Big Data（八）MapReduce的搭建和初步使用

---恢复内容开始---

回顾:

1.最终开发MR的计算程序

2.hadoop 2.x 出现了一个yarn:资源管理>>MR没有后台场服务

　　yarn模型:container 容器，里面会运行我们的AppMaster，map/reduce Task

　　解耦

　　mapreduce on yarn

　　架构:RM NM

搭建:

　　RM要和NN岔开，NM个数要和DN一样

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　搭建图

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mapred-site.xml > mapreduce on yarn

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

yarn-site.xml

//shuffle 洗牌 M -shuffle> R
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>

<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
<value>node02:2181,node03:2181,node04:2181</value>
</property>

<property>
<name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
<value>mashibing</value>
</property>

<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
<value>rm1,rm2</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
<value>node03</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
<value>node04</value>
</property>

流程：
我hdfs等所有的都用root来操作的
node01：

cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop
cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml    
vi mapred-site.xml
vi yarn-site.xml
scp mapred-site.xml yarn-site.xml node02:`pwd`
scp mapred-site.xml yarn-site.xml node03:`pwd`
scp mapred-site.xml yarn-site.xml node04:`pwd`
vi slaves //可以不用管，搭建hdfs时候已经改过了。。。
start-yarn.sh
node03~04:
yarn-daemon.sh start resourcemanager
http://node03:8088
http://node04:8088
This is standby RM. Redirecting to the current active RM: http://node03:8088/

-------MR 官方案例使用：wc
实战：MR ON YARN 的运行方式：

hdfs dfs -mkdir -p /data/wc/input
hdfs dfs -D dfs.blocksize=1048576 -put data.txt /data/wc/input
cd $HADOOP_HOME
cd share/hadoop/mapreduce
hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.6.5.jar wordcount /data/wc/input /data/wc/output

1)webui:
2)cli:

hdfs dfs -ls /data/wc/output

-rw-r--r-- 2 root supergroup 0 2019-06-22 11:37 /data/wc/output/_SUCCESS //标志成功的文件
-rw-r--r-- 2 root supergroup 788922 2019-06-22 11:37 /data/wc/output/part-r-00000 //数据文件
part-r-00000
part-m-00000
r/m : map+reduce r / map m
hdfs dfs -cat /data/wc/output/part-r-00000
hdfs dfs -get /data/wc/output/part-r-00000 ./

抛出一个问题：
data.txt 上传会切割成2个block 计算完，发现数据是对的~！~？后边注意听源码分析~！~~