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在windows环境通过cygwin部署hadoop伪集群

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在windows环境通过cygwin部署hadoop伪集群

背景

在google发布GFS和Map Reduce的两篇论文之后，围绕着大数据各种实现如雨后春笋般的产生，而其中的佼佼者非hadoop家族莫属。有了类似hadoop的开源实现后，使得数据的采集变得更加廉价，机器学习的价值更加提高。因此熟悉hadoop，了解hadoop的运作机制，对于开发人员提出了更高的要求，能更好地理解并优化自己的MapReduce任务，同时对分布式的存储和计算系统也能有更好的了解。本文着重讲述如何在windows环境下，通过cygwin来搭建hadoop伪集群。

运行环境

  • windows7
  • cygwin x84 64位

cygwin

安装

  1. 下载自己系统的cygwin安装软件
  2. 安装过程中选择安装openSSH和openSSL，主要让系统启动sshd服务，来进行节点间的bash脚本执行来启动相关的售后进程
  3. 点击下一步，直到cygwin安装完成

配置

安装完cygwin后，一定要进行ssh的配置才能算大工告成，配置的过程还是很容易碰到一些问题的。

安装启动ssh服务

cygwin命令行输入ssh-host-config

当屏幕显示关于“privilege seperation”，输入yes后回车；
当屏幕显示关于“create local user sshd”，输入yes后回车；
*** Query: Should privilege separation be used? (yes/no) yes #输入yes
*** Info: Updating /etc/sshd_config file
*** Warning: The following functions require administrator privileges!
*** Query: Do you want to install sshd as a service?
*** Query: (Say "no" if it is already installed as a service) (yes/no) yes #输入yes
*** Info: Note that the CYGWIN variable must contain at least "ntsec"
*** Info: for sshd to be able to change user context without password.
*** Query: Enter the value of CYGWIN for the daemon: []
*** Info: On Windows Server 2003, Windows Vista, and above, the
......
*** Info: This script plans to use 'cyg_server'.
*** Info: 'cyg_server' will only be used by registered services.
*** Query: Do you want to use a different name? (yes/no) no
*** Query: Create new privileged user account 'cyg_server'? (yes/no) yes
*** Info: Please enter a password for new user cyg_server.  Please be sure
*** Info: that this password matches the password rules given on your system.
*** Info: Entering no password will exit the configuration.
*** Query: Please enter the password:
*** Query: Reenter:

注意事项 1. cygwin帮忙创建的两个用户sshd和cygserver，其中sshd服务在cygserver用户下运行，cyg_server有相应的权限（在/usr/share/doc/Cygwin/openssh.README 中也有说明）。其中需要注意的是两个用户都必须创建。 2. 如果初始配置错误，大部分网上都建议全部删除再重新安装，但cygwin一旦安装很难完全卸载，只需要把ssh服务停止再重新执行这个命令，再把之前的覆盖掉就可以。 步骤： * 命令行输入sc delete sshd * 系统重启，就再配置就ok了

安装完后命令行输入 net start sshd就可以启动ssh服务 net stop sshd关闭ssh服务

免密码登陆

  1. cygwin命令行输入 cygwin 输入ssh-keygen -t rsa，执行命令后，将会在~/.ssh/目录下生成公钥文件idrsa.pub和私钥文件idrsa。 然后将idrsa.pub复制到同目录下的authorizedkeys文件中，命令cat idrsa.pub > authorizedkeys。执行后，在sshd服务启动的前提下，可以ssh登陆 localhost。

一定要确保sshd服务能够正常启动，同时能够ssh登录本机，否则会影响节点类的守候进行顺利启动。

hadoop安装

hadoop版本选择

hadoop版本变迁图如下图所示

hadoop各个版本的发布的特性和稳定性总结如下图所示。

本文部署选择hadoop1.0.0，选择这个版本主要是因为这是一个稳定的版本，对于Apache来说，也希望发布这个版本来成为业界的规范。搜索来下载hadoop-1.0.0.tar.gz，解压后，copy到cygwin的home/${user}/下面 ,文件结构如下图所示

相关配置文件配置

  • mapred-site.xml

    <?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<!-- Put site-specific property overrides in this file. -->

<configuration>
    <property>
      <name>mapred.job.tracker</name>
      <value>localhost:9001</value>
    </property>
</configuration>

  • core-site.xml

    <?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<!-- Put site-specific property overrides in this file. -->

<configuration>
    <property>
      <name>fs.default.name</name>
      <value>hdfs://localhost:9000</value>
    </property>
</configuration>

  • hdfs-site.xml

    <?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<!-- Put site-specific property overrides in this file. -->

<configuration>
    <property>
      <name>dfs.replication</name>
      <value>1</value>
    </property>
    <property>
      <name>dfs.premissions</name>
      <value>false</value>
    </property>
</configuration>

  • hadoop-env.xml

追加

export JAVA_HOME="/usr/local/jdk1.6.0_45"

