Hadoop云计算平台搭建最详细过程(共22页)

基于Hadoop的大数据处理平台搭建与部署一、引言随着互联网和信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会中不可或缺的重要资源。

大数据处理平台的搭建与部署对于企业和组织来说至关重要，而Hadoop作为目前最流行的大数据处理框架之一，其搭建与部署显得尤为重要。

本文将介绍基于Hadoop的大数据处理平台搭建与部署的相关内容。

二、Hadoop简介Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，能够高效地处理大规模数据。

它由Apache基金会开发，提供了一个可靠、可扩展的分布式系统基础架构，使用户能够在集群中使用简单的编程模型进行计算。

三、大数据处理平台搭建准备工作在搭建基于Hadoop的大数据处理平台之前，需要进行一些准备工作： 1. 硬件准备：选择合适的服务器硬件，包括计算节点、存储节点等。

2. 操作系统选择：通常选择Linux系统作为Hadoop集群的操作系统。

3. Java环境配置：Hadoop是基于Java开发的，需要安装和配置Java环境。

4. 网络配置：确保集群内各节点之间可以相互通信。

四、Hadoop集群搭建步骤1. 下载Hadoop从Apache官网下载最新版本的Hadoop压缩包，并解压到指定目录。

2. 配置Hadoop环境变量设置Hadoop的环境变量，包括JAVA_HOME、HADOOP_HOME等。

3. 配置Hadoop集群编辑Hadoop配置文件，包括core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml等，配置各个节点的角色和参数。

4. 启动Hadoop集群通过启动脚本启动Hadoop集群，可以使用start-all.sh脚本启动所有节点。

五、大数据处理平台部署1. 数据采集与清洗在搭建好Hadoop集群后，首先需要进行数据采集与清洗工作。

通过Flume等工具实现数据从不同来源的采集，并进行清洗和预处理。

2. 数据存储与管理Hadoop提供了分布式文件系统HDFS用于存储海量数据，同时可以使用HBase等数据库管理工具对数据进行管理。

Hadoop的安装与配置及示例程序wordcount的运行目录前言 (1)1 机器配置说明 (2)2 查看机器间是否能相互通信（使用ping命令） (2)3 ssh设置及关闭防火墙 (2)1）fedora装好后默认启动sshd服务，如果不确定的话可以查一下[garon@hzau01 ~]$ service sshd status (3)2）关闭防火墙（NameNode和DataNode都必须关闭） (3)4 安装jdk1.6(集群中机子都一样) (3)5 安装hadoop(集群中机子都一样) (4)6 配置hadoop (4)1）配置JA V A环境 (4)2）配置conf/core-site.xml、conf/hdfs-site.xml、conf/mapred-site.xml文件 (5)3）将NameNode上完整的hadoop拷贝到DataNode上，可先将其进行压缩后直接scp 过去或是用盘拷贝过去 (7)4）配置NameNode上的conf/masters和conf/slaves (7)7 运行hadoop (7)1）格式化文件系统 (7)2）启动hadoop (7)3）用jps命令查看进程，NameNode上的结果如下： (8)4）查看集群状态 (8)8 运行Wordcount.java程序 (8)1）先在本地磁盘上建立两个文件f1和f2 (8)2）在hdfs上建立一个input目录 (9)3）将f1和f2拷贝到hdfs的input目录下 (9)4）查看hdfs上有没有f1,f2 (9)5)执行wordcount（确保hdfs上没有output目录） (9)6）运行完成，查看结果 (9)前言最近在学习Hadoop，文章只是记录我的学习过程，难免有不足甚至是错误之处，请大家谅解并指正！Hadoop版本是最新发布的Hadoop-0.21.0版本，其中一些Hadoop命令已发生变化，为方便以后学习，这里均采用最新命令。

搭建hadoop集群的步骤Hadoop是一个开源的分布式计算平台，用于存储和处理大规模的数据集。

在大数据时代，Hadoop已经成为了处理海量数据的标准工具之一。

在本文中，我们将介绍如何搭建一个Hadoop集群。

步骤一：准备工作在开始搭建Hadoop集群之前，需要进行一些准备工作。

首先，需要选择适合的机器作为集群节点。

通常情况下，需要至少三台机器来搭建一个Hadoop集群。

其次，需要安装Java环境和SSH服务。

最后，需要下载Hadoop的二进制安装包。

步骤二：配置Hadoop环境在准备工作完成之后，需要对Hadoop环境进行配置。

首先，需要编辑Hadoop的配置文件，包括core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml和yarn-site.xml。

其中，core-site.xml用于配置Hadoop的核心参数，hdfs-site.xml用于配置Hadoop分布式文件系统的参数，mapred-site.xml用于配置Hadoop的MapReduce参数，yarn-site.xml用于配置Hadoop的资源管理器参数。

