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🔥 系列专栏: 🏀各种软件安装与配置_十二月的猫的博客-CSDN博客💪🏻 十二月的寒冬阻挡不了春天的脚步,十二点的黑夜遮蔽不住黎明的曙光
1. 环境
本教程使用 **Ubuntu **22.04 64位作为系统环境(或者Ubuntu 22.04/20.04/18.04都可以),请自行安装Ubuntu系统。具体可以参考下面文章:
【一篇搞定配置】在VirtualBox内安装运行Unbuntu-CSDN博客
装好了 Ubuntu 系统之后,在安装 Hadoop 前还需要做一些必备工作。
2. 创建hadoop用户
如果你安装 Ubuntu 的时候不是用的 "hadoop" 用户,那么需要增加一个名为 hadoop 的用户。
核心思想:创建一个用户专门用来使用hadoop服务
原因如下:
- 权限管理:- 使用独立的用户账户可以提高安全性。通过专门的 hadoop 用户,您可以限制访问权限,仅允许该用户进行 Hadoop 相关操作,从而避免其他用户对系统的干扰或误操作。
- 资源隔离:- 将 Hadoop 服务运行在独立的用户账户上,可以更轻松地管理资源,如内存、CPU 等,确保 Hadoop 进程不会与其他用户的进程竞争系统资源。
- 简化管理:- 所有与 Hadoop 相关的文件和进程都归 "hadoop" 用户所有,方便后续的管理和监控。一旦出现问题,可以更容易地定位和解决。
首先按 ctrl+alt+t 打开终端窗口,输入如下命令创建新用户 :
sudo useradd -m hadoop -s /bin/bash
这条命令创建了可以登陆的 hadoop 用户,并使用 /bin/bash 作为 shell。
我们都知道shell的意思是命令解释器,bin中放的是很多系统底层服务所需要的代码脚本。
这里,我开始思考bash是什么?bash和terminal的关系是什么?
1. Terminal(终端)
- Terminal(终端) 是一个应用程序,它提供了一个用户与计算机之间进行命令行交互的界面。在 Ubuntu 中,
Terminal
是一个 GUI 应用程序(图形界面应用),用于打开一个命令行窗口。- 当你启动
Terminal
时,它会创建一个 shell 会话,通常是 Bash shell,用来接受和执行用户输入的命令。Terminal
是用户与操作系统之间的交互媒介,通过它,你可以输入命令、运行程序、编辑文件等。它的本质是一个界面工具,用来显示与操作系统的交互。2. Bash(Bourne Again Shell)
- Bash 是一个 shell,即命令行解释器,是一种用来执行命令的程序。它提供了一个环境,用于解释用户输入的命令并与操作系统交互。Bash 也是一种脚本语言,你可以在 Bash 中编写脚本来自动化任务。
- Bash 是 Ubuntu 默认的 shell,也就是说,当你打开一个终端窗口时,默认情况下是运行 Bash shell。
简单来说:
1、bash是shell的一种类型。 2、terminal是shell会话的一个可视化应用程序。 3、terminal是皮,shell是terminal能够运行的内核。 4、Ubuntu中默认的shell就是bash shell。 5、打开terminal其内核默认为bash shell
sudo命令: 本文中会大量使用到sudo命令。sudo是ubuntu中一种权限管理机制,管理员可以授权给一些普通用户去执行一些需要root权限执行的操作。当使用sudo命令时,就需要输入您当前用户的密码.
