说明：

• 环境：Windows + 虚拟机
• 操作系统：CentOS7
• Hadoop版本及模式：Hadoop2.7.3 + 伪分布式环境
• Kettle版本及模式：kettle8.2 + 单机模式

一、Hadoop伪分布式安装

安装步骤可以参考另外一篇博文：

https://blog.csdn.net/sujiangming/article/details/88047006?
spm=1001.2014.3001.5501

这里列出主要步骤：

1. 上传hadoop-2.7.3.tar.gz到tools目录下，然后执行下面的命令进行解压安装

   tar -zvxf hadoop-2.7.3.tar.gz -C /training/
   

2. 配置环境变量：

   vi ~/.bash_profile
   

   添加如下信息：

   export HADOOP_HOME=/training/hadoop-2.7.3
   export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
   

3. 让环境变量生效：

   source ~/.bash_profile
   

4. 验证是否生效：
   执行：hdfs 或者hadopo 有相关信息出现即可

5. 配置伪分布式环境：

   • 配置免密登录

     ssh-keygen -t rsa     (直接回车3次)
     cd ~/.ssh/
     ssh-copy-id -i id_rsa.pub root@hadoop001(主机名可以自行修改成你自己的主机名)
     

   • 创建用于存储hadoop格式化后数据的目录

     mkdir  /training/hadoop-2.7.3/tmp
     

   • 修改hadoop-env.sh文件，配置jdk路径
     执行如下命令打开文件进行编辑：

     vi hadoop-env.sh
     

     在打开的文件中，修改jdk路径为虚拟机安装的路径

     export JAVA_HOME=/training/jdk1.8.0_171
     

   • 修改hdfs-site.xml，配置如下：
     注意：下面的配置信息需要在configuration节点中间添加哈

     <!--表示数据块的冗余度 默认为3,伪分布式可以设置为1-->
     <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
     </property>
     <!--表示是否开启HDFS权限检查，默认是true-->
     <property>
        <name>dfs.permissions</name>
        <value>false</value>
     </property>
     

   • 修改core-site.xml，配置如下：
     注意：下面的配置信息需要在configuration节点中间添加哈

     <!--配置NameNode的通讯地址 9000 是RPC默认的通信端口-->
     <property>
     	<name>fs.defaultFS</name>
     	<value>hdfs://hadoop001:9000</value><!-- bigdata代表主机名，写入你们自己的主机名-->
     </property>			
     <property>
     	<name>hadoop.tmp.dir</name>
     	<value>/training/hadoop-2.7.3/tmp</value>
     </property>
     

   • 创建并修改mapred-site.xml，如下：
     创建mapred-site.xml，执行如下命令：

     cp /training/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/mapred-site.xml.template /training/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/mapred-site.xml
     

     配置mapred-site.xml，配置如下：
     注意：下面的配置信息需要在configuration节点中间添加哈

     <!--注意：下面的配置信息需要在<configuration></configuration>中间添加哈 -->
     <property>
     	<name>mapreduce.framework.name</name>
     	<value>yarn</value>
     </property>						
     <!-- 历史服务器端地址 -->
     <property>
     	<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
     	<value>hadoop001:10020</value>
     </property>
     <!-- 历史服务器 web 端地址 -->
     <property>
     	<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
     	<value>hadoop001:19888</value>
     </property>
     <!-- 如果在windows上提交任务需要增加mapreduce.app-submission.cross-platform配置 -->
     <property>
     	<name>mapreduce.app-submission.cross-platform</name>
     	<value>true</value>
     </property>
     

   • 配置yarn-site.xml文件，配置如下：
     注意：下面的配置信息需要在configuration节点中间添加哈

     <!--注意：下面的配置信息需要在<configuration></configuration>中间添加哈 -->
     <property>
     	<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
     	<value>hadoop001</value>
     </property>
     <property>
     	<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
     	<value>mapreduce_shuffle</value>
     </property>	
     <!-- 日志聚集功能使能 -->
     <property>
     	<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
     	<value>true</value>
     </property>
     
     <!-- 日志保留时间设置7天 -->
     <property>
     	<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
     	<value>604800</value>
     </property>
     <!--配置Log Server -->
     <property>
     	<name>yarn.log.server.url</name>
     	<value>http://hadoop001:19888/jobhistory/logs</value>
     </property>
     

   • 格式化：HDFS(NameNode)

     hdfs namenode -format
     

     查看是否格式化成功,成功的信息提示如下：

      common.Storage: Storage directory /training/hadoop-2.7.3/tmp/dfs/name has been successfully formatted.
     

