Hadoop大数据平台构建与应用 第4章 Hadoop的伪分布式安装与使用

伪分布式安装core-site.xml和hdfs-site.xml配置⽂件hadoop的伪分布式安装流程如下所⽰：其中core-site.xml和hdfs-site.xml是两个很重要的配置⽂件。

core-site.xml<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>hadoop.tmp.dir⽤来存放hadoop运⾏过程中临时⽂件的⽬录，⽬录指定为/usr/local/hadoop/tmp，如果不设置这个⽬录，那么当hadoop关闭后某些系统临时⽬录会被清空，当下⼀次需要启动hadoop时需要重新进⾏初始化。

所以这⾥⼈⼯指定⽬录可以避免被清空。

df.defaultFS设置好逻辑名称，当我们下次需要访问分布式⽂件系统的时候，⽤localhost:9000就可以访问了。

hdfs-site.xml<configuration><property><name>dfs.replication</name><value>1</value></property><property><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>dfs.replication表⽰副本的数量，伪分布式要设置为1。

习题一、选择题1．下列有关 Hadoop 的说法正确的是( ABCD )。

A ．Hadoop 最早起源于 NutchB ．Hadoop 中HDFS 的理念来源于谷歌发表的分布式文件系统( GFS )的论文C ．Hadoop 中 MapReduce 的思想来源于谷歌分布式计算框架 MapReduce 的论文D．Hadoop 是在分布式服务器集群上存储海量数据并运行分布式分析应用的一个开源的软件框架2．使用 Hadoop 的原因是( ABCD )。

A．方便：Hadoop 运行在由普通商用机器构成的大型集群上或者云计算服务上B．稳健：Hadoop 致力于在普通商用硬件上运行，其架构假设硬件会频繁失效，Hadoop 可以从容地处理大多数此类故障C ．可扩展：Hadoop 通过增加集群节点，可以线性地扩展以处理更大的数据集D．简单：Hadoop 允许用户快速编写高效的并行代码3．Hadoop 的作者是( B )。

A ．Martin FowlerB ．Doug CuttingC ．Kent BeckD ．Grace Hopper4．以下关于大数据特点的描述中，不正确的是( ABC )。

A ．巨大的数据量B ．多结构化数据C ．增长速度快D ．价值密度高二、简答题1．Hadoop 是一个什么样的框架？答：Hadoop 是一款由Apache 基金会开辟的可靠的、可伸缩的分布式计算的开源软件。

它允许使用简单的编程模型在跨计算机集群中对大规模数据集进行分布式处理。

2．Hadoop 的核心组件有哪些？简单介绍每一个组件的作用。

答：核心组件有 HDFS 、MapReduce 、YARN 。

HDFS ( Hadoop Distributed File Sy，st doop 分布式文件系统)是 Hadoop 的核心组件之一，作为最底层的分布式存储服务而存在。

它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，可在低成本的通用硬件上运行。

Hadoop伪分布式安装1.安装Hadoop（伪分布式）
上传Hadoop
将hadoop-2.9.2.tar.gz 上传到该目录
解压
ls
将Hadoop添加到环境变量
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
保存并退出vim
验证环境变量是否正确hadoop version
修改配置文件hadoop-env.sh
保存并退出vim
修改配置文件core-site.xml
保存并退出vim
修改配置文件hdfs-site.xml
</property>
保存并退出vim
格式化HDFS
hdfs namenode -format
格式化成功的话，在/bigdata/data目录下可以看到dfs目录
启动NameNode
启动DataNode
查看NameNode管理界面
在windows使用浏览器访问http://bigdata:50070可以看到HDFS的管理界面
如果看不到，(1)检查windows是否配置了hosts;
位于C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts
关闭HDFS的命令
2.配置SSH免密登录生成密钥
回车四次即可生成密钥
复制密钥，实现免密登录
根据提示需要输入“yes”和root用户的密码
新的HDFS启停命令
免密登录做好以后，可以使用start-dfs.sh和stop-dfs.sh命令启停HDFS，不再需要使用hadoop-daemon.sh脚本
stop-dfs.sh
注意：第一次用这个命令可能还是需要输入yes，按提示输入即可。

