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[数据库]【转】Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置_Hadoop2.6.0/Ubuntu14.04


原文链接:http://dblab.xmu.edu.cn/blog/install-hadoop/

当开始着手实践 Hadoop 时,安装 Hadoop 往往会成为新手的一道门槛。尽管安装其实很简单,书上有写到,官方网站也有 Hadoop 安装配置教程,但由于对 Linux 环境不熟悉,书上跟官网上简略的安装步骤新手往往 Hold 不住。加上网上不少教程也甚是坑,导致新手折腾老几天愣是没装好,很是打击学习热情。

本教程由厦门大学数据库实验室出品,转载请注明。本教程适合于原生 Hadoop 2,包括 Hadoop 2.6.0, Hadoop 2.7.1 等版本,主要参考了官方安装教程,步骤详细,辅以适当说明,相信按照步骤来,都能顺利安装并运行Hadoop。另外有Hadoop安装配置简略版方便有基础的读者快速完成安装。此外,希望读者们能多去了解一些 Linux 的知识,以后出现问题时才能自行解决。

 

环境

本教程使用 Ubuntu 14.04 64位 作为系统环境(Ubuntu 12.04 也行,32位、64位均可),请自行安装系统(可参考使用VirtualBox安装Ubuntu)。

如果用的是 CentOS/RedHat 系统,请查看相应的CentOS安装Hadoop教程_单机伪分布式配置。

本教程基于原生 Hadoop 2,在 Hadoop 2.6.0 (stable) 版本下验证通过,可适合任何 Hadoop 2.x.y 版本,例如 Hadoop 2.4.1。

使用本教程请确保系统处于联网状态下,部分高校使用星网锐捷连接网络,可能导致虚拟机无法联网,那么建议您使用双系统安装ubuntu,然后再使用本教程!


Hadoop版本

Hadoop 有两个主要版本,Hadoop 1.x.y 和 Hadoop 2.x.y 系列,比较老的教材上用的可能是 0.20 这样的版本。Hadoop 2.x 版本在不断更新,本教程均可适用。如果需安装 0.20,1.2.1这样的版本,本教程也可以作为参考,主要差别在于配置项,配置请参考官网教程或其他教程。

新版是兼容旧版的,书上旧版本的代码应该能够正常运行(我自己没验证,欢迎验证反馈)。


装好了 Ubuntu 系统之后,在安装 Hadoop 前还需要做一些必备工作。

创建hadoop用户

如果你安装 Ubuntu 的时候不是用的 “hadoop” 用户,那么需要增加一个名为 hadoop 的用户。

首先按 ctrl+alt+t 打开终端窗口,输入如下命令创建新用户 :

  1. 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。

sudo命令

本文中会大量使用到sudo命令。sudo是ubuntu中一种权限管理机制,管理员可以授权给一些普通用户去执行一些需要root权限执行的操作。当使用sudo命令时,就需要输入您当前用户的密码.


密码

在Linux的终端中输入密码,终端是不会显示任何你当前输入的密码,也不会提示你已经输入了多少字符密码。而在windows系统中,输入密码一般都会以“*”表示你输入的密码字符


输入法中英文切换

ubuntu中终端输入的命令一般都是使用英文输入。linux中英文的切换方式是使用键盘“shift”键来切换,也可以点击顶部菜单的输入法按钮进行切换。


Ubuntu终端复制粘贴快捷键

在Ubuntu终端窗口中,复制粘贴的快捷键需要加上 shift,即粘贴是 ctrl+shift+v。


接着使用如下命令设置密码,可简单设置为 hadoop,按提示输入两次密码:

  1. sudo passwd hadoop

可为 hadoop 用户增加管理员权限,方便部署,避免一些对新手来说比较棘手的权限问题:

