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  • 在 Windows 平台下部署 Hadoop 开发环境(引自CSDN)

    在 Windows 平台下部署 Hadoop 开发环境

     

    原文地址:http://blog.csdn.net/savechina/article/details/5656937

    分类: Hadoop2010-06-08 22:494577人阅读评论(5)收藏举报

    Windows 平台下部署 Hadoop 开发环境

    魏仁言 2010.6.8

    Hadoop简介

    Hadoop 是一个开源的可运行于大规模集群上的分布式并行编程框架,由于分布式存储对于分布式编程来说是必不可少的,这个框架中还包含了一个分布式文件系统 HDFS( Hadoop Distributed File System ) 。也许到目前为止,Hadoop 还不是那么广为人知,其最新的版本号也仅仅是 0.20 ,距离 1.0 似乎都还有很长的一段距离,但提及 Hadoop 一脉相承的另外两个开源项目 Nutch 和 Lucene ( 三者的创始人都是 Doug Cutting ), 那绝对是大名鼎鼎。Lucene 是一个用 Java 开发的开源高性能全文检索工具包,它不是一个完整的应用程序,而是一套简单易用的 API 。在全世界范围内,已有无数的软件系统,Web 网站基于 Lucene 实现了全文检索功能,后来 Doug Cutting 又开创了第一个开源的 Web 搜索引擎(http://www.nutch.org ) Nutch, 它在 Lucene 的基础上增加了网络爬虫和一些和 Web 相关的功能,一些解析各类文档格式的插件等,此外,Nutch 中还包含了一个分布式文件系统用于存储数据。从 Nutch 0.8.0 版本之后,Doug Cutting 把 Nutch 中的分布式文件系统以及实现 MapReduce 算法的代码独立出来形成了一个新的开源项 Hadoop 。Nutch 也演化为基于 Lucene 全文检索以及 Hadoop 分布式计算平台的一个开源搜索引擎。

    基于 Hadoop, 你可以轻松地编写可处理海量数据的分布式并行程序,并将其运行于由成百上千个结点组成的大规模计算机集群上。从目前的情况来看,Hadoop 注定会有一个辉煌的未来:" 云计算" 是目前灸手可热的技术名词,全球各大 IT 公司都在投资和推广这种新一代的计算模式,而 Hadoop 又被其中几家主要的公司用作其" 云计算" 环境中的重要基础软件,如: 雅虎正在借助 Hadoop 开源平台的力量对抗 Google, 除了资助 Hadoop 开发团队外,还在开发基于 Hadoop 的开源项目 Pig, 这是一个专注于海量数据集分析的分布式计算程序。Amazon 公司基于 Hadoop 推出了 Amazon S3 ( Amazon Simple Storage Service ) ,提供可靠,快速,可扩展的网络存储服务,以及一个商用的云计算平台 Amazon EC2 ( Amazon Elastic Compute Cloud ) 。在 IBM 公司的云计算项目--" 蓝云计划" 中,Hadoop 也是其中重要的基础软件。Google 正在跟IBM 合作,共同推广基于 Hadoop 的云计算。

    准备:

    1. Java 1.6 以上

    2. Eclipse Europa 3.3.2

    3. Cygwin

    4. Hadoop-0.20.2

    1. 安装 Cygwin

    Hadoop 主要是在 Linux 平台下运行的,如果想在 Windows 平台下运行,你需要安装 Cygwin 才能运行, Hadoop 脚本。

    a. 下载 Cygwin 安装包 (here .)

    b. 运行安装包,你将要看到下图。

    clip_image002

    c. 安装时一定要确认选择“ openssh ”安装包。如下图:

    clip_image003

    d. 完成安装

    2. 安装 SSH 守护进程

    Hadoop 分布式运行需要 SSH 。所以这一部分介绍在 Cygwin 下配置 SSH 守护进程。

    a. 打开 Cygwin 命令环境

    b. 执行以下命令

    rywei@RYWEI$ chmod +r /etc/group
    rywei@RYWEI$ chmod +r /etc/passwd

    rywei@RYWEI$ chmod +rwx /var

    rywei@RYWEI$ ssh-host-config

    c. · When asked if privilege separation should be used, answer no .

    记着一定要答no, 否则用Hadoop-Ecliple Plugin 插件进行开发时,会提示你没有权限操作文件,不能写等错误。(我因为这个问题头痛了好长时间,最后才找到是这里出现问题的。)

    · When asked if sshd should be installed as a service, answer yes .