其次，需要在每个节点上创建一个hadoop用户，并设置其密码。

最后，需要在每个节点上配置SSH免密码登录，以便于节点之间的通信。

步骤三：启动Hadoop集群在完成Hadoop环境的配置之后，可以启动Hadoop集群。

首先，需要启动Hadoop的NameNode和DataNode服务。

NameNode是Hadoop分布式文件系统的管理节点，负责管理文件系统的元数据。

DataNode是Hadoop分布式文件系统的存储节点，负责实际存储数据。

其次，需要启动Hadoop的ResourceManager和NodeManager服务。

ResourceManager 是Hadoop的资源管理器，负责管理集群中的资源。

NodeManager是Hadoop的节点管理器，负责管理每个节点的资源。

hadoop环境搭建⼀、安装ssh免密登录命令：ssh-keygenoverwrite(覆盖写⼊)输⼊y⼀路回车将⽣成的密钥发送到本机地址ssh-copy-id localhost（若报错命令⽆法找到则需要安装openssh-clients）yum –y install openssh-clients测试免密设置是否成功ssh localhost⼆、卸载已有java确定JDK版本rpm –qa | grep jdkrpm –qa | grep gcj切换到root⽤户，根据结果卸载javayum -y remove java-1.8.0-openjdk-headless.x86_64 yum -y remove java-1.7.0-openjdk-headless.x86_64卸载后输⼊java –version查看三、安装java切换回hadoop⽤户，命令：su hadoop查看下当前⽬标⽂件，命令：ls将桌⾯的hadoop⽂件夹中的java及hadoop安装包移动到app⽂件夹中命令：mv /home/hadoop/Desktop/hadoop/jdk-8u141-linux-x64.gz /home/hadoop/app mv /home/hadoop/Desktop/hadoop/hadoop-2.7.0.tar.gz /home/hadoop/app解压java程序包，命令：tar –zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz创建软连接ln –s jdk1.8.0_141 jdk配置jdk环境变量切换到root⽤户再输⼊vi /etc/profile输⼊export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.8.0_141export JAVA_JRE=JAVA_HOME/jreexport CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_JRE/lib export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin保存退出，并使/etc/profile⽂件⽣效source /etc/profile能查询jdk版本号，说明jdk安装成功java -version四、安装hadoop切换回hadoop⽤户，解压缩hadoop-2.6.0.tar.gz安装包创建软连接，命令：ln -s hadoop-2.7.0 hadoop验证单机模式的Hadoop是否安装成功，命令：hadoop/bin/hadoop version此时可以查看到Hadoop安装版本为Hadoop2.7.0，说明单机版安装成功。

Hadoop详细安装过程一、本文思路1、安装虚拟化PC工具VMware，用于支撑Linux系统。

2、在VMware上安装Ubuntu系统。

3、安装Hadoop前的准备工作：安装JDK和SSH服务。

4、配置Hadoop。

5、为了方便开发过程，需安装eclipse。

6、运行一个简单的Hadoop程序：WordCount.java注：在win7系统上，利用虚拟工具VMware建立若干个Linux系统，每个系统为一个节点，构建Hadoop集群。

先在一个虚拟机上将所有需要配置的东西全部完成，然后再利用VMware 的克隆功能，直接生成其他虚拟机，这样做的目的是简单。

二、所需软件1、VMware：VMware Workstation，直接百度下载（在百度软件中心下载即可）。

2、Ubuntu系统：ubuntu-15.04-desktop-amd64.iso，百度网盘：/s/1qWxfxso注：使用15.04版本的Ubuntu（其他版本也可以），是64位系统。

3、jdk：jdk-8u60-linux-x64.tar.gz，网址：/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html注：下载64位的Linux版本的jdk。

4、Hadoop：hadoop-1.2.1-bin.tar.gz，网址：/apache/hadoop/common/hadoop-1.2.1/注：选择1.2.1版本的Hadoop。

5、eclipse：eclipse-java-mars-1-linux-gtk-x86_64.tar.gz，网址：/downloads/?osType=linux注：要选择Linux版本的，64位，如下：6、hadoop-eclipse-plugin-1.2.1.jar，这是eclipse的一个插件，用于Hadoop的开发，直接百度下载即可。