密码:在Linux的终端中输入密码,终端是不会显示任何你当前输入的密码,也不会提示你已经输入了多少字符密码。而在windows系统中,输入密码一般都会以“*”表示你输入的密码字符
输入法中英文切换: ubuntu中终端输入的命令一般都是使用英文输入。linux中英文的切换方式是使用键盘“shift”键来切换,也可以点击顶部菜单的输入法按钮进行切换。ubuntu自带的Sunpinyin中文输入法已经足够读者使用。
Ubuntu终端复制粘贴快捷键: 在Ubuntu终端窗口中,复制粘贴的快捷键需要加上 shift,即粘贴是 ctrl+shift+v。
接着使用如下命令设置密码,可简单设置为 hadoop,按提示输入两次密码:
sudo passwd hadoop
可为 hadoop 用户增加管理员权限,方便部署,避免一些对新手来说比较棘手的权限问题:
最后注销当前用户(点击屏幕右上角的齿轮,选择注销),返回登陆界面。在登陆界面中选择刚创建的 hadoop 用户进行登陆。
3. 更新apt
用 hadoop 用户登录后,我们先更新一下 apt,后续我们使用 apt 安装软件,如果没更新可能有一些软件安装不了。按 ctrl+alt+t 打开终端窗口,执行如下命令:
sudo apt-get update
核心思想:
1、apt
是 Ubuntu 系统中的一个包管理工具,用来安装、更新和删除软件包。
2、apt是一个库,里面有很多软件的安装包。 3、更新apt就是让apt从网上获取最新的软件安装包,以防后续的软件安装和更新出现问题。 4、apt是**软件安装包的库**+**包管理工具**。
若出现如下 "Hash校验和不符" 的提示,可通过更改软件源来解决。若没有该问题,则不需要更改。从软件源下载某些软件的过程中,可能由于网络方面的原因出现没法下载的情况,那么建议更改软件源。在学习Hadoop过程中,即使出现“Hash校验和不符”的提示,也不会影响Hadoop的安装。
首先点击左侧任务栏的【系统设置】(齿轮图标),选择【软件和更新】
点击 “下载自” 右侧的方框,选择【其他节点】
在列表中选中【mirrors.aliyun.com】,并点击右下角的【选择服务器】,会要求输入用户密码,输入即可。
接着点击关闭。
此时会提示列表信息过时,点击【重新载入】
最后耐心等待更新缓存即可。更新完成会自动关闭【软件和更新】这个窗口。如果还是提示错误,请选择其他服务器节点如 mirrors.163.com 再次进行尝试。更新成功后,再次执行
sudo apt-get update
就正常了。
4. 安装并使用vim
Vim 是一个高度可定制的 文本编辑器,最初由 Bram Moolenaar 在 1991 年创建,基于 vi 编辑器(UNIX 系统中最常用的编辑器)。Vim 是 "Vi IMproved"(即 "Vi 改进版")的缩写,意味着它在经典的 vi 编辑器基础上进行了大量的扩展和增强。
(如果这里大家想要使用gredit也是可以的,但是猫猫不建议使用gredit!!!!!)
(vim功能远比gredit强大!!!!可能。。。。入门有点难)
主要特点:
- 模式化编辑:Vim 的最大特点是它的 模式化编辑。与传统的文本编辑器(如 gedit、Notepad 等)不同,Vim 使用多种模式来处理文本。常见的模式包括:- 普通模式(Normal Mode):这是 Vim 默认的工作模式,用户可以在这个模式下通过键盘快捷键进行文本移动、删除、复制、粘贴等操作。- 插入模式(Insert Mode):在此模式下,用户可以像其他编辑器一样直接输入文本。你可以通过按
i
或a
进入插入模式。- 命令模式(Command Mode):在此模式下,你可以执行命令(如保存文件、查找文本、替换文本等)。进入命令模式的方法通常是按下:
。- 可视模式(Visual Mode):用来选择文本,选择后可以执行诸如复制、剪切等操作。- 高效的键盘操作:由于 Vim 的设计基于模式化编辑,用户可以通过键盘快速移动光标、选择文本、进行批量操作而无需使用鼠标。熟练使用 Vim 后,用户可以显著提高文本编辑效率,特别是在处理大文件时。
- 高度可定制性:Vim 允许用户通过配置文件(
~/.vimrc
)高度自定义其行为。你可以设置快捷键、定义命令、安装插件,甚至通过编程语言(Vimscript)编写脚本来扩展 Vim 的功能。- 插件系统:Vim 拥有一个丰富的插件生态系统,你可以安装各种插件来增强其功能,如代码自动完成、语法高亮、版本控制集成、调试工具等。插件可以通过工具如 Vundle 或 vim-plug 来管理。
- 跨平台支持:Vim 是跨平台的,可以运行在几乎所有操作系统上,包括 Linux、macOS、Windows 等,且运行效率高,占用资源少。
- 轻量级:与许多功能强大的文本编辑器(如 Visual Studio Code 或 Sublime Text)相比,Vim 是一个非常轻量级的工具,启动速度快,占用内存少,适合在资源有限的环境中使用。
- 面向程序员的特性:- 语法高亮:Vim 支持多种编程语言的语法高亮,帮助程序员更容易地阅读和编辑代码。- 代码折叠:支持折叠代码块,帮助用户集中注意力于当前需要处理的代码部分。- 自动补全:通过插件,Vim 可以提供代码自动补全、跳转到函数定义等功能,类似于集成开发环境(IDE)中的特性。
sudo apt-get install vim
这里本人出了点问题一直显示安装失败。
后面检查发现:浏览器也无法访问百度。
因此断定是网络连接出了问题!!!!!