《大数据技术》Hadoop安装和HDFS常见的操作实验报告
三、实验过程与结论：（经调试正确的源程序（核心部分）和程序的运行结果）
1.熟悉常用的Hadoop操作
（1）使用hadoop用户登录Linux系统，启动Hadoop（Hadoop的安装目录为“/usr/local/hadoop”），为hadoop用户在HDFS中创建用户目录“/user/hadoop”
（2）接着在HDFS的目录“/user/hadoop”下，创建test文件夹，并查看文件列表
（3）将Linux系统本地的“～/.bashrc”文件上传到HDFS的test文件夹中，并查看test
（4）将HDFS文件夹test复制到Linux系统本地文件系统的“/usr/local/hadoop”目录下
2. 编程实现以下功能，并利用Hadoop提供的Shell命令完成相同任务：
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)
(7)
(8)
(9)
(10)
3.编程实现一个类“MyFSDataInputStream”
四、实验总结：（实验中遇到的问题及解决方法，心得体会等）
通过本次实验的学习，我对什么是大数据，大数据在做什么有了初步的了解，同时也激发起了我对大数据学习的兴趣。

在今后的学习中我会更加努力，本章知识也为我后面章节的学习奠定了基础。

让我有明确的目标去学习这门课程。

《Hadoop大数据技术原理与应用》课程教学大纲课程编号：3250578学分：4学分学时：72学时（其中：讲课学时36 上机学时：36）先修课程：《Linux基础》、《关系数据库基础》、《程序设计基础》、《Java面向对象编程》后续课程：Spark，《Python编程基础》、《Python数据分析与应用》适用专业：大数据应用技术一、课程的性质与目标《大数据应用开发》本课程是软件技术专业核心课程，大数据技术入门课程。

通过学习课程使得学生掌握大数据分析的主要思想和基本步骤，并通过编程练习和典型应用实例加深了解；同时对Hadoop平台应用与开发的一般理论有所了解，如分布式数据收集、分布式数据存储、分布式数据计算、分布式数据展示。

开设本学科的目的是让学生掌握如何使用大数据分析技术解决特定业务领域的问题。

完成本课程学习后能够熟练的应用大数据技术解决企业中的实际生产问题。

二、教学条件要求操作系统：Center OSHadoop版本：Hadoop2.7.4开发工具：Eclipse三、课程的主要内容及基本要求第1章初识Hadoop第2章构建Hadoop集群第3章 HDFS分布式文件系统第4章 MapReduce分布式计算系统第5章 Zookeeper分布式协调服务第6章 Hadoop2.0新特性第7章 Hive数据仓库第8章 Flume日志采集系统第9章 Azkaban工作流管理器第10章 Sqoop数据迁移第11章综合项目——网站流量日志数据分析系统四、学时分配五、考核模式与成绩评定办法本课程为考试课程，期末考试采用百分制的闭卷考试模式。

学生的考试成绩由平时成绩（30%）和期末考试（70%）组成，其中，平时成绩包括出勤（5%）、作业（5%）、上机成绩（20%）。

六、选用教材和主要参考书本大纲是参考教材《Hadoop大数据技术原理与应用》所设计的。

七、大纲说明本课程的授课模式为：课堂授课+上机，其中，课堂主要采用多媒体的方式进行授课，并且会通过测试题阶段测试学生的掌握程度；上机主要是编写程序，要求学生动手完成指定的程序设计或验证。

《H a d o o p》实验教学大纲课程代码：实验学时：16先修课程：《大数据导论》一、目的要求目的：使学生能够掌握大数据平台Hadoop的基本概念，并根据Hadoop处理大批量数据集的存储与分析计算，掌握调试程序的基本技巧，初步了解大数据开发所要经历的阶段，为学生从事大数据开发和数据处理工作打下坚实的基础。

