搜狗指南

首先讲讲安装思路。一、搭建系统环境，配置ip，主机名，设置ssh无密码登录；二、配置jdk环境；三、安装部署hadoop。

当开始着手实践 Hadoop 时，安装 Hadoop 往往会成为新手的一道门槛。尽管安装其实很简单，书上有写到，官方网站也有 Hadoop 安装配置教程，但由于对 Linux 环境不熟悉，书上跟官网上简略的安装步骤新手往往 Hold 不住。加上网上不少教程也甚是坑，导致新手折腾老几天愣是没装好，很是打击学习热情。 本教程由厦门大学数据库实验室出品，转载请注明。本教程适合于原生 Hadoop 2，包括 Hadoop 2.6.0, Hadoop 2.7.1 等版本，主要参考了官方安装教程，步骤详细，辅以适当说明，相信按照步骤来，都能顺利安装并运行Hadoop。另外有Hadoop安装配置简略版方便有基础的读者快速完成安装。此外，希望读者们能多去了解一些 Linux 的知识，以后出现问题时才能自行解决。 为了方便学习本教程，请读者们利用Linux系统中自带的firefox浏览器打开本指南进行学习。 环境 本教程使用 Ubuntu 14.04 64位 作为系统环境（Ubuntu 12.04 也行，32位、64位均可），请自行安装系统（可参考使用VirtualBox安装Ubuntu）。 如果用的是 CentOS/RedHat 系统，请查看相应的CentOS安装Hadoop教程_单机伪分布式配置。 本教程基于原生 Hadoop 2，在 Hadoop 2.6.0 (stable) 版本下验证通过，可适合任何 Hadoop 2.x.y 版本，如 Hadoop 2.7.1、2.6.3、2.4.1等。 使用本教程请确保系统处于联网状态下，部分高校使用星网锐捷连接网络，可能导致虚拟机无法联网，那么建议您使用双系统安装ubuntu,然后再使用本教程！ Hadoop版本 Hadoop 有两个主要版本，Hadoop 1.x.y 和 Hadoop 2.x.y 系列，比较老的教材上用的可能是 0.20 这样的版本。Hadoop 2.x 版本在不断更新，本教程均可适用。如果需安装 0.20，1.2.1这样的版本，本教程也可以作为参考，主要差别在于配置项，配置请参考官网教程或其他教程。 新版是兼容旧版的，书上旧版本的代码应该能够正常运行（我自己没验证，欢迎验证反馈）。 装好了 Ubuntu 系统之后，在安装 Hadoop 前还需要做一些必备工作。 创建hadoop用户 如果你安装 Ubuntu 的时候不是用的 “hadoop” 用户，那么需要增加一个名为 hadoop 的用户。 首先按 ctrl+alt+t 打开终端窗口，输入如下命令创建新用户 : sudo useradd -m hadoop -s /bin/bash Shell 命令 这条命令创建了可以登陆的 hadoop 用户，并使用 /bin/bash 作为 shell。 sudo命令 本文中会大量使用到sudo命令。sudo是ubuntu中一种权限管理机制，管理员可以授权给一些普通用户去执行一些需要root权限执行的操作。当使用sudo命令时，就需要输入您当前用户的密码. 密码 在Linux的终端中输入密码，终端是不会显示任何你当前输入的密码，也不会提示你已经输入了多少字符密码。而在windows系统中,输入密码一般都会以“*”表示你输入的密码字符 输入法中英文切换 ubuntu中终端输入的命令一般都是使用英文输入。linux中英文的切换方式是使用键盘“shift”键来切换，也可以点击顶部菜单的输入法按钮进行切换。ubuntu自带的Sunpinyin中文输入法已经足够读者使用。 Ubuntu终端复制粘贴快捷键 在Ubuntu终端窗口中，复制粘贴的快捷键需要加上 shift，即粘贴是 ctrl+shift+v。 接着使用如下命令设置密码，可简单设置为 hadoop，按提示输入两次密码： sudo passwd hadoop Shell 命令 可为 hadoop 用户增加管理员权限，方便部署，避免一些对新手来说比较棘手的权限问题： sudo adduser hadoop sudo Shell 命令 最后注销当前用户（点击屏幕右上角的齿轮，选择注销），返回登陆界面。在登陆界面中选择刚创建的 hadoop 用户进行登陆。 更新apt 用 hadoop 用户登录后，我们先更新一下 apt，后续我们使用 apt 安装软件，如果没更新可能有一些软件安装不了。按 ctrl+alt+t 打开终端窗口，执行如下命令： sudo apt-get update Shell 命令 若出现如下 “Hash校验和不符” 的提示，可通过更改软件源来解决。若没有该问题，则不需要更改。