如何在 Debian 上使用 Hadoop 工具

在 Debian 上使用 Hadoop 工具

一 环境准备

• 安装 Java（Hadoop 3.x 建议使用 OpenJDK 8 或 11）：
  • 安装 OpenJDK 11：sudo apt update & & sudo apt install -y openjdk-11-jdk
  • 验证：java -version
• 安装与配置 SSH（用于节点间通信与启动脚本）：
  • 安装：sudo apt install -y openssh-server
  • 生成密钥：ssh-keygen -t rsa -P “”
  • 免密登录本机：cat ~/.ssh/id_rsa.pub > > ~/.ssh/authorized_keys & & ssh localhost
• 创建专用用户（可选但推荐）：sudo adduser hadoop & & sudo usermod -aG sudo hadoop
• 规划主机名与网络（多机集群时）：
  • 在 /etc/hosts 中写入各节点 IP 与主机名（如 master、worker1…）
  • 确保各节点之间可通过主机名互相 SSH 登录

二 安装与配置 Hadoop

• 下载并解压（示例为 3.3.1，可按需替换为更新稳定版）：
  • wget https://downloads.apache.org/hadoop/common/hadoop-3.3.1/hadoop-3.3.1.tar.gz
  • sudo tar -xzvf hadoop-3.3.1.tar.gz -C /usr/local/
  • sudo mv /usr/local/hadoop-3.3.1 /usr/local/hadoop
• 设置环境变量（对所有节点配置，建议写入 /etc/profile.d/hadoop.sh）：
  • export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
  • export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
  • 使生效：source /etc/profile 或 source ~/.bashrc
• 配置 Hadoop 环境脚本（$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh）：
  • 设置 JAVA_HOME（按实际路径）：export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk-amd64
• 核心配置文件（$HADOOP_HOME/etc/hadoop/）：
  • core-site.xml
    • - fs.defaultFShdfs://master:9000 -
  • hdfs-site.xml
    • - dfs.replication1 - dfs.namenode.name.dir/usr/local/hadoop/hdfs/name - dfs.datanode.data.dir/usr/local/hadoop/hdfs/data -
  • mapred-site.xml
    • - mapreduce.framework.nameyarn -
  • yarn-site.xml
    • - yarn.nodemanager.aux-servicesmapreduce_shuffle - yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.classorg.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler - yarn.resourcemanager.hostnamemaster -
• 创建数据目录并授权（示例）：
  • sudo mkdir -p /usr/local/hadoop/hdfs/{ name,data}
  • sudo chown -R hadoop:hadoop /usr/local/hadoop

三 启动与验证

• 格式化 HDFS（仅在 NameNode 执行一次）：hdfs namenode -format
• 启动集群：
  • 启动 HDFS：start-dfs.sh
  • 启动 YARN：start-yarn.sh
• 进程检查：
  • jps（应看到 NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager 等进程）
• 访问 Web UI：
  • NameNode：http://master:9870
  • ResourceManager：http://master:8088
• 基本连通性验证：
  • hadoop version
  • hdfs dfsadmin -report

四 运行示例作业

• 准备输入数据到 HDFS：
  • hdfs dfs -mkdir -p /input
  • hdfs dfs -put $HADOOP_HOME/etc/hadoop/*.xml /input
• 提交 WordCount（示例 JAR 路径随版本变化，请按实际调整）：
  • hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.1.jar wordcount /input /output
• 查看结果：
  • hdfs dfs -cat /output/part-r-00000
• 注意：输出目录 /output 必须不存在，否则作业会报错

五 常见问题与优化

• 目录权限与路径：确保 HADOOP_HOME、HDFS 数据目录 所属用户为运行 Hadoop 的用户（如 hadoop），否则可能启动失败或无法写入
• SSH 免密：多机部署时，主节点需对 所有工作节点 执行 ssh-copy-id，保证 start-dfs.sh/start-yarn.sh 能无密登录
• Java 版本匹配：Hadoop 3.3.x 与 OpenJDK 8/11 均可用，避免混用不同厂商 JDK；hadoop-env.sh 中的 JAVA_HOME 必须与实际安装路径一致
• 防火墙与端口：开放 9870（NameNode UI）、8088（YARN UI）、9000（HDFS RPC） 等端口，或在内网环境关闭防火墙
• 资源与性能：
  • 合理设置 dfs.replication（单机测试用 1，生产建议 ≥ 3）
  • 根据内存与 CPU 为 YARN 配置容器资源（如 yarn.nodemanager.resource.memory-mb、yarn.scheduler.maximum-allocation-mb）
  • 作业优化：使用高效数据格式（如 Parquet/ORC）、合理设置 Map/Reduce 数量、分区与分桶等以加速处理

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