Hadoop配置备忘录

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在这个人人都谈大数据的时代,如果不了解一点大数据的操作,都不好意思说自己是学统计的了。所以,今天让我们来一起学习在自己的电脑上使用多个虚拟机模拟配置hadoop集群,自娱自乐一番。


1.预备环境配置

硬件规格

根据『Hadoop权威指南』一书的介绍,2010年年中,运行Hadoop的datanode和tasktracker的典型机器具有以下规格:

  • 处理器:两个四核2~2.5GHz CPU

  • 内存:16~24GB ECC RAM

  • 存储器:4× 1 TB SATA 硬盘

  • 网络:千兆以太网

= =!赶紧存钱~

系统平台要求

Hadoop的主体由Java语言写成,能够在任意一个安装了JVM的平台上运行。但是,仍有部分代码需要在Unix环境下执行。Windows操作系统主要作为一个开发平台而非生产平台而存在。

因此,要在自己的电脑上搭建Hadoop集群环境,我们需要先安装VMware软件,然后,安装几个Linux虚拟机。

具体细节可以参考这里:

2.集群的构建和安装

2.1 安装Java

Hadoop的运行需要Java 6及以上的版本。首选最新稳定版本的Sun JDK。

安装JVM可以参考以下博客:

安装结束之后,可以在Console使用以下命令检查是否安装成功:

java -version

如未成功,则可能需要配置环境变量。

可参考:

2.2 创建Hadoop用户

最好在操作系统上创建特定的Hadoop用户以区分Hadoop和本机上的其他服务。

Linux创建用户可以参考:

2.3 安装Hadoop

Apache Hadoop的发布页面下载Hadoop发布包,并在某一目录下解压缩。

# 进入 cd /usr/local
cd /usr/local

# 解压hadoop包并重命名解压后的文件
sudo tar -xvf hadoop-2.5.2.tar.gz
mv hadoop-2.5.2.tar.gz hadoop

2.4 SSH配置

xshell安装

Hadoop控制脚本依赖SSH来执行针对整个集群的操作。

那么,什么是SSH呢?

简单说,SSH是一种网络协议,用于计算机之间的加密登录。

进一步了解,可以参考:

下面介绍具体如何配置SSH。

首先,需要在Windows系统上安装Xshell。

问题又来了,什么是xshell?

Xshell is a powerful terminal emulator that supports SSH, SFTP, TELNET, RLOGIN and SERIAL.

Xshell offers many user friendly features that are not available in other terminal emulators.

Xshell is free for home and school use.

简单一句话,就是可以在Windows上远程登录Linux服务器的一个免费软件。

进一步了解和下载安装软件,可以访问这里:

SSH无密码验证配置(master和各个SLAVE)

为了支持无缝式工作,SSH安装好之后,需要允许hadoop用户无需键入密码即可登录集群内的机器。最简单的方法是创建一个公钥/私钥对,存放在NFS中,让整个集群共享该密钥对。

  • Master机器上生成密码对
    • 生成密钥存放目录: mkdir .ssh
    • 进入目录: cd ~/.ssh
    • 生成密钥: ssh-keygen -t rsa -f ~/.ssh/id_rsa.
      • 最终,私钥存放在-f选项指定的文件当中,如:~/.ssh/id_rsa.公钥在相应的目录,以.pub为后缀,如:~/.ssh/id_rsa.pub.
    • 将密钥存放在指定文件中:cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
    • 将密钥发送到slave1机器:scp id_rsa.pub root@slave1:/root/hadoop
    • 登录slave1:
      • ssh root@slave1
      • cd hadoop
      • 在slave1上共享密钥:cat id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
    • 在master验证无密钥进入:ssh root@slave1

以上是在master服务器上生成密钥,配置公钥到各slave机器,以便允许hadoop用户无需键入密码即可登录集群内的机器。

其实xshell也可以用生成密钥的方式登录Linux。具体可以参考这里:

3. Hadoop配置

(待续)

参考文献:

  • 『Hadoop权威指南』
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