【VIP专享】实验4—Hadoop集群搭建

【图⽂详解】Hadoop集群搭建（CentOs6.3）本⽂主要详细地描述了hadoop集群的搭建以及⼀些配置⽂件的说明，⽤于⾃⼰复习以及供新⼈学习，若有错误之处还请指出。

前期准备先给出我的集群架构：装好四台虚拟机（我的四台虚拟机是CentOs6.3系统）四台虚拟机都装好jdk四台虚拟机都配好免密登录四台虚拟机都配置好ip地址和主机名映射关系(以下是我的地址映射关系)vim /etc/hosts192.168.25.13 mini1192.168.25.14 mini2192.168.25.15 mini3192.168.25.16 mini4以上步骤有不会的可查看我的其他⼏篇博客：1、将hadoop安装包上传到mini1上，解压后改名，并创建⽬录hadoopdata与hadoop⽬录平⾏tar -zxvf hadoop-2.6.5.tar.gz -C /root/apps/cd /root/apps/mv hadoop-2.6.5 hadoopmkdir hadoopdata2、进⼊hadoop配置⽂件⽬录下,可看到以下配置⽂件cd hadoop/etc/hadoop/3、修改hadoop-env.sh配置⽂件vim hadoop-env.sh#写上⾃⼰的JAVA_HOME4、修改core-site.xml配置⽂件vim core-site.xml<configuration><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://mini1:9000</value></property><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/root/apps/hadoopdata</value></property></configuration>配置说明：fs.defaultFS：hadoop使⽤什么⽂件系统hdfs://mini1:9000：指定hadoop系统使⽤hdfs⽂件系统，并指明namenode为mini1，客户端访问端⼝为9000hadoop.tmp.dir：hadoop⽂件存储⽬录有2个参数可配置，但⼀般来说我们不做修改。

实训项目名称：搭建Hadoop集群项目目标：通过实际操作，学生将能够搭建一个基本的Hadoop集群，理解分布式计算的概念和Hadoop生态系统的基本组件。

项目步骤：1. 准备工作介绍Hadoop和分布式计算的基本概念。

确保学生已经安装了虚拟机或者物理机器，并了解基本的Linux命令。

下载Hadoop二进制文件和相关依赖。

2. 单节点Hadoop安装在一台机器上安装Hadoop，并配置单节点伪分布式模式。

创建Hadoop用户，设置环境变量，编辑Hadoop配置文件。

启动Hadoop服务，检查运行状态。

3. Hadoop集群搭建选择另外两台或更多机器作为集群节点，确保网络互通。

在每个节点上安装Hadoop，并配置集群节点。

编辑Hadoop配置文件，包括core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml等。

配置SSH无密码登录，以便节点之间能够相互通信。

4. Hadoop集群启动启动Hadoop集群的各个组件，包括NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager 等。

检查集群状态，确保所有节点都正常运行。

5. Hadoop分布式文件系统（HDFS）操作使用Hadoop命令行工具上传、下载、删除文件。

查看HDFS文件系统状态和报告。

理解HDFS的数据分布和容错机制。

6. Hadoop MapReduce任务运行编写一个简单的MapReduce程序，用于分析示例数据集。

提交MapReduce作业，观察作业的执行过程和结果。

了解MapReduce的工作原理和任务分配。

7. 数据备份和故障恢复模拟某一节点的故障，观察Hadoop集群如何自动进行数据备份和故障恢复。

8. 性能调优（可选）介绍Hadoop性能调优的基本概念，如调整副本数、调整块大小等。

尝试调整一些性能参数，观察性能改善情况。

9. 报告撰写撰写实训报告，包括项目的目标、步骤、问题解决方法、实验结果和总结。

西北师范大学计算机科学与工程学院学生实验报告学号201371010201 专业计算机科学与技术班级13级计师2班姓名白涵冰课程名称云计算课程类型专业选修实验名称Hadoop集群实验目的：1、尝试虚拟机之间的通信，为配置Hadoop集群做准备。

2、认识Hadoop集群，完成Hadoop集群配置3、Hadoop集群使用实验要求及内容：实验要求1、每个组三台PC机，构成一个集群每三个人一组，在Vbox的配置—>网络中，修改网络为：桥接网络；修改物理机和虚拟机的地址在同一网络，均使用192.168.X.Y，每组的X取值不同，以防地址冲突。

IP配置命令：$ifconfig #查看IP配置$sudo ifconfig eth0 192.168.2.1 netmask 255.255.255.0测试组内所有的物理机、虚拟机相互之间是否可ping通。