    · When asked about the value of CYGWIN environment variable enter ntsec .

    d. 配置完后,启动 SSHD 守护进程

    运行: n et start sshd 或者通过 Windows 服务,启动 CYGWINSSHD 服务 .

    想要停止服务运行: n et stop sshd 就可以了

    e. 生成密钥

    $ ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa
    $ cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
    f. 测试

    最后运行以下命令测试

    ssh localhost

    如果没有问题会提示以下内容:

    The authenticity of host 'localhost (127.0.0.1)' can't be established.

    RSA key fingerprint is 08:03:20:43:48:39:29:66:6e:c5:61:ba:77:b2:2f:55.

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

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

    rywei@localhost's password:

    会提示输入你机子的登录密码,输入无误后,会出现文本图形,类似于欢迎的提示:

    The Hippo says: Welcome to

    如果你不想每次都要输入密码,可以执行以下命令即可

    $ ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa
    $ cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

    3. Hadoop 安装配置

    a. 从Hadoop 网站下载最新的安装包( 当前版本:hadoop-0.20.2)(here )

    b. 解压hadoop-0.20.2 安装包到你的主目录(/home/username/)

    修改conf/hadoop-env.sh 文件,将export JAVA_HOME 的值修改为你机上的jdk 安装目录,比如/cygdrive/d/tools/jdk1.6.0_03 ,/cygdrive 是Cygwin 安装成功后系统的根目录 如果你的JDK 安装在“C:/Program Files/Java/jdk1.6.0_20 ” ,请用引号括住。

    如:export JAVA_HOME='C:/Program Files/Java/jdk1.6.0_20'

    c. 在Hadoop 主目录内创建logs 目录,用以存放Hadoop 日志信息

    d. 配置Hadoop

    Hadoop 可以用以下三种支持的模式中的一种启动 Hadoop 集群:

    · 单机模式

    · 伪分布式模式

    · 完全分布式模式

    单机模式的操作方法

    默认情况下, Hadoop 被配置成以非分布式模式运行的一个独立 Java 进程。这对调试非常有帮助。

    下面的实例将已解压的 conf 目录拷贝作为输入,查找并显示匹配给定正则表达式的条目。输出写入到指定的 output 目录。
    $ mkdir input
    $ cp conf/*.xml input
    $ bin/hadoop jar hadoop-*-examples.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
    $ cat output/*

    伪分布式模式的操作方法

    Hadoop 可以在单节点上以所谓的伪分布式模式运行,此时每一个 Hadoop 守护进程都作为一个独立的 Java 进程运行。

    使用如下配置 :
    conf/core-site.xml :

    <configuration>

    <property>

    <name>fs.default.name</name>

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

    </property>

    </configuration>

    conf/hdfs-site.xml :

    <configuration>

    <property>

    <name>dfs.replication</name>

    <value>1</value>

    </property>

    </configuration>

    conf/mapred-site.xml :

    <configuration>

    <property>

    <name>mapred.job.tracker</name>

    <value>localhost:9001</value>

    </property>

    </configuration>

    在 Cygwin 下 必须设置中间的暂存目录,否则会出错的

    在mapred-site.xml中:

    添加:

    <property>

    <name>mapred.child.tmp</name>

    <value>/home/hadoop-0.20.1/temp</value>

    </property>

    注:我就是忘记设置这个参数,代码总是不能成功运行, 产生如下错误:

    10/05/04 09:15:50 WARN mapred.JobClient: Use GenericOptionsParser for parsing the arguments. Applications should implement Tool for the same.

    10/05/04 09:15:50 INFO mapred.FileInputFormat: Total input paths to process : 4

    10/05/04 09:15:51 INFO mapred.JobClient: Running job: job_201005040912_0002

    10/05/04 09:15:52 INFO mapred.JobClient: map 0% reduce 0%

    10/05/04 09:15:58 INFO mapred.JobClient: Task Id : attempt_201005040912_0002_m_000006_0, Status : FAILED

    java.io.FileNotFoundException: File C:/tmp/hadoop-SYSTEM/mapred/local/taskTracker/jobcache/job_201005040912_0002/attempt_201005040912_0002_m_000006_0/work/tmp does not exist.

    at org.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem.getFileStatus(RawLocalFileSystem.java:420)

    at org.apache.hadoop.fs.FilterFileSystem.getFileStatus(FilterFileSystem.java:244)

    at org.apache.hadoop.mapred.TaskRunner.setupWorkDir(TaskRunner.java:520)

    at org.apache.hadoop.mapred.Child.main(Child.java:143)

