Hadoop安装及配置伪分布式教程

1.创建hadoop用户
- 更新apt
2.安装SSH、配置SSH无密码登陆
- 安装SSH
- 配置SSH无密码登录
3.安装Java环境
4.安装Hadoop3.1.3
5.Hadoop单机配置
6.Hadoop伪分布式配置
7.运行Hadoop伪分布式实例

本文所用操作系统环境为Ubuntu，安装的Hadoop版本为3.1.3
软件下载可以访问软件下载百度云链接，提取码ziyu

1.创建hadoop用户

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

设置密码

sudo passwd hadoop

为Hadoop用户添加管理员权限（加到sudo列表中）

sudo adduser hadoop sudo

后面切换到hadoop用户登录系统

更新apt

切换到hadoop用户登录系统后，更新软件

sudo apt-get update

如果出现问题可以尝试更改软件源，ubuntu系统可以直接在系统设置的软件与更新处切换镜像源

2.安装SSH、配置SSH无密码登陆

安装SSH

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

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。

配置SSH无密码登录

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

此时再用 ssh localhost 命令，无需输入密码就可以直接登陆了

3.安装Java环境

Hadoop3.1.3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。请把压缩格式的文件jdk-8u162-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-8u162-linux-x64.tar.gz上传到该目录下#把JDK文件解压到/usr/lib/jvm目录下

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_162目录。
下面继续执行如下命令，设置环境变量：

cd ~
vim ~/.bashrc #vim不行那就vi

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_162
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH

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

然后查看java是否成功安装

java -version

如果能够在屏幕上返回如下信息

就证明安装成功了

4.安装Hadoop3.1.3

下载hadoop-3.1.3.tar.gz

我们将 Hadoop 安装至 /usr/local/ 中：

sudo tar -zxf ~/下载/hadoop-3.1.3.tar.gz -C /usr/local    # 解压到/usr/local中
cd /usr/local/
sudo mv ./hadoop-3.1.3/ ./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  #前面加个点，这是相对路径

具体图示

5.Hadoop单机配置

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。

Hadoop 附带了丰富的例子（运行 ./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.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-3.1.3.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

6.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>

改成

<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>

修改配置文件 hdfs-site.xml：
gedit ./etc/hadoop/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 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

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

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。

如果启动 Hadoop 时遇到输出非常多“ssh: Could not resolve hostname xxx”的异常情况

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”（正常来说三个都要有，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。

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

7.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

注意：

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-3.1.3.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/*

结果如下

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);

关闭 Hadoop

./sbin/stop-dfs.sh

下次启动 hadoop 时，无需进行 NameNode 的初始化，只需要运行 ./sbin/start-dfs.sh

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