Tag: map-reduce

这篇文档的目的是帮助你快速完成单机上的Hadoop安装与使用以便你对Hadoop分布式文件系统(HDFS)和Map-Reduce框架有所体会，比如在HDFS上运行示例程序或简单作业等。

支持平台

• GNU/Linux是产品开发和运行的平台。 Hadoop已在有2000个节点的GNU/Linux主机组成的集群系统上得到验证。
• Win32平台是作为开发平台支持的。由于分布式操作尚未在Win32平台上充分测试，所以还不作为一个生产平台被支持。

所需软件

Linux和Windows所需软件包括:

1. Java^TM1.5.x，必须安装，建议选择Sun公司发行的Java版本。
2. ssh 必须安装并且保证 sshd一直运行，以便用Hadoop 脚本管理远端Hadoop守护进程。

Windows下的附加软件需求

1. Cygwin – 提供上述软件之外的shell支持。

安装软件

如果你的集群尚未安装所需软件，你得首先安装它们。

以Ubuntu Linux为例:

$ sudo apt-get install ssh
$ sudo apt-get install rsync

在Windows平台上，如果安装cygwin时未安装全部所需软件，则需启动cyqwin安装管理器安装如下软件包：

• openssh – Net 类

为了获取Hadoop的发行版，从Apache的某个镜像服务器上下载最近的 稳定发行版。

解压所下载的Hadoop发行版。编辑 conf/hadoop-env.sh文件，至少需要将JAVA_HOME设置为Java安装根路径。

尝试如下命令：
$ bin/hadoop
将会显示hadoop 脚本的使用文档。

现在你可以用以下三种支持的模式中的一种启动Hadoop集群：

• 单机模式
• 伪分布式模式
• 完全分布式模式

默认情况下，Hadoop被配置成以非分布式模式运行的一个独立Java进程。这对调试非常有帮助。

下面的实例将已解压的 conf 目录拷贝作为输入，查找并显示匹配给定正则表达式的条目。输出写入到指定的output目录。
$ mkdir input
$ cp conf/*.xml input
$ bin/hadoop jar hadoop-*-examples.jar grep input output ‘dfs[a-z.]+’
$ cat output/*

Hadoop可以在单节点上以所谓的伪分布式模式运行，此时每一个Hadoop守护进程都作为一个独立的Java进程运行。

配置

使用如下的 conf/hadoop-site.xml:

免密码ssh设置

现在确认能否不输入口令就用ssh登录localhost:
$ ssh localhost

如果不输入口令就无法用ssh登陆localhost，执行下面的命令：
$ ssh-keygen -t dsa -P ” -f ~/.ssh/id_dsa
$ cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

执行

格式化一个新的分布式文件系统：
$ bin/hadoop namenode -format

启动Hadoop守护进程：
$ bin/start-all.sh

Hadoop守护进程的日志写入到 ${HADOOP_LOG_DIR} 目录 (默认是 ${HADOOP_HOME}/logs).

浏览NameNode和JobTracker的网络接口，它们的地址默认为：

• NameNode – http://localhost:50070/
• JobTracker – http://localhost:50030/

将输入文件拷贝到分布式文件系统：
$ bin/hadoop fs -put conf input

运行发行版提供的示例程序：
$ bin/hadoop jar hadoop-*-examples.jar grep input output ‘dfs[a-z.]+’

查看输出文件：

将输出文件从分布式文件系统拷贝到本地文件系统查看：
$ bin/hadoop fs -get output output
$ cat output/*

或者

在分布式文件系统上查看输出文件：
$ bin/hadoop fs -cat output/*

完成全部操作后，停止守护进程：
$ bin/stop-all.sh

关于搭建完全分布式模式的，有实际意义的集群的资料可以在这里找到。