尚硅谷大数据技术之Hadoop（入门）第4章 Hadoop运行模式

Hadoop运行模式包括：本地模式、伪分布式模式以及完全分布式模式。

Hadoop官方网站：http://hadoop.apache.org/

4.1 本地运行模式

4.1.1 官方grep案例

1）创建在hadoop-2.7.2文件下面创建一个input文件夹

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ mkdir input

2）将hadoop的xml配置文件复制到input

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ cp etc/hadoop/*.xml input

3）执行share目录下的mapreduce程序

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop jar

share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'

4）查看输出结果

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ cat output/*

4.1.2 官方wordcount案例

1）创建在hadoop-2.7.2文件下面创建一个wcinput文件夹

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ mkdir wcinput

2）在wcinput文件下创建一个wc.input文件

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ cd wcinput

[atguigu@hadoop101 wcinput]$ touch wc.input

3）编辑wc.input文件

[atguigu@hadoop101 wcinput]$ vi wc.input 在文件中输入如下内容 hadoop yarn hadoop mapreduce atguigu atguigu 保存退出：：wq

4）回到hadoop目录/opt/module/hadoop-2.7.2

5）执行程序：

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount wcinput wcoutput

6）查看结果：

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ cat wcoutput/part-r-00000

atguigu 2

hadoop  2

mapreduce       1

yarn    1

4.2 伪分布式运行模式

4.2.1 启动HDFS并运行MapReduce程序

1）分析：

（1）配置集群

（2）启动、测试集群增、删、查

（3）执行wordcount案例

2）执行步骤

（1）配置集群

（a）配置：hadoop-env.sh

Linux系统中获取jdk的安装路径：

[atguigu@ hadoop101 ~]# echo $JAVA_HOME

/opt/module/jdk1.8.0_144

修改JAVA_HOME 路径：

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144

（b）配置：core-site.xml

<!-- 指定HDFS中NameNode的地址 --> <property> <name>fs.defaultFS</name>     <value>hdfs://hadoop101:9000</value> </property> <!-- 指定hadoop运行时产生文件的存储目录 --> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp</value> </property>

（c）配置：hdfs-site.xml

<!-- 指定HDFS副本的数量 --> <property> <name>dfs.replication</name> <value>1</value> </property>

（2）启动集群

（a）格式化NameNode（第一次启动时格式化，以后就不要总格式化）

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs namenode -format

（b）启动NameNode

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

（c）启动DataNode

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start datanode

（3）查看集群

（a）查看是否启动成功

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ jps

13586 NameNode

13668 DataNode

13786 Jps

（b）查看产生的log日志

当前目录：/opt/module/hadoop-2.7.2/logs

[atguigu@hadoop101 logs]$ ls

hadoop-atguigu-datanode-hadoop.atguigu.com.log

hadoop-atguigu-datanode-hadoop.atguigu.com.out

hadoop-atguigu-namenode-hadoop.atguigu.com.log

hadoop-atguigu-namenode-hadoop.atguigu.com.out

SecurityAuth-root.audit

[atguigu@hadoop101 logs]# cat hadoop-atguigu-datanode-hadoop101.log

（c）web端查看HDFS文件系统

http://192.168.1.101:50070/dfshealth.html#tab-overview

注意：如果不能查看，看如下帖子处理

http://www.cnblogs.com/zlslch/p/6604189.html

（4）操作集群

（a）在hdfs文件系统上创建一个input文件夹

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/atguigu/input

（b）将测试文件内容上传到文件系统上

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfs -put wcinput/wc.input  /user/atguigu/input/

（c）查看上传的文件是否正确

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfs -ls  /user/atguigu/input/

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfs -cat  /user/atguigu/ input/wc.input

（d）运行mapreduce程序

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /user/atguigu/input/ /user/atguigu/output

（e）查看输出结果

命令行查看：

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfs -cat /user/atguigu/output/*

浏览器查看

（f）将测试文件内容下载到本地

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -get /user/atguigu/ output/part-r-00000 ./wcoutput/

