一、首先新建虚拟机
二、配置静态IP
1、首先查看虚拟网络编辑器 查看起始IP
2.1、修改静态IP
输入指令：vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33
修改BOOTPROTO=static
增加IPADDR、NETWASK、GATEWAY、DNS1
2.2、输入指令：vi /etc/sysconfig/network增加以下两条
2.3、输入指令：vi /etc/hosts 添加上IP和主机名
2.4、输入：reboot 重启虚拟机
三、安装JDK
3.1、在opt目录下创建module、jdk文件夹
输入命令：cd /opt/
输入命令：mkdir module
输入命令：mkdir jdk
输入命令：mkdir hadoop
3.2、卸载当前jdk
输入命令：java -version 查看当前jdk版本
输入命令：yum remove java* 卸载所有jdk
3.3、使用FileZilla链接虚拟机
将jdk压缩包上传到hadoop102的opt/jdk目录下、
hadoop压缩包上传到hadoop102的opt/hadoop目录下。
3.4、解压压缩包到制定目录
输入指令：cd /opt/jdk
输入指令：tar -zxvf jdk（jdk压缩包） -C /opt/module/
3.5、配置profile文件并让其生效
输入指令：pwd 查看当前目录
输入指令：vi /etc/profile 在文件末尾添加JAVA_HOME
输入指令：source /etc/profile
输入指令：java -version
四、安装hadoop
4.1、解压hadoop到指定目录
切换到根目录
输入指令：mkdir kkb
输入指令：cd kkb
输入指令：mkdir install
输入指令：cd /opt/hadoop
输入指令：tar -zxvf hadoop（hadoop压缩包） -C /kkb/install
4.2、配置profile文件并使其生效
输入指令：vi /etc/profile 配置HADOOP_HOME环境
输入指令：source /etc/profile
输入指令：hadoop version
五、克隆出hadoop103、hadoop104，并向hadoop102一样步骤修改静态IP
六、配置ssh免密登录
6.1、以102为例配置ssh
输入指令：cd ~/.ssh
输入指令：ssh-keygen -t rsa
连续输入三个回车，生成密匙
6.2、分发密匙，优先分发给自己，再分发给103、104
输入指令：ssh-copy-id 192.168.88.130
输入指令：ssh-copy-id 192.168.88.131
输入指令：ssh-copy-id 192.168.88.132
6.3、在103、104上按照6.1-6.2的步骤配置ssh
七、配置集群分发脚本xsync
7.1、在/usr/local/bin目录下创建xsync文件
输入指令：vi /usr/local/bin/xsync
7.2、xsync内容文件如下：
#!/bin/bash
#1 获取输入参数个数，如果没有参数，直接退出
pcount=$#
if((pcount==0)); then
echo no args;
exit;
fi
#2 获取文件名称
p1=$1
fname=`basename $p1`
echo fname=$fname
#3 获取上级目录到绝对路径
pdir=`cd -P $(dirname $p1); pwd`
echo pdir=$pdir
#4 获取当前用户名称
user=`whoami`
#5 循环
for((host=103; host<105; host++)); do
#echo $pdir/$fname $user@hadoop$host:$pdir
echo --------------- hadoop$host ----------------
rsync -rvl $pdir/$fname $user@hadoop$host:$pdir
done
7.3、修改文件权限
输入指令：chomd a+x xsync
八、hadoop3的集群配置
8.1、执行checknative
输入指令：cd /kkb/install/hadoop-3.1.4/
输入指令：bin/hadoop checknative
8.2、安装openssl-deve1
输入指令：yum -y install openssl-deve1
8.3、修改dfs、yarn配置文件
输入指令：cd /kkb/install/hadoop-3.1.4/etc/hadoop
输入指令：vim /hadoop-env.sh 在末尾添加以下内容
export JAVA_HOME=/kkb/install/jdk1.8.0_162
输入指令：vim core-site.xml 在标签内添加以下内容
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://hadoop102:8020</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/kkb/install/hadoop-3.1.4/hadoopDatas/tempDatas</value>
</property>
<!-- 缓冲区大小，实际工作中根据服务器性能动态调整；默认值4096 -->
<property>
<name>io.file.buffer.size</name>
<value>4096</value>
</property>
<!-- 开启hdfs的垃圾桶机制，删除掉的数据可以从垃圾桶中回收，单位分钟；默认值0 -->
<property>
<name>fs.trash.interval</name>
<value>10080</value>
</property>
</configuration>
输入指令：vim /hdfs-site.xml
<configuration>
<!-- NameNode存储元数据信息的路径，实际工作中，一般先确定磁盘的挂载目录，然后多个目录用，进行分割 -->
<!-- 集群动态上下线
<property>
<name>dfs.hosts</name>
<value>/kkb/install/hadoop-3.1.4/etc/hadoop/accept_host</value>
</property>
<property>
<name>dfs.hosts.exclude</name>
<value>/kkb/install/hadoop-3.1.4/etc/hadoop/deny_host</value>
</property>
-->
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>hadoop102:9868</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-address</name>
<value>hadoop102:9870</value>
</property>
<!-- namenode保存fsimage的路径 -->
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:///kkb/install/hadoop-3.1.4/hadoopDatas/namenodeDatas</value>
</property>
<!-- 定义dataNode数据存储的节点位置，实际工作中，一般先确定磁盘的挂载目录，然后多个目录用，进行分割 -->
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:///kkb/install/hadoop-3.1.4/hadoopDatas/datanodeDatas</value>
</property>
<!-- namenode保存editslog的目录 -->
<property>
