转载 hadoop 伪分布安装

一. 概要
       经过几天的调试，终于在Linux Cent OS
5.5下成功搭建Hadoop测试环境。本次测试在一台服务器上进行伪分布式搭建。Hadoop 伪分布式模式是在单机上模拟 Hadoop
分布式，单机上的分布式并不是真正的伪分布式，而是使用线程模拟分布式。Hadoop
本身是无法区分伪分布式和分布式的，两种配置也很相似，唯一不同的地方是伪分布式是在单机器上配置，数据节点和名字节点均是一个机器。虽然Hadoop的
安装步骤并不复杂，但是我在安装期间还是遇到了很多琐碎的问题，现将自己搭建Hadoop的详细过程和遇到的问题记录下来。完全分布式就是一个
hadoop集群，有n台机器组成，一般组织方式是：一台机器作为master，上面 运行   
namenode和jobtracker,另外的机器作为slave，上面运行datanode和tasktracker，至于
secondaryname，可以运行在master上，也可以运行在另外一台机器上。secondaryname
是namenode的一个备份里面同样保存了名字空间，和文件到文件块的map关系。建议运行在另外一台机器上，这样master死掉之后，还可以通过
secondaryname所在的机器找回名字空间，和文件到文件块得map关系数据，恢复namenode。

二. 环境搭建

      搭建测试环境所需的软件包括：jdk1.6.0_20、hadoop-0.20.2.tar.gz。测试服务器操作系统Linux Cent OS 5.5。

网上说使用专门的用户hadoop操作，但是这里我是完全使用的root，方便而已。

总体的流程如下：

    1、实现linux的ssh无密码验证配置.

    2、在linux下安装jdk，并配好环境变量

    3、修改linux的机器名，并配置 /etc/hosts

    4、在windows下下载hadoop 0.20.0，并修改hadoop-env.sh，core-site.xml，hdfs-site.xml，mapred-site.xml，masters，slaves文件的配置

    5、把修改好的hadoop整个文件夹传到linux下

    6、把hadoop的bin加入到环境变量

    7、格式化hadoop，启动hadoop

    8、验证是否启动，并执行wordcount

具体如下：

   1.  SSH无密码验证配置

     Hadoop 需要使用SSH 协议，namenode 将使用SSH 协议启动 namenode和datanode 进程，伪分布式模式数据节点和名称节点均是本身，必须配置 SSH localhost无密码验证。

    用root用户登录，在家目录下执行如下命令：ssh-keygen -t rsa

[root@master ~]# ssh-keygen -t  rsa

Generating public/private rsa key pair.

Enter file in which to save the key (/root/.ssh/id_rsa):  & 按回车默认路径 &

Created directory '/root/.ssh'.  &创建/root/.ssh目录&

Enter passphrase (empty for no passphrase):

Enter same passphrase again:

Your identification has been saved in /root/.ssh/id_rsa.

Your public key has been saved in /root/.ssh/id_rsa.pub.

The key fingerprint is:

c6:7e:57:59:0a:2d:85:49:23:cc:c4:58:ff:db:5b:38 root@master

     通过以上命令将在/root/.ssh/ 目录下生成id_rsa私钥和id_rsa.pub公钥。进入/root/.ssh目录在namenode节点下做如下配置：

[root@master .ssh]# cat id_rsa.pub > authorized_keys

配置完毕，可通过ssh 本机IP 测试是否需要密码登录。

原理：

Hadoop需要使用SSH协议，namenode将使用SSH协议启动namenode和datanode进程，(datanode向
namenode传递心跳信息可能也是使用SSH协议，这是我认为的，还没有做深入了解)。许多教程上介绍Hadoop集群配置时只说明了
namenode上SSH无密码登录所有datanode，我在配置时发现必须使datanode上也能SSH无密码登录到
namenode，Hadoop集群才能正常启动(也许这不是必须的）

以namenode到datanode为例子：Namenode作为客户端，要实现无密码
公钥认证，连接到服务端datanode上时，需要在namenode上生成一个密钥对，包括一个公钥和一个私钥，而后将公钥复制到datanode上。
当namenode通过ssh连接datanode时，datanode就会生成一个随机数并用namenode的公钥对随机数进行加密，并发送给
namenode。namenode收到加密数之后再用私钥进行解密，并将解密数回传给datanode，datanode确认解密数无误之后就允许
namenode进行连接了。这就是一个公钥认证过程，其间不需要用户手工输入密码。重要过程是将客户端namenode公钥复制到datanode上

   2. JDK安装及Java环境变量的配置

2.1 JDK安装

     root 用户登陆，新建文件夹 /usr/program ,下载 JDK 安装包

jdk-6u13-linux-i586.bin,复制到目录/usr/ program 下，在命令行进入该目录，执行命令“./ jdk-6u20-linux-i586.bin”，命令运行完毕，将在目录下生成文件夹jdk1.6.0_20，安装完毕。

2.2 java环境变量配置

        root 用户登陆，命令行中执行命令“vi /etc/profile”,并加入以下内容，配置环境变量(注意/etc/profile 这个文件很重要，后面 Hadoop 的配置还会用到)。

# set java environment

   export JAVA_HOME=/usr/program/jdk1.6.0_20

   export JRE_HOME=/usr/program/jdk1.6.0_20/jre

   export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib

   export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin:$PATH

在vi编辑器增加以上内容后保存退出，并执行以下命令使配置生效

    chmod +x  /etc/profile ；增加执行权限

    source  /etc/profile ；

配置完毕后，在命令行中输入java -version，如出现下列信息说明java环境安装成功。

java version "1.6.0_20"

Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.6.0_20-b02)

Java HotSpot(TM) Server VM (build 16.3-b01, mixed mode)

再有就是修改linux的机器名

最好修改机器名为其ip地址，要不后来hdfs上传put文件的时候可能会出现无法连接的错误。

命令：

hostname ip

重启无效

   2. Hadoop配置

   下载 hadoop-0.20.2.tar.gz，将其解压到/usr/local/hadoop 目录下，解压后目录形式是/usr/local/hadoop/hadoop-0.20.2。使用如下命令:

  tar zxvf  hadoop-0.19.1.tar.gz 进行hadoop压缩文件解压。

2.1   进入/usr/local/hadoop/hadoop-0.20.2/conf， 配置Hadoop配置文件

2.1.1 配置hadoop-env.sh文件

添加 # set java environment

             export JAVA_HOME=/usr/program/jdk1.6.0_20

编辑后保存退出。

2.1.2 配置core-site.xml

1. [root@master conf]# vi core-site.xml
2. <?xml version="1.0"?>
3. <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
4. <!-- Put site-specific property overrides in this file. -->
5. <configuration>
6. <property>
7. <name>fs.default.name</name>
8. <value>hdfs://202.173.253.36:9000/</value>
9. 默认的namenode的端口为8020
10. </property>
11. <property>
12. <name>hadoop.tmp.dir</name>
13. <value>/usr/local/hadoop/hadooptmp</value>
14. </property>
15. </configuration>

2.1.3 配置hdfs-site.xml

1. [root@master conf]# vi  hdfs-site.xml
2. <?xml version="1.0"?>
3. <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
4. <!-- Put site-specific property overrides in this file. -->
5. <configuration>
6. <property>
7. <name>dfs.name.dir</name>
8. <value>/usr/local/hadoop/hdfs/name</value>
9. </property>
10. <property>
11. <name>dfs.data.dir</name>
12. <value>/usr/local/hadoop/hdfs/data</value>
13. </property>
14. <property>
15. <name>dfs.replication</name>
16. <value>1</value>
17. </property>
18. </configuration>

2.1.4 配置mapred-site.xml

1. [root@master conf]# vi mapred-site.xml
2. <?xml version="1.0"?>
3. <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
4. <!-- Put site-specific property overrides in this file. -->
5. <configuration>
6. <property>
7. <name>mapred.job.tracker</name>
8. <value>202.173.253.36:9001</value>
9. </property>
10. <property>
11. <name>mapred.local.dir</name>
12. <value>/usr/local/hadoop/mapred/local</value>
13. </property>
14. <property>
15. <name>mapred.system.dir</name>
16. <value>/tmp/hadoop/mapred/system</value>
17. </property>
18. </configuration>

1、其实core-site.xml 对应有一个core-default.xml, hdfs-site.xml对应有一个hdfs-default.xml,

mapred-site.xml对应有一个mapred-default.xml。这三个defalult文件里面都有一些默认配置，现在我们修改这三个site文件，目的就覆盖default里面的一些配置，

2、hadoop分布式文件系统的两个重要的目录结构，一个是namenode上名字空间的存放地方，一个是datanode数据块的存放地方，
还有一些其他的文件存放地方，这些存放地方都是基于hadoop.tmp.dir目录的，比如namenode的名字空间存放地方就是
${hadoop.tmp.dir}/dfs/name, datanode数据块的存放地方就是
${hadoop.tmp.dir}/dfs/data，所以设置好hadoop.tmp.dir目录后，其他的重要目录都是在这个目录下面，这是一个根
目录。我设置的是 /usr/local/hadoop/hadooptmp,当然这个目录必须是存在的。

3、fs.default.name,这个是设置namenode位于哪个机器上，端口号是什么
hdfs://192.168.133.128:9000，格式一定要这样写，网上很多资料说ip地址写localhost也行，笔者建议最好写ip，因
为后期讲到windows下 eclipse连接hadoop 的时候，如果写localhost，就会连接不到。

4、mapred.job.tracker，这个是设置jobtracker位于哪个机器上，端口号是什么，192.168.133.128:9001，格式和上一个不一样，这个也必须这样写，同样localhost和ip的分别和上述一样

5、dfs.replication，这个是设置数据块的复制次数，默认是3，因为笔者这里就一台机器，所以只能存在一份，就改成了1

2.1.5 配置masters文件和slaves文件

[root@master conf]# vi masters

202.173.253.36

[root@master conf]# vi slaves

202.173.253.36

注：因为在伪分布模式下，作为master的namenode与作为slave的datanode是同一台服务器，所以配置文件中的ip是一样的。

2.1.6 编辑主机名

[root@master ~]# vi /etc/hosts

# Do not remove the following line, or various programs

that require network functionality will fail.

127.0.0.1                      localhost

202.173.253.36            master

202.173.253.36            slave

注：因为是在伪分布模式下，所以master与slave是一台机

2.2 Hadoop启动

2.2.1 进入 /usr/local/hadoop/hadoop-0.20.2/bin目录下，格式化namenode

[root@master bin]# hadoop namenode -format

10/07/19 10:46:41 INFO namenode.NameNode: STARTUP_MSG:

/************************************************************

STARTUP_MSG: Starting NameNode

STARTUP_MSG:   host = master/202.173.253.36

STARTUP_MSG:   args = [-format]

STARTUP_MSG:   version = 0.20.2

STARTUP_MSG:   build =
https://svn.apache.org/repos/asf/hadoop/common/branches/branch-0.20 -r
911707; compiled by 'chrisdo' on Fri Feb 19 08:07:34 UTC 2010

************************************************************/

Re-format filesystem in /usr/local/hadoop/hdfs/name ? (Y or N) Y

10/07/19 10:46:43 INFO namenode.FSNamesystem: fsOwner=root,root,bin,daemon,sys,adm,disk,wheel

10/07/19 10:46:43 INFO namenode.FSNamesystem: supergroup=supergroup

10/07/19 10:46:43 INFO namenode.FSNamesystem: isPermissionEnabled=true

10/07/19 10:46:43 INFO common.Storage: Image file of size 94 saved in 0 seconds.

10/07/19 10:46:43 INFO common.Storage: Storage directory /usr/local/hadoop/hdfs/name has been successfully formatted.

10/07/19 10:46:43 INFO namenode.NameNode: SHUTDOWN_MSG:

/************************************************************

SHUTDOWN_MSG: Shutting down NameNode at master/202.173.253.36

************************************************************/

2.2.2 启动hadoop所有进程

在/usr/local/hadoop/hadoop-0.20.2/bin 目录下，执行start-all.sh命令

启动完成后，可用jps命令查看hadoop进程是否启动完全。正常情况下应该有如下进程：

10910 NameNode

11431 Jps

11176 SecondaryNameNode

11053 DataNode

11254 JobTracker

11378 TaskTracker 

启动之后，在/usr/local/hadoop/hadooptmp
下的dfs文件夹里会生成 data目录，这里面存放的是datanode上的数据块数据，因为笔者用的是单机，所以name 和 data
都在一个机器上，如果是集群的话，namenode所在的机器上只会有name文件夹，而datanode上只会有data文件夹。

搭建过程中，在此环节出现的问题最多，经常出现启动进程不完整的情况，要不是datanode无法正常启动，就是namenode或是TaskTracker启动异常。解决的方式如下：

1.在Linux下关闭防火墙：

1) 重启后生效

开启： chkconfig iptables on

关闭： chkconfig iptables off

2) 即时生效，重启后失效

开启： service iptables start

关闭： service iptables stop

需要说明的是对于Linux下的其它服务都可以用以上命令执行开启和关闭操作。

在开启了防火墙时，做如下设置，开启相关端口，

修改/etc/sysconfig/iptables 文件，添加以下内容：

-A RH-Firewall-1-INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 80 -j ACCEPT

-A RH-Firewall-1-INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 22 -j ACCEPT

开始我使用的是service方式，但是总不好用，最后使用了chkconfig重启方式，生效！

2.再次对namenode进行格式化：在/usr/local/hadoop/hadoop-0.20.2/bin 目录下执行hadoop namenode -format命令

3.对服务器进行重启

4.查看datanode或是namenode对应的日志文件，日志文件保存在/usr/local/hadoop/hadoop-0.20.2
/logs目录下。仔细查看日志报错的原因，（上次日志报错的信息忘记了）解决方法是进入/usr/local/hadoop/hdfs/name
和usr/local/hadoop/hdfs/data目录下，将目录下的文件全部删除。

