4. Hadoop伪分布式运行模式

Hadoop伪分布式运行模式

下面涉及到简单的shell脚本的编写，如果不清楚shell脚本的书写可以先看一下这篇文章：Shell编程基础

1. 启动HDFS并运行MapReduce程序

1. 配置集群(伪分布式模式下，只配置配置文件)
2. 启动、测试集群增、删、查
3. 执行WordCount案例

1.1 配置集群

配置hadoop-env.sh

# 在hadoop目录执行以下命令，修改hadoop-env.sh
vi ./etc/hadoop/hadoop-env.sh

配置core-site.xml

# 在hadoop目录执行以下命令，修改core-site.xml
vi ./etc/hadoop/core-site.xml

将以下内容拷贝到core-site.xml文件的中，保存退出

<property>
<name>fs.defaultFSname>
    <value>hdfs://hadoop101:9000value>
property>

<property>
	<name>hadoop.tmp.dirname>
	<value>/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmpvalue>
property>

配置hdfs-site.xml

# 在hadoop目录执行以下命令，修改hdfs-site.xml
vi ./etc/hadoop/hdfs-site.xml

将以下内容拷贝到hdfs-site.xml文件的中，保存退出

<property>
	<name>dfs.replicationname>
	<value>1value>
property>

1.2 启动集群

格式化NameNode

第一次启动时格式化，以后就不要总格式化

为什么不能一直格式化NameNode，格式化NameNode要注意什么？

• 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。

# 在hadoop目录执行以下命令，格式化NameNode
bin/hdfs namenode -format

启动NameNode和DataNode

# 通过shell脚本启动NameNode和DataNode
touch StartNameAndDataNode.sh
chmod 777 StartNameAndDataNode.sh
vim StartNameAndDataNode.sh
#StartNameAndDataNode.sh脚本内容如下：
#!/bin/bash
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode;
sbin/hadoop-daemon.sh start datanode;

查看是否启动成功

#查看是否启动成功
#jps是JDK中的命令，不是Linux命令。不安装JDK不能使用jps
jps

web端查看HDFS文件系统

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

页面介绍：

1. 
2. 
3. 

注意：如果通过上面链接不能查看，看以下这篇文章 http://www.cnblogs.com/zlslch/p/6604189.html

查看日志的方式

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。

举例说明，在启动NameNode后通过jps命令并没有查到NameNode是运行状态，我就通过以下方法定位到出问题的地方：

#在hadoop目录中，先进入logs目录，在查看日志
cd /logs
cat hadoop-atguigu-namenode-hadoop.log

结果发现是在配置core-site.xm的fs.defaultFS时候把，hadoop配成了hadoop101(因为本机是hadoop)

1.3 操作集群

在HDFS文件系统中的命令与Linux中的命令相似

启动程序

#在HDFS文件系统上创建一个input文件夹
bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/atguigu/input

#将测试文件wc.input上传到HDFS文件系统上的/user/atguigu/input/目录下
bin/hdfs dfs -put wcinput/wc.input /user/atguigu/input/

#查看上传的文件是否正确
bin/hdfs dfs -ls  /user/atguigu/input/
bin/hdfs dfs -cat  /user/atguigu/ input/wc.input

#运行MapReduce程序，这次运行是对HDFS文件系统里面的wc.input文件进行分析，并且把结果输出到HDFS文件系统下的/user/atguigu/output目录下
bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /user/atguigu/input/ /user/atguigu/output

也可以将此步骤做成shell脚本–HDFSStartWordCount.sh

touch HDFSStartWordCount.sh
chmod 777 HDFSStartWordCount.sh
vim HDFSStartWordCount.sh

#!/bin/bash
#在HDFS文件系统上创建一个input文件夹
bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/atguigu/input;

#将测试文件wc.input上传到HDFS文件系统上的/user/atguigu/input/目录下
bin/hdfs dfs -put wcinput/wc.input /user/atguigu/input/;

#查看上传的文件是否正确
bin/hdfs dfs -ls  /user/atguigu/input/;
bin/hdfs dfs -cat  /user/atguigu/ input/wc.input;

#运行MapReduce程序，这次运行是对HDFS文件系统里面的wc.input文件进行分析，并且把结果输出到HDFS文件系统下的/user/atguigu/output目录下
bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /user/atguigu/input/ /user/atguigu/output;