从软件源下载某些软件的过程中，可能由于网络方面的原因出现没法下载的情况，那么建议更改软件源。在学习Hadoop过程中，即使出现“Hash校验和不符”的提示，也不会影响Hadoop的安装。 Ubuntu更新软件源时遇到Hash校验和不符的问题 点击查看：如何更改软件源 后续需要更改一些配置文件，我比较喜欢用的是 vim（vi增强版，基本用法相同），建议安装一下（如果你实在还不会用 vi/vim 的，请将后面用到 vim 的地方改为 gedit，这样可以使用文本编辑器进行修改，并且每次文件更改完成后请关闭整个 gedit 程序，否则会占用终端）： sudo apt-get install vim Shell 命令 安装软件时若需要确认，在提示处输入 y 即可。 通过命令行安装软件 点击查看：vim简单操作指南 安装SSH、配置SSH无密码登陆 集群、单节点模式都需要用到 SSH 登陆（类似于远程登陆，你可以登录某台 Linux 主机，并且在上面运行命令），Ubuntu 默认已安装了 SSH client，此外还需要安装 SSH server： sudo apt-get install openssh-server Shell 命令 安装后，可以使用如下命令登陆本机： ssh localhost Shell 命令 此时会有如下提示(SSH首次登陆提示)，输入 yes 。然后按提示输入密码 hadoop，这样就登陆到本机了。 SSH首次登陆提示 但这样登陆是需要每次输入密码的，我们需要配置成SSH无密码登陆比较方便。 首先退出刚才的 ssh，就回到了我们原先的终端窗口，然后利用 ssh-keygen 生成密钥，并将密钥加入到授权中： exit                           # 退出刚才的 ssh localhost cd ~/.ssh/                     # 若没有该目录，请先执行一次ssh localhost ssh-keygen -t rsa              # 会有提示，都按回车就可以 cat ./id_rsa.pub >> ./authorized_keys  # 加入授权 Shell 命令 ~的含义 在 Linux 系统中，~ 代表的是用户的主文件夹，即 “/home/用户名” 这个目录，如你的用户名为 hadoop，则 ~ 就代表 “/home/hadoop/”。 此外，命令中的 # 后面的文字是注释，只需要输入前面命令即可。 此时再用 ssh localhost 命令，无需输入密码就可以直接登陆了，如下图所示。 SSH无密码登录 安装Java环境 Java环境可选择 Oracle 的 JDK，或是 OpenJDK，按中说的，新版本在 OpenJDK 1.7 下是没问题的。为图方便，这边直接通过命令安装 OpenJDK 7。 sudo apt-get install openjdk-7-jre openjdk-7-jdk Shell 命令 安装好 OpenJDK 后，需要找到相应的安装路径，这个路径是用于配置 JAVA_HOME 环境变量的。执行如下命令： dpkg -L openjdk-7-jdk | grep '/bin/javac' Shell 命令 该命令会输出一个路径，除去路径末尾的 “/bin/javac”，剩下的就是正确的路径了。如输出路径为 /usr/lib/jvm/java-7-openjdk-amd64/bin/javac，则我们需要的路径为 /usr/lib/jvm/java-7-openjdk-amd64。 接着需要配置一下 JAVA_HOME 环境变量，为方便，我们在 ~/.bashrc 中进行设置（扩展阅读: 设置Linux环境变量的方法和区别）： vim ~/.bashrc Shell 命令 在文件最前面添加如下单独一行（注意 = 号前后不能有空格），将“JDK安装路径”改为上述命令得到的路径，并保存： export JAVA_HOME=JDK安装路径 Shell 如下图所示（该文件原本可能不存在，内容为空，这不影响）： 配置JAVA_HOME变量 接着还需要让该环境变量生效，执行如下代码： source ~/.bashrc    # 使变量设置生效 Shell 命令 设置好后我们来检验一下是否设置正确： echo $JAVA_HOME     # 检验变量值 java -version $JAVA_HOME/bin/java -version  # 与直接执行 java -version 一样 Shell 命令 如果设置正确的话，$JAVA_HOME/bin/java -version 会输出 java 的版本信息，且和 java -version 的输出结果一样，如下图所示： 成功配置JAVA_HOME变量 这样，Hadoop 所需的 Java 运行环境就安装好了。 