三、安装过程1、安装VMware。

Hadoop集群搭建步骤1.先建⽴⼀台虚拟机，分配内存2G,硬盘20G，⽹络为nat 模式，设置⼀个静态的ip 地址: 例如设定3台机器的ip 为192.168.63.167（master） 192.16863.168(slave1) 192.168.63.169 (slave2)2.修改第⼀台主机的⽤户名3.复制master⽂件两次，重命名为slave1和slave2，打开虚拟机⽂件，然后按照同样的⽅法设置两个节点的ip和主机名4.建⽴主机名和ip的映射5.查看是否能ping通,关闭防⽕墙和selinux 配置6.配置ssh免密码登录在root⽤户下输⼊ssh-keygen -t rsa ⼀路回车秘钥⽣成后在~/.ssh/⽬录下，有两个⽂件id_rsa(私钥)和id_rsa.pub（公钥），将公钥复制到authorized_keys并赋予authorized_keys600权限同理在slave1和slave2节点上进⾏相同的操作，然后将公钥复制到master节点上的authoized_keys检查是否免密登录（第⼀次登录会有提⽰）7..安装JDK（省去）三个节点安装java并配置java环境变量8.安装MySQL（master 节点省去）9.安装SecureCRT或者xshell 客户端⼯具，然后分别链接上 3台服务器12.搭建集群12.1 集群结构三个结点：⼀个主节点master两个从节点内存2GB 磁盘20GB12.2 新建hadoop⽤户及其⽤户组⽤adduser新建⽤户并设置密码将新建的hadoop⽤户添加到hadoop⽤户组前⾯hadoop指的是⽤户组名，后⼀个指的是⽤户名赋予hadoop⽤户root权限12.3 安装hadoop并配置环境变量由于hadoop集群需要在每⼀个节点上进⾏相同的配置，因此先在master节点上配置，然后再复制到其他节点上即可。

将hadoop包放在/usr/⽬录下并解压配置环境变量在/etc/profile⽂件中添加如下命令12.4 搭建集群的准备⼯作在master节点上创建以下⽂件夹/usr/hadoop-2.6.5/dfs/name/usr/hadoop-2.6.5/dfs/data/usr/hadoop-2.6.5/temp12.5 配置hadoop⽂件接下来配置/usr/hadoop-2.6.5/etc//hadoop/⽬录下的七个⽂件slaves core-site.xml hdfs-site.xml mapred-site.xml yarn-site.xml hadoop-env.sh yarn-env.sh配置hadoop-env.sh配置yarn-env.sh配置slaves⽂件，删除localhost配置core-site.xml配置hdfs-site.xml配置mapred-site.xml配置yarn-site.xml将配置好的hadoop⽂件复制到其他节点上12.6 运⾏hadoop格式化Namenodesource /etc/profile13. 启动集群。

大数据技术实验报告大数据技术实验一Hadoop大数据平台安装实验1实验目的在大数据时代，存在很多开源的分布式数据采集、计算、存储技术，本实验将在熟练掌握几种常见Linux命令的基础上搭建Hadoop(HDFS、MapReduce、HBase、Hive)、Spark、Scala、Storm、Kafka、JDK、MySQL、ZooKeeper等的大数据采集、处理分析技术环境。

2实验环境个人笔记本电脑Win10、Oracle VM VirtualBox 5.2.44、CentOS-7-x86_64-Minimal-1511.iso3实验步骤首先安装虚拟机管理程序，然后创建三台虚拟服务器，最后在虚拟服务器上搭建以Hadoop 集群为核心的大数据平台。

3.1快速热身，熟悉并操作下列Linux命令·创建一个初始文件夹，以自己的姓名（英文）命名；进入该文件夹，在这个文件夹下创建一个文件，命名为Hadoop.txt。

·查看这个文件夹下的文件列表。

·在Hadoop.txt中写入“Hello Hadoop!”，并保存·在该文件夹中创建子文件夹”Sub”，随后将Hadoop.txt文件移动到子文件夹中。

·递归的删除整个初始文件夹。

3.2安装虚拟机并做一些准备工作3.2.1安装虚拟机下载系统镜像，CentOS-7-x86_64-Minimal-1511.iso。

虚拟机软件使用Oracle VM VirtualBox 5.2.44。

3.2.2准备工作关闭防火墙和Selinux，其次要安装perl 、libaio、ntpdate 和screen。

然后检查网卡是否开机自启，之后修改hosts，检查网络是否正常如图：然后要创建hadoop用户，之后多次用，并且生成ssh 密钥并分发。

最后安装NTP 服务。

3.3安装MYSQL 3.3.1安装3.3.2测试3.4安装ZooKeeper。

虚拟化与云计算实验报告目录一、实验目标 (1)二、实验内容 (1)三、实验步骤 (1)四、实验遇到的问题及其解决方法 (24)五、实验结论 (25)一、实验目的1.实验题目：配置和使用SAN存储掌握在Linux上配置iSCSI target服务的方法。

2.实验题目：Hadoop&MapReduce安装、部署、使用Hadoop-HDFS配置运行MapReduce程序，使用MapReduce编程二、实验内容1.实验题目：配置和使用SAN存储配置在Linux上iSCSI实现两台机器间的共享存储。

