在单节点（伪分布式）环境下运行Hadoop

一、配置 SSH 

无论是在单机环境还是多机环境中， Hadoop均采用SSH来访问各个节点的信息。在单机环境中，需要配置 SSH 来使用户 hadoop 能够访问 localhost 的信息。如果没有安装，首先需要安装ssh

1. sudo apt-get install ssh  

安装完成后要保证防火墙对ssh的端口放行，如果仅是学习可以直接把防火墙关闭：

1)重启后永久性生效：

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

其次是配置 SSH使得Hadoop应用能够实现无密码登录：

1. su - hadoop  
2. ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa 
3. cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys  

第一条命令将当前用户切换为hadoop（如果当前用户就是hadoop，则无需输入），第二条命令将生成一个公钥和私钥对（即id_dsa和 id_dsa.pub两个文件，位于~/.ssh文件夹下），第三条命令使得hadoop用户能够无需输入密码通过SSH访问localhost。这时可 通过以下命令来验证安装是否成功（如果没有提示输入密码直接登录成功，则说明安装成功）：

ssh localhost //若不需要密码ssh配置好 

二、配置Hadoop

Hadoop的配置文件都放在${HADOOP_HOME}/conf这个文件夹下面，主要是四个配置文件，分别是core-site.xml,hadoop-env.sh,hdsf-site.xml和mapred-site.xml。

（1）修改conf/hadoop-­env.sh，设置JAVA_HOME，在该文件中找到如下行，去掉前面的注释。

将

# Thejava implementation to use. Required.  

# export JAVA_HOME=/usr/lib/j2sdk1.5-sun  

即使在环境变量里面已经配置了JAVA_HOME,这里也不可以用JAVA_HOME=${JAVA_HOME}，一定要写成绝对路径

修改为：

# Thejava implementation to use.  Required.  

  export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.6.0_27  

接着修改HADOOP_PID_DIR的值，将

# The directory where pid files are stored. /tmp by default.

# export HADOOP_PID_DIR=/var/hadoop/pids

改为：

# The directory where pid files are stored. /tmp by default.

export HADOOP_PID_DIR=/opt/hadoop-0.20.2/pids（hadoop目录的下的pids文件夹）

这个值主要是用来存放HADOOP进程的pid文件，由于linux会定时清理/tmp下的文件，所以用默认值的话可能会导致找不到pid文件，使得hadoop进程无法正常运行

（2）修改core-site.xml内容如下：

<!-- Put site-specific property overrides in thisfile. -->

   fs.default.name

  hdfs://localhost:9000

<!--默认的namenode的端口为8020 -->

   hadoop.tmp.dir

   /home/hadoop/program/tmp-${user.name}

<!--路径中可以使用用${变量名}，但路径名不可以用${...}以及~/...，一定要写成绝对路径-->

（3）修改conf/hdfs-site.xml为

version="1.0"?>  

type="text/xsl"href="configuration.xsl"?>  

        dfs.replication  

        1  

设置复本数，默认是3

（4）修改conf/mapred-site.xml为：

version="1.0"?>  

type="text/xsl"href="configuration.xsl"?>  

         mapred.job.tracker  

         localhost:9001  

jobtracker的ip和端口 

三、运行Hadoop（当前用户为hadoop）

   以上操作已经完成对Hadoop的配置，接下来是运行Hadoop。第一步需要进行格式化HDFS，运行脚本主要位于${HADOOP_HOME}/bin目录 下，注意HADOOP_HOME为解压缩之后的Hadoop根目录，此处为/home/hadoop/program/hadoop-0.20.1。格式 化HDFS命令为：（假设当前目录是已经在${HADOOP_HOME}/bin/）下

./hadoop namenode –format  

若报 

/opt/jdk1.6.0_25/bin/java: cannot execute binary file

证明jdk与系统的位数不合（jdk为64位，系统为32位），换一个32位的jdk就可

启动单节点集群：

./start-all.sh  

这个操作会在本机上启动Namenode,SecondaryNameNode,Datanode,JobTracker和TaskTracker共计5个JVM进程，可以通过java自带的jps命令查看。

jps  

通过jps命令可以查看到进程如下：

TaskTracker  

SecondaryNameNode  

JobTracker  

NameNode  

TaskTracker

停止单节点集群：

./stop-all.sh  

另外可以通过以下网址查看节点的运行情况：
http://localhost:50030/ - Hadoop 管理介面
http://localhost:50060/ - Hadoop Task Tracker 状态
http://localhost:50070/ - Hadoop DFS 状态