（g）删除输出结果

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfs -rm -r /user/atguigu/output

4.2.2 YARN上运行MapReduce 程序

1）分析：

（1）配置集群yarn上运行

（2）启动、测试集群增、删、查

（3）在yarn上执行wordcount案例

2）执行步骤

（1）配置集群

（a）配置yarn-env.sh

配置一下JAVA_HOME

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144

（b）配置yarn-site.xml

<!-- reducer获取数据的方式 --> <property>  <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>  <value>mapreduce_shuffle</value> </property> <!-- 指定YARN的ResourceManager的地址 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>hadoop101</value> </property>

（c）配置：mapred-env.sh

配置一下JAVA_HOME

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144

（d）配置： (对mapred-site.xml.template重新命名为) mapred-site.xml

[atguigu@hadoop101 hadoop]$ mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml

[atguigu@hadoop101 hadoop]$ vi mapred-site.xml

<!-- 指定mr运行在yarn上 --> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property>

（2）启动集群

（a）启动前必须保证namenode和datanode已经启动

（b）启动resourcemanager

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

（c）启动nodemanager

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager

（3）集群操作

（a）yarn的浏览器页面查看

http://192.168.1.101:8088/cluster

（b）删除文件系统上的output文件

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfs -rm -R /user/atguigu/output

（c）执行mapreduce程序

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /user/atguigu/input  /user/atguigu/output

（d）查看运行结果

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfs -cat /user/atguigu/output/*

4.2.3 配置历史服务器

1）配置mapred-site.xml

[atguigu@hadoop101 hadoop]$ vi mapred-site.xml

<property> <name>mapreduce.jobhistory.address</name> <value>hadoop101:10020</value> </property> <property>     <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>     <value>hadoop101:19888</value> </property>

2）查看启动历史服务器文件目录：

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ ls sbin/ | grep mr

mr-jobhistory-daemon.sh

3）启动历史服务器

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

4）查看历史服务器是否启动

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ jps

5）查看jobhistory

http://192.168.1.101:19888/jobhistory

4.2.4 配置日志的聚集

日志聚集概念：应用运行完成以后，将日志信息上传到HDFS系统上。

开启日志聚集功能步骤：

（1）配置yarn-site.xml

[atguigu@hadoop101 hadoop]$ vi yarn-site.xml

<!-- 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>

（2）关闭nodemanager 、resourcemanager和historymanager

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh stop resourcemanager

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver

（3）启动nodemanager 、resourcemanager和historymanager

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

（4）删除hdfs上已经存在的hdfs文件

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfs -rm -R /user/atguigu/output

（5）执行wordcount程序

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /user/atguigu/input /user/atguigu/output

（6）查看日志

http://192.168.1.101:19888/jobhistory

4.2.5 配置文件说明

Hadoop配置文件分两类：默认配置文件和自定义配置文件，只有用户想修改某一默认配置值时，才需要修改自定义配置文件，更改相应属性值。

（1）默认配置文件：存放在hadoop相应的jar包中

[core-default.xml]

hadoop-common-2.7.2.jar/ core-default.xml

[hdfs-default.xml]

hadoop-hdfs-2.7.2.jar/ hdfs-default.xml

[yarn-default.xml]

hadoop-yarn-common-2.7.2.jar/ yarn-default.xml

[mapred-default.xml]

hadoop-mapreduce-client-core-2.7.2.jar/ mapred-default.xml

（2）自定义配置文件：存放在$HADOOP_HOME/etc/hadoop

core-site.xml

hdfs-site.xml

yarn-site.xml

mapred-site.xml

4.3 完全分布式运行模式

分析：

1）准备3台客户机（关闭防火墙、静态ip、主机名称）

2）安装jdk

3）配置环境变量

4）安装hadoop

5）配置环境变量

6）配置集群

7）单点启动

8）配置ssh

9）群起并测试集群

4.3.1 虚拟机准备

详见3.1章。

4.3.2 编写集群分发脚本xsync

1）scp:secure copy 安全拷贝

（1）scp定义：

scp可以实现服务器与服务器之间的数据拷贝。

（2）案例实操

（a）将hadoop101中/opt/module目录下的软件拷贝到hadoop102上。

[atguigu@hadoop101 /]$ scp -r /opt/module/*  atguigu@hadoop102:/opt/module

（b）将hadoop101服务器上的/opt/module目录下的软件拷贝到hadoop103上。

[atguigu@hadoop103 opt]$ scp -r atguigu@hadoop101:/opt/module/* hadoop103:/opt/module