2.实验题目：Hadoop&MapReduce1.掌握在集群上（使用虚拟机模拟）安装部署Hadoop-HDFS的方法。

2.掌握在HDFS运行MapReduce任务的方法。

3.理解MapReduce编程模型的原理，初步使用MapReduce模型编程。

三、实验步骤及实验结果1.实验题目：配置和使用SAN存储在实验1中我作为主机提供共享存储空间，实验地点是在机房，但是由于我当时没有截图所以回寝室在自己的电脑上重做，以下为主机步骤：1.1 确定以root身份执行以下步骤sudo su –1.2 安装iSCSI Target软件1.3 修改/etc/default/iscsitargetISCSITARGET_ENABLE＝true1.4 创建共享存储共享存储可以是logical volumes, image files, hard drives , hard drive partitions or RAID devices例如使用image file的方法，创建一个10G大小的LUN：dd if=/dev/zero of=/storage/lun1.img bs=1024k count=102401.5修改/etc/iet/ietd.conf添加：Target .example:storage.lun1IncomingUser [username] [password]OutgoingUserLun 0 Path=/storage/lun1.img,Type=fileioAlias LUN1#MaxConnections 61.6 修改/etc/iet/initiators.allow如果只允许特定IP的initiator访问LUN，则如下设置.example:storage.lun1 192.168.0.100如果任意initiator均可以访问，则：ALL ALL1.6 启动/重启动iSCSI target/etc/init.d/iscsitarget start/etc/init.d/iscsitarget restart2.实验题目：Hadoop&MapReduce1.安装JDK——在实验中安装为OpenJDK 6 Runtime2.安装openssh-server，命令为：sudo apt-get install openssh-server，并检查ssh server是否已经启动：ps -e | grep ssh，如果只有ssh-agent 那ssh-server还没有启动，需要/etc/init.d/ssh start，如果看到sshd 那说明ssh-server已经启动了。