在修改虚拟机网络连接后,一切正常~~~~
vim的常用模式有分为命令模式,插入模式,可视模式,正常模式。本教程中,只需要用到正常模式和插入模式。二者间的切换即可以帮助你完成本指南的学习。
- 正常模式 正常模式主要用来浏览文本内容。一开始打开vim都是正常模式。在任何模式下按下Esc键就可以返回正常模式。
- 插入模式 插入编辑模式则用来向文本中添加内容的。在正常模式下,输入i键即可进入插入编辑模式。
- 退出vim 如果有利用vim修改任何的文本,一定要记得保存。Esc键退回到正常模式中,然后输入:wq即可保存文本并退出vim。
5. 安装SSH、配置SSH无密码登陆
集群、单节点模式都需要用到 SSH 登陆(类似于远程登陆,你可以登录某台 Linux 主机,并且在上面运行命令),Ubuntu 默认已安装了 SSH client,此外还需要安装 SSH server:
sudo apt-get install openssh-server
SSH(Secure Shell)是一种网络协议,用于在不安全的网络上安全地访问和管理计算机。SSH协议为用户提供了一种加密的、安全的方式来连接远程计算机.
SSH:主要用于实现安全的远程登录、远程命令执行,以及安全的数据传输。
核心想法:
1、SSH:是一个shell(命令解释器),用来执行一些命令。 2、SSH作用为实现远程登录、远程数据传输、远程执行命令。 3、SSH能够保证安全。
安装后,可以使用如下命令登陆本机:
ssh localhost
此时会有如下提示(SSH首次登陆提示),输入 yes 。然后按提示输入密码 hadoop,这样就登陆到本机了。
但这样登陆是需要每次输入密码的,我们需要配置成SSH无密码登陆比较方便。
首先退出刚才的 ssh,就回到了我们原先的终端窗口,然后利用 ssh-keygen 生成密钥,并将密钥加入到授权中:
exit # 退出刚才的 ssh localhost
cd ~/.ssh/ # 若没有该目录,请先执行一次ssh localhost
ssh-keygen -t rsa # 会有提示,都按回车就可以
cat ./id_rsa.pub >> ./authorized_keys # 加入授权
~的含义: 在 Linux 系统中,~ 代表的是用户的主文件夹,即 "/home/用户名" 这个目录,如你的用户名为 hadoop,则 ~ 就代表 "/home/hadoop/"。 此外,命令中的 # 后面的文字是注释,只需要输入前面命令即可。
此时再用
ssh localhost
命令,无需输入密码就可以直接登陆了。
到这一步就配置完成SSH了!!!!!!
