開發人員學Linux(14)：CentOS7安裝配置大數據平臺Hadoop2.9.0

1.前言

“大云物移”是當年很火熱的一個話題，分別指大數據、云計算、物聯網和移動互聯網，其中大數據領域談論得多就是Hadoop。當然Hadoop不代表大數據，而是大數據處理領域的一個比較有名的開源框架而已，通常說的大數據包含了大數據的存放、大數據的分析處理及大數據的查詢展示，本篇提到的Hadoop只不過是在其中的大數據的分析處理環節起作用，Apache提供了一個開源全家桶，包括了Hadoop、HBase、Zookeeper、Spark、Hive及Pig等一些框架。不過限于篇幅，本篇只介紹Hadoop的偽分布式部署，包括MapReduce和HDFS。

2.準備

JDK文件：jdk-8u131-linux-x64.tar.gz

官方下載地址：http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html

Hadoop文件：hadoop-2.9.0.tar.gz

官方下載地址：http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/hadoop-2.9.0/hadoop-2.9.0.tar.gz

3.安裝

3.1安裝Oracle JDK

3.1.1卸載Open JDK

雖然Open JDK是JDK的開源實現，不過個人還是比較喜歡Oracle JDK，可能覺得它出身更正統一些吧。因此首先檢查服務器上是否安裝了Open JDK，運行命令：

rpm -qa | grep jdk

如果服務器已經安裝了Open JDK，采用下面的方式卸載掉Open JDK，如下圖所示：

3.1.2安裝Oracle JDK

可能有些人對Oracle JDK感覺到有點別扭，至少本人就是如此，當年Sun公司推出了Java但由于經營不善被Oracle收購，所以以前經常說的Sun JDK現在改口稱Oracle JDK了。將前文提及的JDK安裝包下載至/root目錄下。

按照下面的方式來安裝：

cd /root

tar -zxf /root/jdk-8u131-linux-x64.tar.gz -C  /usr/local

這樣一來JDK就安裝在/usr/local/jdk1.8.0_131目錄下了。

下面就對環境變量進行設置，因為在Linux中存在著交互式shell和非交互式shell，交互式shell顧名思義就是在與用戶的交互過程中執行的shell，通常是通過SSH登錄到Linux系統之后輸入shell腳本或命令等待用戶輸入或者確認然后執行的shell，而非交互式shell則是無需用戶干預的shell，如一些service的啟動等。交互式shell從/etc/profile中讀取所有用戶的環境變量設置，非交互式shell則從/etc/bashrc中讀取所有用戶的環境變量設置。因此可能會出現在交互式環境下執行shell腳本沒有問題，在非交互式環境下執行shell腳本則會出現找不到環境變量配置信息的問題。

為保險起見，我們在/etc/profile和/etc/bashrc都配置Java相關的環境變量，將添加的內容放在原文件的末尾，添加的內容如下：

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_131

export JRE_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_131

export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar

export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

可以通過tail查看修改后的文件：

[root@hadoop ~]# tail /etc/profile -n 5

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_131

export JRE_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_131

export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar

export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

[root@hadoop ~]# tail /etc/bashrc -n 5

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_131

export JRE_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_131

export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar

export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

[root@hadoop ~]# source /etc/profile

[root@hadoop ~]# source /etc/bashrc

[root@hadoop ~]# java -version

java version "1.8.0_131"

Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_131-b11)

Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.131-b11, mixed mode)

[root@hadoop ~]#

注意，要想讓我們的配置馬上生效，應該執行source /etc/profile和source /etc/bashrc來立即讀取更新后的配置信息。

3.2安裝Hadoop

將前文提及的Hadoop安裝包下載至/root目錄下。

通過如下命名安裝Hadoop：

[root@hadoop ~]# cd /root

[root@hadoop ~]# tar -zxf /root/hadoop-2.9.0.tar.gz -C  /usr/local

這樣一來，Hadoop2.9.0就安裝在/usr/local/hadoop-2.9.0目錄下，我們可以通過如下命令查看一下：

[root@hadoop ~]# /usr/local/hadoop-2.9.0/bin/hadoop version

Hadoop 2.9.0

Subversion https://git-wip-us.apache.org/repos/asf/hadoop.git -r 756ebc8394e473ac25feac05fa493f6d612e6c50