hadoop1hadoop2hadoop3HDFS NameNodeDataNodeDataNodeSecondaryNameNodeDataNodeYARN NodeManager ResourceManagerNodeManagerNodeManager Hadoop分布式集群搭建详细教程本教程是基于CentOS-7-x86_64的Hadoop完全分布式搭建1、搭建前的准备1）CentOS-7虚拟机3台(hadoop1、hadoop2、hadoop3)2）hadoop-3.3.0包3）jdk-8u144-linux-x64包2、整体部署3、基本步骤1）修改3台虚拟机的名称2）关闭、禁⽌开机⾃启防⽕墙3）配置静态ip4）修改/etc/hosts⽂件(hadoop1、hadoop2、hadoop3)5）配置免密登录(hadoop1、hadoop2、hadoop3）6）安装JDK及配置相应环境变量(hadoop1)7）安装Hadoop及配置相应环境变量(hadoop1)8）修改配置⽂件(hadoop1)9）拷贝(hadoop1-->hadoop2，hadoop1-->hadoop3)10）远程同步/etc/profile⽂件(hadoop1)11）格式化NameNode12）启动和关闭Hadoop集群13）通过浏览器访问Hadoop集群14）测试集群，上传⽂件4、详细步骤操作1）修改3台虚拟机的名称#hostname #查看主机名称hostnamectl set-hostname 主机名 #修改主机名称#reboot #重启虚拟机【注】：修改主机名称后需重启才能⽣效2）关闭、禁⽌开机⾃启防⽕墙#systemctl status firewalld #查看防⽕墙状态#systemctl stop firewalld #关闭防⽕墙#systemctl disable firewalld #关闭防⽕墙开机⾃启#vim /etc/selinux/config #修改selinux配置⽂件SELINUX=enforcing 修改为 SELINUX=disabled3）配置静态ip#cd /etc/sysconfig/network-scripts/#vim ifcfg-ens33BOOTPROTO=none 改为 BOOTPROTO=staticIPADDR也进⾏修改【注】：因为3台虚拟机都是克隆完成的，ip地址⼀致，故在此对ip进⾏修改4）修改/etc/hosts⽂件(hadoop1、hadoop2、hadoop3)192.168.150.14 hadoop1192.168.150.15 hadoop2192.168.150.16 hadoop3#reboot5）配置免密登录(hadoop1、hadoop2、hadoop3）#ssh-keygen -t rsa #⽣成ssh密钥，不提⽰输⼊密码三次回车键#ssh-copy-id hadoop1#ssh-copy-id hadoop2#ssh-copy-id hadoop3 #将密钥拷贝到各节点#ssh hadoop1#ssh hadoop2#ssh hadoop3 #测试免密登录6）安装JDK及配置相应环境变量(hadoop1)#cd /opt/#mkdir modules #创建modules⽂件夹#mkdir tar_packages #创建tar_packages⽂件夹#cd tar_packages/ #进⼊tar_packages⽂件夹将hadoop-3.3.0.tar.gz和jdk-8u144-linux-x64.tar.gz包导⼊tar_packages⽂件夹中导⼊⽅法较多，可⽤Xshell,可⽤命令wget xxxxx下载,亦可命令rz导⼊#tar -zxvf jdk-8u144-linux-x64.tar.gz -C /opt/modules/ #将压缩包解压到/opt/modules/⽂件夹下#cd /opt/modules/jdk1.8.0_144/#pwd/opt/modules/jdk1.8.0_144 #复制此路径#vim /etc/profile/ #修改配置⽂件,加⼊环境变量在⽂件末尾加⼊#JAVA_HOMEexport JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.8.0_144export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin#source /etc/profile #⽴即⽣效#java#javac#javadoc #测试java环境7）安装Hadoop及配置相应环境变量(hadoop1)#cd /opt/tar_packages/#tar -zxvf hadoop-3.3.0.tar.gz -C /opt/modules #将压缩包解压到/opt/modules/⽂件夹下#cd /opt/modules/hadoop-3.3.0#pwd/opt/modules/hadoop-3.3.0 #复制此路径#vim /etc/profile #修改配置⽂件，加⼊环境变量在⽂件末尾加⼊#HADOOP_HOMEexport HADOOP_HOME=/opt/modules/hadoop-3.3.0export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/binexport PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin#source /etc/profile #⽴即⽣效#hadoop #测试hadoop8）修改配置⽂件(hadoop1)1、修改hadoop-env.sh⽂件#cd /opt/modules/hadoop-3.3.0/etc/hadoop#vim hadoop-env.sh在⽂件中加⼊export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.8.0_1442、修改yarn-env.sh⽂件#vim yarn-env.sh在⽂件中加⼊export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.8.0_1443、修改mapred-env.sh⽂件#vim mapred-env.sh在⽂件中加⼊export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.8.0_1444、修改core-site.xml#vim core-site.xml在<configuration></configuration>间加⼊<!-- 指定HDFS中NameNode的地址 --><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://hadoop1:9000</value><!-- 指定Hadoop运⾏时产⽣⽂件的存储⽬录 --><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/opt/modules/hadoop-3.3.0/data/tmp</value></property>5、修改hdfs-site.xml⽂件# vim hdfs-site.xml在<configuration></configuration>间加⼊<!-- 指定Hadoop副本个数 --><property><name>dfs.replication</name><value>2</value></property><!-- 指定Hadoop辅助名称节点主机配置 --><property><name>node.secondary.http-address</name><value>hadoop3:50090</value></property>6、修改yarn-site.xml⽂件#vim yarn-site.xml在<configuration></configuration>间加⼊<!-- Reducer获取数据的⽅式 --><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property><!-- 指定YARN的ResourceManager的地址 --><property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>hadoop2</value></property>7、修改mapred-site.xml⽂件#vim mapred-site.xml在<configuration></configuration>间加⼊<!-- 指定MR运⾏在Yarn上 --><property><name></name><value>yarn</value></property>8、修改workers⽂件#vim workers修改为3个主机名称hadoop1hadoop2hadoop3【注】：我这⾥的hadoop-3.3.0版本⽂件名为workers,hadoop-2.x.x版本⽂件名为slaves9）拷贝(hadoop1-->hadoop2，hadoop1-->hadoop3)#scp -r /opt/modules/ root@hadoop2:/opt/#scp -r /opt/modules/ root@hadoop3:/opt/ #将hadoop1主节点下opt⽬录下的modules⽂件夹分别拷贝到hadoop2和hadoop3节点的opt⽬录下10）远程同步/etc/profile⽂件(hadoop1)#rsync -rvl /etc/profile root@hadoop2:/etc/profile#rsync -rvl /etc/profile root@hadoop3:/etc/profile #远程同步，将hadoop1主节点上的配置⽂件分别拷贝到hadoop2和hadoop3节点#tail /etc/profile #显⽰已修改的配置⽂件(/etc/profile)内容，查看是否同步成功#source /etc/profile #⽴即⽣效#javadoc #测试#hadoop #测试#cat /opt/modules/hadoop-3.3.0/etc/hadoop/workers #查看workers⽂件内容是否⼀致11）格式化NameNodecd /opt/modules/hdoop-3.3.0#hadoop namenode -format #格式化NameNode12）启动和关闭Hadoop集群#启动集群#cd /opt/modules/hadoop-3.3.0/sbin/#start-dfs.sh先在hadoop1节点下执⾏上述命令start-dfs.sh#cd /opt/modules/hadoop-3.3.0/sbin/等hadoop1主节点下start-dfs.sh命令执⾏结束后，在hadoop2节点下执⾏命令start-yarn.sh#jps #hadoop1、hadoop2、hadoop3⼀起查看启动的进程#关闭集群#stop-yarn.sh先在hadoop2节点下执⾏命令stop-yarn.sh#stop-dfs.sh等hadoop2节点下stop-yarn.sh命令执⾏结束后，在hadoop1主节点下执⾏命令stop-dfs.sh【注】：启动集群和关闭集群顺序是相反的，启动时先hadoop1，关闭时后hadoop1【注】：因hadoop版本不同，hadoop-2.x.x下启动正常，hadoop-3.x.x下可能出现如下错误：[root@hadoop1 sbin]# start-dfs.shStarting namenodes on [hadoop1]ERROR: Attempting to operate on hdfs namenode as rootERROR: but there is no HDFS_NAMENODE_USER defined. Aborting operation.Starting datanodesERROR: Attempting to operate on hdfs datanode as rootERROR: but there is no HDFS_DATANODE_USER defined. Aborting operation.Starting secondary namenodes [hadoop3]ERROR: Attempting to operate on hdfs secondarynamenode as rootERROR: but there is no HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER defined. Aborting operation.[root@hadoop1 sbin]# start-dfs.shWARNING: HADOOP_SECURE_DN_USER has been replaced by HDFS_DATANODE_SECURE_USER. Using value of HADOOP_SECURE_DN_USER.解决办法为：在start-dfs.sh和stop-dfs.sh⽂件⾸部加⼊如下部分1 HDFS_DATANODE_USER=root2 HDFS_DATANODE_SECURE_USER=hdfs3 HDFS_NAMENODE_USER=root4 HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root在start-yarn.sh和stop-yarn.sh⽂件⾸部加⼊如下部分1 YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root2 HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn3 YARN_NODEMANAGER_USER=root这样这个问题就解决了，记得看清楚⾃⼰hadoop的版本号13）通过浏览器访问Hadoop集群在浏览器输⼊：192.168.150.14(主节点ip):9870访问Hadoop⽂件系统【注】：hadoop-3.x.x，服务器端⼝改为了9870，并不是原来的50070，看清⾃⼰的Hadoop版本可在Windows下配置主机节点映射，配置完成后即可在浏览器输⼊：hadoop1(主节点名称):9870访问Hadoop⽂件系统具体映射配置：在C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts⽂件后，加⼊与在虚拟机/etc/hosts配置⼀致的内容，即：#192.168.150.14 hadoop1#192.168.150.15 hadoop2#192.168.150.16 hadoop314）测试集群，上传⽂件#hadoop fs -mkdir -p /root/ #创建root⽬录#hadoop fs -put /opt/tar_packages/jdk-8u144-linux-x64.tar.gz /root/ #将/opt/tar_packages/⽬录下的jdk-8u144-linux-x64.tar.gz压缩包上传到刚才创建的root⽬录下⾄此，分布式集群搭建完成！PS：搭建过程中需要的⼯具我整理了⼀下，需要的请⾃取哦！(提取码:u240)如果搭建过程遇到了什么难以解决的问题，欢迎留⾔，毕竟多⼀个⼈⼀起百度可能会快⼀点！。

