Hadoop 2.x偽分布式環境搭建詳細步驟，hadoop2.x

Hadoop 2.x偽分布式環境搭建詳細步驟，hadoop2.x

本文以圖文結合的方式詳細介紹了Hadoop 2.x偽分布式環境搭建的全過程，供大家參考，具體內容如下

1、修改hadoop-env.sh、yarn-env.sh、mapred-env.sh

方法：使用notepad++(beifeng使用者)開啟這三個檔案

添加代碼：export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.7.0_67

2、修改core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml、mapred-site.xml設定檔

1）修改core-site.xml

<configuration>　　<property>　　　　<name>fs.defaultFS</name>　　　　<value>hdfs://Hadoop-senior02.beifeng.com:8020</value>　　</property>　　<property>　　　　<name>hadoop.tmp.dir</name>　　　　<value>/opt/modules/hadoop-2.5.0/data</value>　　</property></configuration>

2）修改hdfs-site.xml

<configuration>　　<property>　　　　<name>dfs.replication</name>　　　　<value>1</value>　　</property>　　<property>　　　　<name>dfs.namenode.http-address</name>　　　　<value>Hadoop-senior02.beifeng.com:50070</value>　　</property></configuration>

3）修改yarn-site.xml

<configuration>　　<property>　　　　<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>　　　　<value>mapreduce_shuffle</value>　　</property>　　<property>　　　　<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>　　　　<value>Hadoop-senior02.beifeng.com</value>　　</property>　　<property>　　　　<name>yarn.log-aggregation-enable</name>　　　　<value>true</value>　　</property>　　<property>　　　　<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>　　　　<value>86400</value>　　</property></configuration>

4）修改mapred-site.xml

<configuration>　　<property>　　　　<name>mapreduce.framework.name</name>　　　　<value>yarn</value>　　</property>　　<property>　　　　<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>　　　　<value>0.0.0.0:19888</value>　　</property></configuration>

3、啟動hdfs

1）格式化namenode:$ bin/hdfs namenode -format

2）啟動namenode:$sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

3）啟動datanode:$sbin/hadoop-daemon.sh start datanode

4）hdfs監控web頁面：http://hadoop-senior02.beifeng.com:50070

4、啟動yarn

1）啟動resourcemanager:$sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

2）啟動nodemanager:sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager

3）yarn監控web頁面：http://hadoop-senior02.beifeng.com:8088

5、測試wordcount jar包

1）定位路徑：/opt/modules/hadoop-2.5.0

2）代碼測試：bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0.jar wordcount /input/sort.txt /output6/

運行過程：

16/05/08 06:39:13 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at Hadoop-senior02.beifeng.com/192.168.241.130:8032
16/05/08 06:39:15 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 1
16/05/08 06:39:15 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:1
16/05/08 06:39:15 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1462660542807_0001
16/05/08 06:39:16 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1462660542807_0001
16/05/08 06:39:16 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://Hadoop-senior02.beifeng.com:8088/proxy/application_1462660542807_0001/
16/05/08 06:39:16 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1462660542807_0001
16/05/08 06:39:36 INFO mapreduce.Job: Job job_1462660542807_0001 running in uber mode : false
16/05/08 06:39:36 INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0%
16/05/08 06:39:48 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 0%
16/05/08 06:40:04 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 100%
16/05/08 06:40:04 INFO mapreduce.Job: Job job_1462660542807_0001 completed successfully
16/05/08 06:40:04 INFO mapreduce.Job: Counters: 49

3）結果查看：bin/hdfs dfs -text /output6/par*

運行結果：

hadoop 2
jps 1
mapreduce 2
yarn 1

6、MapReduce曆史伺服器

1）啟動：sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

2）web ui介面：http://hadoop-senior02.beifeng.com:19888

7、hdfs、yarn、mapreduce功能

1）hdfs：Distributed File System，高容錯性的檔案系統，適合部署在廉價的機器上。

hdfs是一個主從結構，分為namenode和datanode，其中namenode是命名空間，datanode是儲存空間，datanode以資料區塊的形式進行儲存，每個資料區塊128M

2）yarn：通用資源管理系統，為上層應用提供統一的資源管理和調度。

yarn分為resourcemanager和nodemanager，resourcemanager負責資源調度和分配，nodemanager負責資料處理和資源

3）mapreduce：MapReduce是一種計算模型，分為Map（映射）和Reduce（歸約）。

map將每一行資料處理後，以索引值對的形式出現，並傳給reduce；reduce將map傳過來的資料進行匯總和統計。

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所協助。