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
在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09