春节前用的shark,是从github下载的源码,自己编译。shark的master源码仅支持hive 0.9,支持hive 0.11的shark只是个分支,不稳定,官方没有发布release版,在使用过程中出现了一些问题。现在官方将hive 0.11分布合并到主干代码,并且发布了支持hive 0.11的稳定版本。为了使用最新的shark 0.9,需要重新安装部署整个环境,包括:hadoop cdh 4.5+hive 0.11(shark 0.9版)+spark 0.9 +shark 0.9。

一、配置linux用户

groupadd hadoopgroup

adduser -g hadoopgroup kituser

passwd kituser

二、ssh无验证登陆

1、用kituser登陆,执行:

ssh-keygen -t rsa -P ""

cat .ssh/id_rsa.pub >> .ssh/authorized_keys

完成后,用ssh localhost测试。

2、将服务器的authorized_keys文本文件内容“追加”到各客户端的authorized_keys文件中,将客户端的authorized_keys追加到服务端的authorized_keys文件中。

三、上传文件解压后的hadoop文件夹到linux

四、修改hadoop配置文件

1、core-site.xml

2、mapred-site.xml

3、yarn-site.xml

4、hdfs-site.xml

5、slaves.xml

然后执行chmod -R 777 /home/kituser/bigdata,设置此文件夹及下属权限。

五、修改当前用户的.bash_profile文件

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_45
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=.:$PATH:$JAVA_HOME/bin

export HADOOP_HOME="/home/kituser/bigdata/hadoop-2.0.0-cdh4.5.0"
export HADOOP_PREFIX=${HADOOP_PREFIX}
export HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_PREFIX}
export HADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_PREFIX}
export HADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_PREFIX}
export YARN_HOME=${HADOOP_PREFIX}
export YARN_CONF_DIR=${HADOOP_PREFIX}/etc/hadoop
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export CLASSPATH=$CLASSPATH:$HADOOP_HOME/lib:$HADOOP_CONF_DIR:$HADOOP_HOME/lib/native
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:/lib64:/usr/lib64

然后执行source /home/kituser/.bash_profile,使.bash_profile文件配置生效。

另外,记得检查/关闭访问墙:service iptables stop/staus。

六、验证hadoop是否正常

1、初始化及启动

首次格式化:hadoop namenode -format

启动:start-all.sh

停止:stop-all.sh

查看进程:jps

2、测试hdfs:

hadoop fs -mkdir hdfs://kit-b5:8020/testfolder

hadoop fs -ls hdfs://kit-b5:8020/

hadoop fs -copyFromLocal /home/kituser/bigdata/hadoop-2.0.0-cdh4.5.0/cloudera/*.txt hdfs://kit-b5:8020/

3、验证map/reduce:

hadoop fs -mkdir hdfs://kit-b5:8020/input

hadoop fs -put /home/kituser/bigdata/hadoop-2.0.0-cdh4.5.0/cloudera/*.txt hdfs://kit-b5:8020/input/

hadoop jar /home/kituser/bigdata/hadoop-2.0.0-cdh4.5.0/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.0.0-cdh4.5.0.jar wordcount hdfs://kit-b5:8020/input/ hdfs://kit-b5:8020/output/

hadoop fs -ls hdfs://kit-b5:8020/output/

hadoop fs -cat hdfs://kit-b5:8020/output/part-r-00000/ 即可看到每个 单词的数量

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