要求：熟悉Linux系统和Java se编程，根据实验内容和要求，认真完成程序编写、上机调试、运行结果分析，书写实验报告。

二、实验项目内容及学时分配实验一、Linux及虚拟机安装搭建（3学时）1.实验目的要求（1）安装VMware虚拟机；（2）通过VMware虚拟机编译、安装Linux CentOS系统。

2.实验主要内容通过在计算机系统上编译和安装Linux系统环境，为Hadoop软件安装和搭建提供工作环境。

3.实验类别：基础4.实验类型：验证5.实验要求：必做6.主要仪器：微型计算机实验二、Hadoop的安装搭建（3学时）1.实验目的要求掌握大数据核心框架Hadoop的安装和部署，包括伪分布式集群的安装部署和完全分布式的安装和部署。

2.实验主要内容通过上机在Linux系统环境进行Hadoop平台的安装和部署，完成大数据分布式处理平台的搭建。

3.实验类别：基础4.实验类型：验证5.实验要求：必做6.主要仪器：微型计算机实验三、HDFS Shell应用（3学时）1.实验目的要求（1）掌握分布式文件存储与管理系统hdfs的数据上传与下载命令；（2）掌握hdfs文件增删改查等操作命令；（3）掌握分布式系统hdfs的运行原理。

2.实验主要内容（1）hdfs hadoop put get mkdir ls 等命令的使用（2）NameNode datanode的作用及原理3.实验类别：基础4.实验类型：设计5.实验要求：必做6.主要仪器：微型计算机实验四、MapReduce编程（3学时）1.实验目的要求（1）正确使用MapReduce编程；（2）MapReduce编程的编程格式；（3）“WC”编程；2.实验主要内容（1）MapReduce固定格式语法编程，map编程、reduce编程（2）自定义函数编程，UDF、UDAF等函数编程3.实验类别：专业基础4.实验类型：设计5.实验要求：必做6.主要仪器：微型计算机实验五、MapReduce数据倾斜等优化（4学时）1.实验目的要求（1）掌握MapReduce编程的优化；（2）熟练掌握数据倾斜等MapReduce任务问题的优化。

Hadoop环境配置以及Hadoop伪分布式安装是用于学习和实践大数据处理和分析的重要步骤。

下面将详细解释配置Hadoop环境以及安装Hadoop伪分布式的目的。

一、Hadoop环境配置配置Hadoop环境是为了在实际的硬件或虚拟机环境中搭建Hadoop集群，包括安装和配置Hadoop的各个组件，如HDFS（Hadoop分布式文件系统）、MapReduce（一种编程模型和运行环境）等。

这个过程涉及到网络设置、操作系统配置、软件安装和配置等步骤。

通过这个过程，用户可以了解Hadoop的基本架构和工作原理，为后续的学习和实践打下基础。

二、Hadoop伪分布式安装Hadoop伪分布式安装是一种模拟分布式环境的方法，它可以在一台或多台机器上模拟多个节点，从而在单机上测试Hadoop的各个组件。

通过这种方式，用户可以更好地理解Hadoop 如何在多台机器上协同工作，以及如何处理大规模数据。

安装Hadoop伪分布式的主要目的如下：1. 理解Hadoop的工作原理：通过在单机上模拟多个节点，用户可以更好地理解Hadoop如何在多台机器上处理数据，以及如何使用MapReduce模型进行数据处理。

2. 练习Hadoop编程：通过在单机上模拟多个节点，用户可以编写和测试Hadoop的MapReduce程序，并理解这些程序如何在单机上运行，从而更好地理解和学习Hadoop编程模型。

