3、环境搭建Linux上hadoop的全分布配置
大数据 Hadoop全分布 配置文件配置
安装配置hadoop和jdk
配置/usr/local/src/hadoop/etc/hadoop/下的四个文件
hdfs-site.xml
<configuration> <property>
<!-- DFS的名称节点在本地文件系统位置 -->
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:/usr/local/src/hadoop/dfs/name</value>
</property>
<property>
<!-- DFS数据节点在本地文件系统位置 -->
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:/usr/local/src/hadoop/dfs/data</value>
</property>
<property>
<!-- 缺省的块复制数量 -->
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
</configuration>
core-site.xml
<configuration> <property>
<!-- 文件系统主机和端口 -->
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://192.168.150.81:9000</value>
</property>
<property>
<!-- 流文件缓冲区大小 -->
<name>io.file.buffer.size</name>
<value>131072</value>
</property>
<property>、
<!-- 临时文件夹 -->
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>file:/usr/local/src/hadoop/tmp</value>
</property>
</configuration>
mapred-site.xml
<configuration> <property>
<!-- 取值local、classic或yarn,如果不是yarn则不使用yarn集群来实现资源分配 -->
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
<!-- 历史服务器地址端口,通过其查询已完成的Mapreduce作业 -->
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>master:10020</value>
</property>
<property>
<!-- 历史服务器web应用访问地址和端口 -->
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>master:19888</value>
</property>
</configuration>
yarn-site.xml
<configuration> <property>
<!-- RM提供给客户端访问的地址,客户端通过其提交应用程序,杀死程序等 -->
<name>yarn.resourcemanager.address</name>
<value>master:8032</value>
</property>
<property>
<!-- 定义历史服务器地址端口,通过其查看已完成的Mapreduce作业 -->
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
<value>master:8030</value>
</property>
<property>
<!-- RM提供给NodeManager的地址,NM通过其向RM汇报心跳,领取任务等 -->
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
<value>master:8031</value>
</property>
<property>
<!-- RM提供给管理员的访问地址,管理员通过其向RM发送管理员命令 -->
<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
<value>master:8033</value>
</property>
<property>
<!-- RM对web服务提供的地址。用户通过其在浏览器中查看集群各类信息 -->
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
<value>master:8088</value>
</property>
<property>
<!-- 用户自定义服务,如Map-Reduce的shuffle功能,可以在NM上扩展自己的服务 -->
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<!-- 用户自定义扩展的Map-Reduce的shuffle功能 -->
<name>yarn.nodemanager.auxservices.mapreduce.shuffle.class</name>
<value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
</property>
</configuration>
Haddop其他相关配置
在/usr/local/src/haddop/etc/haddop/目录下
linux">vi masters#添加master主机ip地址
vi slaves#slave1主机ip
#slave2主机ip
新建目录
mkdir /usr/local/src/hadoop/tmpmkdir /usr/local/src/hadoop/dfs/name -p
mkdir /usr/local/src/hadoop/dfs/data -p
修改目录权限
chown -R hadoop:hadoop /usr/local/src/hadoop/
同步配置文件到slave节点
scp -r /usr/local/src/hadoop/ root@slave1:/usr/local/src/scp -r /usr/local/src/hadoop/ root@slave2:/usr/local/src/
在slave节点上设置hadoop环境变量
修改slave节点上目录权限
chown -R hadoop:hadoop /usr/local/src/hadoop/chown -R hadoop:hadoop /usr/local/src/hadoop/
切换回hadoop用户
执行source /etc/profile使配置的环境变量生效
以上是 3、环境搭建Linux上hadoop的全分布配置 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/535654.html