查看运行结果

在Web页面上查看 http://hadoop:50070/dfshealth.html#tab-overview

命令行查看

bin/hdfs dfs -cat /user/atguigu/output/*

2. 启动YARN并运行MapReduce程序

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

2.1 配置集群

配置yarn-env.sh

# 在hadoop目录下，执行以下命令
vim ./etc/hadoop/yarn-env.sh
# 在文件23行左右的JAVA_HOME，改成以下内容
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_212

配置yarn-site.xml

# 在hadoop目录下，执行以下命令
vim ./etc/hadoop/yarn-site.xml

在里添加以下内容：

<property>
 		<name>yarn.nodemanager.aux-servicesname>
 		<value>mapreduce_shufflevalue>
property>

<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostnamename>
<value>hadoopvalue>
property>

配置mapred-env.sh

# 在hadoop目录下，执行以下命令
vim ./etc/hadoop/mapred-env.sh

# 在文件16行左右的JAVA_HOME，改成以下内容
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_212

配置mapred-site.xml

#在hadoop目录下，执行以下命令,对mapred-site.xml.template重新命名为mapred-site.xml
mv ./etc/hadoop/mapred-site.xml.template ./etc/hadoop/mapred-site.xml

#在hadoop目录下，执行以下命令
vi ./etc/hadoop/mapred-site.xml

在里添加以下内容：

<property>
		<name>mapreduce.framework.namename>
		<value>yarnvalue>
property>

2.2 启动集群

启动前必须保证NameNode和DataNode已经启动

启动ResourceManager和NodeManager

#在hadoop目录下，执行以下命令,启动ResourceManager
sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

#在hadoop目录下，执行以下命令,启动NodeManager
sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager

也可以将此步骤做成shell脚本–ResourceAndNodeManagerStart.sh

# 通过shell脚本启动ResourceManager和NodeManager
touch ResourceAndNodeManagerStart.sh
chmod 777 ResourceAndNodeManagerStart.sh
vim ResourceAndNodeManagerStart.sh

#StartNameAndDataNode.sh脚本内容如下：
#!/bin/bash
sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager

2.3 集群操作

Yarn的浏览器页面查看

http://hadoop:8088/cluster

使用Yarn执行程序

#删除HDFS文件系统上的output文件
bin/hdfs dfs -rm -R /user/atguigu/output

#执行MapReduce程序
bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /user/atguigu/input/ /user/atguigu/output

查看运行结果

#使用HDFS命令，查看运行结果
bin/hdfs dfs -cat /user/atguigu/output/*

3. 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:

3.1 配置mapred-site.xml

vi ./etc/hadoop/mapred-site.xml

在里添加以下内容：

<property>
<name>mapreduce.jobhistory.addressname>
<value>hadoop:10020value>
property>

<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.addressname>
    <value>hadoop:19888value>
property>

3.2 启动历史服务器

sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

查看历史服务器是否启动

3.3 查看JobHistory

http://hadoop:19888/jobhistory

1. 
2. 

4. 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。

4.1 配置yarn-site.xml

#在hadoop目录下，执行以下命令
vi ./etc/hadoop/yarn-site.xml

在里添加以下内容：

<property>
<name>yarn.log-aggregation-enablename>
<value>truevalue>
property>


<property>
<name>yarn.log-aggregation.retain-secondsname>
<value>604800value>
property>

4.2 关闭NodeManager 、ResourceManager和HistoryManager

# 通过shell脚本关闭ResourceManager和NodeManager以及HistoryManager
touch ResourceAndNodeManagerHisStop.sh
chmod 777 ResourceAndNodeManagerHisStop.sh
vim ResourceAndNodeManagerHisStop.sh

#!/bin/bash
sbin/yarn-daemon.sh stop resourcemanager
sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager
sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver

4.3 启动NodeManager 、ResourceManager和HistoryManager

# 启动ResourceManager
sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
# 启动NodeManager 
sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager
# 启动HistoryManager
sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

4.4 删除HDFS上已经存在的输出文件

bin/hdfs dfs -rm -R /user/atguigu/output

4.5 执行WordCount程序

vim StartWordCount.sh

#脚本内容
#!/bin/
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /user/atguigu/input /user/atguigu/output

#赋予权限
chmod 777 StartWordCount.sh

#执行WordCount程序
./StartWordCount.sh

4.6 查看日志

http://hadoop:19888/jobhistory

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