  1. sudo adduser hadoop sudo

最后注销当前用户(点击屏幕右上角的齿轮,选择注销),返回登陆界面。在登陆界面中选择刚创建的 hadoop 用户进行登陆。

更新apt

用 hadoop 用户登录后,我们先更新一下 apt,后续我们使用 apt 安装软件,如果没更新可能有一些软件安装不了。按 ctrl+alt+t 打开终端窗口,执行如下命令:

  1. sudo apt-get update

若出现如下 “Hash校验和不符” 的提示,可通过更改软件源来解决。若没有该问题,则不需要更改。从软件源下载某些软件的过程中,可能由于网络方面的原因出现没法下载的情况,那么建议更改软件源。在学习Hadoop过程中,即使出现“Hash校验和不符”的提示,也不会影响Hadoop的安装。

Ubuntu更新软件源时遇到Hash校验和不符的问题Ubuntu更新软件源时遇到Hash校验和不符的问题

点击查看:如何更改软件源

后续需要更改一些配置文件,我比较喜欢用的是 vim(vi增强版,基本用法相同),建议安装一下(如果你实在还不会用 vi/vim 的,请将后面用到 vim 的地方改为 gedit,这样可以使用文本编辑器进行修改,并且每次文件更改完成后请关闭整个 gedit 程序,否则会占用终端):

  1. sudo apt-get install vim

安装软件时若需要确认,在提示处输入 y 即可。

通过命令行安装软件通过命令行安装软件

点击查看:vim简单操作指南

安装SSH、配置SSH无密码登陆

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:

  1. sudo apt-get install openssh-server

安装后,可以使用如下命令登陆本机:

  1. 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。

SSH首次登陆提示SSH首次登陆提示

但这样登陆是需要每次输入密码的,我们需要配置成SSH无密码登陆比较方便。

首先退出刚才的 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:

  1. exit # 退出刚才的 ssh localhost
  2. cd ~/.ssh/ # 若没有该目录,请先执行一次ssh localhost
  3. ssh-keygen -t rsa # 会有提示,都按回车就可以
  4. cat ./id_rsa.pub >> ./authorized_keys # 加入授权
~的含义

在 Linux 系统中,~ 代表的是用户的主文件夹,即 “/home/用户名” 这个目录,如你的用户名为 hadoop,则 ~ 就代表 “/home/hadoop/”。 此外,命令中的 # 后面的文字是注释,只需要输入前面命令即可。


此时再用 ssh localhost 命令,无需输入密码就可以直接登陆了,如下图所示。

SSH无密码登录SSH无密码登录

安装Java环境

Java环境可选择 Oracle 的 JDK,或是 OpenJDK,按http://wiki.apache.org/hadoop/HadoopJavaVersions中说的,新版本在 OpenJDK 1.7 下是没问题的。为图方便,这边直接通过命令安装 OpenJDK 7。

  1. sudo apt-get install openjdk-7-jre openjdk-7-jdk

通过上述命令安装 OpenJDK,默认安装位置为 /usr/lib/jvm/java-7-openjdk-amd64(32位系统则是 /usr/lib/jvm/java-7-openjdk-i386,该路径可以通过执行 dpkg -L openjdk-7-jdk | grep '/bin/javac' 命令确定,执行后会输出一个路径,除去路径末尾的 “/bin/javac”,剩下的就是正确的路径了)。OpenJDK 安装后就可以直接使用 java、javac 等命令了。

接着需要配置一下 JAVA_HOME 环境变量,为方便,我们在 ~/.bashrc 中进行设置(扩展阅读: 设置Linux环境变量的方法和区别):

  1. vim ~/.bashrc

在文件最前面添加如下单独一行(注意 = 号前后不能有空格),并保存:

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-7-openjdk-amd64

如下图所示(该文件原本可能不存在,内容为空,这不影响):

配置JAVA_HOME变量配置JAVA_HOME变量

接着还需要让该环境变量生效,执行如下代码:

  1. source ~/.bashrc # 使变量设置生效

设置好后我们来检验一下是否设置正确:

  1. echo $JAVA_HOME # 检验变量值
  2. java -version
  3. $JAVA_HOME/bin/java -version # 与直接执行 java -version 一样

如果设置正确的话,$JAVA_HOME/bin/java -version 会输出 java 的版本信息,且和 java -version 的输出结果一样,如下图所示:

成功配置JAVA_HOME变量成功配置JAVA_HOME变量

这样,Hadoop 所需的 Java 运行环境就安装好了。

安装 Hadoop 2

Hadoop 2 可以通过 http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/ 或者http://mirrors.cnnic.cn/apache/hadoop/common/ 下载,本教程选择的是 2.6.0 版本,下载时请下载 hadoop-2.x.y.tar.gz这个格式的文件,这是编译好的,另一个包含 src 的则是 Hadoop 源代码,需要进行编译才可使用。

截止到2015年12月9日,Hadoop官方网站已经更新到2.7.1版本。对于2.6.0以上版本的Hadoop,仍可以参照此教程学习,可放心下载官网最新版本的Hadoop。请用虚拟机中的Ubuntu自带firefox浏览器访问本指南,再点击下面的地址,才能把hadoop文件下载虚拟机ubuntu中。

hadoop-2.7.1下载地址


下载时强烈建议也下载 hadoop-2.x.y.tar.gz.mds 这个文件,该文件包含了检验值可用于检查 hadoop-2.x.y.tar.gz 的完整性,否则若文件发生了损坏或下载不完整,Hadoop 将无法正常运行。

本文涉及的文件均通过浏览器下载,默认保存在 “下载” 目录中(若不是请自行更改 tar 命令的相应目录)。另外,如果你用的不是 2.6.0 版本,则将所有命令中出现的 2.6.0 更改为你所使用的版本。

  1. cat ~/下载/hadoop-2.6.0.tar.gz.mds | grep 'MD5' # 列出md5检验值
  2. # head -n 6 ~/下载/hadoop-2.7.1.tar.gz.mds # 2.7.1版本格式变了,可以用这种方式输出
  3. md5sum ~/下载/hadoop-2.6.0.tar.gz | tr "a-z" "A-Z" # 计算md5值,并转化为大写,方便比较

若文件不完整则这两个值一般差别很大,可以简单对比下前几个字符跟后几个字符是否相等即可,如下图所示,如果两个值不一样,请务必重新下载。

检验文件完整性检验文件完整性

我们选择将 Hadoop 安装至 /usr/local/ 中:

  1. sudo tar -zxf ~/下载/hadoop-2.6.0.tar.gz -C /usr/local # 解压到/usr/local中
  2. cd /usr/local/
  3. sudo mv ./hadoop-2.6.0/ ./hadoop # 将文件夹名改为hadoop
  4. sudo chown -R hadoop: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:

  1. cd /usr/local/hadoop
  2. ./bin/hadoop version
相对路径与绝对路径

请务必注意命令中的相对路径与绝对路径,本文后续出现的 ./bin/..../etc/... 等包含 ./ 的路径,均为相对路径,以 /usr/local/hadoop 为当前目录。例如在 /usr/local/hadoop 目录中执行 ./bin/hadoop version 等同于执行 /usr/local/hadoop/bin/hadoop version。可以将相对路径改成绝对路径来执行,但如果你是在主文件夹 ~ 中执行 ./bin/hadoop version,执行的会是 /home/hadoop/bin/hadoop version,就不是我们所想要的了。


Hadoop单机配置(非分布式)

Hadoop 默认模式为非分布式模式,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。

现在我们可以执行例子来感受下 Hadoop 的运行。Hadoop 附带了丰富的例子(运行 ./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0.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。

  1. cd /usr/local/hadoop
  2. mkdir ./input
  3. cp ./etc/hadoop/*../input # 将配置文件作为输入文件
  4. ./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar grep ./input ./output 'dfs[a-z.]+'
  5. 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

