　　<property>
　　　　<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
　　　　<value>mapreduce_shuffle</value>
　　</property>
　　<property>
　　　　<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
　　　　<value>Hadoop-senior02.beifeng.com</value>
　　</property>
　　<property>
　　　　<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
　　　　<value>true</value>
　　</property>
　　<property>
　　　　<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
　　　　<value>86400</value>
　　</property>
</configuration>

4）修改mapred-site.xml

<configuration>
　　<property>
　　　　<name>mapreduce.framework.name</name>
　　　　<value>yarn</value>
　　</property>
　　<property>
　　　　<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
　　　　<value>0.0.0.0:19888</value>
　　</property>
</configuration>

3、啟動(dòng)hdfs

1）格式化namenode:$ bin/hdfs namenode -format

2）啟動(dòng)namenode:$sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

3）啟動(dòng)datanode:$sbin/hadoop-daemon.sh start datanode

4）hdfs監(jiān)控web頁面：http://hadoop-senior02.beifeng.com:50070

4、啟動(dòng)yarn

1）啟動(dòng)resourcemanager:$sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

2）啟動(dòng)nodemanager:sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager

3）yarn監(jiān)控web頁面：http://hadoop-senior02.beifeng.com:8088

5、測試wordcount jar包

1）定位路徑：/opt/modules/hadoop-2.5.0

2）代碼測試：bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0.jar wordcount /input/sort.txt /output6/

運(yùn)行過程：

16/05/08 06:39:13 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at Hadoop-senior02.beifeng.com/192.168.241.130:8032
16/05/08 06:39:15 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 1
16/05/08 06:39:15 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:1
16/05/08 06:39:15 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1462660542807_0001
16/05/08 06:39:16 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1462660542807_0001
16/05/08 06:39:16 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://Hadoop-senior02.beifeng.com:8088/proxy/application_1462660542807_0001/
16/05/08 06:39:16 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1462660542807_0001
16/05/08 06:39:36 INFO mapreduce.Job: Job job_1462660542807_0001 running in uber mode : false
16/05/08 06:39:36 INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0%
16/05/08 06:39:48 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 0%
16/05/08 06:40:04 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 100%
16/05/08 06:40:04 INFO mapreduce.Job: Job job_1462660542807_0001 completed successfully
16/05/08 06:40:04 INFO mapreduce.Job: Counters: 49

3）結(jié)果查看：bin/hdfs dfs -text /output6/par*

運(yùn)行結(jié)果：

hadoop 2
jps 1
mapreduce 2
yarn 1

6、MapReduce歷史服務(wù)器

1）啟動(dòng)：sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

2）web ui界面：http://hadoop-senior02.beifeng.com:19888

7、hdfs、yarn、mapreduce功能

1）hdfs：分布式文件系統(tǒng)，高容錯(cuò)性的文件系統(tǒng)，適合部署在廉價(jià)的機(jī)器上。

hdfs是一個(gè)主從結(jié)構(gòu)，分為namenode和datanode，其中namenode是命名空間，datanode是存儲(chǔ)空間，datanode以數(shù)據(jù)塊的形式進(jìn)行存儲(chǔ)，每個(gè)數(shù)據(jù)塊128M

2）yarn：通用資源管理系統(tǒng)，為上層應(yīng)用提供統(tǒng)一的資源管理和調(diào)度。

yarn分為resourcemanager和nodemanager，resourcemanager負(fù)責(zé)資源調(diào)度和分配，nodemanager負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)處理和資源

3）mapreduce：MapReduce是一種計(jì)算模型，分為Map（映射）和Reduce（歸約）。