<name>dfs.namenode.edits.dir</name>
<value>file:///kkb/install/hadoop-3.1.4/hadoopDatas/dfs/nn/edits</value>
</property>
<!-- secondarynamenode保存待合并的fsimage -->
<property>
<name>dfs.namenode.checkpoint.dir</name>
<value>file:///kkb/install/hadoop-3.1.4/hadoopDatas/dfs/snn/name</value>
</property>
<!-- secondarynamenode保存待合并的editslog -->
<property>
<name>dfs.namenode.checkpoint.edits.dir</name>
<value>file:///kkb/install/hadoop-3.1.4/hadoopDatas/dfs/nn/snn/edits</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
<property>
<name>dfs.permissions.enabled</name>
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>dfs.blocksize</name>
<value>134217728</value>
</property>
</configuration>
输入指令：vim mapred-site.xml
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.job.ubertask.enable</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>hadoop102:10020</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>hadoop102:19888</value>
</property>
<property>
<name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.map.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.reduce.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
</property>
</configuration>
输入指令：vi yarn-site.xml
<configuration>
<!-- Site specific YARN configuration properties -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>hadoop102</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<!-- 如果vmem、pmem资源不够，会报错，此处将资源监察置为false -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
</configuration>
输入指令：vi workers
hadoop102
hadoop103
hadoop104
8.4、创建文件存放目录
输入指令：mkdir -p /kkb/install/hadoop-3.1.4/hadoopDatas/tempDatas
输入指令：mkdir -p /kkb/install/hadoop-3.1.4/hadoopDatas/namenodeDatas
输入指令：mkdir -p /kkb/install/hadoop-3.1.4/hadoopDatas/datanodeDatas
输入指令：mkdir -p /kkb/install/hadoop-3.1.4/hadoopDatas/dfs/nn/edits
输入指令：mkdir -p /kkb/install/hadoop-3.1.4/hadoopDatas/dfs/snn/name
输入指令：mkdir -p /kkb/install/hadoop-3.1.4/hadoopDatas/dfs/nn/snn/edits
8.5、使用xsync分发配置文件
输入指令：xsync hadoop-3.1.4 102在install目录下将hadoop分发给103、104
九、启动hdfs、yarn
9.1、在102上格式化集群（只能格式一次、不能频繁格式）
输入指令：hdfs namenode -format
9.2、在102的hadoop-3.1.4目录下启动dfs、yarn
输入指令：sbin/start-dfs.sh
输入指令：sbin/start-yarn.sh
9.3、jps命令查看启动进程
9.4、验证集群是否启动成功
在浏览器打开：192.168.88.130:8088
在浏览器打开：192.168.88.130:9870
十、在Windows中配置hadoop
10.1、修改windows的hosts文件
地址：C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts
10.2、配置Windows本中配置hadoop环境
将集群所用的hadoop-3.1.4.tar.gz解压到一个没有中文、空格的目录下
10.3、配置hadoop的环境变量
10.4、将下图的hadoop.dll文件拷贝到C:\\Windows\System32
10.5、将hadoop集群的一下5个配置文件core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml、workers，拷贝到windows下hadoop的C:\hadoop-3.1.4\etc\hadoop目录下
10.6、打开cmd运行hadoop命令
十一、安装maven
11.1、下载安装包 apache-maven-3.6.1-bin.zip 并解压到某目录、配置环境变量
11.2、cmd中运行mvn -v
11.3、找到maven解压的目录，找到settings.xml文件，添加以下内容
11.4、打开IDEA，新建一个maven工程，配置pom文件，内容如下：
<properties>
<hadoop.version>3.1.4</hadoop.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>
<version>${hadoop.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-common</artifactId>
<version>${hadoop.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-hdfs</artifactId>
<version>${hadoop.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-mapreduce-client-core</artifactId>
<version>${hadoop.version}</version>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/junit/junit -->
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>4.11</version>
<scope>test</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.testng</groupId>
<artifactId>testng</artifactId>
