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  MapReduce 安装

  • MapReduce 安装

    MapReduce仅在Linux风格的操作系统上工作，并且内置有Hadoop框架。为了安装Hadoop框架，我们需要执行以下步骤。

  • 步骤1：验证JAVA安装

    在安装Hive之前，必须在系统上安装Java。让我们使用以下命令来验证Java安装： 
    
$ java –version
    如果您的系统上已经安装了Java，则会看到类似以下响应： 
    
java version "1.8.0_71" 
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_71-b13) 
Java HotSpot(TM) Client VM (build 25.0-b02, mixed mode)
    如果您的系统中未安装Java，请按照以下步骤安装Java。
    安装Java
    步骤一：
    通过访问以下链接https://www.oracle.com/java/technologies/javase-downloads.html下载Java（JDK <最新版本>-X64.tar.gz）。
    然后将jdk-8u71-linux-x64.tar.gz下载到您的系统上。
    步骤二：
    通常，您可以在“下载”文件夹中找到下载的Java文件。验证它并使用以下命令解压缩jdk-8u71-linux-x64.gz文件。 
    
$ cd Downloads/
$ ls
jdk-7u71-linux-x64.gz
$ tar zxf jdk-7u71-linux-x64.gz
$ ls
jdk1.8.0_71 jdk-7u71-linux-x64.gz
    步骤三：
    为了使Java对所有用户可用，您必须将其移动到“/usr/local/”位置。打开root，然后键入以下命令。 
    
$ su
password:
# mv jdk1.8.0_71 /usr/local/
# exit
    步骤四：
    要设置PATH和JAVA_HOME变量，请将以下命令添加到〜/.bashrc文件。 
    
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_71
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
    现在将所有更改应用于当前正在运行的系统。 
    
$ source ~/.bashrc
    现在，如上所述，从终端使用命令java -version验证安装。

  • 步骤2：验证Hadoop安装

    在安装Hive之前，必须在系统上安装Hadoop。让我们使用以下命令验证Hadoop的安装： 
    
$ hadoop version
    如果您的系统上已经安装了Hadoop，那么您将收到类似以下响应： 
    
Hadoop 3.3.0 Subversion https://svn.apache.org/repos/asf/hadoop/common -r 1529768 
Compiled by hortonmu on 2013-10-07T06:28Z 
Compiled with protoc 2.5.0 
From source with checksum 79e53ce7994d1628b240f09af91e1af4
    如果您的系统上未安装Hadoop，请继续执行以下步骤：
    下载Hadoop
    使用以下命令从Apache Software Foundation下载并解压缩Hadoop 3.3.0。 
    
$ su
password:
# cd /usr/local
# wget http://apache.claz.org/hadoop/common/hadoop-3.3.0/hadoop-3.3.0.tar.gz
# tar xzf hadoop-3.3.0.tar.gz
# mv hadoop-3.3.0/* to hadoop/
# exit
    以伪分布式模式安装Hadoop
    以下步骤用于以伪分布式模式安装Hadoop 3.3.0。
    步骤一：设置Hadoop
    您可以通过将以下命令附加到〜/ .bashrc文件来设置Hadoop环境变量。 
    
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop 
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME 
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME 
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME 
export YARN_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native 
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin
    现在将所有更改应用于当前正在运行的系统。 
    
$ source ~/.bashrc
    第二步：Hadoop配置
    您可以在“$HADOOP_HOME/etc/hadoop”位置找到所有Hadoop配置文件。您需要根据Hadoop基础结构在这些配置文件中进行适当的更改。 
    
$ cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop
    为了使用Java开发Hadoop程序，您必须通过用系统中Java的位置替换JAVA_HOME值来重置hadoop-env.sh文件中的Java环境变量。 
    
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_71
    下面给出的是您必须编辑以配置Hadoop的文件列表。
    core-site.xml
    core-site.xml文件包含的信息，如用于Hadoop的实例，分配给文件系统的存储器，存储器限制用于存储所述数据的端口号，以及读/写缓冲器的大小。
    打开core-site.xml，并在<configuration>和</configuration>标记之间添加以下属性。 
    