Compiled by arsuresh on 2017-11-13T23:15Z

Compiled with protoc 2.5.0

From source with checksum 0a76a9a32a5257331741f8d5932f183

This command was run using /usr/local/hadoop-2.9.0/share/hadoop/common/hadoop-common-2.9.0.jar

[root@hadoop ~]#

畢竟每次執行hadoop的時候帶著這么一長串命令不是很方便，尤其是需要手動輸入的時候，我們依然可以借鑒配置JAVA環境參數的方式將Hadoop相關的環境參數配置到環境變量配置文件source /etc/profile和source /etc/bashrc中，在兩個文件的末尾分別增加如下配置：

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-2.9.0

export HADOOP_INSTALL=$HADOOP_HOME

export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME

export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME

export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME

export YARN_HOME=$HADOOP_HOME

export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native

export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin

添加完內容保存，最后別忘了執行如下命令刷新環境變量信息：

[root@hadoop ~]# source /etc/profile

[root@hadoop ~]# source /etc/bashrc

這時候再執行hadoop的相關命令就無需帶路徑信息了，如下：

[root@hadoop ~]# hadoop version

Hadoop 2.9.0

Subversion https://git-wip-us.apache.org/repos/asf/hadoop.git -r 756ebc8394e473ac25feac05fa493f6d612e6c50

Compiled by arsuresh on 2017-11-13T23:15Z

Compiled with protoc 2.5.0

From source with checksum 0a76a9a32a5257331741f8d5932f183

This command was run using /usr/local/hadoop-2.9.0/share/hadoop/common/hadoop-common-2.9.0.jar

4.配置

4.1用戶配置

為便于管理和維護，我們單獨創建一個系統賬戶用來運行hadoop有關的腳本和任務，這個系統賬戶名為hadoop，通過以下腳本創建：

useradd hadoop -s /bin/bash –m

上面的命令創建了名為hadoop的用戶和用戶組，并且nginx用戶無法登錄系統（-s /sbin/nologin限制），可以通過id命令查看：

[root@hadoop ~]# id hadoop

uid=1001(hadoop) gid=1001(hadoop) groups=1001(hadoop)

通過上面的命令創建的用戶是沒有密碼的，需要用passwd來設置密碼：

[root@hadoop ~]# passwd hadoop

Changing password for user hadoop.

New password: 

BAD PASSWORD: The password is shorter than 8 characters

Retype new password: 

passwd: all authentication tokens updated successfully.

因為有時候需要hadoop這個用戶執行一些高權限的命令，因此給予它sudo的權限，打開/etc/sudoers文件，找到“root    ALL=(ALL)       ALL”那一行，在下面添加一行：

hadoop    ALL=(ALL)       ALL

然后保存文件（記住如果是用vim等編輯器編輯，最終保存的時候要使用”:wq!”命令來強制保存到這個只讀文件）。修改的結果如下圖所示：

4.2免登錄配置

雖然在本篇講述的是Hadoop的偽分布式部署，但是中間還有一些分布式的操作，這就要求能夠用ssh來登錄，注意這里的ssh不是Java里面的SSH(Servlet+Spring+Hibernate)，這里講的SSH是Secure Shell 的縮寫，是用于Linux服務器之間遠程登錄的服務協議。

如果當前是用root用戶登錄，那么就要切換為hadoop用戶：

[root@hadoop hadoop]# su hadoop

[hadoop@hadoop ~]$ cd ~

[hadoop@hadoop ~]$ pwd

/home/hadoop

可以看出hadoop用戶的工作路徑為/home/hadoop，然后我們用ssh登錄本機，第一次登錄的時候會提示是否繼續登錄，然后輸入”yes”，接著會提示我們輸入當前用于ssh登錄的用戶（這里是hadoop）的在對應服務器上的密碼（這里是localhost），輸入正確密碼后就可以登錄，然后在輸入”exit”退出登錄，如下所示：

[hadoop@hadoop ~]$ ssh localhost

hadoop@localhost's password: 

Last login: Sat Dec  2 11:48:52 2017 from localhost

[hadoop@hadoop ~]$ rm -rf /home/hadoop/.ssh

[hadoop@hadoop ~]$ ssh localhost

The authenticity of host 'localhost (::1)' can't be established.

