Purpose本篇介绍了如何设置和配置单节点Hadoop安装,一个简单的伪分布式环境,可以使用HadoopMapReduce和Hadoop分布式文件系统(HDFS)快速执行简单的操作。操作详细,和一些异常的解决方法。Prerequisites1.支持的平台支持GNU/Linux作为一个开发和生产平台。Hadoop已经在具有2000个节点的GNU/Linux集群上进行了演示。Windows也是一个受            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            集群安装前置条件已掌握Hadoop单机伪分布式安装配置,否则先查看Hadoop伪分布式安装与配置。环境Ubuntu 18.04 + JDK 1.8 + Hadoop 2.10 + SSH本教程简单的使用两个节点作为集群环境:一个Master节点,一个Slave节点。准备工作Hadoop 集群的安装配置大致为如下流程:选定一台机器作为 Master在 Master 节点上配置 hadoop 用户、安            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            节点的多目录配置:--------------------------------------	    namenode:配置两个文件夹为工作目录(容错)	//两文件夹数据相同	    datanode:配置两个文件夹为工作目录(扩容)	//两文件夹数据不同	  namenode配置:hdfs-site.xml	  <property>		  <name>dfs.namen            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # Hadoop单节点配置指南
## 概述
在本教程中,我将向你介绍如何配置Hadoop单节点环境。Hadoop是一个开源的分布式计算框架,用于存储和处理大数据集。单节点配置是最简单的配置方式,适用于学习和开发环境。
以下是配置Hadoop单节点环境的步骤:
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 下载和安装Java开发工具包(JDK) |
| 步骤二 | 下            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            1、选定一台机器作为 Master 2、在 Master 节点上配置 hadoop 用户、安装 SSH server、安装 Java 环境 3、在 Master 节点上安装 Hadoop,并完成配置 4、在其他 Slave 节点上配置 hadoop 用户、安装 SSH server、安装 Java 环境 5、将 Master 节点上的 /usr/local/hadoop 目录复制到其他 Slav            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            hadoop 多节点集群     我们正在分享有关在基于Linux的机器(多节点)上安装Apache Hadoop的经验。 在这里,我们还将分享我们在各种故障排除方面的经验,并在将来进行更新。 用户创建和其他配置步骤– 我们首先在每个集群中添加一个专用的Hadoop系统用户。 $ sudo addgroup hadoop
$ sudo adduser –ingroup hadoop hduser            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            参考文章:http://dblab.xmu.edu.cn/blog/install-hadoop-cluster/1、Hadoop简介Hadoop是一个又Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。主要解决海量数据的存储和分析计算问题。Google的三篇论文:
	GFS ==> HDFS
	Map-Reduce ==> MR 
	BigTable ==> HBaseHadoop            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            搭建的主要过程:Hadoop的环境主要在centos 7系统的虚拟机上进行搭建。搭建的过程主要分为如下三个步骤:1、节点的网络环境配置;2、各节点的免密码登录;3、Hadoop配置部署。下面将对这三个过程进行详细介绍。带颜色字体为终端命令网络环境配置1、 修改主节点和各个子节点的主机名,主节点为master,子节点为slave0,slave1,…  sudo gedit /etc/hostname            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             HADOOP集群搭建一、配置服务器      1个主节点:master(192.168.100.31)      2个(从)子节点:slaver1(192.168.100.32),slaver2(192.168.100.33)      配置主节点(192.168.1            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章一: 无论是在Hadoop集群中添加机器和删除机器,都无需停机,整个服务不中断。 本次操作之前,Hadoop的集群情况如下: HDFS的机器情况如下:  MR的机器情况如下:  添加机器 在集群的Master机器中,修改$HADOOP_HOME/conf/slaves文件,在其中添加需要加入集群的新机器(hp3)的主机名:hp3
hp2
 dell1
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                            2023-07-21 15:03:22
                            