➢3.10.2.进程➢JpsMaster节点：namenode/tasktracker（如果Master不兼做Slave, 不会出现datanode/TasktrackerSlave节点：datanode/Tasktracker说明：JobTracker 对应于NameNodeTaskTracker 对应于DataNodeDataNode 和NameNode 是针对数据存放来而言的JobTracker和TaskTracker是对于MapReduce执行而言的mapreduce中几个主要概念，mapreduce整体上可以分为这么几条执行线索：jobclient，JobTracker与TaskTracker。

1、JobClient会在用户端通过JobClient类将应用已经配置参数打包成jar文件存储到hdfs，并把路径提交到Jobtracker,然后由JobTracker创建每个Task（即MapTask和ReduceTask）并将它们分发到各个TaskTracker服务中去执行2、JobTracker是一个master服务，软件启动之后JobTracker接收Job，负责调度Job的每一个子任务task运行于TaskTracker上，并监控它们，如果发现有失败的task就重新运行它。

一般情况应该把JobTracker部署在单独的机器上。

3、TaskTracker是运行在多个节点上的slaver服务。

TaskTracker主动与JobTracker通信，接收作业，并负责直接执行每一个任务。

TaskTracker都需要运行在HDFS的DataNode上3.10.3.文件系统HDFS⏹查看文件系统根目录：Hadoop fs–ls /。

Hadoop平台搭建方案一、Hadoop简介Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台。

以Hadoop 分布式文件系统（HDFS，Hadoop Distributed Filesystem）和MapReduce（Google MapReduce的开源实现）为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。

对于Hadoop的集群来讲，可以分成两大类角色：Master和Salve。

一个HDFS 集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的。

其中NameNode作为主服务器，管理文件系统的命名空间和客户端对文件系统的访问操作；集群中的DataNode管理存储的数据。

MapReduce框架是由一个单独运行在主节点上的JobTracker和运行在每个集群从节点的TaskTracker共同组成的。

主节点负责调度构成一个作业的所有任务，这些任务分布在不同的从节点上。

主节点监控它们的执行情况，并且重新执行之前的失败任务；从节点仅负责由主节点指派的任务。

当一个Job被提交时，JobTracker接收到提交作业和配置信息之后，就会将配置信息等分发给从节点，同时调度任务并监控TaskTracker的执行。

从上面的介绍可以看出，HDFS和MapReduce共同组成了Hadoop分布式系统体系结构的核心。

HDFS在集群上实现分布式文件系统，MapReduce在集群上实现了分布式计算和任务处理。

HDFS在MapReduce任务处理过程中提供了文件操作和存储等支持，MapReduce在HDFS的基础上实现了任务的分发、跟踪、执行等工作，并收集结果，二者相互作用，完成了Hadoop分布式集群的主要任务。