安装 Hadoop 2 Hadoop 2 可以通过 http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/ 或者 http://mirrors.cnnic.cn/apache/hadoop/common/下载，一般选择下载最新的稳定版本，即下载 “stable” 下的 hadoop-2.x.y.tar.gz 这个格式的文件，这是编译好的，另一个包含 src 的则是 Hadoop 源代码，需要进行编译才可使用。 截止到2015年12月9日，Hadoop官方网站已经更新到2.7.1版本。对于2.6.0以上版本的Hadoop，仍可以参照此教程学习，可放心下载官网最新版本的Hadoop。 如果读者是使用虚拟机方式安装Ubuntu系统的用户，请用虚拟机中的Ubuntu自带firefox浏览器访问本指南，再点击下面的地址，才能把hadoop文件下载虚拟机ubuntu中。请不要使用Windows系统下的浏览器下载，文件会被下载到Windows系统中，虚拟机中的Ubuntu无法访问外部Windows系统的文件，造成不必要的麻烦。 如果读者是使用双系统方式安装Ubuntu系统的用户，请进去Ubuntu系统，在Ubuntu系统打开firefox浏览器访问本指南，再点击下面的地址下载：hadoop-2.7.1下载地址 下载完 Hadoop 文件后一般就可以直接使用。但是如果网络不好，可能会导致下载的文件缺失，可以使用 md5 等检测工具可以校验文件是否完整。 点击查看：如何校验下载的文件是否完整 我们选择将 Hadoop 安装至 /usr/local/ 中： sudo tar -zxf ~/下载/hadoop-2.6.0.tar.gz -C /usr/local    # 解压到/usr/local中 cd /usr/local/ sudo mv ./hadoop-2.6.0/ ./hadoop            # 将文件夹名改为hadoop sudo chown -R hadoop ./hadoop       # 修改文件权限 Shell 命令 Hadoop 解压后即可使用。输入如下命令来检查 Hadoop 是否可用，成功则会显示 Hadoop 版本信息： cd /usr/local/hadoop ./bin/hadoop version Shell 命令 相对路径与绝对路径 请务必注意命令中的相对路径与绝对路径，本文后续出现的 ./bin/...，./etc/... 等包含 ./ 的路径，均为相对路径，以 /usr/local/hadoop 为当前目录。例如在 /usr/local/hadoop 目录中执行 ./bin/hadoop version 等同于执行 /usr/local/hadoop/bin/hadoop version。可以将相对路径改成绝对路径来执行，但如果你是在主文件夹 ~ 中执行 ./bin/hadoop version，执行的会是 /home/hadoop/bin/hadoop version，就不是我们所想要的了。

Hadoop单机配置(非分布式) Hadoop 默认模式为非分布式模式（本地模式），无需进行其他配置即可运行。非分布式即单 Java 进程，方便进行调试。 现在我们可以执行例子来感受下 Hadoop 的运行。Hadoop 附带了丰富的例子（运行 ./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0.jar 可以看到所有例子），包括 wordcount、terasort、join、grep 等。 在此我们选择运行 grep 例子，我们将 input 文件夹中的所有文件作为输入，筛选当中符合正则表达式 dfs[a-z.]+ 的单词并统计出现的次数，最后输出结果到 output 文件夹中。 cd /usr/local/hadoop mkdir ./input cp ./etc/hadoop/*.xml ./input   # 将配置文件作为输入文件 ./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar grep ./input ./output 'dfs[a-z.]