2、Hadoop集群安装（1）在所有的机器上建立相同的用户（2）修改hosts文件，使得三个节点可使用机器名相互访问（3）SSH配置①在所有机器上建立.ssh目录：$ mkdir .ssh，在ubuntunamenode上生成密钥对：$ ssh-keygen -t rsa$cd ~/.ssh$cp id_rsa.pub authorized_keys②下图为解决不能连接端口号22的方法③拷贝公钥到namenode节点：$scp authorized_keys test1:/home/grid/.ssh$scp authorized_keys test2:/home/grid/.ssh④进入各节点的.ssh目录，改变authorized_keys文件权限$chmod 644 authorized_keys（4）在所有机器上配置Hadoop①在ubuntunamenode上配置编辑core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xmlcore-site.xmlhdfs-site.xmlmapred-site.xml编辑conf/masters，修改为master的主机名，每个主机名一行，即test1；编辑conf/slaves，加入所有slaves的主机名，即test2和test3；②把Hadoop安装文件复制到其他机器上$ scp –r hadoop-0.20.2 ubuntudata1:/home/grid$ scp –r hadoop-0.20.2 test2:/home/grid③编辑所有机器的conf/hadoop-env.sh文件（5）Hadoop运行①格式化分布式文件系统$bin/hadoop namenode -format②启动Hadoop守护进程$ bin/start-all.sh$/usr/java/jdk1.6.0_24/bin/jps(可使用Java的jps命令查看已运行的进程：Namenode, JobTracker)（6）熟练使用HDFS命令上传一个大文件到Hadoop集群，在HDFS中查看文件在各节点的存放情况；编写程序读写Hadoop集群上的文件；在Hadoop集群上运行Mapreduce示例程序查看运行结果实验总结:通过这次实验了解了hadoop集群的基本设置，尝试三台虚拟机之间的通信，为配置Hadoop集群做准备。

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。

组建hadoop集群实验报告一、实验目的本次实验的目的是通过组建Hadoop 集群，熟悉和掌握Hadoop 的部署过程和相关技术，加深对分布式计算的理解并掌握其应用。

二、实验环境- 操作系统：Ubuntu 20.04- Hadoop 版本：3.3.0- Java 版本：OpenJDK 11.0.11三、实验步骤1. 下载和安装Hadoop在官方网站下载Hadoop 的二进制文件，并解压到本地的文件夹中。

然后进行一些配置，如设置环境变量等，以确保Hadoop 可以正常运行。

2. 配置Hadoop 集群a) 修改核心配置文件在Hadoop 的配置目录中找到`core-site.xml` 文件，在其中添加以下配置：xml<configuration><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs:localhost:9000</value></property></configuration>b) 修改HDFS 配置文件在配置目录中找到`hdfs-site.xml` 文件，在其中添加以下配置：xml<configuration><property><name>dfs.replication</name><value>1</value></property></configuration>c) 修改YARN 配置文件在配置目录中找到`yarn-site.xml` 文件，在其中添加以下配置：xml<configuration><property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>localhost</value></property><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property><property><name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</nam e><value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value></property></configuration>3. 启动Hadoop 集群在终端中执行以下命令来启动Hadoop 集群：bashstart-all.sh这将启动Hadoop 中的所有守护进程，包括NameNode、DataNode、ResourceManager 和NodeManager。

hadoop集群搭建实验心得
Hadoop是一个分布式存储和计算框架，它能够处理大数据集和高并发访问请求。

在实际应用中，我们经常需要搭建Hadoop集群来进行数据处理和分析。

在本次实验中，我成功地搭建了一个Hadoop 集群，并深入了解了其工作原理和配置方法。

首先，我了解了Hadoop集群的基本架构，并熟悉了其各个组件的作用。

在搭建集群过程中，我按照官方文档逐步操作，包括安装并配置Java、Hadoop和SSH等软件环境，以及设置节点间的通信和数据传输。

在实验过程中，我不断调试和优化配置，确保集群的稳定和性能。

通过实验，我了解了Hadoop集群的优缺点和应用场景，以及如何利用Hadoop进行数据处理和分析。

我还学习了Hadoop生态系统中的其他工具和框架，例如Hive、Pig和Spark等，这些工具能够更好地支持数据分析和机器学习等应用。

总的来说，通过本次实验，我深入了解了Hadoop集群的搭建和配置方法，并了解了其应用和发展前景。

我相信这些经验和知识将对我未来的工作和学习有所帮助。

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hadoop集群安装配置的主要操作步骤-概述说明以及解释1.引言1.1 概述Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于处理和存储大规模数据集。

