京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
cd /opt/linuxsir
tar -zxvf hadoop-2.7.3.tar.gz
ls
mv hadoop-2.7.3 /opt/linuxsir/hadoop
在192.168.31.131虚拟机上编辑/root/.bashrc文件,然后复制到192.168.31.132、192.168.31.133
echo "" >> /root/.bashrc
echo "export HADOOP_PREFIX=/opt/linuxsir/hadoop" >> /root/.bashrc
echo "export HADOOP_HOME=$HADOOP_PREFIX" >> /root/.bashrc
echo "export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_PREFIX" >> /root/.bashrc
echo "export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_PREFIX/etc/hadoop" >> /root/.bashrc
echo "export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_PREFIX" >> /root/.bashrc
echo "export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_PREFIX" >> /root/.bashrc
echo "export HADOOP_YARN_HOME=$HADOOP_PREFIX" >> /root/.bashrc
echo "export PATH=$PATH:$HADOOP_PREFIX/sbin:$HADOOP_PREFIX/bin" >> /root/.bashrc
echo "export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib/native"" >> /root/.bashrc
echo "export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native" >> /root/.bashrc
echo "export CLASSPATH=$CLASSPATH:/opt/linuxsir/hadoop/lib/*" >> /root/.bashrc
cat /root/.bashrc
\在192.168.31.131上,复制/root/.bashrc到132和133
scp -r /root/.bashrc root@192.168.31.132:/root/.bashrc
scp -r /root/.bashrc root@192.168.31.133:/root/.bashrc
\在192.168.31.131上,在131/132/133三台机器上运行/root/.bashrc,刷新环境
cd
source /root/.bashrc
ssh root@192.168.31.132 source /root/.bashrc
ssh root@192.168.31.133 source /root/.bashrc
cd /opt/linuxsir/hadoop \进入/opt/linuxsir/hadoop目录
rm -rf /opt/linuxsir/hadoop/tmp
rm -rf /opt/linuxsir/hadoop/hdfs
mkdir /opt/linuxsir/hadoop/tmp \创建tmp目录
mkdir -p /opt/linuxsir/hadoop/hdfs/data /opt/linuxsir/hadoop/hdfs/name \创建hdfs的data、name子目录
\还要针对hd-slave1,hd-slave2等两个节点上执行上述命令,然后再初始化hdfs
ssh root@192.168.31.132 rm -rf /opt/linuxsir/hadoop/tmp
ssh root@192.168.31.132 rm -rf /opt/linuxsir/hadoop/hdfs
ssh root@192.168.31.132 mkdir /opt/linuxsir/hadoop/tmp
ssh root@192.168.31.132 mkdir -p /opt/linuxsir/hadoop/hdfs/data /opt/linuxsir/hadoop/hdfs/name
ssh root@192.168.31.133 rm -rf /opt/linuxsir/hadoop/tmp
ssh root@192.168.31.133 rm -rf /opt/linuxsir/hadoop/hdfs
ssh root@192.168.31.133 mkdir /opt/linuxsir/hadoop/tmp
ssh root@192.168.31.133 mkdir -p /opt/linuxsir/hadoop/hdfs/data /opt/linuxsir/hadoop/hdfs/name
对若干配置文件进行设置,保证Hadoop能够正常启动。
(1) 主要的配置文件包括HADOOP_HOME目录下的
(2) 并且为如下文件配置环境变量
(3)master和slave
编辑/opt/linuxsir/hadoop/etc/hadoop目录下的core-site.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>file:///opt/linuxsir/hadoop/tmp</value>
</property>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://hd-master:9000</value><!-- NameNode URI -->
</property>
<property>
<name>io.file.buffer.size</name>
<value>131702</value>
</property>
</configuration>
编辑/opt/linuxsir/hadoop/etc/hadoop目录下的hdfs-site.xml文件,内容如下
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:///opt/linuxsir/hadoop/hdfs/name</value> <!-- 本机name目录for NameNode -->
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:///opt/linuxsir/hadoop/hdfs/data</value> <!-- 本机data目录for DataNode -->
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name> <!-- 数据块副本数量 -->
<value>2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.webhdfs.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>hd-master:9001</value>
</property>
</configuration>
在/opt/linuxsir/hadoop/etc/hadoop目录下,复制mapred-site.xml.template到mapred-site.xml,并且进行编辑
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value> <!--yarn or yarn-tez-->
