背景

最近Hadoopを触りずつ、資料があまりまとめていないと感じていますので、今回は私用のWindowsにあるVMwareで、Ubuntuのインストールしてから、Hadoop3のインストールと環境構築、SingleNodeClusterとしてMapReduceサンプルの実行までやってみようと思います。
Hadoopの紹介などは割愛させていただきます。

実装

目次
１、色々
２、Hadoop3のインストールと環境構築
３、MapReduceサンプルの実装

１、色々

VMware：VMware Workstation Pro 15.5.0
Ubuntuのisoダウンロード：https://jp.ubuntu.com/download
今回のバージョンはUbuntu 22.04です。

２、Hadoop3のインストールと環境構築

主に下記のページに参考
https://hadoop.apache.org/docs/r3.2.3/index.html

ユーザー作成（必須ではない）

Hadoopユーザーを作成します。

sudo adduser Hadoop sudo

SSHの設定

sudo -u hadoop ssh-keygen -b 4096 -C hadoop
sudo -u hadoop ssh-copy-id localhost

Javaとopensshのインストール

sudo apt install openjdk-8-jdk openssh-server -y

Hadoopインストール

今回はhadoop-3.2.3を選択します。

wget https://dlcdn.apache.org/hadoop/common/hadoop-3.2.3/hadoop-3.2.3.tar.gz

/optに解凍

sudo tar -zxvf hadoop-3.2.3.tar.gz -C /opt

ユーザーhadoopにフォルダの権限を設定

sudo chown hadoop:hadoop -R /opt/hadoop-3.2.3

Hadoop環境構築

ユーザーhadoopに切り替え

su hadoop

~/.bashrcに環境変数設定

vim ~/.bashrc

下記の内容を追加

export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-3.2.3
export HADOOP_INSTALL=$HADOOP_HOME
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
export YARN_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib/native"

そして

source ~/.bashrc

HADOOP_HOMEに移動

cd /opt/hadoop-3.2.3

JAVA_HOMEをetc/hadoop/hadoop-env.shに追加

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64

etc/hadoop/core-site.xmlの<configuration></configuration>に追加

　<property>
　　　<name>fs.defaultFS</name>
　　　<value>hdfs://localhost/</value>
　</property>

etc/hadoop/hdfs-site.xmlの<configuration></configuration>に追加

   <property>
       <name>dfs.replication</name>
       <value>1</value> 
   </property> 
   <property>
       <name>dfs.name.dir</name>
       <value>/home/hadoop/hdfs/namenode</value> 
    </property>
   <property>
       <name>dfs.data.dir</name>         
       <value>/home/hadoop/hdfs/datanode</value>
   </property>

etc/hadoop/mapred-site.xmlの<configuration></configuration>に追加

   <property>
       <name>mapreduce.framework.name</name>
       <value>yarn</value> 
   </property>

etc/hadoop/yarn-site.xmlの<configuration></configuration>に追加

   <property>
       <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
       <value>mapreduce_shuffle</value> 
   </property> 
   <property>
       <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
       <value>localhost</value> 
   </property>

ここまで環境の設定が完了しました。
検証として、下記のコマンドを実行します。

start-dfs.sh
start-yarn.sh

実行成功すると、下記のようになります。

コマンドjpsによりも現状確認できます。
停止したい時は

stop-dfs.sh
stop-yarn.sh

３、MapReduceサンプルの実装

準備として、先ずは下記のコマンドを実行します。

hadoop classpath

得られたclasspathをvalueとして、mapred-site.xmlおよびyarn-site.xmlに追加します。
（org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMasterエラーを回避するため）
・mapred-site.xml

    <property>
    	<name>mapreduce.application.classpath</name>
   	<value>/opt/hadoop-3.2.3/etc/hadoop:/opt/hadoop-3.2.3/share/hadoop/common/lib/*:/opt/hadoop-3.2.3/share/hadoop/common/*:/opt/hadoop-3.2.3/share/hadoop/hdfs:/opt/hadoop-3.2.3/share/hadoop/hdfs/lib/*:/opt/hadoop-3.2.3/share/hadoop/hdfs/*:/opt/hadoop-3.2.3/share/hadoop/mapreduce/lib/*:/opt/hadoop-3.2.3/share/hadoop/mapreduce/*:/opt/hadoop-3.2.3/share/hadoop/yarn:/opt/hadoop-3.2.3/share/hadoop/yarn/lib/*:/opt/hadoop-3.2.3/share/hadoop/yarn/*
</value>
    </property>

・yarn-site.xml

    <property>
    	<name>yarn.application.classpath</name>
   	<value>/opt/hadoop-3.2.3/etc/hadoop:/opt/hadoop-3.2.3/share/hadoop/common/lib/*:/opt/hadoop-3.2.3/share/hadoop/common/*:/opt/hadoop-3.2.3/share/hadoop/hdfs:/opt/hadoop-3.2.3/share/hadoop/hdfs/lib/*:/opt/hadoop-3.2.3/share/hadoop/hdfs/*:/opt/hadoop-3.2.3/share/hadoop/mapreduce/lib/*:/opt/hadoop-3.2.3/share/hadoop/mapreduce/*:/opt/hadoop-3.2.3/share/hadoop/yarn:/opt/hadoop-3.2.3/share/hadoop/yarn/lib/*:/opt/hadoop-3.2.3/share/hadoop/yarn/*
</value>
    </property>

今回は添付されたサンプルプログラムwordcountsを実行します。
inputとoutputファイルをhdfs上に作成

hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop/input
hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop/output

countしたいテキストファイルを作成

vim ~/inputcount #内容は英語で、適当で

作成したテキストファイルをhdfsにコピー

hdfs dfs -put ~/inputcount  /user/hadoop/input

最後は実行

hadoop jar /opt/hadoop-3.2.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.3.jar wordcount input output

実行成功すると下記のようなメッセージが表示されます。

下記のlsコマンドによりも結果ファイルが確認できます。

hdfs dfs -ls /user/hadoop/output

最後

雑談ですが、
「今更Hadoopで、Sparkの方が良いではないか」という感想もよく湧きます。元々はSpark勉強のためHadoopの本を見に始めました。やはりインフラの部分を体験しないと色々理解できないので、または案外面白いから、ということですね。
次はSparkの実装をやってみようと思います。