+' cat ./output/*          # 查看运行结果 Shell 命令 执行成功后如下所示，输出了作业的相关信息，输出的结果是符合正则的单词 dfsadmin 出现了1次 Hadoop单机模式运行grep的输出结果 注意，Hadoop 默认不会覆盖结果文件，因此再次运行上面实例会提示出错，需要先将 ./output 删除。 rm -r ./output Shell 命令 Hadoop伪分布式配置 Hadoop 可以在单节点上以伪分布式的方式运行，Hadoop 进程以分离的 Java 进程来运行，节点既作为 NameNode 也作为 DataNode，同时，读取的是 HDFS 中的文件。 Hadoop 的配置文件位于 /usr/local/hadoop/etc/hadoop/ 中，伪分布式需要修改2个配置文件 core-site.xml 和 hdfs-site.xml 。Hadoop的配置文件是 xml 格式，每个配置以声明 property 的 name 和 value 的方式来实现。 修改配置文件 core-site.xml (通过 gedit 编辑会比较方便: gedit ./etc/hadoop/core-site.xml)，将当中的 XML 修改为下面配置： hadoop.tmp.dir file:/usr/local/hadoop/tmp Abase for other temporary directories. fs.defaultFS hdfs://localhost:9000 XML 同样的，修改配置文件 hdfs-site.xml： dfs.replication 1 dfs.namenode.name.dir file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/name dfs.datanode.data.dir file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/data XML Hadoop配置文件说明 Hadoop 的运行方式是由配置文件决定的（运行 Hadoop 时会读取配置文件），因此如果需要从伪分布式模式切换回非分布式模式，需要删除 core-site.xml 中的配置项。 此外，伪分布式虽然只需要配置 fs.defaultFS 和 dfs.replication 就可以运行（官方教程如此），不过若没有配置 hadoop.tmp.dir 参数，则默认使用的临时目录为 /tmp/hadoo-hadoop，而这个目录在重启时有可能被系统清理掉，导致必须重新执行 format 才行。所以我们进行了设置，同时也指定 dfs.namenode.name.dir 和 dfs.datanode.data.dir，否则在接下来的步骤中可能会出错。 配置完成后，执行 NameNode 的格式化: ./bin/hdfs namenode -format Shell 命令 成功的话，会看到 “successfully formatted” 和 “Exitting with status 0” 的提示，若为 “Exitting with status 1” 则是出错。 执行namenode格式化 如果在这一步时提示 Error: JAVA_HOME is not set and could not be found. 的错误，则说明之前设置 JAVA_HOME 环境变量那边就没设置好，请按教程先设置好 JAVA_HOME 变量，否则后面的过程都是进行不下去的。 接着开启 NameNode 和 DataNode 守护进程。 ./sbin/start-dfs.sh  #start-dfs.sh是个完整的可执行文件，中间没有空格 Shell 命令 若出现如下SSH提示，输入yes即可。 启动Hadoop时的SSH提示 启动时可能会出现如下 WARN 提示：WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform… using builtin-java classes where applicable WARN 提示可以忽略，并不会影响正常使用。

