hadoop怎么在centos7上面安装
时间: 2024-05-26 07:12:45 浏览: 110
Hadoop在CentOS7上的安装可以参考以下步骤:
1. 首先确保你已经安装了Java环境,可以通过命令java -version来检查是否安装成功。
2. 下载最新版本的Hadoop,下载地址可以参考Hadoop的官网。
3. 解压下载好的Hadoop压缩包,可以将其解压到/opt目录下。
4. 配置Hadoop环境变量:在/etc/profile文件中添加以下内容:
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
5. 修改Hadoop的配置文件,主要有以下几个文件:
core-site.xml
hdfs-site.xml
mapred-site.xml
yarn-site.xml
6. 格式化Hadoop文件系统,可以使用命令hadoop namenode -format来格式化。
7. 启动Hadoop,可以使用命令start-all.sh来启动Hadoop服务。
如果你需要更详细的安装过程以及配置文件的具体内容,可以参考Hadoop官网的安装文档。
相关问题
Hadoop虚拟机centos7的安装配置
### Hadoop 安装配置 CentOS 7 虚拟机 教程
#### 准备工作
在开始安装前,确保已经成功部署了基于 VMware 的 CentOS 7 虚拟机,并完成了基本的网络设置以及主机名配置。如果尚未完成这些操作,请参考相关文档[^1]。
#### 配置 SSH 密钥登录
为了简化节点间的通信,在主节点(master)上生成 SSH 密钥并将其分发到其他节点(slave)。执行以下命令来生成密钥对:
```bash
ssh-keygen -t rsa
```
随后将公钥复制至所有节点(包括本机),以便实现无密码访问:
```bash
ssh-copy-id root@<node-ip>
```
#### 下载与解压 Hadoop
前往 Apache 官方网站下载最新版本的 Hadoop 压缩包,并上传至虚拟机中的 `/opt` 或者 `/usr/local` 文件夹下。使用 tar 工具对其进行解压缩:
```bash
tar -xzvf hadoop-x.x.x.tar.gz -C /usr/local/
ln -s /usr/local/hadoop-x.x.x /usr/local/hadoop
```
#### 修改核心配置文件
编辑 `core-site.xml` 来指定 NameNode 地址及其临时存储路径:
```xml
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://<namenode-host>:9000</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/usr/hadoop/tmp</value>
</property>
</configuration>
```
对于 DataNode 和 SecondaryNameNode,则需要调整 `hdfs-site.xml` 中的相关参数以匹配实际数据目录结构[^2]:
```xml
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>/usr/hadoop/dfs/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>/usr/hadoop/dfs/data</value>
</property>
</configuration>
```
最后一步是在 `mapred-site.xml.template` 上定义 MapReduce 框架使用的 JobTracker URI:
```xml
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
```
#### 启动服务
依次启动 HDFS 和 YARN 服务之前,先初始化分布式文件系统的命名空间:
```bash
/usr/local/hadoop/bin/hdfs namenode -format
```
接着通过脚本来开启各个组件的服务进程:
```bash
start-dfs.sh
start-yarn.sh
```
验证集群状态是否正常运行可利用 JPS 工具查看当前 JVM 进程列表;或者打开浏览器输入 http://<namenode-host>:50070 查看 Web UI 页面显示的信息。
hadoop在centos7安装与配置
### Hadoop 安装与配置 CentOS 7
#### 准备工作
在开始安装之前,确保系统已经更新到最新版本并已关闭防火墙和SELinux。可以通过以下命令完成这些操作:
```bash
sudo yum update -y
sudo systemctl stop firewalld
sudo setenforce 0
```
#### JDK 的安装
Hadoop 需要 Java 环境支持,在此推荐安装 OpenJDK 或 Oracle JDK。以下是通过 Yum 安装 OpenJDK 的方法:
```bash
sudo yum install java-1.8.0-openjdk-devel -y
java -version
```
确认 Java 版本是否正确[^3]。
#### 下载与解压 Hadoop
前往 Apache 官方网站下载最新的稳定版 Hadoop 并将其解压缩至指定路径:
```bash
wget https://downloads.apache.org/hadoop/common/stable/hadoop-3.3.1.tar.gz
tar -xzvf hadoop-3.3.1.tar.gz -C /usr/local/
mv /usr/local/hadoop-3.3.1 /usr/local/hadoop
```
设置环境变量以便全局访问 Hadoop 命令:
```bash
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
source /etc/profile
```
#### 修改核心配置文件
编辑 `core-site.xml` 文件来定义 NameNode 和临时存储位置:
```xml
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://localhost:9000</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/usr/hadoop/tmp</value>
</property>
</configuration>
```
对于分布式模式下的 DataNode 存储目录,则需要按照如下方式创建数据目录并赋予适当权限:
```bash
sudo mkdir -p /usr/hadoop/dfs/data
sudo mkdir -p /usr/hadoop/tmp
sudo chmod -R 755 /usr/hadoop
```
以上步骤适用于 slave 节点中的 `/usr/hadoop/dfs/data` 创建过程[^1]。
接着修改 `hdfs-site.xml` 来设定副本数量以及名称节点元数据保存地址:
```xml
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>/usr/hadoop/dfs/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>/usr/hadoop/dfs/data</value>
</property>
</configuration>
```
最后调整 MapReduce 框架的相关参数于 `mapred-site.xml.template` 中(重命名为 mapred-site.xml),指明运行框架为 YARN:
```xml
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
```
#### 测试 WordCount 应用程序
为了验证集群功能正常与否,可以执行经典的 WordCount 示例任务。首先建立输入目录并将 README 文档上传进去作为样本源文件;之后调用 jar 包启动作业处理流程,并查看最终统计结果存放在 output 文件夹下[^2]:
```bash
hadoop fs -mkdir -p /input
hadoop fs -put $HADOOP_HOME/README.txt /input
hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar wordcount /input /output
```
#### 启动服务
初始化 Namenode 文件系统后依次开启相关组件的服务进程即可正常使用整个平台所提供的各项能力了。
```bash
hdfs namenode -format
start-dfs.sh
start-yarn.sh
jps
```
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