hadoop分布式安装-创新互联

分布式安装(至少三台主机)：
环境所需软件：
CentOS7
hadoop-2.7.3.tar.gz
jdk-8u102-linux-x64.tar.gz

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安装前准备工作：

1. 修改 /etc/hosts 文件
   vim /etc/hosts
   内容：
   192.168.10.11 bigdata1
   192.168.10.12 bigdata2
   192.168.10.13 bigdata3

2. 配置免密钥登陆
   cd
   ssh-keygen -t rsa
   一直回车，直到结束

    ssh-copy-id   .ssh/id_rsa.pub    bigdata1
                ssh-copy-id   .ssh/id_rsa.pub    bigdata2
                ssh-copy-id   .ssh/id_rsa.pub    bigdata3

3. 同步时间
   通过设置计划任务实现各主机间的时间同步
   vim /etc/crontab
   0 0 1 root ntpdate -s time.windows.com

   或者部署一个时间服务器实现同步，这里就不详细讲解了
   
       （*）hdfs-site.xml
   
           
           
             dfs.replication
             2
           
   
           
           
   
       core-site.xml
           
           
             fs.defaultFS
             hdfs://bigdata1:9000
            
   
           
           
             hadoop.tmp.dir
             /root/training/hadoop-2.7.3/tmp
            
   
       mapred-site.xml
           
           
             mapreduce.framework.name
             yarn
                
   
       yarn-site.xml
           
           
             yarn.resourcemanager.hostname
             bigdata1
                
   
           
           
             yarn.nodemanager.aux-services
             mapreduce_shuffle
            
   
       对NameNode进行格式化: hdfs namenode -format
                        日志：Storage directory /root/training/hadoop-2.7.3/tmp/dfs/name has been successfully formatted.
   
       scp -r  /root/training/hadoop-2.7.3   bigdata2:/root/training/hadoop-2.7.3
       scp -r  /root/training/hadoop-2.7.3   bigdata3:/root/training/hadoop-2.7.3
   
       启动：start-all.sh = start-dfs.sh + start-yarn.sh
   
                   验证 
   （*）命令行：hdfs dfsadmin -report
   （*）网页：HDFS：http://192.168.157.12:50070/
              Yarn：http://192.168.157.12:8088
   
   （*）Demo：测试MapReduce程序
              example: /root/training/hadoop-2.7.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar
              hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar wordcount /input/data.txt /output/wc1204

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