四、在多节点（分布式）环境下运行Hadoop

搭建多节点集群的思想主要是在每一台机器上分别搭建好单机环境，再将几台机器整合成一个集群。因此，在此之前，请确保每一台机器都如前所述搭建好了单机环境，最好是相同的结构。这里说的相同结构是指hadoop安装在相同的目录下，然后多个节点都使用相同的用户名操作hadoop集群。否则在ssh的时候也会出现问题。

（1） 设置/etc/hosts文件

实验中两台机器处于同一局域网中，其中一台作为master，ip地址为192.168.8.2一台作为slave，ip地址为192.168.8.3。更新两台机器的/etc/hosts文件，使用如下命令：

vi /etc/hosts  

添加以下内容：

1. # /etc/hosts (for master AND slave)  
2. 192.168.8.2 master  
3. 192.168.8.3 slave  

（2） 设置节点之间的无密码SSH登录

这里要求master上的用户hadoop必须能够无密码登录到master和slave两台机器上。经过上面的配置，已经可以在单机上进行密码SSH登录，这里只需设置由master无密码登录到slave，采用如下命令即可：

在master上运行:

ssh-copy-id -i $HOME/.ssh/id_rsa.pub hadoop@slave  

如果没有ssh-copy-id，使用如下命令代替：

cat ~/.ssh/id_dsa.pub | ssh hadoop@slave "umask 077; mkdir -p .ssh ; cat >> .ssh/authorized_keys" ， umask 077是要保证.ssh目录为drwx------，即保证只有所有者有权限，否则不管用

这条命令的意思是将master上的公钥拷贝到slave上，这样下次ssh slave的时候slave就认识master，无需在输入密码验证。

如下命令可以测试SSH连接成功与否：

ssh master  

ssh slave  

（3） 修改集群配置文件

   hadoop集群的架构分为两层：HDFS层和MapReduce层，在HDFS层，master将作为NameNode和DataNode，slave 作为DataNode；在MapReduce层，master将作为JobTracker和TaskTracker，而slave将作为 TaskTracker。值得一提的是，本次实验中master节点既作为管理节点，又担当数据节点。接下来需要修改$HADOOP_HOME/conf/下的配置文件。在master节点上修改conf/masters文件，添加如下内容：

1. master  

   在master节点上修改conf/slaves文件，添加如下内容（这表明master节点具有双重角色，即做master，又做slave）：

1. master  
2. slave  

  如果需要添加更多slave，则可以在conf/slaves中将其他节点的名称添加进去，如下所示：

1. master  
2. slave  
3. anotherslave01  
4. anotherslave02  

在所有节点上修改conf/core-site.xml，更改fs.default.name的值为hdfs://master:9000，具体为：

1.   
2.     fs.default.name  
3.     hdfs://master:9000  
4.   

在所有节点上修改conf/mapred-site.xml，将JobTracker的地址改为master具体为：

1.   
2.     mapred.job.tracker  
3.     hdfs://master:9001  
4.   

在所有节点上修改conf/hdfs-site.xml，将更改dfs.replication的值，这个参数决定了集群中一个文件需要保存为多少个拷贝。其默认值为3，因本次试验节点数为2，故更改为2。具体为：

1.   
2.       dfs.replication  
3.       2  
4.   

（4） 格式化HDFS

注意：如果之前单机环境下格式化过HDFS建议把之前的文件删除，否则可能会出现异常(HDFS目录即之前设置的${hadoop.tmp.dir}dfs目录)。格式化命令和单机情况下类似，只是需要在master节点上运行。

1. ./hadoop namenode -format  

（5） 启动和停止集群

在master节点上首先启动HDFS，其命令为：

1. ./start-dfs.sh  

其结果是在master节点上启动NameNode,SecondaryNameNode和DataNode，在所有slave节点上启动DataNode，通过jps命令可以查看master上启动的服务列表：

NameNode  

DataNode  

SecondaryNameNode  

此时slave上的进程列表如下：

DataNode  

其次，在master节点上启动MapReduce，其命令为：

./start-mapred.sh  

这样将会在master 节点上启动JobTracker 和TaskTracker ， 在所有slave 节点上启动TaskTracker，通过jps命令可以查看master上启动的服务列表：

NameNode  

DataNode  

SecondaryNameNode  

TaskTracker  

JobTracker  

此时slave上的进程列表如下：

DataNode  

TaskTracker  

如要停止集群，则需要将上述步骤反过来运行，首先在master上运行

./stop-mapred.sh  

其次在master上运行以下命令停止HDFS：

./stop-dfs.sh  

这个过程也可通过jps命令来查看是否完成。