ECDSA key fingerprint is aa:21:ce:7a:b2:06:3e:ff:3f:3e:cc:dd:40:38:64:9d.

Are you sure you want to continue connecting (yes/no)? yes

Warning: Permanently added 'localhost' (ECDSA) to the list of known hosts.

hadoop@localhost's password: 

Last login: Sat Dec  2 11:49:58 2017 from localhost

[hadoop@hadoop ~]$ exit

logout

Connection to localhost closed.

經過上述操作后，創建了這個目錄/home/hadoop/.ssh和該目錄下的known_hosts文件。

這樣每次登錄都會提示輸入密碼，但在Hadoop運行過程中會通過shell無交互的形式在遠程服務器上執行命令，因此需要設置成免密碼登錄才行。我們需要通過通過如下命令創建密鑰文件（一路回車即可）：

[hadoop@hadoop ~]$ cd /home/hadoop/.ssh/

[hadoop@hadoop .ssh]$ ssh-keygen -t rsa

Generating public/private rsa key pair.

Enter file in which to save the key (/home/hadoop/.ssh/id_rsa): 

Enter passphrase (empty for no passphrase): 

Enter same passphrase again: 

Your identification has been saved in /home/hadoop/.ssh/id_rsa.

Your public key has been saved in /home/hadoop/.ssh/id_rsa.pub.

The key fingerprint is:

19:b3:11:a5:6b:a3:26:03:c9:b9:b3:b8:02:ea:c9:25 hadoop@hadoop

The key's randomart image is:

+--[ RSA 2048]----+

|        ...      |

|         o       |

|        =        |

| . o     B       |

|  =     S        |

|.  o   o .       |

|oEo.o o          |

|+.+o +           |

|==.              |

+-----------------+

然后將密鑰文件的內容添加到authorized_keys文件，同時授予600的權限。

[hadoop@hadoop .ssh]$ cat id_rsa.pub >> authorized_keys

[hadoop@hadoop .ssh]$ chmod 600 authorized_keys

這時，再使用ssh localhost命令就不需要輸入密碼了，如下：

[hadoop@hadoop .ssh]$ ssh localhost

Last login: Sat Dec  2 11:50:44 2017 from localhost

[hadoop@hadoop ~]$ exit

logout

Connection to localhost closed.

注意：在本系列的第9篇關于git用戶免密碼登錄時也講到了類似的操作，而且當時也講了git文件傳輸也是使用ssh協議的。

4.3hadoop的配置

4.3.1更改hadoop安裝目錄的所有者

首先檢查一下/usr/local/hadoop-2.9.0這個hadoop的安裝目錄的所有者和用戶組是否是hadoop，如果不是就需要通過chown來設置：

[hadoop@hadoop .ssh]$ ls -lh /usr/local/hadoop-2.9.0

total 128K

drwxr-xr-x. 2 root root  194 Nov 14 07:28 bin

drwxr-xr-x. 3 root root   20 Nov 14 07:28 etc

drwxr-xr-x. 2 root root  106 Nov 14 07:28 include

drwxr-xr-x. 3 root root   20 Nov 14 07:28 lib

drwxr-xr-x. 2 root root  239 Nov 14 07:28 libexec

-rw-r--r--. 1 root root 104K Nov 14 07:28 LICENSE.txt

-rw-r--r--. 1 root root  16K Nov 14 07:28 NOTICE.txt

-rw-r--r--. 1 root root 1.4K Nov 14 07:28 README.txt

drwxr-xr-x. 3 root root 4.0K Nov 14 07:28 sbin

drwxr-xr-x. 4 root root   31 Nov 14 07:28 share

下面是更改owner和group的命令：

[hadoop@hadoop .ssh]$ sudo chown -R hadoop:hadoop /usr/local/hadoop-2.9.0

We trust you have received the usual lecture from the local System

Administrator. It usually boils down to these three things:

    #1) Respect the privacy of others.

    #2) Think before you type.

    #3) With great power comes great responsibility.