二、系统安装及日常维护须知服务器型号：IBM X3850 X51.平时操作注意事项：机器上安装的有CentOS_6.4_64位操作系统和Windows server 2000操作系统。

云计算平台的使用教程与搭建步骤随着信息技术的发展，云计算已经成为许多企业和个人使用的重要工具。

云计算平台能够提供虚拟化、弹性扩展、安全性和高可用性等功能，使用户可以根据自身需求快速部署和管理应用程序。

本文将为您介绍云计算平台的使用教程与搭建步骤，帮助您了解和利用云计算平台。

一、云计算平台的使用教程1. 注册账号首先，您需要在云计算平台上注册一个账号。

不同的云计算平台可能有不同的注册方式，一般需要提供相关的个人信息和联系方式。

请您根据具体平台的指引完成注册。

2. 创建虚拟机一旦您完成了账号注册，您可以开始创建虚拟机。

虚拟机是云计算平台上运行应用程序的基本单位。

您可以选择虚拟机的配置，如处理器、内存和存储容量等。

3. 安装操作系统虚拟机创建完成后，您需要安装操作系统。

云计算平台会提供一系列的操作系统镜像供您选择，您可以根据自己的需求选择合适的操作系统。

4. 部署应用程序一旦虚拟机和操作系统安装完成，您可以将自己的应用程序部署到虚拟机上。

根据应用程序的不同，部署的步骤可能会有所区别。

一般来说，您需要将应用程序的文件上传到虚拟机，并配置相关的环境变量和依赖项。

5. 管理和监控云计算平台通常提供用户管理和监控界面，使您可以管理和监控自己的虚拟机和应用程序。

您可以查看虚拟机的状态、性能和资源使用情况，以便及时调整和优化。

二、云计算平台的搭建步骤如果您希望自己搭建云计算平台，为企业或个人提供云计算服务，下面是一些基本的步骤供参考。

1. 硬件准备首先，您需要准备一些硬件设备，如服务器、存储设备和网络设备等。

具体的硬件配置和数量可以根据您的需求和预算来确定。

2. 软件选择接下来，您需要选择适合的软件来构建云计算平台。

一些常见的云计算平台软件包括OpenStack、VMware vSphere和Microsoft Azure等。

根据您的需求和技术背景，选择适合的软件。

3. 网络配置搭建云计算平台需要配置网络环境。

您需要为云计算平台划分IP地址段，并设置相应的网络规则和安全策略，以确保数据传输的安全性和可靠性。

⼤数据Hadoop学习之搭建Hadoop平台（2.1） 关于⼤数据，⼀看就懂，⼀懂就懵。

⼀、简介 Hadoop的平台搭建，设置为三种搭建⽅式，第⼀种是“单节点安装”，这种安装⽅式最为简单，但是并没有展⽰出Hadoop的技术优势，适合初学者快速搭建；第⼆种是“伪分布式安装”，这种安装⽅式安装了Hadoop的核⼼组件，但是并没有真正展⽰出Hadoop的技术优势，不适⽤于开发，适合学习；第三种是“全分布式安装”，也叫做“分布式安装”，这种安装⽅式安装了Hadoop的所有功能，适⽤于开发，提供了Hadoop的所有功能。

⼆、介绍Apache Hadoop 2.7.3 该系列⽂章使⽤Hadoop 2.7.3搭建的⼤数据平台，所以先简单介绍⼀下Hadoop 2.7.3。

既然是2.7.3版本，那就代表该版本是⼀个2.x.y发⾏版本中的⼀个次要版本，是基于2.7.2稳定版的⼀个维护版本，开发中不建议使⽤该版本，可以使⽤稳定版2.7.2或者稳定版2.7.4版本。