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            1、在master虚拟机上配置hadoop(1)编辑Hadoop环境配置文件 - hadoop-env.sh执行命令:cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop,进入hadoop配置目录 执行命令:vim hadoop-env.sh,添加三条环境变量配置export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_162  export HADOOP_HO            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-24 14:14:02
                            
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            前言Hadoop的部署与安装是Hadoop研究过程中必定不可缺少的一环. Hadoop部署方式分三种,Standalone mode、Pseudo-Distributed mode、Cluster mode,其中前两种都是在单机部署。本章主要讲述如何在Standalone mode与Pseudo-Distributed mode的部署方式.Hadoop的基本主件主要包括:HDFS (NameNod            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            JDK版本:jdk1.8.0_271Hadoop版本:2.10.1三台虚拟机搭建Hadoop集群主节点:192.168.253.128 从节点1:192.168.253.129 从节点2:193.168.253.130   关闭防火墙:       systemctl stop firewalld.service       禁用防火墙:systemctl            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本案例软件包:链接:https://pan.baidu.com/s/1zABhjj2umontXe2CYBW_DQ  提取码:1123(若链接失效在下面评论,我会及时更新)目录(1)点击虚拟机左上角编辑选中虚拟网络编辑器(2)网络参数配置 (1)点击虚拟机左上角编辑选中虚拟网络编辑器如果你的虚拟网络编辑器和我的页面展示不一样点击网络编辑器页面右下角的更改设置(用管理员特权修改网            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、配置环境1.1、软件包sun jdk  或 openjdk: 1.7 1.2、安装必须软件包:# yum install ssh rsync# rpm -ivh jdk-7u79-linux-x64.rpm1.3、配置java环境# vim /etc/profileexport JAVA_HOME=/usr/java/latestexport JRE_H            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            问题导读进行配置前,需要安装JDK,创建dhu用户,配置Hadoop环境变量了解YARN框架和MR的区别解答Hadoop或者Datanode无法正常启动安装sshsudo apt-get install ssh配置可以免密码登陆本机ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa
cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/auth            
                
         
            
            
            
            使用了两天的时间,终于将这个hadoop的集群配置弄好了。参考了很多的网页,受益非浅。SSH无密码登陆配置首先谈一谈ssh的无密码登陆问题。按照网上的说法,比如说A想无秘密登陆B。那么在A上使用ssh-keygen命令产生密钥id_rsa,和id_rsa.pub。然后将id_rsa.pub拷贝到B的相应的用户的主目录下面就可以了。cat 到 authorized_keys中。但是简单的上面的方法,            
                
         
            
            
            
            环境:系统centos6.6;hadoop版本:1.0.3;java运行环境:jdk1.6
单节点配置过程:
1.配置系统ssh:hadoop在运行过程中会用访问ssh服务,将ssh服务设置成无密码访问,这样hadoop在访问ssh服务的时候就不需要人工手动输入密码了:
detail:
step 1:生成密钥
[hjchaw@localhost ~]$ ssh-keygen -t rsa            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            客户端读数据  下图显示了在读取HDFS上的文件时,客户端、名字节点和数据节点间发生的一些事件以及事件的顺序。  客户端通过FileSystem.open()打开文件,对应的HDFS具体文件系统,DistributedFileSystem创建输出流FSDataInputStream,返回给客户端,客户端使用这个输入流读取数据。FSDataInputStream需要和具体的输入流结合,一起形成过滤器            
                
         
            
            
            
            1.准备阶段1.1.新建三台虚拟机Hadoop完全分市式集群是典型的主从架构(master-slave),一般需要使用多台服务器来组建。我们准备3台服务器(关闭防火墙、静态IP、主机名称)。如果没有这样的环境,可以在一台电脑上安装VMWare Workstation。在VM上安装三台Linux,分别是1个主节点,2个从节点,如下图所示。节点类型IP地址主机名NameNode192.168.86.1            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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