[sudo] password for hadoop:

再次查看，就可以看到命令執行成功了。

[hadoop@hadoop .ssh]$ ls -lh /usr/local/hadoop-2.9.0

total 128K

drwxr-xr-x. 2 hadoop hadoop  194 Nov 14 07:28 bin

drwxr-xr-x. 3 hadoop hadoop   20 Nov 14 07:28 etc

drwxr-xr-x. 2 hadoop hadoop  106 Nov 14 07:28 include

drwxr-xr-x. 3 hadoop hadoop   20 Nov 14 07:28 lib

drwxr-xr-x. 2 hadoop hadoop  239 Nov 14 07:28 libexec

-rw-r--r--. 1 hadoop hadoop 104K Nov 14 07:28 LICENSE.txt

-rw-r--r--. 1 hadoop hadoop  16K Nov 14 07:28 NOTICE.txt

-rw-r--r--. 1 hadoop hadoop 1.4K Nov 14 07:28 README.txt

drwxr-xr-x. 3 hadoop hadoop 4.0K Nov 14 07:28 sbin

drwxr-xr-x. 4 hadoop hadoop   31 Nov 14 07:28 share

4.3.2更改hadoop的配置

hadoop的配置文件存放于/usr/local/hadoop-2.9.0/etc/hadoop目錄下，主要有幾個配置文件：

core-site.xml

hdfs-site.xml

mapred-site.xml

yarn-site.xml

其中，后兩個主要是跟YARN有關的配置。

將core-site.xml更改為如下內容：

<configuration>

    <property>

        <name>fs.defaultFS</name>

        <value>hdfs://localhost:9000</value>

    </property>

</configuration>

然后再將hdfs-site.xml更改為如下內容：

<configuration>

    <property>

        <name>dfs.replication</name>

        <value>1</value>

    </property>

</configuration>

5.檢驗配置

5.1NameNode格式化

經過上面的配置，Hadoop是配置成功了，但是并不能工作，還需要進行初始化操作，因為我們已經配置了Hadoop的相關環境變量，因此我們可以直接執行如下命令：

hdfs namenode –format

如果沒有問題的話，可以看到如下輸出：

其中有一句：” INFO common.Storage: Storage directory /tmp/hadoop-hadoop/dfs/name has been successfully formatted.”

5.2開啟 NameNode 和 DataNode 守護進程

通過start-dfs.sh命令開啟NameNode 和 DataNode 守護進，第一次執行時會詢問是否連接，輸入”yes”即可（因為已經配置了ssh免密碼登錄），如下所示（請注意一定要用創建的hadoop用戶來運行，如果不是hadoop請記得用su hadoop命令來切換到hadoop用戶）：

[hadoop@hadoop hadoop]$ start-dfs.sh

17/12/02 13:54:19 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable

Starting namenodes on [localhost]

localhost: starting namenode, logging to /usr/local/hadoop-2.9.0/logs/hadoop-hadoop-namenode-hadoop.out

localhost: starting datanode, logging to /usr/local/hadoop-2.9.0/logs/hadoop-hadoop-datanode-hadoop.out

Starting secondary namenodes [0.0.0.0]

The authenticity of host '0.0.0.0 (0.0.0.0)' can't be established.

ECDSA key fingerprint is aa:21:ce:7a:b2:06:3e:ff:3f:3e:cc:dd:40:38:64:9d.

Are you sure you want to continue connecting (yes/no)? yes

0.0.0.0: Warning: Permanently added '0.0.0.0' (ECDSA) to the list of known hosts.

0.0.0.0: starting secondarynamenode, logging to /usr/local/hadoop-2.9.0/logs/hadoop-hadoop-secondarynamenode-hadoop.out

17/12/02 13:54:42 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable

然后我們可以通過jps這個java提供的工具來查看啟動情況：

[hadoop@hadoop hadoop]$ jps

11441 Jps

11203 SecondaryNameNode

10903 NameNode

11004 DataNode

若啟動成功會出現上述的進程，如果沒有NameNode和DataNode進程請檢查配置情況，或者通過/usr/local/hadoop-2.9.0/logs下的日志來查看配置錯誤。

