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Hadoop集群搭建

系統(tǒng) Linux Hadoop
本文主要像大家介紹有關(guān)Hadoop集群搭建,從配置環(huán)境到簡(jiǎn)單的命令啟動(dòng)一一進(jìn)行了講解。希望對(duì)于想接觸hadoop的你有所幫助。

首先說一下配置環(huán)境:三臺(tái)電腦

192.168.30.149 hadoop149 namenode和jobtracker ###因?yàn)?49機(jī)器稍微好一點(diǎn)

  1. 192.168.30.150  hadoop150 datanode和TaskTracker  
  2. 192.168.30.148  hadoop150 datanode和TaskTracker  

配置ssh無需密碼登陸:

 
  1. $ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa  
  2. $ cat~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys  
 
  1. 我的master在149可以吧149的.pub文件拷貝到150和148上 然后執(zhí)行
 

我用的hadoop版本是hadoop-0.20.2 下載地址:

 

 
  1. google吧 過兩天弄個(gè)網(wǎng)盤都放在上面再寫到這里。

    下載后:編輯幾個(gè)文件:

    在/root/hadoop-0.20.2/conf中(這里注意的是幾臺(tái)電腦的hadoop文件路徑必須相同):加入如下一句話

       [root@localhostconf]# vim 

 

   [root@localhostconf]# vim core-site.xml 

 

 
  1. fs.default.name  
  2. hdfs://192.168.30.149:9000 ###具體的意義之后會(huì)講解  

[root@localhostconf]# vim mapred-site.xml 

mapred.job.tracker   #p#

  • hdfs://192.168.30.149:9004  

[root@localhostconf]# vim hdfs-site.xml

 

 
  1. dfs.replication  
  2. 2  

[root@localhostconf]# vim masters 

 

 
  1. hadoop149   

 

[root@localhostconf]# vim slaves 

 

 
  1. hadoop150  
  2. hadoop148  

 

一共編輯了5個(gè)文件,具體意義代表什么,之后會(huì)講到

這里注意要被指/etc/hosts文件,如下(192.168.30.149):

         [root@localhostconf]# vim /etc/hosts

 
  1. # Do not removethe following line, or various programs  
  2. # that requirenetwork functionality will fail.  
  3. 127.0.0.1               localhost.localdomain localhost  
  4. ::1             localhost6.localdomain6 localhost6  
  5.           
  6. 192.168.30.149hadoop149  
  7. 192.168.30.150hadoop150  
  8. 192.168.30.148hadoop148   
     

#p#

4.啟動(dòng)hadoop:

這里用簡(jiǎn)單的命令進(jìn)行啟動(dòng),

         A.格式化文件系統(tǒng):                 

 
  1. #bin/hadoop namenode –format  

         B.啟動(dòng)hadoop         #bin/start-all.sh  

         C.利用hadoop自帶的例子測(cè)試hadoop是否啟動(dòng)成功                  

 
  1. #bin/hadoop fs -mkdir input     ###在文件系統(tǒng)中創(chuàng)建input文件夾  
  2. #bin/hadoopfs -put README.txt input    ###把本地readme.txt上傳到input中  
  3. #bin/hadoop fs –lsr            ###查看本件系統(tǒng)所有文件  
  4.     存在文件并且大小不為0則hadoop文件系統(tǒng)搭建成功。  
  5. #bin/hadoopjar hadoop-0.20.2-examples.jar wordcount input/README.txt output  
  6.                                                                                     ###將輸出結(jié)果輸出到output中  
  7. #bin/hadoop jar hadoop-0.20.2-examples.jar wordcount input/1.txt output  

11/12/02 17:47:14 INFOinput.FileInputFormat: Total input paths to process : 1

11/12/02 17:47:14 INFO mapred.JobClient:Running job: job_201112021743_0001

11/12/02 17:47:15 INFOmapred.JobClient:  map 0% reduce 0%

11/12/02 17:47:22 INFOmapred.JobClient:  map 100% reduce 0%

11/12/02 17:47:34 INFOmapred.JobClient:  map 100% reduce 100%

11/12/02 17:47:36 INFO mapred.JobClient:Job complete: job_201112021743_0001

11/12/02 17:47:36 INFO mapred.JobClient:Counters: 17

11/12/02 17:47:36 INFOmapred.JobClient:   Job Counters

11/12/02 17:47:36 INFOmapred.JobClient:     Launched reducetasks=1

11/12/02 17:47:36 INFOmapred.JobClient:     Launched maptasks=1

11/12/02 17:47:36 INFOmapred.JobClient:     Data-local maptasks=1

11/12/02 17:47:36 INFOmapred.JobClient:   FileSystemCounters

11/12/02 17:47:36 INFOmapred.JobClient:    FILE_BYTES_READ=32523

11/12/02 17:47:36 INFOmapred.JobClient:    HDFS_BYTES_READ=44253

11/12/02 17:47:36 INFOmapred.JobClient:    FILE_BYTES_WRITTEN=65078

11/12/02 17:47:36 INFOmapred.JobClient:    HDFS_BYTES_WRITTEN=23148

11/12/02 17:47:36 INFOmapred.JobClient:   Map-Reduce Framework

11/12/02 17:47:36 INFOmapred.JobClient:     Reduce inputgroups=2367

11/12/02 17:47:36 INFOmapred.JobClient:     Combine outputrecords=2367

11/12/02 17:47:36 INFOmapred.JobClient:     Map inputrecords=734

11/12/02 17:47:36 INFOmapred.JobClient:     Reduce shufflebytes=32523

11/12/02 17:47:36 INFOmapred.JobClient:     Reduce outputrecords=2367

11/12/02 17:47:36 INFO mapred.JobClient:     Spilled Records=4734

11/12/02 17:47:36 INFOmapred.JobClient:     Map outputbytes=73334

11/12/02 17:47:36 INFOmapred.JobClient:     Combine inputrecords=7508

11/12/02 17:47:36 INFOmapred.JobClient:     Map outputrecords=7508

11/12/02 17:47:36 INFOmapred.JobClient:     Reduce inputrecords=2367 

也可以通過本地瀏覽器進(jìn)行查看狀態(tài):50070和50030端口(注意配置本地C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts文件)

 
  1. 192.168.30.150      hadoop150  
  2. 192.168.30.149      hadoop149  
  3. 192.168.30.148      hadoop148  

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責(zé)任編輯:Yeva 來源: linuxeden.com
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