configuración A, hilado:
1. Configurar yarn-env.sh: unirse a JAVA_HOME.
2. Configurar hilo site.xml: añadir la siguiente, va a cambiar el nombre de host nodo1
<!--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>node1</value>
</property>
3. Configurar mapred-env.xml:
Copiar archivos
cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml
Agregue el siguiente en mapred-env.xml en:
<!--指定MR运行在Yarn上-->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
En segundo lugar, iniciar el clúster:
1. Antes de comenzar NameNode y debe garantizar DataNode ya ha comenzado.
2. Iniciar ResourceManager:
sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
3. Iniciar NodeManager:
sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager
4. Comprobar: Introduzca JPS deben ser capaces de ver el programa se ha iniciado
Introduzca el -lnpt netstat debe ver el número de puerto 8088 se ha puesto en marcha
Introduzca el nombre de host y número de puerto 8088 es posible que vea la página siguiente
En tercer lugar, el programa se ejecuta WordCount:
1. Eliminar la salida anterior:
hdfs dfs -rm -r /user/root/output
2. Ejecutar el programa:
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /user/root/input /user/root/output
Podemos ver el proceso de ejecución del programa:
