部署Hadoop集群并运行MapReduce集群案例

御坂主机

1. 概述

Hadoop是一种流行的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理。本文将介绍如何在多节点上部署Hadoop集群，并运行一个简单的MapReduce案例。

1.1 Hadoop简介

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。它包括两个核心组件：HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce（用于分布式计算）。HDFS提供高吞吐量的数据访问，而MapReduce则提供并行处理的编程模型。

1.1.1 HDFS

HDFS是一个分布式文件系统，设计用于存储非常大的数据集，并通过集群中的多台机器提供高可用性和高吞吐量。

1.1.2 MapReduce

MapReduce是Hadoop的核心计算模型。它将计算任务分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。Map阶段处理输入数据并生成中间结果，Reduce阶段则汇总这些中间结果。

2. 环境准备

在开始部署Hadoop集群之前，需要准备以下环境：

(1) 多台linux服务器（至少两台，一台作为主节点，另一台作为从节点）
(2) 配置SSH无密码登录
(3) 安装java环境（JDK）

2.1 配置SSH无密码登录

在所有节点上配置SSH无密码登录，便于Hadoop集群管理。

生成SSH密钥对：

1. ssh-keygen -t rsa -P ""

复制代码

将公钥复制到所有从节点：

1. ssh-copy-id user@slave1
   
2. ssh-copy-id user@slave2

复制代码

3. 安装Hadoop

下载并解压Hadoop：

1. wget <a href="https://downloads.apache.org/hadoop/common/hadoop-3.3.0/hadoop-3.3.0.tar.gz" target="_blank">https://downloads.apache.org/hadoop/common/hadoop-3.3.0/hadoop-3.3.0.tar.gz</a>
   
2. tar -xzvf hadoop-3.3.0.tar.gz
   
3. mv hadoop-3.3.0 /usr/local/hadoop

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3.1 配置Hadoop环境变量

编辑~/.bashrc文件，添加以下内容：

1. export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
   
2. export HADOOP_INSTALL=$HADOOP_HOME
   
3. export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
   
4. export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
   
5. export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
   
6. export YARN_HOME=$HADOOP_HOME
   
7. export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
   
8. export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin

复制代码

保存并生效：

1. source ~/.bashrc

复制代码

3.2 配置Hadoop核心文件

编辑core-site.xml：

1. <configuration>
   
2.   <property>
   
3.     <name>fs.defaultFS</name>
   
4.     <value>hdfs://master:9000</value>
   
5.   </property>
   
6. </configuration>

复制代码

编辑hdfs-site.xml：

1. <configuration>
   
2.   <property>
   
3.     <name>dfs.replication</name>
   
4.     <value>2</value>
   
5.   </property>
   
6. </configuration>

复制代码

编辑mapred-site.xml：

1. <configuration>
   
2.   <property>
   
3.     <name>mapreduce.framework.name</name>
   
4.     <value>yarn</value>
   
5.   </property>
   
6. </configuration>

复制代码

编辑yarn-site.xml：

1. <configuration>
   
2.   <property>
   
3.     <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
   
4.     <value>master</value>
   
5.   </property>
   
6. </configuration>

复制代码

4. 启动Hadoop集群

格式化HDFS：

1. hdfs namenode -format

复制代码

启动HDFS和YARN：

1. start-dfs.sh
   
2. start-yarn.sh

复制代码

检查是否启动成功：

1. jps

复制代码

5. 运行MapReduce案例

我们将运行Hadoop自带的wordcount案例，演示MapReduce的工作流程。

5.1 准备输入数据

创建输入文件夹并上传数据：

1. hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop/input
   
2. hdfs dfs -put /path/to/local/file.txt /user/hadoop/input

复制代码

5.2 运行wordcount任务

运行wordcount任务：

1. hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.0.jar wordcount /user/hadoop/input /user/hadoop/output
   

复制代码

5.3 查看输出结果

查看wordcount输出结果：

1. hdfs dfs -cat /user/hadoop/output/part-r-00000

复制代码

6. 总结

本文详细介绍了如何在多节点上部署Hadoop集群，并通过运行wordcount案例演示了MapReduce的工作流程。通过这些步骤，您可以在自己的环境中部署并运行Hadoop，进一步了解大数据处理的基本原理和操作方法。

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