centos7 hadoop 单机模式安装配置
前言
由于现在要用spark,而学习spark会和hdfs和hive打交道,之前在公司服务器配的分布式集群,离开公司之后,自己就不能用了,后来用ambari搭的三台虚拟机的集群太卡了,所以就上网查了一下hadoop+hive的单机部署,以便自己能进行简单的学习,这里记录一下,本来想把hadoop和hive的放在一起写,由于太多,就分成两篇写了。
1、首先安装配置jdk(我安装的1.8)
2、下载hadoop
下载地址:http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/,我下载的是hadoop-2.7.5.tar.gz
(由于我之前用的2.7.1是几年前下载保存在本地的,现在发现之前在配置spark那篇写的那个hadoop下载地址较慢,所以改成这个地址)
3、解压到/opt目录下(目录根据自己习惯)
tar -zxvf hadoop-2.7.5.tar.gz -C /opt/
4、配置hadoop环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-2.7.5
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
source /etc/profile
5、配置hadoop
5.1 配置hadoop-env.sh
vim /opt/hadoop-2.7.5/etc/hadoop/hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_45
找到# The java implementation to use.将其下面的一行改为:
5.2 配置core-site.xml (5.2和5.3中配置文件里的文件路径和端口随自己习惯配置)
其中的IP:192.168.44.128为虚拟机ip,不能设置为localhost,如果用localhost,后面在windows上用saprk连接服务器(虚拟机)上的hive会报异常(win读取的配置也是localhost,这样localhost就为win本地ip了~也可以给ip加个映射,不过因为单机的我就没加)。
vim /opt/hadoop-2.7.5/etc/hadoop/core-site.xml
<configuration>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>file:///opt/hadoop-2.7.5</value>
<description>Abase for other temporary directories.</description>
</property>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://192.168.44.128:8888</value>
</property>
</configuration>
5.3 配置hdfs-site.xml
vim /opt/hadoop-2.7.5/etc/hadoop/hdfs-site.xml
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:///opt/hadoop-2.7.5/tmp/dfs/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:///opt/hadoop-2.7.5/tmp/dfs/data</value>
</property>
</configuration>
6、SSH免密码登录
以下用三台centos为例,ip分别为192.168.44.138、192.168.44.139、192.168.44.140,分别对应别名master、slave1、slave2
1、首先在每个机器上执行
ssh-keygen -t rsa
将公钥导入到认证文件中一直按回车默认就好
将三个机器上id_rsa.pub的内容合并起来放在authorized_keys,可以用命令按下面的步骤来,也可以分别将三个机器的公钥拷贝出来放在一个文件里,之后分别复制到各自机器的authorized_keys,我用的是下面的命令
2.1 在master上执行
cd ~/.ssh
cat id_rsa.pub>>authorized_keys
如果不能免密登录,可能是文件权限不对,执行下面的命令,再验证一下(这时如果配单机的话,就可以免密登录本机了,可以执行ssh localhost 或ssh master验证一下,如下图)
chmod authorized_keys
然后将master的authorized_keys传到slave1上的.ssh目录下
scp -r authorized_keys root@slave1:~/.ssh

2.2 在slave1上执行
cd ~/.ssh
cat id_rsa.pub>>authorized_keys
scp -r authorized_keys root@slave2:~/.ssh
2.3 在slave2上执行
这一步实际是将salve1的id_rsa.pub和master传过来的authorized_keys里的内容合并起来存到authorized_keys,然后将authorized_keys传到slave2机器上
cd ~/.ssh
cat id_rsa.pub>>authorized_keys
scp -r authorized_keys root@master:~/.ssh
scp -r authorized_keys root@slave1:~/.ssh
ssh master这一步实际是将salve2的id_rsa.pub和slave1传过来的authorized_keys里的内容合并起来存到authorized_keys,然后将authorized_keys传到master、slave1机器上。
到这里,每台机器上的authorized_keys都含有三台机器的公钥,在每台机器上验证一下是否可以免密ssh登录到三台机器上了。
ssh slave1
ssh slave2
如果都不需要输入密码,就代表配置成功!
7、启动与停止
第一次启动hdfs需要格式化:
cd /opt/hadoop-2.7.
./bin/hdfs namenode -format
Re-format filesystem in Storage Directory /opt/hadoop-2.7.5/tmp/dfs/name ? (Y or N)
输入:Y
(出现询问输入Y or N,全部输Y即可)
启动:
./sbin/start-dfs.sh
停止:
./sbin/stop-dfs.sh
验证,浏览器输入:http://192.168.44.128:50070