<version>RELEASE</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>log4j</groupId>
<artifactId>log4j</artifactId>
<version>1.2.17</version>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
<version>3.0</version>
<configuration>
<source>1.8</source>
<target>1.8</target>
<encoding>UTF-8</encoding>
<!-- <verbal>true</verbal>-->
</configuration>
</plugin>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
<version>2.4.3</version>
<executions>
<execution>
<phase>package</phase>
<goals>
<goal>shade</goal>
</goals>
<configuration>
<minimizeJar>true</minimizeJar>
</configuration>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
</build>
十二、词频统计程序实现
12.1、编写mapper类
package wordcount;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class MyMapper extends Mapper <LongWritable, Text,Text, IntWritable>{
@Override
protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
//获得当前行的数据
String line = value.toString();
//获得一个个的单词
String lineBuffer = line;
String[] keys = new String[]{" ", "\t", " ", ".", "（", "）", "(", ")"};
for (String k : keys){
lineBuffer = lineBuffer.replace(k, ",");
}
String[] wordsBuffer = lineBuffer.split(",");
List<String> words = new ArrayList<>();
for (String w : wordsBuffer){
if (!w.equals("")){
words.add(w);
}
}
//每个单词编程kv对
for (String word : words) {
//将kv对输出出去
context.write(new Text(word),new IntWritable(1));
}
}
}
12.2、编写Reducer类
package wordcount;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;
public class MyReducer extends Reducer<Text, IntWritable,Text,IntWritable> {
//bear,List(2,3,3)
@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
int sum=0;
for (IntWritable value : values) {
int count = value.get();
sum +=count;
}
context.write(key,new IntWritable(sum));
}
}
12.3、组装main程序
package wordcount;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.conf.Configured;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.TextOutputFormat;
import org.apache.hadoop.util.Tool;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
public class WordCount extends Configured implements Tool {
public static void main(String[] args) throws Exception {
int run = ToolRunner.run(new Configuration(), new WordCount(), args); // 集群代码
System.exit(run);
}
@Override
public int run(String[] args) throws Exception {
Job job = Job.getInstance(super.getConf(), "wordcount");
job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setInputFormatClass(TextInputFormat.class);
TextInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
job.setMapperClass(MyMapper.class);
job.setMapOutputKeyClass(Text.class);
job.setMapOutputValueClass(IntWritable.class);
job.setReducerClass(MyReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
job.setOutputFormatClass(TextOutputFormat.class);
TextOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
job.setNumReduceTasks(Integer.parseInt(args[2]));
boolean b = job.waitForCompletion(true);
return b ? 0 : 1;
}
}
12.4、将程序打包、点击maven的package
十三、在集群中实现
13.1、使用FileZilla链接hadoop102
找到打包文件，和测试文件，一起上传到hadoop102
13.2、将测试文件上传到hdfs
在hadoop-3.1.4目录下
输入指令：bin/hdfs dfs -mkdir -p /test-wrh 在hdfs上创建test-wrh文件夹
输入指令：bin/hdfs dfs -put 测试文件地址 /test-wrh/ 将测试文件上传到test-wrh
13.3、在IDEA中拷贝地址
13.4、运行程序
在包含程序的目录中：
输入指令：hadoop jar jar包名 Reference /输入路径 /输出路径 3个节点
13.5、将结果从hdfs上下载
输入指令：hadoop fs -get /输出路径/part-r-00000 /下载路径
13.6、查看结果
输入指令：vim part-r-00000
本文转载自: https://blog.csdn.net/weixin_47231713/article/details/122156621
版权归原作者 陈信宇是大聪明 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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