格式化

在能够执行hadoop命令前，需要把hadoop/bin添加到windows的环境变量PATH中去。 然后，cygwin输入

hadoop namenode -foramt

成功后出现如下图像

如果多次执行这个命令进行格式化，那么在后续的启动datanode节点的过程中，会出现节点启动失败的错误

ERROR org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: java.io.IOException: Incompatible namespaceIDs in /home/admin/joe.wangh/hadoop/data/dfs.data.dir: namenode namespaceID = 898136669; datanode namespaceID = 2127444065 
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataStorage.doTransition(DataStorage.java:233)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataStorage.recoverTransitionRead(DataStorage.java:148)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.startDataNode(DataNode.java:288)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.<init>(DataNode.java:206)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.makeInstance(DataNode.java:1239)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.instantiateDataNode(DataNode.java:1194)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.createDataNode(DataNode.java:1202)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.main(DataNode.java:1324)
......

有两种解决方案

原因是：每次namenode format会重新创建一个namenodeId,而tmp/dfs/data下包含了上次format下的id,name node format清空了namenode下的数据,但是没有清空datanode下的数据,导致启动时失败。第一种方案是format前直接把目录删除，这个比较暴力，比较适合没有数据的系统，如果已经存储了相关数据，则只能进行修改version中的nameSpaceId来进行匹配，再启动datanode节点

start-all.sh

全部启动节点实际上是调用几个子脚本，启动各个守候进程。

  • start-all.sh

    # start dfs daemons
"$bin"/start-dfs.sh --config $HADOOP_CONF_DIR

# start mapred daemons
"$bin"/start-mapred.sh --config $HADOOP_CONF_DIR

  • start-dfs.sh

    # start dfs daemons
# start namenode after datanodes, to minimize time namenode is up w/o data
# note: datanodes will log connection errors until namenode starts
"$bin"/hadoop-daemon.sh --config $HADOOP_CONF_DIR start namenode $nameStartOpt
"$bin"/hadoop-daemons.sh --config $HADOOP_CONF_DIR start datanode $dataStartOpt
"$bin"/hadoop-daemons.sh --config $HADOOP_CONF_DIR --hosts masters start secondarynamenode
  • start-mapred.sh # start mapred daemons # start jobtracker first to minimize connection errors at startup "$bin"/hadoop-daemon.sh --config $HADOOPCONFDIR start jobtracker "$bin"/hadoop-daemons.sh --config $HADOOP_CONFDIR start tasktracker 在cygwin中输入start-all.sh,前提是$HADOOPHOME/bin放到了windows的PATH环境变量中。命令执行完毕后，通过url查看
  • http://localhost:50070/
  • http://localhost:50030/
  • http://localhost:50060/

如果在linux环境下，我们碰到问题的几率将会非常小，但是在linux环境下，还是非常容易碰到一些错误的。下面给出一些在启动过程中可能报的错误。

Address already in use: bind

2014-04-12 10:15:07,371 ERROR org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: java.net.BindException: Problem binding to /0.0.0.0:50020 : Address already in use: bind
    at org.apache.hadoop.ipc.Server.bind(Server.java:227)
    at org.apache.hadoop.ipc.Server$Listener.<init>(Server.java:301)
    at org.apache.hadoop.ipc.Server.<init>(Server.java:1483)
    at org.apache.hadoop.ipc.RPC$Server.<init>(RPC.java:545)
    at org.apache.hadoop.ipc.RPC.getServer(RPC.java:506)
    at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.startDataNode(DataNode.java:491)
    at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.<init>(DataNode.java:290)
    at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.makeInstance(DataNode.java:1553)
    at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.instantiateDataNode(DataNode.java:1492)
    at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.createDataNode(DataNode.java:1510)
    at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.secureMain(DataNode.java:1636)
    at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.main(DataNode.java:1653)
Caused by: java.net.BindException: Address already in use: bind
    at sun.nio.ch.Net.bind(Native Method)
    at sun.nio.ch.ServerSocketChannelImpl.bind(ServerSocketChannelImpl.java:124)
    at sun.nio.ch.ServerSocketAdaptor.bind(ServerSocketAdaptor.java:59)
    at org.apache.hadoop.ipc.Server.bind(Server.java:225)
    ... 11 more

解决方案，修改hdfs-site.xml配置项dfs.datanode.ipc.address默认值

<property>
  <name>dfs.datanode.ipc.address</name>
  <value>0.0.0.0:50021</value>
</property>
HADOOP-7682 BUG
2014-04-11 16:30:56,201 WARN org.apache.hadoop.util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
2014-04-11 16:30:56,202 ERROR org.apache.hadoop.mapred.TaskTracker: Can not start task tracker because java.io.IOException: Failed to set permissions of path: \tmp\hadoop-cyg_server\mapred\local\taskTracker to 0755
    at org.apache.hadoop.fs.FileUtil.checkReturnValue(FileUtil.java:682)
    at org.apache.hadoop.fs.FileUtil.setPermission(FileUtil.java:663)
    at org.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem.setPermission(RawLocalFileSystem.java:509)
    at org.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem.mkdirs(RawLocalFileSystem.java:344)
    at org.apache.hadoop.fs.FilterFileSystem.mkdirs(FilterFileSystem.java:189)
    at org.apache.hadoop.mapred.TaskTracker.initialize(TaskTracker.java:714)
    at org.apache.hadoop.mapred.TaskTracker.<init>(TaskTracker.java:1436)
    at org.apache.hadoop.mapred.TaskTracker.main(TaskTracker.java:3694)