    10/05/04 09:16:03 INFO mapred.JobClient: Task Id : attempt_201005040912_0002_m_000006_1, Status : FAILED

    java.io.FileNotFoundException: File C:/tmp/hadoop-SYSTEM/mapred/local/taskTracker/jobcache/job_201005040912_0002/attempt_201005040912_0002_m_000006_1/work/tmp does not exist.

    at org.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem.getFileStatus(RawLocalFileSystem.java:420)

    at org.apache.hadoop.fs.FilterFileSystem.getFileStatus(FilterFileSystem.java:244)

    at org.apache.hadoop.mapred.TaskRunner.setupWorkDir(TaskRunner.java:520)

    at org.apache.hadoop.mapred.Child.main(Child.java:143)

    4. 执行

    格式化一个新的分布式文件系统:
    $ bin/hadoop namenode -format

    启动 Hadoop 守护进程:
    $ bin/start-all.sh

    Hadoop 守护进程的日志写入到 ${HADOOP_LOG_DIR} 目录 ( 默认是 ${HADOOP_HOME}/logs ).

    浏览 NameNode 和 JobTracker 的网络接口,它们的地址默认为:

    · NameNode - http://localhost:50070/

    · JobTracker - http://localhost:50030/

    将输入文件拷贝到分布式文件系统:
    $ bin/hadoop fs -put conf input

    运行发行版提供的示例程序:
    $ bin/hadoop jar hadoop-*-examples.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'

    查看输出文件:

    将输出文件从分布式文件系统拷贝到本地文件系统查看:
    $ bin/hadoop fs -get output output
    $ cat output/*

    或者

    在分布式文件系统上查看输出文件:
    $ bin/hadoop fs -cat output/*

    完成全部操作后,停止守护进程:
    $ bin/stop-all.sh

    5. 安装 Hadoop plugin

    在Hadoop 根目录里,contrib/eclipse-plugin 文件夹下有,Hadoop 在Eclipse 的插件hadoop-0.20.2-eclipse-plugin.jar 。将其拷贝到Eclipse 的plugins 目录下。

    启动Eclipse 后,你将看到如下界面:

    clip_image005

    设置 Hadoop 主目录

    点击 Eclipse 主菜单上 Windows->Preferences, 然后在左侧选择 Hadoop Home Directory, 设定你的 Hadoop 主目录, 如图一所示:

    clip_image007

    创立一个 MapReduce Project

    点击 Eclipse 主菜单上 File->New->Project, 在弹出的对话框中选择 MapReduce Project, 输入 project name 如 wordcount,  然后点击 Finish 即可。, 如图所示:

    clip_image009

    此后,你就可以象一个普通的 Eclipse Java project 那样,添加入 Java 类,比如你可以定义一个 WordCount 类。最简单的方法,就是将在Hadoop 主目录的src/example/ 下的WordCount 拷贝过来。

    Eclipse 中运行

    如图三所示,设定程序的运行参数: 输入目录和输出目录之后,你就可以在 Eclipse 中运行 wordcount 程序了,当然,你也可以设定断点,调试程序。

    clip_image011

    注:/user/rywei/test 和/user/rywei/test1 为HDFS 文件系统的路径。/user/rywei/tes 为输入目录, /user/rywei/test1 为执行输出目录。

    Eclipse 设置 Hadoop Location

    打开 Map/Reduce perspective, 在菜单内选中 open perspective icon (clip_image012 ), 选择 "Other" 菜单, , 从 perspectives 列表选中 " Map/Reduce " .

    在左侧 Project Explorer 内, DFS Locations 内可以查看 HDFS 文件系统内的文件,可以进行新增,删除等操作。

    clip_image014

    · Location Name -- localhost

    · Map/Reduce Master

    o Host -- localhost

    o Port -- 9001

    · DFS Master

    o Check "Use M/R Master Host"

    o Port -- 9000

    · User name -- User

    注意:一定要设置Mapred.Child.Tmp 目录。例如:

    Mapred.Child.Tmp=${HADOOPHOME}/temp

    clip_image016

    clip_image018

    一切都设置完了,可以点击运行. 运行结果如下:

    clip_image020

    参考:

    1.http://ebiquity.umbc.edu/Tutorials/Hadoop/00%20-%20Intro.html

    2. 用 Hadoop 进行分布式并行编程 (http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop1/index.html)

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/zbw911/p/2196337.html
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