（c）在hadoop103上操作将hadoop101中/opt/module目录下的软件拷贝到hadoop104上。

[atguigu@hadoop103 opt]$ scp -r hadoop101:/opt/module/* hadoop104:/opt/module

2） rsync

rsync远程同步工具，主要用于备份和镜像。具有速度快、避免复制相同内容和支持符号链接的优点。

rsync和scp区别：用rsync做文件的复制要比scp的速度快，rsync只对差异文件做更新。scp是把所有文件都复制过去。

（1）查看rsync使用说明

man rsync | more

（2）基本语法

rsync -rvl     $pdir/$fname         $user@hadoop$host:$pdir

命令 命令参数 要拷贝的文件路径/名称   目的用户@主机:目的路径

（3）选项说明

选项	功能
-r	递归
-v	显示复制过程
-l	拷贝符号连接

（4）案例实操

把本机/opt/software目录同步到hadoop102服务器的root用户下的/opt/目录

[atguigu@hadoop101 opt]$ rsync -rvl /opt/software/* hadoop102:/opt/software/

3）脚本需求分析：循环复制文件到所有节点的相同目录下。

（1）原始拷贝：

rsync  -rvl     /opt/module    root@hadoop103:/opt/

（2）期望脚本：

xsync要同步的文件名称

（3）在/home/atguigu/bin这个目录下存放的脚本，atguigu用户可以在系统任何地方直接执行。

4）脚本实现：

（1）在/home/atguigu目录下创建bin目录，并在bin目录下xsync创建文件，文件内容如下：

[atguigu@hadoop102 ~]$ mkdir bin

[atguigu@hadoop102 ~]$ cd bin/

[atguigu@hadoop102 bin]$ touch xsync

[atguigu@hadoop102 bin]$ vi xsync

#!/bin/bash #1 获取输入参数个数，如果没有参数，直接退出 pcount=$# if((pcount==0)); then echo no args; exit; fi #2 获取文件名称 p1=$1 fname=`basename $p1` echo fname=$fname #3 获取上级目录到绝对路径 pdir=`cd -P $(dirname $p1); pwd` echo pdir=$pdir #4 获取当前用户名称 user=`whoami` #5 循环同步 for((host=103; host<105; host++)); do         echo --------------------- hadoop$host ----------------         rsync -rvl $pdir/$fname $user@hadoop$host:$pdir done

（2）修改脚本 xsync 具有执行权限

[atguigu@hadoop102 bin]$ chmod 777 xsync

（3）调用脚本形式：xsync 文件名称

[atguigu@hadoop102 bin]$ xsync /home/atguigu/bin

4.3.3 集群配置

1）集群部署规划

	hadoop102	hadoop103	hadoop104
HDFS	NameNode DataNode	DataNode	SecondaryNameNode DataNode
YARN	NodeManager	ResourceManager NodeManager	NodeManager

2）配置集群

（1）核心配置文件

core-site.xml

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vi core-site.xml

<!-- 指定HDFS中NameNode的地址 --> <property> <name>fs.defaultFS</name>         <value>hdfs://hadoop102:9000</value> </property> <!-- 指定hadoop运行时产生文件的存储目录 --> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp</value> </property>

（2）hdfs配置文件

hadoop-env.sh

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vi hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144

hdfs-site.xml

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vi hdfs-site.xml

<property> <name>dfs.replication</name> <value>3</value> </property>   <property>         <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>         <value>hadoop104:50090</value>     </property>