之后我们就可以使用ssh localhost来登录SSH,并在SSH上面运行远程控制、登录等命令
下面的jdk-8u371-linux-x64.tar.gz、hadoop-3.3.5.tar.gz均放在/home/Downloads/目录下
6. 安装Java环境
Hadoop 需要 JDK(Java Development Kit) 的原因主要是因为 Hadoop 是用 Java 编写的,并且很多 Hadoop 组件和操作都依赖于 Java 来运行。
手动安装,推荐采用本方式
Hadoop3.3.5需要JDK版本在1.8及以上。需要按照下面步骤来自己手动安装JDK1.8。
我们已经把JDK1.8的安装包jdk-8u371-linux-x64.tar.gz放在了百度云盘,可以点击这里到百度云盘下载JDK1.8安装包(提取码:ziyu)。请把压缩格式的文件jdk-8u371-linux-x64.tar.gz下载到本地电脑,假设保存在“/home/linziyu/Downloads/”目录下。
cd /usr/lib
sudo mkdir jvm #创建/usr/lib/jvm目录用来存放JDK文件
cd ~ #进入hadoop用户的主目录
cd Downloads #注意区分大小写字母,刚才已经通过FTP软件把JDK安装包jdk-8u371-linux-x64.tar.gz上传到该目录下
sudo tar -zxvf ./jdk-8u371-linux-x64.tar.gz -C /usr/lib/jvm #把JDK文件解压到/usr/lib/jvm目录下
上面使用了解压缩命令tar,如果对Linux命令不熟悉,可以参考常用的Linux命令用法。
JDK文件解压缩以后,可以执行如下命令到/usr/lib/jvm目录查看一下:
cd /usr/lib/jvm
ls
可以看到,在/usr/lib/jvm目录下有个jdk1.8.0_371目录。
下面继续执行如下命令,设置环境变量:
cd ~
vim ~/.bashrc
上面命令使用vim编辑器(查看vim编辑器使用方法)打开了hadoop这个用户的环境变量配置文件,请在这个文件的开头位置,添加如下几行内容:
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_371
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH
结果如下:
保存.bashrc文件并退出vim编辑器。然后,继续执行如下命令让.bashrc文件的配置立即生效:
source ~/.bashrc
这时,可以使用如下命令查看是否安装成功:
java -version
如果能够在屏幕上返回如下信息,则说明安装成功:
hadoop@ubuntu:~$ java -version
java version "1.8.0_371"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_371-b12)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.162-b12, mixed mode)
结果如下:
至此,就成功安装了Java环境。下面就可以进入Hadoop的安装。
7. 安装Hadoop3.3.5
Hadoop安装文件,可以到Hadoop官下载hadoop-3.3.5.tar.gz。
也可以直接点击这里从百度云盘下载软件(提取码:ziyu),进入百度网盘后,进入“软件”目录,找到hadoop-3.3.5.tar.gz文件,下载到本地。
我们选择将 Hadoop 安装至 /usr/local/ 中:
cd Downloads
sudo tar -zxvf /hadoop-3.3.5.tar.gz -C /usr/local # 解压到/usr/local中
cd /usr/local/
sudo mv ./hadoop-3.3.5/ ./hadoop # 将文件夹名改为hadoop
sudo chown -R hadoop ./hadoop # 修改文件权限
Hadoop 解压后即可使用。输入如下命令来检查 Hadoop 是否可用,成功则会显示 Hadoop 版本信息:
cd /usr/local/hadoop
./bin/hadoop version
相对路径与绝对路径: 请务必注意命令中的相对路径与绝对路径,本文后续出现的
./bin/...
,
./etc/...