Hadoop单机模式运行grep的输出结果Hadoop单机模式运行grep的输出结果

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。

  1. rm -r ./output

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. 和 hdfs-site. 。Hadoop的配置文件是

修改配置文件 core-site. (通过 gedit 编辑会比较方便: gedit ./etc/hadoop/core-site.),将当中的

<configuration></configuration>

修改为下面配置:

<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>

同样的,修改配置文件 hdfs-site.:

<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>

配置完成后,执行 NameNode 的格式化:

  1. ./bin/hdfs namenode -format

成功的话,会看到 “successfully formatted” 和 “Exitting with status 0” 的提示,若为 “Exitting with status 1” 则是出错。

执行namenode格式化执行namenode格式化

接着开启 NaneNode 和 DataNode 守护进程。
  1. ./sbin/start-dfs.sh

若出现如下SSH提示,输入yes即可。

启动Hadoop时的SSH提示启动Hadoop时的SSH提示

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。

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”(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。

通过jps查看启动的Hadoop进程通过jps查看启动的Hadoop进程

通过查看启动日志分析启动失败原因

有时 Hadoop 无法正确启动,如 NameNode 进程没有顺利启动,这时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,看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 或者 Java Exception 的地方。
  • 可以在网上搜索一下出错信息,看能否找到一些相关的解决方法。

成功启动后,可以访问 Web 界面 http://localhost:50070 查看 NameNode 和 Datanode 信息,还可以在线查看 HDFS 中的文件。

Hadoop的Web界面Hadoop的Web界面

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:

  1. ./bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop

接着将 ./etc/hadoop 中的

  1. ./bin/hdfs dfs -mkdir input
  2. ./bin/hdfs dfs -put ./etc/hadoop/*.

复制完成后,可以通过如下命令查看文件列表:

  1. ./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)。

  1. ./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.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):

  1. ./bin/hdfs dfs -cat output/*

结果如下,注意到刚才我们已经更改了配置文件,所以运行结果不同。

Hadoop伪分布式运行grep结果Hadoop伪分布式运行grep结果

我们也可以将运行结果取回到本地:

  1. rm -r ./output # 先删除本地的 output 文件夹(如果存在)
  2. ./bin/hdfs dfs -get output ./output # 将 HDFS 上的 output 文件夹拷贝到本机
  3. 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:

  1. ./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:

  1. Configuration conf = new Configuration();
  2. Job job = new Job(conf);
  3. /* 删除输出目录 */
  4. Path outputPath = new Path(args[1]);
  5. outputPath.getFileSystem(conf).delete(outputPath, true);

若要关闭 Hadoop,则运行

  1. ./sbin/stop-dfs.sh
注意

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


启动YARN

(伪分布式不启动 YARN 也可以,一般不会影响程序执行)

有的读者可能会疑惑,怎么启动 Hadoop 后,见不到书上所说的 JobTracker 和 TaskTracker,这是因为新版的 Hadoop 使用了新的 MapReduce 框架(MapReduce V2,也称为 YARN,Yet Another Resource Negotiator)。

YARN 是从 MapReduce 中分离出来的,负责资源管理与任务调度。YARN 运行于 MapReduce 之上,提供了高可用性、高扩展性,YARN 的更多介绍在此不展开,有兴趣的可查阅相关资料。

上述通过 ./sbin/start-dfs.sh 启动 Hadoop,仅仅是启动了 MapReduce 环境,我们可以启动 YARN ,让 YARN 来负责资源管理与任务调度。

首先修改配置文件 mapred-site.,这边需要先进行重命名:

  1. mv ./etc/hadoop/mapred-site..template ./etc/hadoop/mapred-site.