3. 开发和调试Hadoop应用程序：通过在单机上模拟分布式环境，用户可以在没有真实数据的情况下开发和调试Hadoop应用程序，从而提高开发和调试效率。

4. 为真实环境做准备：一旦熟悉了Hadoop的伪分布式环境，用户就可以逐渐将知识应用到真实环境中，例如添加更多的实际节点，并开始处理实际的大规模数据。

总的来说，学习和实践Hadoop环境配置以及Hadoop伪分布式安装，对于学习和实践大数据处理和分析具有重要意义。

它可以帮助用户更好地理解和学习Hadoop的工作原理和编程模型，为将来在实际环境中应用和优化Hadoop打下坚实的基础。

在linux中安装Hadoop教程-伪分布式配置-Hadoop2.6.0-Ubuntu14.04注：该教程转⾃厦门⼤学⼤数据课程学习总结装好了 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 : 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 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： 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： 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： sudo apt-get update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） sudo apt-get install vim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： sudo apt-get install openssh-server安装后，配置SSH⽆密码登陆利⽤ ssh-keygen ⽣成密钥，并将密钥加⼊到授权中： exit # 退出刚才的 ssh localhost cd ~/.ssh/ # 若没有该⽬录，请先执⾏⼀次ssh localhost ssh-keygen -t rsa # 会有提⽰，都按回车就可以 cat ./id_rsa.pub >> ./authorized_keys # 加⼊授权此时再⽤ssh localhost命令，⽆需输⼊密码就可以直接登陆了。

hadoop伪分布式实验报告模板-回复什么是Hadoop伪分布式, 以及如何进行实验的报告。

实验报告模板：一、引言（100-200字）在大数据时代，Hadoop作为一个开源的分布式计算框架，被广泛应用于数据处理和分析领域。

Hadoop伪分布式是搭建在单台机器上的分布式环境的模拟实验环境，可以帮助学习者理解和掌握Hadoop的基本概念、架构和操作方法。

本实验报告将详细介绍Hadoop伪分布式的搭建和实验过程，并总结所获得的经验和教训。

二、目的和背景（200-300字）Hadoop伪分布式的实验目的是为了让学习者能够在一台机器上模拟分布式环境，学习和掌握Hadoop的基本操作和流程。

通过这个实验，学习者可以深入了解Hadoop的整体架构，包括HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce计算框架，以及相关的工具和命令。

三、实验环境和工具（200-300字）在本次实验中，我们使用以下工具和环境进行Hadoop伪分布式搭建和实验：1. Hadoop2.10.0：作为分布式计算框架的核心组件，用于数据存储和处理；2. JDK 1.8：用于支持Hadoop的Java编程环境；3. VirtualBox 6.0：用于创建虚拟机环境，模拟分布式部署；4. Ubuntu 18.04 LTS：作为操作系统，提供稳定和可靠的环境；5. SSH工具：用于在虚拟机之间进行远程登录和通信。

四、实验步骤（800-1000字）1. 下载和安装Hadoop：根据Hadoop官方网站上的说明，下载适合的Hadoop版本并进行安装。

解压缩Hadoop安装包，并配置相应的环境变量。

2. 配置SSH无密登录：为了方便虚拟机之间的通信和远程登录，需要进行SSH无密登录的配置。

生成SSH密钥对，并将公钥分发到所有虚拟机中。

3. 配置Hadoop伪分布式：编辑Hadoop的配置文件，主要包括core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml。

Hadoop伪分布式安装配置过程在进行Hadoop伪分布式安装配置之前，首先需要确保系统环境符合安装要求。

Hadoop的安装需要在Linux系统下进行，并且需要安装好Java环境。

以下将详细介绍Hadoop伪分布式安装配置的步骤。

一、准备工作1. 确保系统为Linux系统，并且已经安装好Java环境。

2. 下载Hadoop安装包，并解压至指定目录。

二、配置Hadoop环境变量1. 打开.bashrc文件，添加以下内容：```bashexport HADOOP_HOME=/path/to/hadoopexport PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/binexport HADOOP_CONF_DIR=/path/to/hadoop/etc/hadoop export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOMEexport HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOMEexport YARN_HOME=$HADOOP_HOME```2. 执行以下命令使环境变量生效：```bashsource ~/.bashrc```三、配置Hadoop1. 编辑hadoop-env.sh文件，设置JAVA_HOME变量：```bashexport JAVA_HOME=/path/to/java```2. 编辑core-site.xml文件，添加以下内容：```xml<configuration><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://localhost:9000</value></property></configuration>```3. 编辑hdfs-site.xml文件，添加以下内容：```xml<configuration><property><name>dfs.replication</name><value>1</value></property></configuration>```4. 编辑mapred-site.xml.template文件，添加以下内容并保存为mapred-site.xml：```xml<configuration><property><name></name><value>yarn</value></property></configuration>```5. 编辑yarn-site.xml文件，添加以下内容：```xml<configuration><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>localhost</value></property></configuration>```四、格式化HDFS执行以下命令格式化HDFS：```bashhdfs namenode -format```五、启动Hadoop1. 启动HDFS：```bashstart-dfs.sh```2. 启动YARN：```bashstart-yarn.sh```六、验证Hadoop安装通过浏览器访问xxx，确认Hadoop是否成功启动。

