Linux下安装Hadoop集群详细步骤

1.在usr目录下创建hadoop目录，将安装包导入目录中并解压文件

 

2.进入vim /etc/profile文件并编辑配置文件

#hadoop
export hadoop_home=/usr/hadoop/hadoop-2.6.0
export classpath=$classpath:$hadoop_home/lib
export path=$path:$hadoop_home/bin

3.使文件生效

source /etc/profile

4.进入hadoop目录下

cd /usr/hadoop/hadoop-2.6.0/etc/hadoop

5.编辑配置文件

（1）进入vim hadoop-env.sh文件添加（java jdk文件所在位置）

export java_home=/usr/java/jdk1.8.0_181

 （2）进入 vim core-site.xml（z1:在主节点的ip或者映射名(改成自己的)）

<configuration>
<property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>file:/root/hadoop/tmp</value>
</property>
<!--端口号9000-->
<property>
        <name>fs.default.name</name>
        <value>hdfs://z1:9000</value>
</property>
<!--开启垃圾桶机制单位分钟-->
<property>
    <name>fs.trash .insterval</name>
    <value>10080</value>
</property>
<!--缓冲区大小，实际工作根据服务器性能-->
<property>
    <name>io.file. buffer.sizei</name>
    <value>4096</value>
</property>
</configuration>
                                                                                                                                                                  39,9         底端

（3）hadoop没有mapred-site.xml这个文件现将文件复制到这然后进入mapred-site.xml

cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml
vim mapred-site.xml

 （z1:在主节点的ip或者映射名(改成自己的)）

<configuration>
<property>
<!--指定mapreduce运行在yarn上-->
   <name>mapreduce.framework.name</name>
   <value>yarn</value>
 </property>
<!--开启mapreduce的小任务模式-->
<property>
      <name>mapred.job.ubertask.enable</name>
      <value>true</value>
</property>
<property>
      <name>mapred.job.tracker</name>
      <value>z1:9001</value>
</property>
 
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>cmaster:10020</value>
</property>
</configuration>

 （4）进入yarn-site.xml

vim yarn-site.xml

  （z1:在主节点的ip或者映射名(改成自己的)）

<configuration>
 
<!-- site specific yarn configuration properties -->
 
<!--配置yarn主节点的位置-->
<property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>z1</value>
</property>
<property>
<!-- mapreduce ,执行shuff1e时获取数据的方式.-->
<description>the address of the appiications manager interface inthe rm.</description>
     <name>yarn.resourcemanager.address</name>
     <value>z1:8032</value>
</property>
<property>
  <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
  <value>z1:8030</value>
</property>
 
<property>
  <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
  <value>z1:8088</value>
</property>
 
<property>
  <name>yarn.resourcemanager.webapp.https.address</name>
  <value>z1:8090</value>
</property>
<property>
  <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
  <value>z1:8031</value>
</property>
<property>
  <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
  <value>z1:8033</value>
</property>
<property><!--mapreduce执行shuff1e时获取数据的方式，-->
  <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
  <value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<!--设置内存，yarn的内存分配-->
  <name>yarn.scheduler.maximum-a11ocation-mb</name>
  <value>2024</value>
  <discription>每个节点可用内存,单位m,默认8182mb</discription>
</property>
<property>
  <name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>
  <value>2.1</value>
</property>
<property>
  <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
  <value>1024</value>
</property>
<property>
  <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
  <value>false</value>
</property>
 
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>
<value>org.apache.hadoop.mapred.shufflehandler</value>
</property>
 
 
</configuration>
                                                    

(5)进入hdfs-site.xml

vim hdfs-site.xml

<configuration>
<property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>file:/usr/hadoop/hadoop-2.6.0/hadoopdesk/namenodedatas</value>
</property>
 <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>file:/usr/hadoop/hadoop-2.6.0/hadoopdatas/namenodedatas</value>
    </property>
<property>
<!--副本个数-->
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
<!--设置hdfs的文件权限-->
<property>
<name>dfs.permissions</name>
<value>false</value>
</property>
<!--设置一个文件切片的大小：128m-->
<property>
<name>dfs.bloksize</name>
<value>134217728</value>
</property>
</configuration>

6.进入slaves添加主节点和从节点

vim slaves

 添加自己的主节点和从节点（我的是z1,z2,z3）

7.将各个文件复制到其他虚拟机上

scp -r /etc/profile root@z2:/etc/profile #将环境变量profile文件分发到z2节点
scp -r /etc/profile root@z3:/etc/profile #将环境变量profile文件分发到z3节点
scp -r /usr/hadoop root@z2:/usr/   #将hadoop文件分发到z2节点
scp -r /usr/hadoop root@z3:/usr/   #将hadoop文件分发到z3节点

生效两个从节点的环境变量

source /etc/profile

8.格式化hadoop (仅在主节点中进行操作)

首先查看jps是否启动hadoop

hadoop namenode -format

当看到exiting with status 0时说明格式化成功

9.回到hadoop目录下（仅在主节点操作）

cd /usr/hadoop/hadoop-2.6.0
sbin/start-all.sh  启动hadoop仅在主节点操作

主节点输入jps效果： 

 

从节点输jps效果：

 

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