启动 Hadoop 时提示 Could not resolve hostname 如果启动 Hadoop 时遇到输出非常多“ssh: Could not resolve hostname xxx”的异常情况，如下图所示： 启动Hadoop时的异常提示 这个并不是 ssh 的问题，可通过设置 Hadoop 环境变量来解决。首先按键盘的 ctrl + c 中断启动，然后在 ~/.bashrc 中，增加如下两行内容（设置过程与 JAVA_HOME 变量一样，其中 HADOOP_HOME 为 Hadoop 的安装目录）： export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native Shell 保存后，务必执行 source ~/.bashrc 使变量设置生效，然后再次执行 ./sbin/start-dfs.sh 启动 Hadoop。 启动完成后，可以通过命令 jps 来判断是否成功启动，若成功启动则会列出如下进程: “NameNode”、”DataNode” 和 “SecondaryNameNode”（如果 SecondaryNameNode 没有启动，请运行 sbin/stop-dfs.sh 关闭进程，然后再次尝试启动尝试）。如果没有 NameNode 或 DataNode ，那就是配置不成功，请仔细检查之前步骤，或通过查看启动日志排查原因。 通过jps查看启动的Hadoop进程 Hadoop无法正常启动的解决方法 一般可以查看启动日志来排查原因，注意几点： 启动时会提示形如 “DBLab-XMU: starting namenode, logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-namenode-DBLab-XMU.out”，其中 DBLab-XMU 对应你的机器名，但其实启动日志信息是记录在 /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-namenode-DBLab-XMU.log 中，所以应该查看这个后缀为 .log 的文件； 每一次的启动日志都是追加在日志文件之后，所以得拉到最后面看，对比下记录的时间就知道了。 一般出错的提示在最后面，通常是写着 Fatal、Error、Warning 或者 Java Exception 的地方。 可以在网上搜索一下出错信息，看能否找到一些相关的解决方法。 此外，若是 DataNode 没有启动，可尝试如下的方法（注意这会删除 HDFS 中原有的所有数据，如果原有的数据很重要请不要这样做）： # 针对 DataNode 没法启动的解决方法 ./sbin/stop-dfs.sh   # 关闭 rm -r ./tmp     # 删除 tmp 文件，注意这会删除 HDFS 中原有的所有数据 ./bin/hdfs namenode -format   # 重新格式化 NameNode ./sbin/start-dfs.sh  # 重启 Shell 命令 成功启动后，可以访问 Web 界面 http://localhost:50070 查看 NameNode 和 Datanode 信息，还可以在线查看 HDFS 中的文件。 Hadoop的Web界面

运行Hadoop伪分布式实例 上面的单机模式，grep 例子读取的是本地数据，伪分布式读取的则是 HDFS 上的数据。要使用 HDFS，首先需要在 HDFS 中创建用户目录： ./bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop Shell 命令 注意 教材《大数据技术原理与应用》的命令是以”./bin/hadoop dfs”开头的Shell命令方式，实际上有三种shell命令方式。1. hadoop fs2. hadoop dfs3. hdfs dfs hadoop fs适用于任何不同的文件系统，比如本地文件系统和HDFS文件系统hadoop dfs只能适用于HDFS文件系统hdfs dfs跟hadoop dfs的命令作用一样，也只能适用于HDFS文件系统 接着将 ./etc/hadoop 中的 xml 文件作为输入文件复制到分布式文件系统中，即将 /usr/local/hadoop/etc/hadoop 复制到分布式文件系统中的 /user/hadoop/input 中。我们使用的是 hadoop 用户，并且已创建相应的用户目录 /user/hadoop ，因此在命令中就可以使用相对路径如 input，其对应的绝对路径就是 /user/hadoop/input: ./bin/hdfs dfs -mkdir input ./bin/hdfs dfs -put ./etc/hadoop/*.xml input Shell 命令 复制完成后，可以通过如下命令查看文件列表： ./bin/hdfs dfs -ls input Shell 命令 伪分布式运行 MapReduce 作业的方式跟单机模式相同，区别在于伪分布式读取的是HDFS中的文件（可以将单机步骤中创建的本地 input 文件夹，输出结果 output 文件夹都删掉来验证这一点）。 ./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar grep input output 'dfs[a-z.]+' Shell 命令 查看运行结果的命令（查看的是位于 HDFS 中的输出结果）： ./bin/hdfs dfs -cat output/* Shell 命令 结果如下，注意到刚才我们已经更改了配置文件，所以运行结果不同。 Hadoop伪分布式运行grep结果 我们也可以将运行结果取回到本地： rm -r ./output    # 先删除本地的 output 文件夹（如果存在） ./bin/hdfs dfs -get output ./output     # 将 HDFS 上的 output 文件夹拷贝到本机 cat ./output/* Shell 命令 Hadoop 运行程序时，输出目录不能存在，否则会提示错误 “org.apache.hadoop.mapred.FileAlreadyExistsException: Output directory hdfs://localhost:9000/user/hadoop/output already exists” ，因此若要再次执行，需要执行如下命令删除 output 文件夹: ./bin/hdfs dfs -rm -r output    # 删除 output 文件夹 Shell 命令 运行程序时，输出目录不能存在 运行 Hadoop 程序时，为了防止覆盖结果，程序指定的输出目录（如 output）不能存在，否则会提示错误，因此运行前需要先删除输出目录。在实际开发应用程序时，可考虑在程序中加上如下代码，能在每次运行时自动删除输出目录，避免繁琐的命令行操作： Configuration conf = new Configuration(); Job job = new Job(conf); /* 删除输出目录 */ Path outputPath = new Path(args[1]); outputPath.getFileSystem(conf).delete(outputPath, true); Java 若要关闭 Hadoop，则运行 ./sbin/stop-dfs.sh Shell 命令 注意 下次启动 hadoop 时，无需进行 NameNode 的初始化，只需要运行 ./sbin/start-dfs.sh 就可以！

YARN YARN 是 Hadoop 2.x 中的内容，使用林子雨编写的大数据技术原理与应用教材的读者，可不用学习YARN内容。 如果对这方便的内容感兴趣，可点击下方查看。 点击查看：启动YARN 自此，你已经掌握 Hadoop 的配置和基本使用了。安装好的Hadoop项目中已经包含了第三章的HDFS，继续学习第3章HDFS文件系统，请参考如下学习指南：大数据技术原理与应用 第三章 学习指南 附加教程: 配置PATH环境变量 在这里额外讲一下 PATH 这个环境变量（可执行 echo $PATH 查看，当中包含了多个目录）。例如我们在主文件夹 ~ 中执行 ls 这个命令时，实际执行的是 /bin/ls 这个程序，而不是 ~/ls 这个程序。系统是根据 PATH 这个环境变量中包含的目录位置，逐一进行查找，直至在这些目录位置下找到匹配的程序（若没有匹配的则提示该命令不存在）。 上面的教程中，我们都是先进入到 /usr/local/hadoop 目录中，再执行 sbin/hadoop，实际上等同于运行/usr/local/hadoop/sbin/hadoop。我们可以将 Hadoop 命令的相关目录加入到 PATH 环境变量中，这样就可以直接通过 start-dfs.sh 开启 Hadoop，也可以直接通过 hdfs 访问 HDFS 的内容，方便平时的操作。 同样我们选择在 ~/.bashrc 中进行设置（vim ~/.bashrc，与 JAVA_HOME 的设置相似），在文件最前面加入如下单独一行: export PATH=$PATH:/usr/local/hadoop/sbin:/usr/local/hadoop/bin 添加后执行 source ~/.bashrc 使设置生效，生效后，在任意目录中，都可以直接使用 hdfs 等命令了，读者不妨现在就执行 hdfs dfs -ls input 查看 HDFS 文件试试看。 安装Hadoop集群 在平时的学习中，我们使用伪分布式就足够了。如果需要安装 Hadoop 集群，请查看Hadoop集群安装配置教程。

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