零基础玩转大数据(二)Hadoop伪分布式环境搭建

配置HDFS(Hadoop分布式文件系统)
** hdfs有两个namenode(主和从),datanode（多个）

** namenode维护元数据，如：文件到块的对应关系、块到节点的对应关系，以及用户对文件的操作

** datanode用来存储和管理本节点数据

image.png

使用notepad++操作

a)
# 在Hadoop安装目录下的/etc/hadoop里，修改hadoop-env.sh文件里的JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.7.0_67

b)
修改core-site.xml文件：(参考core-default.xml)

    
    
        fs.defaultFS
        hdfs://blue01.mydomain:8020
    
    
    
        hadoop.tmp.dir
        /opt/modules/hadoop-2.5.0/data
    


c)
修改hdfs-site.xml文件：(参考hdfs-default.xml)

    
    
        dfs.replication
        1
    

image.png

image.png

格式化namenode：
# 会自动生成data目录
$ bin/hdfs namenode -format

启动守护进程(服务)：
# cmd文件是给Windows用的，可以删除
$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode #stop用来停止守护进程
$ sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
# jps --Process Status查看java进程，数字为PID（Process id）

image.png

PS:
若是提示某个服务已经启动，可以去/tmp目录下删除对应的pid文件

打开浏览器：
http://你的虚拟机IP:50070/
http://你的虚拟机IP:50070/dfshealth.jsp

上传文件：(测试HDFS)
# 随便创建一个文件a.txt，测试用
$ vi a.txt
# 打开网页，Utilities--Browse file system
$ hdfs dfs -mkdir /input #在HDFS上创建文件夹，没有类似-cd进入目录的参数
$ hdfs dfs -put a.txt /input #把本地文件拷到HDFS

配置Yarn
** 两个管理器：resourcemanager、nodemanager

a)
# 在/etc/hadoop里，yarn-env.sh和mapred-env.sh文件：
# 将"export JAVA_HOME"注解取消
export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.7.0_67
    
b)
#yarn-site.xml文件
    
    
        yarn.nodemanager.aux-services
        mapreduce_shuffle
    
    
    
        yarn.resourcemanager.hostname
        blue01.mydomain
    
    
c)
#mapred-site.xml文件（去掉.template）
    
    
        mapreduce.framework.name
        yarn
    
    
d)
hadoop-2.5.0/etc/hadoop/slaves文件:
** 记录哪些主机是datanode，每行一个主机名
** 替换掉原本localhost
blue01.mydomain


** 进入hadoop目录，启动yarn
$ sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
$ sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager

image.png

** yarn的作业监控平台，显示yarn平台上运行job的所用资源（CPU、内存）等信息
http://192.168.122.128:8088

image.png

测试：运行一个mapreduce作业
（需要启动namenode和datanode守护进程，在http://192.168.122.128:50070查看目标文件和结果文件）

# 运行官方提供的jar包，进行文件内单词统计（本例是以tab键'\t'作为单词间的分隔符）
# wordcount为程序名
# /input是输入路径，统计目录里的所有文件（可以上传多个文件试试）
# /output是输出路径，为了防止结果被意外覆盖，Hadoop规定输出文件一定不能存在
$ bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0.jar wordcount /input /output

# 可以打开http://192.168.122.128:8088，查看运行信息
# 查看统计结果
$ bin/hdfs dfs -cat /output/p*

image.png

demo1.gif

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** 点击history无效，继续配置historyserver服务:
** 历史服务：查看已经运行完成的MapReduce作业记录，比如本次作业用了多少Mapper、Reducer，
** 还能看到作业提交时间、作业启动时间、作业完成时间等信息。

配置日志服务器：
yarn-site.xml文件
    
    
        yarn.log-aggregation-enable
        true
    
    
    
        yarn.log-aggregation.retain-seconds
        86400
    

mapred-site.xml文件
    
    
        mapreduce.jobhistory.address
        blue01.mydomain:10020
    
    
    
        mapreduce.jobhistory.webapp.address
        blue01.mydomain:19888
    

重启yarn服务（jps）

$ sbin/yarn-daemon.sh stop resourcemanager  
$ sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager  
$ sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager 
$ sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager     

启动historyserver服务

$ sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver  

再次运行任务，必需改变输出目录

$ bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0.jar wordcount /input/ /output2    

需要在（注意：是Windows目录，而不是Linux）

C:\Windows\System32\drivers\etc里面的hosts文件里添加映射
192.168.122.128  blue01.mydomain
此时再点击history，就能看到结果

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demo1.gif

解决警告：

$ bin/hdfs dfs -cat /output/par*  
# 执行类似的命令时，会出现WARN 
# Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable 
# 意思是当前平台（Centos6.4 64bit）不能加载（不兼容）hadoop包，hadoop包在lib目录下

解决方法：

用native-2.5.0.tar.gz替换lib/native包     
[tom@blue01 lib]$ rm -rf native
$ tar zxvf /opt/softwares/native-2.5.0.tar.gz

** 注意：CDH版本Hadoop不能用这个包来替换

image.png

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PS：
编译Hadoop（选做，在Windows平台安装hadoop时，或者添加Hadoop一些额外功能时，才需要编译）

    **  hadoop-2.5.0.tar.gz  编译过后的包
    **  hadoop-2.5.0-src.tar.gz  没有经过编译的
    
    ** 系统必须联网（mvn仓库）
    hadoop-2.5.0-src.tar.gz --> hadoop-2.5.0.tar.gz
    ** 时间比较长，而且对网络条件要求高，只要有一个包maven下载漏掉，就要重新编译，很麻烦（参考编译操作文档）

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