1.Hadoop集群搭建（单机伪分布式）>>>加磁盘1）⾸先先将虚拟机关机2）选中需要加硬盘的虚拟机：右键-->设置-->选中硬盘，点击添加-->默认选中硬盘，点击下⼀步-->默认硬盘类型SCSI(S)，下⼀步-->默认创建新虚拟磁盘(V)，下⼀步-->根据实际需求，指定磁盘容量(单个或多个⽂件⽆所谓，选哪个都⾏)，下⼀步。

-->指定磁盘⽂件，选择浏览，找到现有虚拟机的位置(第⼀次出现.vmdk⽂件的⽂件夹)，放到⼀起，便于管理。

点击完成。

-->点击确定。

3) 可以看到现在选中的虚拟机有两块硬盘，点击开启虚拟机。

这个加硬盘只是在VMWare中，实际⼯作中直接买了硬盘加上就可以了。

4）对/dev/sdb进⾏分区df -h 查看当前已⽤磁盘分区fdisk -l 查看所有磁盘情况磁盘利⽤情况，依次对磁盘命名的规范为，第⼀块磁盘sda，第⼆块为sdb，第三块为sdc。

可以看到下图的Disk /dev/sda以第⼀块磁盘为例，磁盘分区的命名规范依次为sda1，sda2，sda3。

同理也会有sdb1，sdb2，sdb3。

可以参照下图的/dev/sda1。

下⾯的含义代表sda盘有53.7GB，共分为6527个磁柱，每个磁柱单元Units的⼤⼩为16065*512=8225280 bytes。

sda1分区为1-26号磁柱，sda2分区为26-287号磁柱，sda3为287-6528号磁柱下⾯的图⽚可以看到，还未对sdb磁盘进⾏分区fdisk /dev/sdb 分区命令可以选择m查看帮助，显⽰命令列表p 显⽰磁盘分区，同fdisk -ln 新增分区d 删除分区w 写⼊并退出选w直接将分区表写⼊保存，并退出。

mkfs -t ext4 /dev/sdb1 格式化分区，ext4是⼀种格式mkdir /newdisk 在根⽬录下创建⼀个⽤于挂载的⽂件mount /dev/sdb1 /newdisk 挂载sdb1到/newdisk⽂件(这只是临时挂载的解决⽅案，重启机器就会发现失去挂载)blkid /dev/sdb1 通过blkid命令⽣成UUIDvi /etc/fstab 编辑fstab挂载⽂件，新建⼀⾏挂载记录，将上⾯⽣成的UUID替换muount -a 执⾏后⽴即⽣效，不然的话是重启以后才⽣效。

Hadoop平台搭建与应用教案靠、高性能、分布式和面向列的动态模式数据库。

⑤ ZooKeeper（分布式协作服务）：其用于解决分布式环境下的数据管理问题，主要是统一命名、同步状态、管理集群、同步配置等。

⑥ Sqoop（数据同步工具）：Sqoop是SQL-to-Hadoop的缩写，主要用于在传统数据库和Hadoop之间传输数据。

⑦ Pig（基于Hadoop的数据流系统）：Pig的设计动机是提供一种基于MapReduce 的Ad-Hoc（计算在query时发生）数据分析工具。

⑧ Flume（日志收集工具）：Flume是Cloudera开源的日志收集系统，具有分布式、高可靠、高容错、易于定制和扩展的特点。

⑨ Oozie（作业流调度系统）：Oozie是一个基于工作流引擎的服务器，可以运行Hadoop的MapReduce和Pig任务。

⑩ Spark（大数据处理通用引擎）：Spark提供了分布式的内存抽象，其最大的特点就是快，是Hadoop MapReduce处理速度的100倍。

YARN（另一种资源协调者）：YARN是一种新的Hadoop资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。