<configuration>

   <property> 
      <name>fs.default.name</name> 
      <value>hdfs://localhost:9000</value> 
   </property>
   
</configuration>
    hdfs-site.xml
    在hdfs-site.xml文件中包含的信息，如复制数据的值，名称节点的路径，你的本地文件系统的数据管理部路径。它表示您要存储Hadoop下文的位置。
    让我们假设以下数据。 
    
dfs.replication (data replication value) = 1

(下面的路径/hadoop/是用户名。hadoopinfra/hdfs/namenode 是hdfs文件系统创建的目录。)

namenode path = //home/hadoop/hadoopinfra/hdfs/namenode

(hadoopinfra/hdfs/datanode 是hdfs文件系统创建的目录。)
datanode path = //home/hadoop/hadoopinfra/hdfs/datanode
    打开此文件，并在此文件的<configuration>，>/configuration>标记之间添加以下属性。 
    
<configuration>

   <property> 
      <name>dfs.replication</name> 
      <value>1</value> 
   </property> 
   <property> 
      <name>dfs.name.dir</name> 
      <value>file:///home/hadoop/hadoopinfra/hdfs/namenode </value> 
   </property> 
   <property> 
      <name>dfs.data.dir</name>
      <value>file:///home/hadoop/hadoopinfra/hdfs/datanode </value > 
   </property>
   
</configuration>
    注意：在上面的文件中，所有属性值都是用户定义的，您可以根据Hadoop基础结构进行更改。
    yarn-site.xml
    该文件用于将yarn配置到Hadoop中。打开yarn-site.xml文件，并在此文件的<configuration>，</configuration>标记之间添加以下属性。 
    
<configuration>

   <property> 
      <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> 
      <value>mapreduce_shuffle</value> 
   </property>
   
</configuration>
    mapred-site.xml
    该文件用于指定我们使用的MapReduce框架。
    打开mapred-site.xml文件，并在此文件的<configuration>，>/configuration>标记之间添加以下属性。 
    
<configuration>

   <property> 
      <name>mapreduce.framework.name</name> 
      <value>yarn</value> 
   </property>