简单的验证hadoop命令:
hadoop fs -mkdir /test
在浏览器查看,出现如下图所示,即为成功

8、配置yarn
8.1 配置mapred-site.xml
cd /opt/hadoop-2.7./etc/hadoop/
cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml
vim mapred-site.xml
<configuration>
<!-- 通知框架MR使用YARN -->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
8.2 配置yarn-site.xml
vim yarn-site.xml
<configuration>
<!-- reducer取数据的方式是mapreduce_shuffle -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>
8.3 yarn启动与停止
启动:
cd /opt/hadoop-2.7.
./sbin/start-yarn.sh
停止:
./sbin/stop-yarn.sh
浏览器查看:http://192.168.44.128:8088

jps查看进程
到此,hadoop单机模式就配置成功了!
centos7 hadoop 单机模式安装配置的更多相关文章
- centos7 hive 单机模式安装配置
前言:由于只是在自己的虚拟机上进行学习,所以对hive只是进行最简单的配置,其他复杂的配置文件没有配置. 1.前提 1.1 安装配置jdk1.8 1.2 安装hadoop2.x hadoop单机模式安 ...
- Hadoop单机模式的配置与安装
Hadoop单机模式的配置与安装 单机hadoop集群正常启动后进程情况 ResourceManager NodeManager SecondaryNameNode NameNode DataNode ...
- Hadoop单机模式安装
一.实验环境说明 1. 环境登录 无需密码自动登录,系统用户名shiyanlou,密码shiyanlou 2. 环境介绍 本实验环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境,实验中会用到桌面上的程序: ...
- 3-1.Hadoop单机模式安装
Hadoop单机模式安装 一.实验介绍 1.1 实验内容 hadoop三种安装模式介绍 hadoop单机模式安装 测试安装 1.2 实验知识点 下载解压/环境变量配置 Linux/shell 测试Wo ...
- Hadoop单机模式安装-(3)安装和配置Hadoop
网络上关于如何单机模式安装Hadoop的文章很多,按照其步骤走下来多数都失败,按照其操作弯路走过了不少但终究还是把问题都解决了,所以顺便自己详细记录下完整的安装过程. 此篇主要介绍在Ubuntu安装完 ...
- Hadoop单机模式安装-(2)安装Ubuntu虚拟机
网络上关于如何单机模式安装Hadoop的文章很多,按照其步骤走下来多数都失败,按照其操作弯路走过了不少但终究还是把问题都解决了,所以顺便自己详细记录下完整的安装过程. 此篇主要介绍在虚拟机设置完毕后, ...
- Hadoop单机模式安装-(1)安装设置虚拟环境
网络上关于如何单机模式安装Hadoop的文章很多,按照其步骤走下来多数都失败,按照其操作弯路走过了不少但终究还是把问题都解决了,所以顺便自己详细记录下完整的安装过程. 此篇主要介绍如何在Windows ...
- hadoop单机模式安装流程
这里的安装是在Linux系统上安装的 参考博客 : https://blog.csdn.net/cafebar123/article/details/73500014 https://blog.csd ...
- centos7命令行模式安装&&配置_br0+kvm+虚拟机+添加硬盘+快照及恢复
KVM创建虚拟机步骤 Submitted by zhaoley on October 18, 2016 - 10:43am 测试环境: 1: 43.243.130.89, CentOS Linux r ...
随机推荐
- 那些面试官必问的JAVA多线程和并发面试题及回答
Java多线程面试问题 1. 进程和线程之间有什么不同? 一个进程是一个独立(self contained)的运行环境,它可以被看作一个程序或者一个应用.而线程是在进程中执行的一个任务.Java运行环 ...
- pandas手册
https://www.dataquest.io/blog/large_files/pandas-cheat-sheet.pdf
- hackone ssrf
alyssa_herrera submitted a report to U.S. Dept Of Defense. Jan 29th (2 years ago) Summary:A server s ...
- [Python3]踩坑实录-优化技巧1
选择合适的数据结构 考虑不同的应用场景,应选择不同的数据结构 比如在查找多于插入的场景中,考虑字典Dict是不是更适合; 因为在Python3中, 字典Dict 通过hash把key映射到hash t ...
- PowerPC-object与elf中的符号引用
https://mp.weixin.qq.com/s/6snzjEpDT4uQuCI2Nx9VcQ 一. 符号引用 编译会先把每个源代码文件编译成object目标文件,然后把所有目标文件链接到一起 ...
- 【Win10】BeyondCompare时提示"许可证密钥已被撤销"的解决办法
删除...AppData\Roaming\Scooter Software\Beyond Compare 3目录下所有文件. 应该是对应了bcompare的配置文件以及记录文件.删除了之后,就等于新安 ...
- Java实现 蓝桥杯VIP 算法训练 数位分离
** 算法训练 数位分离** 问题描述 编写一个程序,输入一个1000 以内的正整数,然后把这个整数的每一位数字都分离出来,并逐一地显示. 输入格式:输入只有一行,即一个1000以内的正整数. 输出格 ...
- Java实现 LeetCode 284 顶端迭代器
284. 顶端迭代器 给定一个迭代器类的接口,接口包含两个方法: next() 和 hasNext().设计并实现一个支持 peek() 操作的顶端迭代器 – 其本质就是把原本应由 next() 方法 ...
- Java实现蓝桥杯VIP 算法训练 阶乘末尾
试题 算法训练 阶乘末尾 资源限制 时间限制:1.0s 内存限制:256.0MB 问题描述 给定n和len,输出n!末尾len位. 输入格式 一行两个正整数n和len. 输出格式 一行一个字符串,表示 ...
- Java实现 LeetCode 92 反转链表 II
92. 反转链表 II 反转从位置 m 到 n 的链表.请使用一趟扫描完成反转. 说明: 1 ≤ m ≤ n ≤ 链表长度. 示例: 输入: 1->2->3->4->5-> ...