文件权限问题是hadoop cygwin环境下100%会碰到的一个问题，bug地址和解决方案的地址是: https://issues.apache.org/jira/browse/HADOOP-7682,https://github.com/congainc/patch-hadoop_7682-1.0.x-win。把hadoop的path包放到$HADOOP_HOME/lib下启动即可。切记该解决方案只能用于开发环境，因为如果用于windows的生产环境可能会有一些未经测试的负面效果。

Word count example运行

前面已经在cygwin的环境下启动了单机的伪分布式环境。下面就需要运行一个例子来保证hadoop能够正常运转。输入hadoop命令前，可能还是需要一些准备工作，比如，hadoop源代码工程的导入，eclipse插件。这些都能为我们的hadoop探索之旅带来一些便利。

源代码工程的导入

location为解压后的hadoop的目录，点击finish即可完成，工程文件会有一些报错的红叉叉信息，这些可以先不要关注。需要注意的是out folder，如下图所示

hadoop eclipse插件

eclipse插件一般都随着hadoop的发布版本发行，放在contrib文件夹下，可以使用ant自己来进行编译。插件给我们提供了非常便利的hadoop文件操作功能，还有mapReduce job的运行入口。另外也可以网上搜索，下载别人已经编译成功的插件，具体的使用方式可以参考http://www.cnblogs.com/ybc77107/p/3427863.html

word count例子运行

  1. 点击右键创建两个文件夹 /test/input 和/test/output,然后点击input文件夹的右键，上传准备进行word count的文件，比如Hadoop的README.txt文件。完成后如图所示

  1. 找到hadoop工程中的Wordcount.java文件，右键，run as 先进行run配置，配置两个参数为

  1. run as -> run on hadoop ，即可。此时会报

    2014-04-13 18:19:02,294 ERROR security.UserGroupInformation (UserGroupInformation.java:doAs(1086)) - PriviledgedActionException as:xuyun cause:java.io.IOException: Failed to set permissions of path: \tmp\hadoop-xuyun\mapred\staging\xuyun-1010675368\.staging to 0700
Exception in thread "main" java.io.IOException: Failed to set permissions of path: \tmp\hadoop-xuyun\mapred\staging\xuyun-1010675368\.staging to 0700
    at org.apache.hadoop.fs.FileUtil.checkReturnValue(FileUtil.java:683)
    at org.apache.hadoop.fs.FileUtil.setPermission(FileUtil.java:655)
    at org.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem.setPermission(RawLocalFileSystem.java:509)
    at org.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem.mkdirs(RawLocalFileSystem.java:344)
    at org.apache.hadoop.fs.FilterFileSystem.mkdirs(FilterFileSystem.java:189)
    at org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmissionFiles.getStagingDir(JobSubmissionFiles.java:116)
    at org.apache.hadoop.mapred.JobClient$2.run(JobClient.java:856)
    at org.apache.hadoop.mapred.JobClient$2.run(JobClient.java:1)
    at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
    at javax.security.auth.Subject.doAs(Unknown Source)
    at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1083)
    at org.apache.hadoop.mapred.JobClient.submitJobInternal(JobClient.java:850)
    at org.apache.hadoop.mapreduce.Job.submit(Job.java:465)
    at org.apache.hadoop.mapreduce.Job.waitForCompletion(Job.java:495)
    at org.apache.hadoop.examples.WordCount.main(WordCount.java:67)

    此错误真实无处不在啊，由于我们是在工程环境下运行的，因此打开文件FileUtil.java,找到

     private static void checkReturnValue(boolean rv, File p, 
                                       FsPermission permission
                                       ) throws IOException {

        if (!rv) {
            throw new IOException("Failed to set permissions of path: " + p + 
                    " to " + 
                    String.format("%04o", permission.toShort()));
        }

  }

将异常捕捉，修改成，这个和前面的HADOOP-7682 BUG一样，只不过是一种相对偷懒的解决方案。

    private static void checkReturnValue(boolean rv, File p, 
                                           FsPermission permission
                                           ) throws IOException {
        try {
            if (!rv) {
                throw new IOException("Failed to set permissions of path: " + p + 
                        " to " + 
                        String.format("%04o", permission.toShort()));
            }
        } catch (Exception e) {
            // TODO: handle exception
        }  
      }

运行结束后，你可以看到output/6中的结果

总结

hadop 在windows cygwin的部署和例子运行就介绍到这里，接下里进行享受你的hadoop之旅吧。去发现数据的更大价值，期望更加便利我们的生活。

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| 非精确运算和精确运算
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