</configuration>

  • 验证Hadoop安装

    以下步骤用于验证Hadoop安装。
    步骤一：命名节点设置
    如下所示，使用命令“hdfs namenode -format”设置名称节点。 
    
$ cd ~
$ hdfs namenode -format”设置名称节点。
    预期结果如下。 
    
2020-12-22 15:24:57,009 INFO util.GSet: Computing capacity for map INodeMap
2020-12-22 15:24:57,009 INFO util.GSet: VM type       = 64-bit
2020-12-22 15:24:57,009 INFO util.GSet: 1.0% max memory 916.4 MB = 9.2 MB
2020-12-22 15:24:57,009 INFO util.GSet: capacity      = 2^20 = 1048576 entries
2020-12-22 15:24:57,012 INFO namenode.FSDirectory: ACLs enabled? true
2020-12-22 15:24:57,012 INFO namenode.FSDirectory: POSIX ACL inheritance enabled? true
2020-12-22 15:24:57,012 INFO namenode.FSDirectory: XAttrs enabled? true
2020-12-22 15:24:57,012 INFO namenode.NameNode: Caching file names occurring more than 10 times
2020-12-22 15:24:57,019 INFO snapshot.SnapshotManager: Loaded config captureOpenFiles: false, skipCaptureAccessTimeOnlyChange: false, snapshotDiffAllowSnapRootDescendant: true, maxSnapshotLimit: 65536
2020-12-22 15:24:57,027 INFO snapshot.SnapshotManager: SkipList is disabled
2020-12-22 15:24:57,032 INFO util.GSet: Computing capacity for map cachedBlocks
2020-12-22 15:24:57,032 INFO util.GSet: VM type       = 64-bit
2020-12-22 15:24:57,032 INFO util.GSet: 0.25% max memory 916.4 MB = 2.3 MB
2020-12-22 15:24:57,033 INFO util.GSet: capacity      = 2^18 = 262144 entries
2020-12-22 15:24:57,054 INFO metrics.TopMetrics: NNTop conf: dfs.namenode.top.window.num.buckets = 10
2020-12-22 15:24:57,054 INFO metrics.TopMetrics: NNTop conf: dfs.namenode.top.num.users = 10
2020-12-22 15:24:57,054 INFO metrics.TopMetrics: NNTop conf: dfs.namenode.top.windows.minutes = 1,5,25
2020-12-22 15:24:57,062 INFO namenode.FSNamesystem: Retry cache on namenode is enabled
2020-12-22 15:24:57,062 INFO namenode.FSNamesystem: Retry cache will use 0.03 of total heap and retry cache entry expiry time is 600000 millis
2020-12-22 15:24:57,065 INFO util.GSet: Computing capacity for map NameNodeRetryCache
2020-12-22 15:24:57,065 INFO util.GSet: VM type       = 64-bit
2020-12-22 15:24:57,065 INFO util.GSet: 0.029999999329447746% max memory 916.4 MB = 281.5 KB
2020-12-22 15:24:57,065 INFO util.GSet: capacity      = 2^15 = 32768 entries
2020-12-22 15:24:57,154 INFO namenode.FSImage: Allocated new BlockPoolId: BP-487692657-192.168.61.201-1608621897118
2020-12-22 15:24:57,270 INFO common.Storage: Storage directory /home/hadoop/hadoopinfra/hdfs/namenode has been successfully formatted.
2020-12-22 15:24:57,334 INFO namenode.FSImageFormatProtobuf: Saving image file /home/hadoop/hadoopinfra/hdfs/namenode/current/fsimage.ckpt_0000000000000000000 using no compression
2020-12-22 15:24:57,486 INFO namenode.FSImageFormatProtobuf: Image file /home/hadoop/hadoopinfra/hdfs/namenode/current/fsimage.ckpt_0000000000000000000 of size 396 bytes saved in 0 seconds .
2020-12-22 15:24:57,515 INFO namenode.NNStorageRetentionManager: Going to retain 1 images with txid >= 0
2020-12-22 15:24:57,526 INFO namenode.FSImage: FSImageSaver clean checkpoint: txid=0 when meet shutdown.
2020-12-22 15:24:57,527 INFO namenode.NameNode: SHUTDOWN_MSG: 
/************************************************************
SHUTDOWN_MSG: Shutting down NameNode at www.jiaocheng.com/192.168.61.201
************************************************************/
    第二步：验证Hadoop DFS
    以下命令用于启动dfs。执行此命令将启动Hadoop文件系统。 
    
$ start-dfs.sh
    预期的输出如下： 
    
Starting namenodes on [localhost]
上一次登录：二 12月 22 15:50:41 CST 2020pts/0 上
Starting datanodes
上一次登录：二 12月 22 15:50:52 CST 2020pts/0 上
Starting secondary namenodes [www.jiaocheng.com]
上一次登录：二 12月 22 15:50:55 CST 2020pts/0 上
    第三步：验证yarn脚本
    以下命令用于启动yarn脚本。执行此命令将启动yarn守护程序。 
    
$ start-yarn.sh
    预期的输出如下： 
    
Starting resourcemanager
上一次登录：二 12月 22 15:51:03 CST 2020pts/0 上
Starting nodemanagers
上一次登录：二 12月 22 15:53:11 CST 2020pts/0 上
    步骤四：在浏览器上访问Hadoop
    访问Hadoop的默认端口号是50070(3.x版本的hadoop改成9870)。使用以下URL在浏览器上获取Hadoop服务。 
    
http://localhost:9870/Hadoop
    hive
    步骤五：验证集群的所有应用程序
    访问群集的所有应用程序的默认端口号是8088。使用以下URL访问此服务。 
    
http://localhost:8088/
    hive
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