Kafka（高吞吐量的分布式发布订阅消息系统）：Kafka可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。

任务1.1 认知大数据，完成系统环境搭建（1）安装CentOS系统（确保CentOS系统版本在7及以上，以便配合后续Docker 安装）。

①在VMware中设置CentOS 7镜像，进入后选择第一项安装CentOS 7，如图1-8所示。

②在新打开页面中设置时间(DATE&TIME)，分配磁盘(INSTALLATION DESTINATION)和网络设置(NETWORK&HOST NAME)等，如图1-9所示。

③单击“INSTALLATION DESTINATION”链接，在打开的界面中选择“I will configure partitioning”选项，然后单击“Done”按钮，跳转到分配磁盘页面即可进行磁盘分配，如图1-10所示。

hadoop伪分布式安装实验总结
1. 确保系统满足要求：在开始安装之前，确保系统满足Hadoop的最低要求，包括适当的操作系统版本、Java环境和相关的依赖项。

确保在安装过程中没有缺少任何必要的软件包或依赖项。

2. 下载和安装Hadoop：从官方网站下载Hadoop的稳定版本。

解压缩下载的文件，并将其放置在适当的位置。

设置相应的环境变量，以便系统能够识别Hadoop的安装路径。

3. 配置Hadoop：编辑Hadoop配置文件，主要包括core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml。

在这些文件中，指定Hadoop集群的相关配置，如HDFS的名称节点、数据节点、日志目录的位置以及其他必要的属性。

4. 格式化HDFS：在启动Hadoop之前，需要对HDFS进行初始化。

使用命令hdfs namenode -format初始化名称节点。

这一步会清空HDFS上的所有数据，所以请确保在使用时备份重要数据。

5. 启动Hadoop：使用start-all.sh脚本启动Hadoop服务。

该脚本会启动HDFS和MapReduce 服务。

在启动过程中，系统会显示Hadoop的日志输出，如果有任何错误或警告信息，请注意排查并解决。

6. 测试安装：使用hadoop fs -ls命令来验证HDFS是否运行正常。

该命令应该列出HDFS 上的文件和目录列表。

您还可以运行简单的MapReduce任务来验证MapReduce服务的运行情况。

hadoop和hbase伪分布式安装实验总结Hadoop和HBase伪分布式安装实验总结一、实验目标本次实验的目标是掌握Hadoop和HBase的伪分布式安装与配置，了解其在大数据处理中的应用。

