Hadoop伪分布式模式安装

一.Hadoop介绍

Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)，简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上；而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce，HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算。

二.安装Hadoop

环境：Docker(17.04.0-ce)、镜像Ubuntu(16.04.3)、Hadoop(3.1.1)、JDK(1.8.0_144)

1.运行dockeer容器，指定IP
faramita2016@linux-l9e6:~> docker run -id --hostname lab-bd --net br0 --ip 10.0.0.3 ubuntu:ssh

2.在容器中执行，安装ssh、vim

root@lab-bd:~# apt-get update

root@lab-bd:~# apt-get install -y ssh vim

3.新建bigdata用户(作为hadoop用户)

root@lab-bd:~# useradd bigdata -m -g root -c /bin/bash

root@lab-bd:~# passwd bigdata

root@lab-bd:~# su - bigdata

4.解压Jdk和Hadoop

bigdata@lab-bd:~$ tar -xf jdk-8u144-linux-x64.tar.gz

bigdata@lab-bd:~$ tar -xf hadoop-3.1..tar.gz

5.编辑.bashrc文件，配置Java环境

export JAVA_HOME=/home/bigdata/jdk1..0_144

export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

6.激活Java环境变量
bigdata@lab-bd:~$ source .bashrc

7.编辑etc/hadoop/hadoop-env.sh文件，配置Java环境
export JAVA_HOME=/home/bigdata/jdk1..0_144

8.配置ssh免密登录

bigdata@lab-bd:~$ ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa

bigdata@lab-bd:~$ cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

bigdata@lab-bd:~$ ssh localhost

9.编辑etc/hadoop/core-site.xml文件，添加如下配置

<configuration>

    <property>

        <name>fs.defaultFS</name>

        <value>hdfs://localhost:9000</value>

    </property>

</configuration>

10.编辑etc/hadoop/hdfs-site.xml文件，添加如下配置

<configuration>

    <property>

        <name>dfs.replication</name>

        <value>1</value>

    </property>

</configuration>

11.格式化文件系统
bigdata@lab-bd:~$ hadoop-3.1./bin/hdfs namenode -format

12.启动hdfs服务
bigdata@lab-bd:~$ hadoop-3.1./sbin/start-dfs.sh

13.浏览器访问http://10.0.0.3:9870

三.配置Yarn

1.创建bigdata用户默认文件夹
bigdata@lab-bd:~$ hadoop-3.1./bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/bigdata

2.编辑etc/hadoop/mapred-site.xml文件，添加如下配置

<configuration>

    <property>

        <name>mapreduce.framework.name</name>

        <value>yarn</value>

    </property>

    <property>

        <name>mapreduce.application.classpath</name>

        <value>$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/*:$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/lib/*</value>

    </property>

</configuration>

3.编辑etc/hadoop/yarn-site.xml文件，添加如下配置

<configuration>

    <property>

        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

        <value>mapreduce_shuffle</value>

    </property>

    <property>

        <name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>

        <value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>

    </property>

</configuration>

4.启动Yarn服务
bigdata@lab-bd:~$ hadoop-3.1./sbin/start-yarn.sh

5.浏览器访问http://10.0.0.3:8088

四.运行任务

1.创建hadoop任务输入文件夹
bigdata@lab-bd:~$ hadoop-3.1./bin/hdfs dfs -mkdir /user/bigdata/input

2.添加xml文件做为输入文本
bigdata@lab-bd:~$ hadoop-3.1./bin/hdfs dfs -put hadoop-3.1./etc/hadoop/*.xml /user/bigdata/input

3.执行单词统计示例任务，input输入文件夹，output输出文件夹(自动创建)

bigdata@lab-bd:~$ hadoop-3.1./bin/hadoop jar hadoop-3.1./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1..jar grep input output 'had[a-z.]+'

4.查看单词统计输出结果
bigdata@lab-bd:~$ hadoop-3.1./bin/hdfs dfs -cat /user/bigdata/output/part-r-

五.HDFS命令

1) ls 显示目录下的所有文件或者文件夹
示例: hdfs dfs –ls /
显示目录下的所有文件可以加 -R 选项
示例: hdfs dfs -ls -R /

2) cat 查看文件内容
示例: hdfs dfs -cat /user/bigdata/test.txt

3) mkdir 创建目录
示例: hdfs dfs –mkdir /user/bigdata/a
创建多级目录加上 –p
示例: hdfs dfs –mkdir -p /user/bigdata/a/b/c

4) rm 删除目录或者文件
示例: hdfs dfs -rm /user/bigdata/test.txt
删除文件夹加上 -r
示例: hdfs dfs -rm -r /user/bigdata/a/b/c

5) put 将文件复制到hdfs系统中，
示例：hdfs dfs -put /tmp/test.txt /user/bigdata

6) cp 复制系统内文件
示例：hdfs dfs -cp /user/bigdata/test.txt /user/bigdata/a/

7) get 复制文件到本地系统
示例：hdfs dfs -get /user/bigdata/test.txt /tmp

8) mv 将文件从源路径移动到目标路径。
示例：hdfs dfs -mv /user/bigdata/a/test.txt /user/bigdata/b/test.txt

9) du 显示目录中所有文件的大小
示例: hdfs dfs -du /
显示当前目录或者文件夹的大小可加选项 -s
示例: hdfs dfs -du -s /user/bigdata

六.运行异常

running …… beyond the 'VIRTUAL' memory limit异常

虚拟内存分配不够，Yarn直接杀死进程，需要禁止内存检查
编辑etc/hadoop/yarn-site.xml文件，添加如下配置

<configuration>

    <property>

        <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>

        <value>false</value>

    </property>

</configuration>