1、Python大数据应用——部署Had

py3study

发布于 2020-01-07 16:18:36

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文章被收录于专栏：python3python3

Python大数据应用简介

简介：目前业界主流存储与分析平台以Hadoop为主的开源生态圈，MapReduce作为Hadoop的数据集的并行运算模型，除了提供Java编写MapReduce任务外，还兼容了Streaming方式，可以使用任意脚本语言来编写MapReduce任务，优点是开发简单且灵活。

Hadoop环境部署

1、部署Hadoop需要Master访问所有Slave主机实现无密码登陆，即配置账号公钥认证。

2、Master主机安装JDK环境

yum安装方式：yum install -y java-1.6.0-openjdk*

配置Java环境变量：vi /etc/profile
JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.6.0-openjdk-1.6.0.41.x86_64
JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre
CLASS_PATH=::$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin
export JAVA_HOME JRE_HOME CLASS_PATH PATH

使配置文件生效：source /etc/profile

3、Master主机安装Hadoop

3.1、下载Hadoop,解压到/usr/local目录下

3.2、修改hadoop-env.sh中java环境变量

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.6.0-openjdk-1.6.0.41.x86_64

3.3、修改core-site.xml(Hadoop core的配置文件)

<configuration>
<property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/data/tmp/hadoop-${user.name}</value>
</property>
<property>
        <name>fs.default.name</name>
        <value>hdfs://192.168.1.1:9000</value>
</property>
</configuration>

3.4、修改hdfs-site.xml（Hadoop的HDFS组件的配置项）

<configuration>
<property>
        <name>dfs.name.dir</name>
        <value>/data/tmp/name</value>
</property>
<property>
        <name>dfs.data.dir</name>
        <value>/data/hdfs/data</value>
</property>
<property>
        <name>dfs.datanode.max.xcievers</name>
        <value>4096</value>
</property>
<property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>2</value>
</property>
</configuration>

3.5、修改mapred-site.xml(配置map-reduce组件的属性，包括jobtracker和tasktracker)

<configuration>
<property>
        <name>mapred.job.tracker</name>
        <value>192.168.1.1:9001</value>
</property>
</configuration>

3.6、修改masters，slaves配置文件

masters文件

192.168.1.1

slaves文件

192.168.1.1
192.168.1.2
192.168.1.3

4、Slave主机配置

4.1、配置和Master主机一样的JDK环境，目标路径保持一致

4.2、将Master主机配置好的hadoop环境复制到Slave主机上

5、配置防火墙

master主机

iptables -I INPUT -s 192.168.1.0/24 -p tcp --dport 50030 -j ACCEPT
iptables -I INPUT -s 192.168.1.0/24 -p tcp --dport 50070 -j ACCEPT
iptables -I INPUT -s 192.168.1.0/24 -p tcp --dport 9000 -j ACCEPT
iptables -I INPUT -s 192.168.1.0/24 -p tcp --dport 90001 -j ACCEPT

Slave主机

iptables -I INPUT -s 192.168.1.0/24 -p tcp --dport 50075 -j ACCEPT
iptables -I INPUT -s 192.168.1.0/24 -p tcp --dport 50060 -j ACCEPT
iptables -I INPUT -s 192.168.1.1 -p tcp --dport 50010 -j ACCEPT

6、检验结果

6.1、在Master主机上执行启动命令(在安装目录底下)

./bin/start-all.sh

所示结果如下，表示启动成功

6.2、在Master主机上测试MapReduce示例

./bin/hadoop jar hadoop-examples-1.2.1.jar pi 10 100

所示结果如下，表示配置成功

7、补充：访问Hadoop提供的管理页面

Map/Reduce管理地址：192.168.1.1:50030

HDFS管理地址：192.168.1.1:50070

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原始发表：2019/09/13 ，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

mapreduce

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Python大数据应用简介

Hadoop环境部署

1、部署Hadoop需要Master访问所有Slave主机实现无密码登陆，即配置账号公钥认证。

2、Master主机安装JDK环境

3、Master主机安装Hadoop

3.1、下载Hadoop,解压到/usr/local目录下

3.2、修改hadoop-env.sh中java环境变量

3.3、修改core-site.xml(Hadoop core的配置文件)

3.4、修改hdfs-site.xml（Hadoop的HDFS组件的配置项）

3.5、修改mapred-site.xml(配置map-reduce组件的属性，包括jobtracker和tasktracker)

3.6、修改masters，slaves配置文件

4、Slave主机配置

4.1、配置和Master主机一样的JDK环境，目标路径保持一致

4.2、将Master主机配置好的hadoop环境复制到Slave主机上

5、配置防火墙

6、检验结果

6.1、在Master主机上执行启动命令(在安装目录底下)

6.2、在Master主机上测试MapReduce示例

7、补充：访问Hadoop提供的管理页面

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