Hadoop运行模式之伪分布式运行模式

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

注意：jps是JDK中的命令，不是Linux命令。不安装JDK不能使用jps

（b）web端查看HDFS文件系统

http://hadoop101:50070/dfshealth.html#tab-overview

（c）查看产生的Log日志

说明：在企业中遇到Bug时，经常根据日志提示信息去分析问题、解决Bug。

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

（d）思考：为什么不能一直格式化NameNode，格式化NameNode，要注意什么？

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ cd data/tmp/dfs/name/current/

[atguigu@hadoop101 current]$ cat VERSION

clusterID=CID-f0330a58-36fa-4a2a-a65f-2688269b5837

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ cd data/tmp/dfs/data/current/

clusterID=CID-f0330a58-36fa-4a2a-a65f-2688269b5837

注意：格式化NameNode，会产生新的集群id,导致NameNode和DataNode的集群id不一致，集群找不到已往数据。所以，格式NameNode时，一定要先删除data数据和log日志，然后再格式化NameNode。

（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，如图

查看output文件

（f）将测试文件内容下载到本地

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfs -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

启动YARN并运行MapReduce程序

1. 分析

（1）配置集群在YARN上运行MR

（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，如图2-35所示

http://hadoop101:8088/cluster

YARN的浏览器页面

（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，如图

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

查看运行结果

配置历史服务器

为了查看程序的历史运行情况，需要配置一下历史服务器。具体配置步骤如下：

1. 配置mapred-site.xml

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

在该文件里面增加如下配置。

<!-- 历史服务器端地址 -->

<property>

<name>mapreduce.jobhistory.address</name>

<value>hadoop101:10020</value>

</property>

<!-- 历史服务器web端地址 -->

<property>

    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>

    <value>hadoop101:19888</value>

</property>

2. 启动历史服务器

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

3. 查看历史服务器是否启动

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ jps

4. 查看JobHistory

http://hadoop101:19888/jobhistory

配置日志的聚集

日志聚集概念：应用运行完成以后，将程序运行日志信息上传到HDFS系统上。

日志聚集功能好处：可以方便的查看到程序运行详情，方便开发调试。

注意：开启日志聚集功能，需要重新启动NodeManager 、ResourceManager和HistoryManager。

开启日志聚集功能具体步骤如下：

配置yarn-site.xml

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

在该文件里面增加如下配置。

<!-- 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>

关闭NodeManager 、ResourceManager和HistoryServer

[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

启动NodeManager 、ResourceManager和HistoryServer

[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

删除HDFS上已经存在的输出文件

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

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

查看日志，如图2-37，2-38，2-39所示

http://hadoop101:19888/jobhistory

Job History

job运行情况

查看日志

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：

要获取的默认文件	文件存放在Hadoop的jar包中的位置
[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：

core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml、mapred-site.xml四个配置文件存放在$HADOOP_HOME/etc/hadoop这个路径上，用户可以根据项目需求重新进行修改配置。