等包含 ./ 的路径,均为相对路径,以 /usr/local/hadoop 为当前目录。例如在 /usr/local/hadoop 目录中执行
./bin/hadoop version
等同于执行
/usr/local/hadoop/bin/hadoop version
。可以将相对路径改成绝对路径来执行,但如果你是在主文件夹 ~ 中执行
./bin/hadoop version
,执行的会是
/home/hadoop/bin/hadoop version
,就不是我们所想要的了。
结果如下:
8. Hadoop单机配置(非分布式)
Hadoop 默认模式为非分布式模式(本地模式),无需进行其他配置即可运行。非分布式即单 Java 进程,方便进行调试。
现在我们可以执行例子来感受下 Hadoop 的运行。Hadoop 附带了丰富的例子(运行
./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.5.jar
可以看到所有例子),包括 wordcount、terasort、join、grep 等。
在此我们选择运行 grep 例子,我们将 input 文件夹中的所有文件作为输入,筛选当中符合正则表达式 dfs[a-z.]+ 的单词并统计出现的次数,最后输出结果到 output 文件夹中。
cd /usr/local/hadoop
mkdir ./input
cp ./etc/hadoop/*.xml ./input # 将配置文件作为输入文件
./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.5.jar grep ./input ./output 'dfs[a-z.]+'
cat ./output/* # 查看运行结果
执行成功后如下所示,输出了作业的相关信息,输出的结果是符合正则的单词 dfsadmin 出现了1次
‘
注意,Hadoop 默认不会覆盖结果文件,因此再次运行上面实例会提示出错,需要先将
./output
删除。
rm -r ./output
9. Hadoop伪分布式配置
Hadoop 可以在单节点上以伪分布式的方式运行,Hadoop 进程以分离的 Java 进程来运行,节点既作为 NameNode 也作为 DataNode,同时,读取的是 HDFS 中的文件。
Hadoop 的配置文件位于 /usr/local/hadoop/etc/hadoop/ 中,伪分布式需要修改2个配置文件 core-site.xml 和 hdfs-site.xml 。Hadoop的配置文件是 xml 格式,每个配置以声明 property 的 name 和 value 的方式来实现。
修改配置文件 core-site.xml,通过 gedit 编辑会比较方便:
gedit ./etc/hadoop/core-site.xml
将当中的:
<configuration>
</configuration>
修改为下面配置:
<configuration>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>file:/usr/local/hadoop/tmp</value>
<description>Abase for other temporary directories.</description>
</property>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://localhost:9000</value>
</property>
</configuration>
同样的,打开配置文件 hdfs-site.xml:
gedit ./etc/hadoop/hdfs-site.xml
修改配置文件 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/tmp/dfs/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/data</value>
</property>
</configuration>
Hadoop配置文件说明:
Hadoop 的运行方式是由配置文件决定的(运行 Hadoop 时会读取配置文件),因此如果需要从伪分布式模式切换回非分布式模式,需要删除 core-site.xml 中的配置项。
此外,伪分布式虽然只需要配置 fs.defaultFS 和 dfs.replication 就可以运行(官方教程如此),不过若没有配置 hadoop.tmp.dir 参数,则默认使用的临时目录为 /tmp/hadoo-hadoop,而这个目录在重启时有可能被系统清理掉,导致必须重新执行 format 才行。所以我们进行了设置,同时也指定 dfs.namenode.name.dir 和 dfs.datanode.data.dir,否则在接下来的步骤中可能会出错。
配置完成后,执行 NameNode 的格式化:
cd /usr/local/hadoop
./bin/hdfs namenode -format
成功的话,会看到 "successfully formatted" 的提示,具体返回信息类似如下:
2023-07-11 14:28:30,560 INFO namenode.NameNode: STARTUP_MSG: /************************************************************ STARTUP_MSG: Starting NameNode STARTUP_MSG: host = hadoop/127.0.1.1 STARTUP_MSG: args = [-format] STARTUP_MSG: version = 3.3.5 *************************************************************/ ...... 2023-07-11 15:31:35,677 INFO common.Storage: Storage directory /usr/local/hadoop/tmp/dfs/name **has been successfully formatted**. 