然后再进行编辑,同样使用 gedit 编辑会比较方便些 gedit ./etc/hadoop/mapred-site. :

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

接着修改配置文件 yarn-site.:

<configuration>  <property>    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>    <value>mapreduce_shuffle</value>    </property></configuration>

然后就可以启动 YARN 了(需要先执行过 ./sbin/start-dfs.sh):

  1. ./sbin/start-yarn.sh $ 启动YARN
  2. ./sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver # 开启历史服务器,才能在Web中查看任务运行情况

开启后通过 jps 查看,可以看到多了 NodeManager 和 ResourceManager 两个后台进程,如下图所示。

开启YARN开启YARN

启动 YARN 之后,运行实例的方法还是一样的,仅仅是资源管理方式、任务调度不同。观察日志信息可以发现,不启用 YARN 时,是 “mapred.LocalJobRunner” 在跑任务,启用 YARN 之后,是 “mapred.YARNRunner” 在跑任务。启动 YARN 有个好处是可以通过 Web 界面查看任务的运行情况:http://localhost:8088/cluster,如下图所示。

开启YARN后可以查看任务运行信息开启YARN后可以查看任务运行信息

但 YARN 主要是为集群提供更好的资源管理与任务调度,然而这在单机上体现不出价值,反而会使程序跑得稍慢些。因此在单机上是否开启 YARN 就看实际情况了。

不启动 YARN 需重命名 mapred-site.

如果不想启动 YARN,务必把配置文件 mapred-site. 重命名,改成 mapred-site.

同样的,关闭 YARN 的脚本如下:

  1. ./sbin/stop-yarn.sh
  2. ./sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver

自此,你已经掌握 Hadoop 的配置和基本使用了。安装好的Hadoop项目中已经包含了第三章的HDFS,继续学习第3章HDFS文件系统,请参考如下学习指南:
大数据技术原理与应用 第三章 学习指南

附加教程: 配置PATH环境变量

在这里额外讲一下 PATH 这个环境变量(可执行 echo $PATH 查看,当中包含了多个目录)。例如我们在主文件夹 ~ 中执行 ls 这个命令时,实际执行的是 /bin/ls 这个程序,而不是 ~/ls 这个程序。系统是根据 PATH 这个环境变量中包含的目录位置,逐一进行查找,直至在这些目录位置下找到匹配的程序(若没有匹配的则提示该命令不存在)。

上面的教程中,我们都是先进入到 /usr/local/hadoop 目录中,再执行 sbin/hadoop,实际上等同于运行/usr/local/hadoop/sbin/hadoop。我们可以将 Hadoop 命令的相关目录加入到 PATH 环境变量中,这样就可以直接通过 start-dfs.sh 开启 Hadoop,也可以直接通过 hdfs 访问 HDFS 的内容,方便平时的操作。

同样我们选择在 ~/.bashrc 中进行设置(vim ~/.bashrc,与 JAVA_HOME 的设置相似),在文件最前面加入如下单独一行:

export PATH=$PATH:/usr/local/hadoop/sbin:/usr/local/hadoop/bin

添加后执行 source ~/.bashrc 使设置生效,生效后,在任意目录中,都可以直接使用 hdfs 等命令了,读者不妨现在就执行 hdfs dfs -ls input 查看 HDFS 文件试试看。

安装Hadoop集群

在平时的学习中,我们使用伪分布式就足够了。如果需要安装 Hadoop 集群,请查看Hadoop集群安装配置教程。

相关教程

  • 使用Eclipse编译运行MapReduce程序: 使用 Eclipse 可以方便的开发、运行 MapReduce 程序,还可以直接管理 HDFS 中的文件。
  • 使用命令行编译打包运行自己的MapReduce程序: 有时候需要直接通过命令来编译、打包 MapReduce 程序。

参考资料

  • http://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html
  • http://www.cnblogs.com/xia520pi/archive/2012/05/16/2503949.html
  • http://www.micmiu.com/bigdata/hadoop/hadoop-2x-ubuntu-build/