大数据实践 - Hadoop集群安装与配置档指导用户实践Hadoop集群的安装和配置,涵盖从环境搭建到集群配置的完整步骤。通过实践本项目,用户可初步掌握Hadoop集成环境的搭建和配置。### 一、实践目的本项目的目的是帮助用户熟悉Hadoop集成环境的搭建与配置过程,掌握相关的配置技术。### 二、实践内容本项目内容包括:1. VMware 11安装CentOS 6.52. 克隆虚拟机slave3. Linux系统设置4. HadoopMaster节点机器名配置5. 网络配置6. 配置SSH免密钥登录7. 修改主机名8. 修改配置文件9. 格式化HDFS10. 安装JDK11. 配置环境变量12. 安装和配置Hadoop### 三、实践过程1. VMware 11安装CentOS 6.5在VMware 11中安装CentOS 6.5,并配置主机名、用户名和密码。2. 克隆虚拟机slave以便在slave节点上安装和配置Hadoop。3. Linux系统设置在master节点上设置主机名和IP地址,并在hosts文件中映射主机名和IP地址。4. HadoopMaster节点机器名配置在master节点上设置机器名并在hosts文件中映射。5. 配置网络在master和slave节点上配置静态IP地址。6. 配置SSH免密钥登录在master节点上配置SSH免密钥登录,将公钥发送至所有节点。7. 修改主机名在master和slave节点上分别修改主机名。8. 修改配置文件在master和slave节点上修改Hadoop相关的配置文件。9. 格式化HDFS在master节点上格式化HDFS,使其可用于Hadoop集群。10. 安装JDK在master节点上安装JDK,并配置环境变量。11. 配置环境变量在master节点上设置环境变量,使Hadoop集群能使用JDK。12. 安装和配置Hadoop在master节点上安装和配置Hadoop,并在slave节点上重复安装和配置过程。
Hadoop集群从环境搭建到安装配置全流程
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准备搭建环境并确认服务器配置。包括安装Java环境、设置系统参数等基础操作。
2. 下载与安装
从Apache官网下载Hadoop安装包,将其解压并设置环境变量。确认各目录位置,确保文件存储位置和运行权限。
3. 配置核心文件
配置Hadoop的核心文件,如core-site.xml、hdfs-site.xml等,详细说明各参数设置,优化HDFS存储。
4. 配置YARN
YARN管理集群资源的关键步骤,设置yarn-site.xml文件,确保资源分配合理。
5. 启动与测试
启动Hadoop服务并运行测试作业,确保Hadoop部署无误。包含HDFS的健康检查和YARN作业测试。
常见问题与解决
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安装HBase
获取安装文件使用FileZilla工具将hbase-2.2.2-bin.tar.gz上传到/home/hadoop/Downloads目录下。
解压文件使用以下命令将文件解压到/usr/local目录下:cd /usr/localtar -zxvf /home/hadoop/Downloads/hbase-2.2.2-bin.tar.gz
修改目录名使用命令将目录名修改为hbase:mv ./hbase-2.2.2 ./hbase
修改配置文件编辑配置文件,添加以下环境变量设置:vim ~/.bashrcexport JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_162export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jreexport CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/libexport PATH=${JAVA_HOME}/bin:/usr/local/hadoop/sbin:/usr/local/hbase/bin:$PATHexport HBASE_CONF_DIR=/usr/local/hbase/conf然后使用source ~/.bashrc使文件生效。
伪分布式配置
修改hbase-env.sh文件编辑配置文件,添加以下内容:vim /usr/local/hbase/conf/hbase-env.shexport JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_162export HBASE_CLASSPATH=/usr/local/hbase/confexport HBASE_MANAGES_ZK=true并取消最后一行的注释,修改为:export HBASE_DISABLE_HADOOP_CLASSPATH-LOOKUP=\"true\"
修改hbase-site.xml文件使用以下命令继续配置:vim /usr/local/hbase/conf/hbase-site.xml
详细配置请根据实际需求进行优化。
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集群环境部署:学习如何在分布式环境中部署Kafka集群,确保高可用性和可扩展性。
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