相较于以前的版本，2.7.3主要功能和改进如下： 1、common： ①、使⽤HTTP代理服务器时的⾝份验证改进。

当使⽤代理服务器访问WebHDFS时，能发挥很好的作⽤。

②、⼀个新的Hadoop指标接收器，允许直接写⼊Graphite。

③、与Hadoop兼容⽂件系统（HCFS）相关的规范⼯作。

2、HDFS： ①、⽀持POSIX风格的⽂件系统扩展属性。

②、使⽤OfflineImageViewer，客户端现在可以通过WebHDFS API浏览fsimage。

③、NFS⽹关接收到⼀些可⽀持性改进和错误修复。

Hadoop端⼝映射程序不再需要运⾏⽹关，⽹关现在可以拒绝来⾃⾮特权端⼝的连接。

④、SecondaryNameNode，JournalNode和DataNode Web UI已经通过HTML5和Javascript进⾏了现代化改造。

3、yarn： ①、YARN的REST API现在⽀持写/修改操作。

Hadoop大数据开发基础教案-Hadoop集群的搭建及配置教案教案章节一：Hadoop简介1.1 课程目标：了解Hadoop的发展历程及其在大数据领域的应用理解Hadoop的核心组件及其工作原理1.2 教学内容：Hadoop的发展历程Hadoop的核心组件（HDFS、MapReduce、YARN）Hadoop的应用场景1.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点教案章节二：Hadoop环境搭建2.1 课程目标：学会使用VMware搭建Hadoop虚拟集群掌握Hadoop各节点的配置方法2.2 教学内容：VMware的安装与使用Hadoop节点的规划与创建Hadoop配置文件（hdfs-site.xml、core-site.xml、yarn-site.xml）的编写与配置2.3 教学方法：演示与实践相结合手把手教学，确保学生掌握每个步骤教案章节三：HDFS文件系统3.1 课程目标：理解HDFS的设计理念及其优势掌握HDFS的搭建与配置方法3.2 教学内容：HDFS的设计理念及其优势HDFS的架构与工作原理HDFS的搭建与配置方法3.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点教案章节四：MapReduce编程模型4.1 课程目标：理解MapReduce的设计理念及其优势学会使用MapReduce解决大数据问题4.2 教学内容：MapReduce的设计理念及其优势MapReduce的编程模型（Map、Shuffle、Reduce）MapReduce的实例分析4.3 教学方法：互动提问，巩固知识点教案章节五：YARN资源管理器5.1 课程目标：理解YARN的设计理念及其优势掌握YARN的搭建与配置方法5.2 教学内容：YARN的设计理念及其优势YARN的架构与工作原理YARN的搭建与配置方法5.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点教案章节六：Hadoop生态系统组件6.1 课程目标：理解Hadoop生态系统的概念及其重要性熟悉Hadoop生态系统中的常用组件6.2 教学内容：Hadoop生态系统的概念及其重要性Hadoop生态系统中的常用组件（如Hive, HBase, ZooKeeper等）各组件的作用及相互之间的关系6.3 教学方法：互动提问，巩固知识点教案章节七：Hadoop集群的调优与优化7.1 课程目标：学会对Hadoop集群进行调优与优化掌握Hadoop集群性能监控的方法7.2 教学内容：Hadoop集群调优与优化原则参数调整与优化方法（如内存、CPU、磁盘I/O等）Hadoop集群性能监控工具（如JMX、Nagios等）7.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点教案章节八：Hadoop安全与权限管理8.1 课程目标：理解Hadoop安全的重要性学会对Hadoop集群进行安全配置与权限管理8.2 教学内容：Hadoop安全概述Hadoop的认证与授权机制Hadoop安全配置与权限管理方法8.3 教学方法：互动提问，巩固知识点教案章节九：Hadoop实战项目案例分析9.1 课程目标：学会运用Hadoop解决实际问题掌握Hadoop项目开发流程与技巧9.2 教学内容：真实Hadoop项目案例介绍与分析Hadoop项目开发流程（需求分析、设计、开发、测试、部署等）Hadoop项目开发技巧与最佳实践9.3 教学方法：案例分析与讨论团队协作，完成项目任务教案章节十：Hadoop的未来与发展趋势10.1 课程目标：了解Hadoop的发展现状及其在行业中的应用掌握Hadoop的未来发展趋势10.2 教学内容：Hadoop的发展现状及其在行业中的应用Hadoop的未来发展趋势（如Big Data生态系统的演进、与大数据的结合等）10.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点重点和难点解析：一、Hadoop生态系统的概念及其重要性重点：理解Hadoop生态系统的概念，掌握生态系统的组成及相互之间的关系。

Hadoop分布式详细安装步骤版本：0.20.2准备工作：由于Hadoop要求所有主机上hadoop的部署目录结构要相同，并且都有一个相同的用户名的帐户。

二台机器上是这样的：都有一个coole的帐户，主目录是/home/coole两台机器（内存应在512以上，否则可能会出现计算极度缓慢的情况）:一台机器名：master IP:211.87.239.181一台机器名：slave IP:211.87.239.182每台都建coole用户如果是ubuntu，为了便于用coole帐号修改系统设置和访问系统文件，推荐把coole也设为sudoers（有root 权限的用户），具体做法是用已有的sudoer登录系统，执行sudo visudo –f /etc/sudoers，并在此文件中添加以下一行：mapred ALL=(ALL) ALL一、更改主机名：1、修改/etc/sysconfig/networkNETWORKING=yesHOSTNAME=yourname （在这修改hostname，把yourname换成你想用的名字）NISDOMAIN=修改后机器211.87.239.181中/etc/sysconfig/network文件内容为：NETWORKING=yesHOSTNAME=master修改后机器211.87.239.182中/etc/sysconfig/network文件内容为：NETWORKING=yesHOSTNAME=slave2、最后在终端下执行：# hostname ***** （*****为修改后的hostname，即你想用的名字）例如#hostname master特别提示：各处修改的名字要保持一致，否则会出现问题。

3、修改每台机器的/etc/hosts，保证每台机器间都可以通过机器名解析配置etc/hosts文件，以root 身份打开/etc/hosts文件。

Master/slave做同样修改。