5.再次在/bin目录下用start-all.sh命令启动所有进程，通过以上的几个方法应该能解决进程启动不完全的问题了。

2.2.3  查看集群状态

在 bin目录下执行：hadoop dfsadmin  -report

[root@master bin]# hadoop dfsadmin -report

Configured Capacity: 304427253760 (283.52 GB)

Present Capacity: 282767941632 (263.35 GB)

DFS Remaining: 282767904768 (263.35 GB)

DFS Used: 36864 (36 KB)

DFS Used%: 0%

Under replicated blocks: 0

Blocks with corrupt replicas: 0

Missing blocks: 0

-------------------------------------------------

Datanodes available: 1 (1 total, 0 dead)

Name: 202.173.253.36:50010

Decommission Status : Normal

Configured Capacity: 304427253760 (283.52 GB)

DFS Used: 36864 (36 KB)

Non DFS Used: 21659312128 (20.17 GB)

DFS Remaining: 282767904768(263.35 GB)

DFS Used%: 0%

DFS Remaining%: 92.89%

Last contact: Mon Jul 19 11:07:22 CST 2010

2.3 在WEB页面下查看Hadoop工作情况

启动后可以通过以下两个页面查看节点状况和job状况

http://localhost:50070；

http://localhost:50030。

可以查看任务的执行情况

   3. Hadop使用

一个测试例子wordcount

      计算输入文本中词语数量的程序。WordCount在Hadoop主目录下的java程序包hadoop-0.20.2-examples.jar 中，执行步骤如下：

在/usr/local/hadoop/hadoop-0.20.2/bin/目录下进行如下操作：

执行 hadoop fs -ls命令，查看当前hdfs分布式文件系统的 文件目录结构，刚执行会说no such dictionary，

你要先建一个文件夹,用命令 haoop fs -mkdir testdir ，然后再执行hadoop fs -ls，就会展示/user/root/testdir

当前用户是root，所以hdfs的根目录就是  /user/root

hadoop fs -mkdir  okdir(新建目录名称，可任意命名)

离开hodoop的安全模式

bin/hadoop dfsadmin -safemode leave

在这个目录里放入文件：hadoop fs -put /usr/test_in/*.txt
okdir（把本地/usr/test_in目录里的所有txt文件copy到 hdfs分布式文件系统的 /user/root/inputdir
目录里面，因为当前目录就是root 所以 直接写input 就代表/user/root/inputdir）

在/usr/local/hadoop/hadoop-0.20.2下执行：

[root@master hadoop-0.20.2]# hadoop jar hadoop-0.20.2-examples.jar
wordcount okdir output
(提交作业，此处需注意okdir与output是一组任务，下次再执行wordcount程序，还要新建目录，不能跟okdir与output重名)

1. 11/05/28 22:02:34 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 0
2. 11/05/28 22:02:34 INFO mapred.JobClient: Running job: job_201105282107_0005
3. 11/05/28 22:02:35 INFO mapred.JobClient:  map 0% reduce 0%
4. 11/05/28 22:02:46 INFO mapred.JobClient:  map 0% reduce 100%
5. 11/05/28 22:02:48 INFO mapred.JobClient: Job complete: job_201105282107_0005
6. 11/05/28 22:02:48 INFO mapred.JobClient: Counters: 8
7. 11/05/28 22:02:48 INFO mapred.JobClient:   Job Counters
8. 11/05/28 22:02:48 INFO mapred.JobClient:     Launched reduce tasks=1
9. 11/05/28 22:02:48 INFO mapred.JobClient:   Map-Reduce Framework
10. 11/05/28 22:02:48 INFO mapred.JobClient:     Reduce input groups=0
11. 11/05/28 22:02:48 INFO mapred.JobClient:     Combine output records=0
12. 11/05/28 22:02:48 INFO mapred.JobClient:     Reduce shuffle bytes=0
13. 11/05/28 22:02:48 INFO mapred.JobClient:     Reduce output records=0
14. 11/05/28 22:02:48 INFO mapred.JobClient:     Spilled Records=0
15. 11/05/28 22:02:48 INFO mapred.JobClient:     Combine input records=0
16. 11/05/28 22:02:48 INFO mapred.JobClient:     Reduce input records=0

执行完毕后，

1. [root@hadoopName hadoop-0.20.2]# hadoop fs -ls output
2. Found 2 items
3. drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2011-05-08 05:20 /user/root/output/_logs
4. -rw-r--r--   1 root supergroup       1688 2011-05-08 05:21 /user/root/output/part-r-00000

可以查看运行结果

# bin/hadoop dfs -cat hellooutput/part-r-00000

1. a       1
2. are     1
3. day     1
4. fine    1
5. fridey  1
6. is      3
7. name    1
8. not     1
9. today   4
10. you     1
11. your    1

也可进入web界面刷新查看running job及completed job的显示。

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转：http://xuyuanshuaaa.iteye.com/blog/1063303