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搭建分布式Hadoop环境(Mac)

2017-06-12  本文已影响339人  xdlkc
  1. 搭建HDFS

    • HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。

    • 安装hadoop:

      ➜  bin brew install hadoop
      
    • 配置ssh免密码登录
      用dsa密钥认证来生成一对公钥和私钥:

      ➜  hadoop ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa
      
    • 将生成的公钥加入到用于认证的公钥文件中:

      ➜  hadoop cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_key
      
    • 验证配置是否成功:

      ➜  hadoop ssh localhost
      
    • 配置core-site.xml(/usr/local/Cellar/hadoop/2.8.0/libexec/etc/hadoop):

      <configuration>
         <property>
           <name>fs.defaultFS</name>
           <value>hdfs://localhost:9000</value>
         </property>
      </configuration>
      
    • 配置hdfs-site.xml:

      <configuration>
         <property>
           <name>dfs.replication</name>
           <value>1</value>
         </property>
      </configuration>
      
    • 配置mapred-site.xml:

      <configuration>
        <property>
          <name>mapreduce.framework.name</name>
          <value>yarn</value>
        </property>
      </configuration>
      
    • 配置yarn-site.xml:

      <configuration>
      
      <!-- Site specific YARN configuration properties -->
      <property>
          <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
          <value>mapreduce_shuffle</value>
      </property>
      </configuration>
      
    • 进入hadoop目录(/usr/local/Cellar/hadoop/2.8.0/libexec):

    • 格式化文件系统:

      ➜  libexec bin/hdfs namenode -format
      
    • 启动NameNode和DataNode的守护进程:

      ➜  libexec sbin/start-dfs.sh
      
    • 启动ResourceManager和NodeManager的守护进程:

      ➜  libexec sbin/start-yarn.sh
      
    • 访问localhost:50070和localhost:8088测试是否正常


      50070.png
      8080.png
    • 创建hdfs目录:

      ➜  libexec bin/hdfs dfs -mkdir /user
      ➜  libexec bin/hdfs dfs -mkdir /user/lkc
      
    • 拷贝一些文件:

      ➜  libexec bin/hdfs dfs -put /Users/lkc/Desktop/Other input
      

      查看一下拷贝成功:


      hadoop.png
  2. 搭建ZooKeeper

    • ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,是Google的Chubby一个开源的实现,是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。

    • 从官网下载:ZooKeeper官网

    • 解压:

      tar zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz
      
    • 进入主目录新建一个zoo.cfg的文件,内容如下:

      tickTime=2000  
      dataDir= /Users/lkc/Desktop/Other/zookeeper-3.4.10/data  (填写自己的data目录)  
      dataLogDir=/Users/lkc/Desktop/Other/出单zookeeper-3.4.10/logs  
      clientPort=2181
      
    • 运行zookeeper:

      ./bin/zkServer.sh start
      
    • 执行

      telnet 127.0.0.1 2181 
      

      查看是否启动成功.

    • 停止命令:

      ./bin/zkServer.sh stop
      
  3. 搭建HBase

    • Hbase是Hadoop的数据库, 而Hive数据库的管理工具, hbase具有分布式, 可扩展及面向列存储的特点(基于谷歌BigTable). HBase可以使用本地文件系统和HDFS文件存储系统, 存储的是松散的数据(key-value的映射关系).

      HBase位于HDFS的上层, 向下提供存储, 向上提供运算

    • 安装:

      brew install hbase
      
    • 配置:

      conf/hbase-env.sh设置JAVA_HOME

      export JAVA_HOME="/usr/bin/java"
      
    • conf/hbase-site.xml设置HBase的核心配置

      <configuration>
        <property>
            <name>hbase.rootdir</name>
                //这里设置让HBase存储文件的地方
            <value>file:///Users/lkc/Desktop/Other/hbase</value>
        </property>
        <property>
         <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
                      //这里设置让HBase存储内建zookeeper文件的地方
              <value>/Users/lkc/Desktop/Other/zookeeper-3.4.10</value>
         </property>
      </configuration>
      
    • /usr/local/Cellar/hbase/1.2.2/bin/start-hbase.sh提供HBase的启动

    • 验证是否成功:

      ➜  bin ./start-hbase.sh
      starting master, logging to /usr/local/var/log/hbase/hbase-lkc-master-localhost.out
      Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: ignoring option PermSize=128m; support was removed in 8.0
      Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: ignoring option MaxPermSize=128m; support was removed in 8.0
      ➜  bin jps
      15171 Jps
      7907 DataNode
      7828 NameNode
      15093 HMaster
      8006 SecondaryNameNode
      
    • 启动HBase shell:

      ➜  bin ./hbase shell
      2017-06-11 23:18:38,460 WARN  [main] util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
      SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
      SLF4J: Found binding in [jar:file:/usr/local/Cellar/hbase/1.2.2/libexec/lib/slf4j-log4j12-1.7.5.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
      SLF4J: Found binding in [jar:file:/Users/lkc/Downloads/hadoop-2.8.0/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.10.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
      SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.
      SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory]
      HBase Shell; enter 'help<RETURN>' for list of supported commands.
      Type "exit<RETURN>" to leave the HBase Shell
      Version 1.2.2, r3f671c1ead70d249ea4598f1bbcc5151322b3a13, Fri Jul  1 08:28:55 CDT 2016
      
      hbase(main):001:0> exit
      
    • 停止:

      ./bin/stop-hbase.sh
      

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