2023-07-11 15:31:35,700 INFO namenode.FSImageFormatProtobuf: Saving image file /usr/local/hadoop/tmp/dfs/name/current/fsimage.ckpt_0000000000000000000 using no compression 2023-07-11 15:31:35,770 INFO namenode.FSImageFormatProtobuf: Image file /usr/local/hadoop/tmp/dfs/name/current/fsimage.ckpt_0000000000000000000 of size 393 bytes saved in 0 seconds . 2023-07-11 15:31:35,810 INFO namenode.NNStorageRetentionManager: Going to retain 1 images with txid >= 0 2023-07-11 15:31:35,816 INFO namenode.FSImage: FSImageSaver clean checkpoint: txid = 0 when meet shutdown. 2023-07-11 15:31:35,816 INFO namenode.NameNode: SHUTDOWN_MSG: /************************************************************ SHUTDOWN_MSG: Shutting down NameNode at hadoop/127.0.1.1 *************************************************************/
如果在这一步时提示 Error: JAVA_HOME is not set and could not be found. 的错误,则说明之前设置 JAVA_HOME 环境变量那边就没设置好,请按教程先设置好 JAVA_HOME 变量,否则后面的过程都是进行不下去的。如果已经按照前面教程在.bashrc文件中设置了JAVA_HOME,还是出现 Error: JAVA_HOME is not set and could not be found. 的错误,那么,请到hadoop的安装目录修改配置文件“/usr/local/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh”,在里面找到“export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}”这行,然后,把它修改成JAVA安装路径的具体地址,比如,“export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/default-java”,然后,再次启动Hadoop。
接着开启 NameNode 和 DataNode 守护进程。
cd /usr/local/hadoop
./sbin/start-dfs.sh #start-dfs.sh是个完整的可执行文件,中间没有空格
若出现如下SSH提示,输入yes即可。
启动时可能会出现如下 WARN 提示:WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable WARN 提示可以忽略,并不会影响正常使用。
启动 Hadoop 时提示 Could not resolve hostname:
如果启动 Hadoop 时遇到输出非常多“ssh: Could not resolve hostname xxx”的异常情况,如下图所示:
这个并不是 ssh 的问题,可通过设置 Hadoop 环境变量来解决。首先按键盘的 ctrl + c 中断启动,然后在 ~/.bashrc 中,增加如下两行内容(设置过程与 JAVA_HOME 变量一样,其中 HADOOP_HOME 为 Hadoop 的安装目录):
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
保存后,务必执行
source ~/.bashrc
使变量设置生效,然后再次执行
./sbin/start-dfs.sh
启动 Hadoop。
启动完成后,可以通过命令 **
jps
** 来判断是否成功启动,若成功启动则会列出如下进程: "NameNode"、"DataNode" 和 "SecondaryNameNode"(如果 SecondaryNameNode 没有启动,请运行 sbin/stop-dfs.sh 关闭进程,然后再次尝试启动尝试)。如果没有 NameNode 或 DataNode ,那就是配置不成功,请仔细检查之前步骤,或通过查看启动日志排查原因。
Hadoop无法正常启动的解决方法: 一般可以查看启动日志来排查原因,注意几点:
- 启动时会提示形如 "DBLab-XMU: starting namenode, logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-namenode-DBLab-XMU.out",其中 DBLab-XMU 对应你的机器名,但其实启动日志信息是记录在 /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-namenode-DBLab-XMU.log 中,所以应该查看这个后缀为 .log 的文件;
- 每一次的启动日志都是追加在日志文件之后,所以得拉到最后面看,对比下记录的时间就知道了。
- 一般出错的提示在最后面,通常是写着 Fatal、Error、Warning 或者 Java Exception 的地方。
- 可以在网上搜索一下出错信息,看能否找到一些相关的解决方法。
此外,若是 DataNode 没有启动,可尝试如下的方法(注意这会删除 HDFS 中原有的所有数据,如果原有的数据很重要请不要这样做):