這時可以在瀏覽器中輸入http://localhost:50070/查看NameNode和DataNode的信息以及HDFS的信息，界面如下：

如果虛擬機采用了橋接模式，也可以在虛擬機外查看，像本人所使用的CentOS7，需要注意兩點：

1.在/etc/sysconfig/selinux文件中將“SELINUX=enforcing”改為” SELINUX=disabled”；

2.通過執行systemctl disable firewalld來禁用防火墻。

5.3執行WordCount程序

Hadoop中的WordCount如同其它編程語言中的Hello World程序一樣，就是通過一個簡單的程序來程序是如何編寫的。

5.3.1 HDFS簡介

要想運行WordCount就需要使用HDFS，HDFS是Hadoop的基石。可以這么理解，Hadoop要處理大量的數據文件，這些數據文件需要一個可靠的方式來存儲，在即使出現一些機器的硬盤損壞的情況下，數據文件中保存的數據仍然不會丟失。在數據量比較小的時候，磁盤陣列（Redundant Arrays of Independent Disks，RAID）可以做到這一點，現在是HDFS用軟件的方式實現了這個功能。

HDFS也提供了一些命令用于對文件系統的操作，我們知道Linux本身提供了一些對文件系統的操作，比如mkdir、rm、mv等，HDFS中也提供同樣的操作，不過執行方式上有一些變化，比如mkdir命令在HDFS中執行應該寫成 hdfs dfs –mkdir，同樣的，ls命令在HDFS下執行要寫成hdfs dfs –ls。

下面是一些HDFS命令：

級聯創建HDFS目錄：hdfs dfs -mkdir -p /user/haddop

查看HDFS目錄：hdfs dfs -ls /user

創建HDFS目錄：hdfs dfs -mkdir /input

查看HDFS目錄：hdfs dfs -ls /

刪除HDFS目錄：hdfs dfs -rm -r -f /input

刪除HDFS目錄：hdfs dfs -rm -r -f /user/haddop

級聯創建HDFS目錄：hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop/input

注意：在HDFS中創建的目錄也僅支持在HDFS中查看，在HDFS之外（比如在Linux系統中的命令行下）是看不到這些目錄存在的。重要的事情多重復幾遍：請按照本文中的3.2節提示將Hadoop安裝路徑信息配置到環境變量中。

5.3.2執行WordCount程序

首先將工作路徑切換到Hadoop的安裝目錄：/usr/local/hadoop-2.9.0

接著在HDFS中創建目錄：hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop/input

然后指定要分析的數據源，可以將一些文本數據放到剛剛創建的HDFS系統下的input目錄下，為了簡單起見，這里就直接將hadoop安裝路徑下的一些用于配置的xml放在input目錄下：

hdfs dfs -put /usr/local/hadoop-2.9.0/etc/hadoop/*.xml /user/hadoop/input

這時可以通過HDFS查看：

[hadoop@hadoop ~]$ hdfs dfs -ls /user/hadoop/input

17/12/17 10:27:27 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable

Found 8 items

-rw-r--r--   1 hadoop supergroup       7861 2017-12-17 10:26 /user/hadoop/input/capacity-scheduler.xml

-rw-r--r--   1 hadoop supergroup        884 2017-12-17 10:26 /user/hadoop/input/core-site.xml

-rw-r--r--   1 hadoop supergroup      10206 2017-12-17 10:26 /user/hadoop/input/hadoop-policy.xml

-rw-r--r--   1 hadoop supergroup        867 2017-12-17 10:26 /user/hadoop/input/hdfs-site.xml

-rw-r--r--   1 hadoop supergroup        620 2017-12-17 10:26 /user/hadoop/input/httpfs-site.xml

-rw-r--r--   1 hadoop supergroup       3518 2017-12-17 10:26 /user/hadoop/input/kms-acls.xml

-rw-r--r--   1 hadoop supergroup       5939 2017-12-17 10:26 /user/hadoop/input/kms-site.xml

-rw-r--r--   1 hadoop supergroup        690 2017-12-17 10:26 /user/hadoop/input/yarn-site.xml

當然，也可以在Hadoop提供的Web界面下查看，在瀏覽器輸入網址http://localhost:50070/explorer.html然后輸入HDFS下的文件路徑，如下圖所示：