通过实验，我们将深入了解Hadoop和HBase的基本概念、架构和工作原理，并亲自动手进行系统安装和配置。

二、实验步骤与过程1. 准备环境：确保实验环境满足Hadoop和HBase的最低硬件和软件要求，包括足够的内存、磁盘空间和网络带宽。

2. 安装Java：由于Hadoop和HBase都依赖于Java，因此需要先安装Java开发工具包（JDK）。

3. 下载Hadoop和HBase：从Apache官网下载Hadoop和HBase的稳定版本。

4. 配置Hadoop：编辑Hadoop的配置文件，包括、等，设置NameNode、SecondaryNameNode、DataNode的地址。

5. 格式化HDFS：使用Hadoop的命令行工具初始化HDFS文件系统。

6. 启动Hadoop：启动NameNode、SecondaryNameNode和DataNode，使HDFS进入运行状态。

7. 安装HBase：解压下载的HBase压缩包到指定目录。

8. 配置HBase：编辑HBase的配置文件，包括、等，设置ZooKeeper的地址、HBase master和regionserver的地址。

9. 启动HBase：启动ZooKeeper和HBase master，然后启动regionserver。

10. 验证安装：通过Web浏览器访问HBase的管理界面，以及使用HBase shell命令进行基本操作，验证安装是否成功。

三、实验结果与分析通过本次实验，我们成功地在实验环境中安装了Hadoop和HBase，并验证了其基本功能。

在安装过程中，我们遇到了一些问题，如环境变量配置错误、端口冲突等，但通过查阅文档和在线求助，最终都得到了解决。

Hadoop安装教程_伪分布式配置_CentOS6.4/Hadoop2.6.0都能顺利在CentOS 中安装并运行Hadoop。

环境本教程使用CentOS 6.4 32位作为系统环境，请自行安装系统（可参考使用VirtualBox安装CentOS）。

如果用的是Ubuntu 系统，请查看相应的Ubuntu安装Hadoop教程。

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 2.7.1, Hadoop 2.4.1等。

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CentOS 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CentOS 的时候不是用的“hadoop” 用户，那么需要增加一个名为hadoop 的用户。

首先点击左上角的“应用程序” -> “系统工具” -> “终端”，首先在终端中输入su，按回车，输入root 密码以root 用户登录，接着执行命令创建新用户hadoop:如下图所示，这条命令创建了可以登陆的hadoop 用户，并使用/bin/bash 作为shell。

CentOS创建hadoop用户接着使用如下命令修改密码，按提示输入两次密码，可简单的设为“hadoop”（密码随意指定，若提示“无效的密码，过于简单”则再次输入确认就行）: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，执行：如下图，找到root ALL=(ALL) ALL这行（应该在第98行，可以先按一下键盘上的ESC键，然后输入:98 (按一下冒号，接着输入98，再按回车键)，可以直接跳到第98行），然后在这行下面增加一行内容：hadoop ALL=(ALL) ALL（当中的间隔为tab），如下图所示：为hadoop增加sudo权限添加上一行内容后，先按一下键盘上的ESC键，然后输入:wq (输入冒号还有wq，这是vi/vim编辑器的保存方法)，再按回车键保存退出就可以了。

一、实验名称伪分布式实验二、实验目的1. 了解伪分布式Hadoop的基本原理和架构；2. 掌握Hadoop伪分布式环境的搭建步骤；3. 熟悉Hadoop伪分布式环境下HDFS和YARN的基本操作。

三、实验原理伪分布式Hadoop是一种简化版的分布式计算环境，它将所有的Hadoop服务（如HDFS、YARN、MapReduce等）运行在一个单台机器上。

在这种环境下，可以方便地研究Hadoop的分布式存储和计算机制，而不需要购买和维护多台服务器。

伪分布式Hadoop主要由以下几个组件组成：1. Hadoop分布式文件系统（HDFS）：负责存储海量数据；2. Yet Another Resource Negotiator（YARN）：负责资源管理和任务调度；3. MapReduce：Hadoop的并行计算框架。

四、实验环境1. 操作系统：Linux；2. Java开发环境：JDK 1.8；3. Hadoop版本：Hadoop 3.3.4。

五、实验步骤1. 安装Java开发环境（1）下载JDK 1.8安装包；（2）解压安装包至指定目录；（3）配置环境变量，使Java命令可以在任意位置执行。

2. 安装Hadoop（1）下载Hadoop 3.3.4安装包；（2）解压安装包至指定目录；（3）配置Hadoop环境变量，使Hadoop命令可以在任意位置执行；（4）配置Hadoop配置文件。

3. 配置Hadoop配置文件（1）编辑`hadoop-env.sh`文件，设置JDK路径；（2）编辑`core-site.xml`文件，配置HDFS的存储路径；（3）编辑`hdfs-site.xml`文件，配置HDFS副本数量等参数；（4）编辑`mapred-site.xml`文件，配置MapReduce相关参数；（5）编辑`yarn-site.xml`文件，配置YARN相关参数。

4. 格式化HDFS在Hadoop命令行中执行以下命令：```hdfs dfs -format```5. 启动Hadoop服务在Hadoop命令行中执行以下命令：```start-dfs.shstart-yarn.sh```6. 验证Hadoop服务在浏览器中访问`http://localhost:50070`，查看HDFS的Web界面；在浏览器中访问`http://localhost:8088`，查看YARN的Web界面。

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。