（3）yarn配置文件

yarn-env.sh

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vi yarn-env.sh

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144

yarn-site.xml

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vi yarn-site.xml

<!-- reducer获取数据的方式 --> <property>  <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>  <value>mapreduce_shuffle</value> </property>   <!-- 指定YARN的ResourceManager的地址 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>hadoop103</value> </property>

（4）mapreduce配置文件

mapred-env.sh

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vi mapred-env.sh

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144

mapred-site.xml

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vi mapred-site.xml

<!-- 指定mr运行在yarn上 --> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property>

3）在集群上分发配置好的Hadoop配置文件

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync /opt/module/hadoop-2.7.2/

4）查看文件分发情况

[atguigu@hadoop103 hadoop]$ cat /opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/core-site.xml

4.3.4 集群单点启动

（0）如果集群是第一次启动，需要格式化NameNode

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop namenode -format

（1）在hadoop102上启动NameNode

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop-daemon.sh start namenode

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ jps

3461 NameNode

3531 Jps

（2）在hadoop102、hadoop103以及hadoop104上分别启动DataNode

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop-daemon.sh start datanode

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ jps

3461 NameNode

3608 Jps

3561 DataNode

[atguigu@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ hadoop-daemon.sh start datanode

[atguigu@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ jps

3190 DataNode

3279 Jps

[atguigu@hadoop104 hadoop-2.7.2]$ hadoop-daemon.sh start datanode

[atguigu@hadoop104 hadoop-2.7.2]$ jps

3237 Jps

3163 DataNode

4.3.5 SSH无密登录配置

1）配置ssh

（1）基本语法

ssh 另一台电脑的ip地址

（2）ssh连接时出现Host key verification failed的解决方法

[atguigu@hadoop102 opt] $ ssh 192.168.1.103

The authenticity of host '192.168.1.103 (192.168.1.103)' can't be established.

RSA key fingerprint is cf:1e:de:d7:d0:4c:2d:98:60:b4:fd:ae:b1:2d:ad:06.

Are you sure you want to continue connecting (yes/no)?

Host key verification failed.

（3）解决方案如下：直接输入yes

2）无密钥配置

（1）免密登录原理

（2）生成公钥和私钥：

[atguigu@hadoop102 .ssh]$ ssh-keygen -t rsa

然后敲（三个回车），就会生成两个文件id_rsa（私钥）、id_rsa.pub（公钥）

（3）将公钥拷贝到要免密登录的目标机器上

[atguigu@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop102

[atguigu@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop103

[atguigu@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop104

3）.ssh文件夹下（~/.ssh）的文件功能解释

（1）known_hosts ：记录ssh访问过计算机的公钥(public key)

（2）id_rsa ：生成的私钥

（3）id_rsa.pub ：生成的公钥

（4）authorized_keys ：存放授权过得无密登录服务器公钥

4.3.6 集群测试

1）配置slaves

/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/slaves

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vi slaves

hadoop102 hadoop103 hadoop104

2）启动集群

（1）如果集群是第一次启动，需要格式化NameNode

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs namenode -format

（2）启动HDFS：

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-dfs.sh

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ jps

4166 NameNode

4482 Jps

4263 DataNode

[atguigu@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ jps

3218 DataNode

3288 Jps

[atguigu@hadoop104 hadoop-2.7.2]$ jps

3221 DataNode

3283 SecondaryNameNode

3364 Jps

（3）启动yarn

[atguigu@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-yarn.sh

注意：NameNode和ResourceManger如果不是同一台机器，不能在NameNode上启动 yarn，应该在ResouceManager所在的机器上启动yarn。

（4）web端查看SecondaryNameNode

（a）浏览器中输入：http://hadoop104:50090/status.html

（b）查看SecondaryNameNode信息。

3）集群基本测试

（1）上传文件到集群

上传小文件

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -mkdir -p /user/atguigu/input

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -put wcinput/wc.input /user/atguigu/input

上传大文件

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop fs -put /opt/software/hadoop-2.7.2.tar.gz  /user/atguigu/input