然后執行MapReduce作業，命令如下：

hadoop jar /usr/local/hadoop-2.9.0/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'

這個作業的作用的將/user/hadoop/input/這個HDFS目錄下的文件中包含有dfs開頭的單詞找出來并統計出現的次數，如果程序執行沒有錯誤，我們將會在/user/hadoop/output/這個HDFS目錄下看到兩個文件：

hdfs dfs -ls /user/hadoop/output

17/12/17 10:41:28 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable

Found 2 items

-rw-r--r--   1 hadoop supergroup          0 2017-12-17 10:36 /user/hadoop/output/_SUCCESS

-rw-r--r--   1 hadoop supergroup         29 2017-12-17 10:36 /user/hadoop/output/part-r-00000

我們用如下命令在HDFS中查看：

hdfs dfs -cat /user/hadoop/output/*

17/12/17 10:42:57 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable

1       dfsadmin

1dfs.replication

也可以將其從HDFS文件系統中取出來放在本地：

[hadoop@hadoop ~]$ hdfs dfs -get /user/hadoop/output  /home/hadoop/output

上面的命令就是將HDFS文件路徑/user/hadoop/output中的所有內容都拷貝到/home/hadoop/output下，這是就可以用熟悉的Linux命名查看文件內容了。

注意：

1、在程序執行時，/user/hadoop/output這個HDFS目錄不能存在，否則再次執行時會報錯，這是可以重新指定輸出目錄或者刪除這個目錄即可，如執行hdfs dfs -rm -f -r /user/hadoop/output命令。

2、如果需要關閉Hadoop，請執行stop-dfs.sh命名即可。

3、Hadoop的NameNode和DataNode節點的格式化成功執行一次之后，下次執行時不必執行。

5.4啟用YARN模式

YARN，全稱是Yet Another Resource Negotiator，YARN是從 MapReduce 中分離出來的，負責資源管理與任務調度。YARN 運行于 MapReduce 之上，提供了高可用性、高擴展性。上述通過 tart-dfs.sh 啟動 Hadoop，僅僅是啟動了 MapReduce 環境，我們可以啟動 YARN ，讓 YARN 來負責資源管理與任務調度。

要想使用YARN，首先要通過mapred-site.xml來配置，默認情況在/usr/local/hadoop-2.9.0/etc/hadoop是不存在這個文件的，但是有一個名為mapred-site.xml.template的模板文件。

首先將其改名為mapred-site.xml：

cp /usr/local/hadoop-2.9.0/etc/hadoop/mapred-site.xml.template /usr/local/hadoop-2.9.0/etc/hadoop/mapred-site.xml

然后修改文件內容如下：

<configuration>

    <property>

        <name>mapreduce.framework.name</name>

        <value>yarn</value>

    </property>

</configuration>

同樣將同一目錄下的yarn-site.xml文件內容修改如下：

<configuration>

    <property>

        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

        <value>mapreduce_shuffle</value>

    </property>

    <property>

        <name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>

        <value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>

    </property>

</configuration>

至此，可以通過start-yarn.sh來啟動YARN和通過stop-yarn.sh來停止YARN了。

啟動YARN:

請在確定已經正確執行過start-dfs.sh后再執行執行如下命令：

start-yarn.sh

為了能在Web中查看任務運行情況，需要開啟歷史服務器，執行如下命令：

mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

這時可通過jps查看啟動情況：

[hadoop@hadoop ~]$ jps

7559 JobHistoryServer

8039 DataNode

8215 SecondaryNameNode

8519 NodeManager

8872 Jps

8394 ResourceManager

7902 NameNode

啟動YARN之后是可以在Web界面中查看任務的執行情況的，網址是http://localhost:8088/，界面如下：

6.總結

本篇主要講述了如何在CentOS7下部署Hadoop，包括了Hadoop運行的支持組件以及Hadoop的配置，并簡單介紹了一下HDFS這個分布式文件系統的命令及用法，最后通過運行簡單的MapReduce示例來演示如何運行MapReduce程序。

聲明：本文首發于本人個人微信訂閱號：zhoujinqiaoIT，其后會同時在本人的CSDN、51CTO及oschina三處博客發布，本人會負責在此四處答疑。