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>hd-master:10020</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>hd-master:19888</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.map.memory.mb</name> <!-- memory for map task -->
<value>64</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.reduce.memory.mb</name> <!-- memory for reduce task -->
<value>128</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.task.io.sort.mb</name>
<value>32</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.map.java.opts</name> <!-- settings for JVM map task -->
<value>-Xms128m -Xmx256m</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.reduce.java.opts</name> <!-- settings for JVM reduce task -->
<value>-Xms128m -Xmx256m</value>
</property>
</configuration>
在/opt/linuxsir/hadoop/etc/hadoop编辑yarn-site.xml文件,对YARN资源管理器的ResourceManager和NodeManagers节点、端口、内存分配等进行配置
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>hd-master</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address</name>
<value>hd-master:9032</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
<value>hd-master:9030</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
<value>hd-master:9031</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
<value>hd-master:9033</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
<value>hd-master:9099</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
<value>2048</value>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
<value>2048</value>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
<value>1024</value>
</property>
<property>
<name>yarn.app.mapreduce.am.resource.mb</name>
<value>1024</value>
</property>
<property>
<name>yarn.app.mapreduce.am.command-opts</name>
<value>-Xms128m -Xmx256m</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>
<value>8</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>
<value>1</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>
<value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
</property>
</configuration>
进入hadoop-env.sh脚本文件所在目录/opt/linuxsir/hadoop/etc/Hadoop
export JAVA_HOME=/opt/linuxsir/java/jdk
接着,设置/opt/linuxsir/hadoop/etc/hadoop目录下yarn-env.sh脚本文件的JAVA_HOME变量,内容如下
export JAVA_HOME=/opt/linuxsir/java/jdk
如果NodeManager因为内存不足,而启动不起来,那么yarn-env.sh文件需要做如下修改,即JAVA_HEAP_MAX改为3G
JAVA_HEAP_MAX=-Xmx3072m
修改/opt/linuxsir/hadoop/etc/hadoop/masters文件和/opt/linuxsir/hadoop/etc/hadoop/slaves文件,目的是指定主节点和从节点列表。
/opt/linuxsir/hadoop/etc/hadoop/masters文件的内容如下,即主节点为hd-master
hd-master
/opt/linuxsir/hadoop/etc/hadoop/slaves文件的内容如下,即从节点为hd-slave1和hd-slave2
hd-slave1
hd-slave2
从192.168.31.131虚拟机复制Hadoop到其它各个节点,包括192.168.31.132、192.168.31.133。 在192.168.31.131上运行如下命令
chmod a+rwx -R /opt/linuxsir \设置/opt/linuxsir的存取权限
ssh root@192.168.31.132 chmod a+rwx -R /opt/linuxsir
ssh root@192.168.31.133 chmod a+rwx -R /opt/linuxsir
scp -r /root/.bashrc root@192.168.31.132:/root/.bashrc \复制/root/.bashrc
scp -r /root/.bashrc root@192.168.31.133:/root/.bashrc
scp -r /opt/linuxsir/hadoop hd-slave1:/opt/linuxsir \复制/opt/linuxsir/hadoop
scp -r /opt/linuxsir/hadoop hd-slave2:/opt/linuxsir
source ~/.bashrc \刷新环境变量
ssh root@192.168.31.132 source ~/.bashrc
ssh root@192.168.31.133 source ~/.bashrc
这里分享一个你一定用得到的小程序——CDA数据分析师考试小程序。
它是专为CDA数据分析认证考试报考打造的一款小程序。可以帮你快速报名考试、查成绩、查证书、查积分,通过该小程序,考生可以享受更便捷的服务。
扫码加入CDA小程序,与圈内考生一同学习、交流、进步!

《CDA一级教材》适合CDA一级考生备考,也适合业务及数据分析岗位的从业者提升自我。完整电子版已上线CDA网校,累计已有10万+在读~

免费加入阅读:https://edu.cda.cn/goods/show/3151?targetId=5147&preview=0
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27