# 针对 DataNode 没法启动的解决方法
cd /usr/local/hadoop
./sbin/stop-dfs.sh # 关闭
rm -r ./tmp # 删除 tmp 文件,注意这会删除 HDFS 中原有的所有数据
./bin/hdfs namenode -format # 重新格式化 NameNode
./sbin/start-dfs.sh # 重启
成功启动后,可以访问 Web 界面 http://localhost:9870 查看 NameNode 和 Datanode 信息,还可以在线查看 HDFS 中的文件。
核心要点:
1、执行
./sbin/start-dfs.sh
启动 Hadoop。
2、通过命令 **
jps
** 来判断是否成功启动。
3、启动后可以访问 Web 界面 http://localhost:9870 查看 NameNode 和 Datanode 信息,还可以在线查看 HDFS 中的文件。
运行成功后Web界面为:
10. 运行Hadoop伪分布式实例
上面的单机模式,grep 例子读取的是本地数据,伪分布式读取的则是 HDFS 上的数据。要使用 HDFS,首先需要在 HDFS 中创建用户目录:
./bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop
核心思想:
1、想要运行Hadoop就需要两个核心技术:a. HDFS;b. mapreduce 2、HDFS:用于分布式存储;MapReduce:用于分析计算数据 3、使用伪分布式Hadoop,本质就是在本地启用HDFS。从而让Hadoop并不是读取本地文件来分析,而是从HDFS从读取数据来使用MapReduce处理。 4、伪分布和分布唯一区别:**有没有真实使用多个终端去操作** 5、用户想要使用HDFS就需要为自己创建目录,本质就是在NameNode中注册,方便后续查找对应的DataNode。
注意: 教材《大数据技术原理与应用》的命令是以"./bin/hadoop dfs"开头的Shell命令方式,实际上有三种shell命令方式。
- hadoop fs
- hadoop dfs
- hdfs dfs
hadoop fs适用于任何不同的文件系统,比如本地文件系统和HDFS文件系统
hadoop dfs只能适用于HDFS文件系统
hdfs dfs跟hadoop dfs的命令作用一样,也只能适用于HDFS文件系统
接着将 ./etc/hadoop 中的 xml 文件作为输入文件复制到分布式文件系统中,即将 /usr/local/hadoop/etc/hadoop 复制到分布式文件系统中的 /user/hadoop/input 中。我们使用的是 hadoop 用户,并且已创建相应的用户目录 /user/hadoop ,因此在命令中就可以使用相对路径如 input,其对应的绝对路径就是 /user/hadoop/input:
./bin/hdfs dfs -mkdir input
./bin/hdfs dfs -put ./etc/hadoop/*.xml input
复制完成后,可以通过如下命令查看文件列表:
./bin/hdfs dfs -ls input
伪分布式运行 MapReduce 作业的方式跟单机模式相同,区别在于伪分布式读取的是HDFS中的文件(可以将单机步骤中创建的本地 input 文件夹,输出结果 output 文件夹都删掉来验证这一点)。
./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.5.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
查看运行结果的命令(查看的是位于 HDFS 中的输出结果):
./bin/hdfs dfs -cat output/*
我们也可以将运行结果取回到本地:
rm -r ./output # 先删除本地的 output 文件夹(如果存在)
./bin/hdfs dfs -get output ./output # 将 HDFS 上的 output 文件夹拷贝到本机
cat ./output/*
Hadoop 运行程序时,输出目录不能存在,否则会提示错误 "org.apache.hadoop.mapred.FileAlreadyExistsException: Output directory hdfs://localhost:9000/user/hadoop/output already exists" ,因此若要再次执行,需要执行如下命令删除 output 文件夹:
./bin/hdfs dfs -rm -r output # 删除 output 文件夹
运行程序时,输出目录不能存在: 运行 Hadoop 程序时,为了防止覆盖结果,程序指定的输出目录(如 output)不能存在,否则会提示错误,因此运行前需要先删除输出目录。在实际开发应用程序时,可考虑在程序中加上如下代码,能在每次运行时自动删除输出目录,避免繁琐的命令行操作:
Configuration conf = new Configuration();
Job job = new Job(conf);
/* 删除输出目录 */
Path outputPath = new Path(args[1]);
outputPath.getFileSystem(conf).delete(outputPath, true);
若要关闭 Hadoop,则运行
./sbin/stop-dfs.sh
注意: 下次启动 hadoop 时,无需进行 NameNode 的初始化,只需要运行
./sbin/start-dfs.sh
就可以!
11. 总结
**如果觉得对你有帮助,辛苦友友点个赞,收个藏呀~~~ **
本文转载自:Hadoop3.3.5安装教程_单机/伪分布式配置_Hadoop3.3.5/Ubuntu22.04(20.04/18.04/16.04)_厦大数据库实验室博客
作者:厦门大学计算机系林子雨副教授
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