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這篇文章主要為大家展示了“hadoop2.5.1如何安裝到虛擬機”,內容簡而易懂,條理清晰,希望能夠幫助大家解決疑惑,下面讓小編帶領大家一起研究并學習一下“hadoop2.5.1如何安裝到虛擬機”這篇文章吧。
1.虛擬機安裝
系統版本 RHEL6.3
2.虛擬機ip配置
采用 共享方式(nat) :
默認:
使用vmnet8 將虛擬機設置成使用dhcp方式上網,windows下選擇"自動獲取ip",linux下開啟dhcp服務即可。
手動設置:
ip設置與vmnet8同網段,
網關設置成vmnet8的網關,
DNS服務器設置與主機相同,
實現虛擬機<--->主機虛擬機<---->互聯網 通信。
vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
......
BOOTPROTO=static
ONBOOT="yes"
IPADDR=192.168.234.100 --設置為網關同ip段
NETMASK=255.255.255.0
GATEWAY=192.168.234.2-- vmnet8的網關
......
最后不要忘了設置DNS echo "nameserver 8.8.8.8">
重啟reboot
設置好了就可以用SecureCRT查看了,并且能夠ping通外網
yum源配置
查看文檔 使用CentOS的yum源進行升級或軟件安裝
rpm -qa |grep yum 查看yum安裝情況
rpm -qa |grep yum | xargs rpm -e --nodeps 卸載rhel原有yum
安裝yum軟件包
1. #rpm -ivh python-iniparse-0.3.1-2.1.el6.noarch.rpm 2. # rpm -ivh yum-metadata-parser-1.1.2-16.el6.x86_64.rpm
3. #rpm -ivh yum-3.2.29-30.el6.centos.noarch.rpm yum-plugin-fastestmirror-1.1.3 0-14.el6.noarch.rpm
由于centos官網6.3版的不再更新且文件不存在,所以選用的是 centos官網 6.5版本的yum相關包
同時下載163的倉庫, http://mirrors.163.com/.help/CentOS6-Base-163.repo 修改$releaseser為6.5
刪除/etc/yum.repos.d/rhel-source.repo
使用centos-163.repo替換
scp centos-163.repo root@192.168.234.112 :/etc/yum.repos.d/
安裝rz+sz方便上傳下載文件到本地
yum -y install lrzsz
傳輸所有的依賴文件到其他服務器
scp -r dep root@192.168.234.112 :/home/hadoop/
安裝java,并配置環境變量
java -version 查看現有java版本
rpm -qa|grep java 查看java安裝包
rpm -qa|grep java | xargs rpm -e --nodeps 卸載java安裝包
vim /etc/profile 添加java環境變量配置
#set java path
JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_45
JRE_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_45/jre
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib
source /etc/profile 應用配置
其他機器使用相同配置
scp /etc/profile root@192.168.234.112:/etc/profile
配置host
192.168.234.114 namenode
192.168.234.111 datanode1
192.168.234.112 datanode2
192.168.234.113 datanode3
其他namenode和datanode配置一樣
scp /etc/hosts root@192.168.234.112:/etc/hosts
配置ssh
http://www.cnblogs.com/xia520pi/archive/2012/05/16/2503949.html
ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa
cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
scp到datanode
安裝hadoop
tar -xvf dep/hadoop/hadoop-2.5.1.tar.gz
配置hadoop
http://blog.csdn.net/greensurfer/article/details/39450369
/home/hadoop/hadoop-2.5.1/etc/hadoop中的slaves文件添加數據節點
datanode1
datanode2
datanode3
配置hostname
格式化namenode報錯處理方法
http://blog.csdn.net/shirdrn/article/details/6562292
/etc/sysconfig/network 中的hostname修改掉,并重啟網絡服務生效
service network restart
修改hostname的三種方式: http://www.cnblogs.com/yuechaotian/archive/2013/02/20/2918175.html
格式化文件系統
bin/hdfs namenode -format
http://192.168.234.114:50070/ 一定要記得關閉namenode的防火墻,否則訪問不了
service iptables stop/status
http://192.168.234.114:8088/
但啟動./start-dfs.sh一直會有個警告
WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
Starting namenodes on [namenode]
hadoop fs -mkdir /input命令報錯
開啟debug模式
export HADOOP_ROOT_LOGGER=DEBUG,console
可以看到是因為glibc版本太低的原因
http://f.dataguru.cn/thread-376971-1-1.html
有兩種解決方法
1.在glibc2.12環境下重新編譯hadoop
2.安裝glibc2.14或以上版本
這里我采用第二種
升級glibc到2.14以上, 升級前 千萬 不要卸載 glibc ,卸載后所有命令都失效了, 重啟還報錯
kernel panic - not attempted to kill init, 害得我只能重裝系統了,又搞了半天
重裝namenode之后, 從datanode傳 hadoop 過去
格式化文件系統后重啟,否則會找不到數據節點
1. 下載
glibc-2.15-60.el6.x86_64.rpm
glibc-common-2.15-60.el6.x86_64.rpm
安裝
rpm -ivh glibc-2.15-60.el6.x86_64.rpm glibc-common-2.15-60.el6.x86_64.rpm --replacefiles
不加 --replacefiles會報文件沖突的錯
重新運行./start-dfs.sh,不再報警了
hadoop fs -mkdir /input 創建文件夾
hadoop fs -ls / 展示文件列表
Hadoop報錯:NoRouteToHostException: No route to host
http://blog.csdn.net/duguduchong/article/details/8471314
關閉datanode數據節點的防火墻
測試mapreduce
參考 http://www.cnblogs.com/xia520pi/archive/2012/05/16/2504205.html
創建文件夾input,創建測試文件test1,test2
mkdir input && cd input
echo "a b c d e">
echo "a b c d f" > test2
hadoop fs -put input /
可以看到已經加入hdfs中
運行WordCount
cd /home/hadoop/hadoop-2.5.1/share/hadoop/mapreduce
hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.5.1.jar wordcount /input /output
自己打的包
hadoop jar wordct.jar org.WordCount /input /output
hadoop fs -cat /output/part-r-00000
以上是“hadoop2.5.1如何安裝到虛擬機”這篇文章的所有內容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內容對大家有所幫助,如果還想學習更多知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道!
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