它提供了高度可靠性、容错性和可扩展性的特性，因此被广泛应用于大数据处理领域。

本文旨在介绍Hadoop集群安装配置的主要操作步骤。

在开始具体的操作步骤之前，我们先对Hadoop集群的概念进行简要说明。

Hadoop集群由一组互联的计算机节点组成，其中包含了主节点和多个从节点。

主节点负责调度任务并管理整个集群的资源分配，而从节点则负责实际的数据存储和计算任务执行。

这种分布式的架构使得Hadoop可以高效地处理大规模数据，并实现数据的并行计算。

为了搭建一个Hadoop集群，我们需要进行一系列的安装和配置操作。

主要的操作步骤包括以下几个方面：1. 硬件准备：在开始之前，需要确保所有的计算机节点都满足Hadoop的硬件要求，并配置好网络连接。

2. 软件安装：首先，我们需要下载Hadoop的安装包，并解压到指定的目录。

然后，我们需要安装Java开发环境，因为Hadoop是基于Java 开发的。

3. 配置主节点：在主节点上，我们需要编辑Hadoop的配置文件，包括核心配置文件、HDFS配置文件和YARN配置文件等。

这些配置文件会影响到集群的整体运行方式和资源分配策略。

4. 配置从节点：与配置主节点类似，我们也需要在每个从节点上进行相应的配置。

从节点的配置主要包括核心配置和数据节点配置。

5. 启动集群：在所有节点的配置完成后，我们可以通过启动Hadoop 集群来进行测试和验证。

启动过程中，我们需要确保各个节点之间的通信正常，并且集群的各个组件都能够正常启动和工作。

通过完成以上这些操作步骤，我们就可以成功搭建一个Hadoop集群，并开始进行大数据的处理和分析工作了。

当然，在实际应用中，还会存在更多的细节和需要注意的地方，我们需要根据具体的场景和需求进行相应的调整和扩展。

Hadoop集群的搭建方法与步骤随着大数据时代的到来，Hadoop作为一种分布式计算框架，被广泛应用于数据处理和分析领域。

搭建一个高效稳定的Hadoop集群对于数据科学家和工程师来说至关重要。

本文将介绍Hadoop集群的搭建方法与步骤。

一、硬件准备在搭建Hadoop集群之前，首先要准备好适合的硬件设备。

Hadoop集群通常需要至少三台服务器，一台用于NameNode，两台用于DataNode。

每台服务器的配置应该具备足够的内存和存储空间，以及稳定的网络连接。

二、操作系统安装在选择操作系统时，通常推荐使用Linux发行版，如Ubuntu、CentOS等。

这些操作系统具有良好的稳定性和兼容性，并且有大量的Hadoop安装和配置文档可供参考。

安装操作系统后，确保所有服务器上的软件包都是最新的。

三、Java环境配置Hadoop是基于Java开发的，因此在搭建Hadoop集群之前，需要在所有服务器上配置Java环境。

下载最新版本的Java Development Kit（JDK），并按照官方文档的指引进行安装和配置。

确保JAVA_HOME环境变量已正确设置，并且可以在所有服务器上运行Java命令。

四、Hadoop安装与配置1. 下载Hadoop从Hadoop官方网站上下载最新的稳定版本，并将其解压到一个合适的目录下，例如/opt/hadoop。

2. 编辑配置文件进入Hadoop的安装目录，编辑conf目录下的hadoop-env.sh文件，设置JAVA_HOME环境变量为Java的安装路径。

然后，编辑core-site.xml文件，配置Hadoop的核心参数，如文件系统的默认URI和临时目录。

接下来，编辑hdfs-site.xml文件，配置Hadoop分布式文件系统（HDFS）的相关参数，如副本数量和数据块大小。

最后，编辑mapred-site.xml文件，配置MapReduce框架的相关参数，如任务调度器和本地任务运行模式。

流程：配置阶段：配置一系列文件在所有slave节点上拷贝master和JobTracker 的公钥在JobTracker节点上拷贝master的公钥运行阶段：启动hadoop跑wordcount集群搭建准备：至少两台已完成单节点搭建的机器（此例为两台，IP分别是192.168.1.10与192.168.1.11，其中10为master）配置阶段：1、配置一系列文件（所有节点上）1、配置etc下的hosts文件sudo gedit /etc/hosts（注：打开后将里面的内容全部删除，不删除的话启动时会出现所有slave启动正常，但是master上的DataNode为0，导致系统不能正常运转的情况，全部删除以后添加所有节点的IP和标识符，格式如下192.168.1.10 master192.168.1.11 slave标识符可以随便写，主要是起到一个映射作用）2、进入hadoop目录下，配置conf下的masters文件cd /usr/local/hadoopsudo gedit conf/masters（打开后将里面内容清空，然后添加“master”或者master 的IP“192.168.1.10”，此处即是hosts中配置的映射，填master或者直接填IP都是一样的）3、配置conf下的slaves文件sudo gedit conf/slaves（打开后将里面内容清空，然后添加“slave”或者slave 的IP“192.168.1.11”，原因同上）4、配置conf下的core-site.xml文件sudo gedit conf/core-site.xml（因为已完成单节点配置，因此只需要修改就行了。