   • 启动Hadoop（完全启动）

     start-all.sh
     

     命令行验证，执行：jps 命令
     看看有没有如下五个进程：

     NameNode
     DataNode
     ReourceManager
     NodeManager
     SecondaryNameNode 
     

     web界面进行验证:
     HDFS分布式文件系统界面：

     http://bigdata:50070  #bigdata指虚拟机名称
     

     Yarn容器运行界面：

     http://hadoop001:8088 #bigdata指虚拟机名称
     

   • 停止Hadoop，可以执行如下命令：

     stop-all.sh
     

   • 注意事项
     1）若想在windows浏览器中通过输入主机名称+端口号的形式访问界面，则需要设置主机名与ip地址的映射关系（针对虚拟机而言）
     2）如何在windows上设置虚拟机主机名称与IP地址映射关系，如下所示：进入到C:\Windows\System32\drivers\etc 文件夹，找到hosts文件，对它进行编辑：
     配置成如下图所示：
     

二、Kettle的配置

1. 下载Kettle

   1、可以从http://kettle.pentaho.org下载最新版的Kettle软件
   2、从官网中https://community.hitachivantara.com/s/article/data-integration-kettle下载稳定版
   3、国内镜像http://mirror.bit.edu.cn/pentaho/Pentaho%208.2/client-tools/
   

2. 解压到Windows某个目录下,如E:\Tools\data-integration
3. 将Hadoop伪分布式四个配置文件复制到Kettle指导目录下，如E:\Tools\data-integration\plugins\pentaho-big-data-plugin\hadoop-configurations\cdh514，如下所示：
   
4. 配置config.properties（在如E:\Tools\data-integration\plugins\pentaho-big-data-plugin\hadoop-configurations\cdh514路径下），在文件末尾添加如下信息，表示无需授权：

   # add by user
   authentication.superuser.provider=NO_AUTH
   

5. 配置plugin.properties（在如E:\Tools\data-integration\plugins\pentaho-big-data-plugin\路径下），修改内容所下所示：

   active.hadoop.configuration=cdh514
   

   其中cdh514对应hadoop-configurations目录下中子目录名称，即
6. 配置修改Spoon.bat，添加如下信息，让当前的window具备hadoop环境的管理员权限（我使用root用户安装hadoop），在末尾添加：

   REM ***************
   REM ** Let window User Become root for hadoop...    **
   REM ***************
   set HADOOP_USER_NAME=root
   

至此，已经完成了Kettle配置！

三、案例演示

• 案例目标：创建Job实现将本地文件上传到HDFS上
• 测试数据：https://pan.baidu.com/s/15eKQy-9fk7Jtj4WcE85vYQ 密码 4plv
• 实现步骤：
  • 创建Job任务
    在左侧菜单栏中选择“通用”下的start组件,在左侧Big Data菜单栏中选择 Hadoop Copy Files ，如下图所示：
    
    
    最终Job任务如下所示：
    
  • 配置Hadoop Cluster
    如图所示，在作业中选择Hadoop Cluster，点击鼠标右键，选择New Cluster
    
    点击New Cluster 会弹窗，在弹窗中根据你自己的情况填写如下信息
    
    点击测试按钮，确认相关信息是否正常
    
  • 配置Hadoop copy files 组件
    
  • 运行验证结果
    
    在HDFS上查看是否已经有文件上传到/datas目录下：
    

至此，已经完成了kettle与hadoop2.7.3的集成与测试工作，大家可以愉快地玩耍了~~~~~~~~~~~~~~~~~~