（2）上传文件后查看文件存放在什么位置

查看HDFS文件存储路径

[atguigu@hadoop102 subdir0]$ pwd

/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/data/current/BP-938951106-192.168.10.107-1495462844069/current/finalized/subdir0/subdir0

查看HDFS在磁盘存储文件内容

[atguigu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741825

hadoop yarn

hadoop mapreduce

atguigu

atguigu

（3）拼接

-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 134217728 5月  23 16:01 blk_1073741836

-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu   1048583 5月  23 16:01 blk_1073741836_1012.meta

-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu  63439959 5月  23 16:01 blk_1073741837

-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu    495635 5月  23 16:01 blk_1073741837_1013.meta

[atguigu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741836>>tmp.file

[atguigu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741837>>tmp.file

[atguigu@hadoop102 subdir0]$ tar -zxvf tmp.file

（4）下载

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop fs -get /user/atguigu/input/hadoop-2.7.2.tar.gz ./

4）性能测试集群

（1）写海量数据

（2）读海量数据

4.3.7 集群启动/停止方式

1）各个服务组件逐一启动/停止

（1）分别启动/停止hdfs组件

hadoop-daemon.sh  start|stop  namenode|datanode|secondarynamenode

（2）启动/停止yarn

yarn-daemon.sh  start|stop  resourcemanager|nodemanager

2）各个模块分开启动/停止（配置ssh是前提）常用

（1）整体启动/停止hdfs

start-dfs.sh

stop-dfs.sh

（2）整体启动/停止yarn

start-yarn.sh

stop-yarn.sh

3）全部启动/停止集群（不建议使用）

start-all.sh

stop-all.sh

4.3.8 集群时间同步

时间同步的方式：找一个机器，作为时间服务器，所有的机器与这台集群时间进行定时的同步，比如，每隔十分钟，同步一次时间。

配置时间同步实操：

1）时间服务器配置（必须root用户）

（1）检查ntp是否安装

[root@hadoop102 桌面]# rpm -qa|grep ntp

ntp-4.2.6p5-10.el6.centos.x86_64

fontpackages-filesystem-1.41-1.1.el6.noarch

ntpdate-4.2.6p5-10.el6.centos.x86_64

（2）修改ntp配置文件

[root@hadoop102 桌面]# vi /etc/ntp.conf

修改内容如下

a）修改1（设置本地网络上的主机不受限制。）

#restrict 192.168.1.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap为

restrict 192.168.1.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap

b）修改2（设置为不采用公共的服务器）

server 0.centos.pool.ntp.org iburst

server 1.centos.pool.ntp.org iburst

server 2.centos.pool.ntp.org iburst

server 3.centos.pool.ntp.org iburst为

#server 0.centos.pool.ntp.org iburst

#server 1.centos.pool.ntp.org iburst

#server 2.centos.pool.ntp.org iburst

#server 3.centos.pool.ntp.org iburst

c）添加3（添加默认的一个内部时钟数据，使用它为局域网用户提供服务。）

server 127.127.1.0

fudge 127.127.1.0 stratum 10

（3）修改/etc/sysconfig/ntpd 文件

[root@hadoop102 桌面]# vim /etc/sysconfig/ntpd

增加内容如下（让硬件时间与系统时间一起同步）

SYNC_HWCLOCK=yes

（4）重新启动ntpd

[root@hadoop102 桌面]# service ntpd status

ntpd 已停

[root@hadoop102 桌面]# service ntpd start

正在启动 ntpd：                                            [确定]

（5）执行：

[root@hadoop102 桌面]# chkconfig ntpd on

2）其他机器配置（必须root用户）

（1）在其他机器配置10分钟与时间服务器同步一次

[root@hadoop103 hadoop-2.7.2]# crontab -e

编写脚本

*/10 * * * * /usr/sbin/ntpdate hadoop102

（2）修改任意机器时间

[root@hadoop103 hadoop]# date -s "2017-9-11 11:11:11"

（3）十分钟后查看机器是否与时间服务器同步

[root@hadoop103 hadoop]# date

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