打开后将第一个<property>标签中的localhost改为“master”或者master的IP，如下Xml代码1.<property>2. <name></name>3. <value>hdfs://master:9000</value>4.</property>第二个<property> 标签，即包含<name>dfs.replication</name>一行的那个，其中的“<value>”表示文件上传到dfs上时的备份个数，此数值不能大于slave即datanode的个数）5、配置conf下的hdfs-site.xml文件（此配置在slave 节点上可有可无）sudo gedit conf/hdfs-site.xml（打开后在空的<configuration> </configuration>中添加如下配置Xml代码1.<property>2. <name>dfs.replication</name>3. <value>1</value>4.</property>5.6.<property>7. <name>.dir</name>8. <value>/home/hadoop/hdfs/name</value>9.</property>10.11.<property>12. <name>dfs.data.dir</name>13. <value>/home/hadoop/hdfs/data</value>14.</property>6、配置conf下的mapred-site.xml文件sudo gedit conf/mapred-site.xml（打开后将<value>标签里的localhost改为JobTracker的IP，因为本例中JobTracker也是master本身，所以将localhost改为“master”或master的IP）2、在所有slave节点上拷贝master和JobTracker的公钥1、拷贝公钥scp hadoop@master:/home/hadoop/.ssh/id_rsa.pub/home/hadoop/.ssh/master_rsa.pubscp hadoop@master:/home/hadoop/.ssh/id_rsa.pub/home/haddop/.ssh/jobtracker_rsa.pub(注：因为本例中master和JobTracker是同一台机器，所以相当于在master上拷了两次公钥）2、将拷贝的公钥添加到信任列表cat /home/hadoop/.ssh/master_rsa.pub >>/home/hadoop/.ssh/authorized_keyscat /home/hadoop/.ssh/jobtracker_rsa.pub >>/home/hadoop/.ssh/authorized_keys3、在JobTracker上拷贝master的公钥1、拷贝公钥scp hadoop@master:/home/hadoop/.ssh/id_rsa.pub/home/hadoop/.ssh/master_rsa.pub（注：本例中master和JobTracker是同一台机器，所以相当于自己拷自己的公钥.....囧......)2、添加到信任列表cat /home/hadoop/.ssh/master_rsa.pub >>/home/hadoop/.ssh/authorized_keys运行阶段：1、启动hadoop1、在所有节点上删除/home/hadoop/下的tmp文件夹（包括master节点）sudo rm -r /home/hadoop/tmp（注：tmp文件夹内部存放有NameNode的ID信息，如果ID不一样的话是无法正常连接的，此处的删除操作是为了保证ID的一致性）2、在master上格式化NameNodehadoop namenode -format3、启动hadoopbin/start-all.sh4、查看各节点是否正常启动jps（此语句执行后，slave节点中必须有DataNode，master 节点中必须有NameNode，否则启动失败）5、查看整个系统状态hadoop dfsadmin -report（此语句执行后能显示当前连接的slave数，即DataNode 数）2、跑wordcount1、准备测试文件sudo echo "mu ha ha ni da ye da ye da da" >/tmp/test.txt2、将测试文件上传到dfs文件系统hadoop dfs -put /tmp/test.txt multiTest（注：如multiTest目录不存在的话会自动创建）3、执行wordcounthadoop jar hadoop-mapred-examples0.21.0.jar wordcout multiTest result（注：如result目录不存在的话会自动创建）4、查看结果hadoop dfs -cat result/part-r-00000至此集群环境搭建完毕~！补充说明：网上文档中说的关于“关闭防火墙”和“关闭安全模式”，我们在实践中并未涉及到，如遇到连接不到datanode的问题，请检查您的hosts文件中是否最上面多出两行，如果是的话请删除，然后重新按照“运行阶段”的步骤来。