大数据----------（二）hadoop的安装部署：HDFS模块，Yarn模块，历史服务配置

安装方式：伪分布式，让进程跑在一台机器上，端口不一样
文档：http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.6/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html

一、hadoop的安装部署

1.使用rz命令上传

按照所需版本上传：rz

2.解压

tar -zxvf hadoop-2.7.3.tar.gz -C ../modules/

3.Hadoop目录结构

删除一些无用的文件和目录（在hadoop下操作）：

	rm -rf bin/*.cmd
	rm -rf sbin/*.cmd
	rm -rf share/doc/

4.修改环境变量

在etc目录下操作，-env.sh:

			hadoop-env.sh
		    yarn-env.sh
		    mapred-env.sh

5.common模块

core-site.xml

6.HDFS模块

hdfs-site.xml

slaves:指定DataNode运行在那些机器在上
说明：如果有多个机器，一行一个

７．启动HDFS

（1）对文件系统进行格式化
bin/hdfs namenode -format
注意：只需要一次即可
（2）格式化成功标准：

若有错误：一定是配置文件写错
如果进行第二次格式化，格式化之前，将临时目录删除
（3）启动服务
主节点：sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
从节点：sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
（4）验证是否启动
方式一：jps

方拾二：通过web ui 查看
hdfs webui端口是50070
http://bigdata-hpsk01.huadian.com:50070

8.测试HDFS

帮助命令：bin/hdfs dfs
创建目录：bin/hdfs dfs -mkdir -p /datas/tmp
从上传文件：Linux→HDFS
bin/hdfs dfs -put /opt/datas/wordcount /datas/tmp/
列举目录文件：bin/hdfs dfs -put /opt/datas/wordcount /datas/tmp/
查看文件内容：bin/hdfs dfs -cat /datas/tmp/wordcount
删除文件：bin/hdfs dfs -rm -r -f /datas/tmp/wordcount
下载文件（HDFS->linux）：
bin/hdfs dfs -get /datas/tmp/wordcount /opt/modules/

9.Yarn模块

yarn-site.xml

salves:指定nodemanager运行在那些机器上，在配置HDFS的时候，已经配置了

10.启动Yarn

主节点：sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
从节点：sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager

11.验证Yarn是否启动

方式一：jps

方拾二：通过web ui
http://bigdata-hpsk01.huadian.com:8088

12.MapReduce

（1）重命名配置文件
在cd /opt/modules/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/路径下：
mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml
（2）修改mapred-site.xml

13.测试MapReduce程序

程序运行在Yarn，读取HDFS上的数据进行处理

准备数据：

/datas/temp/wordcount

MapReduce程序：

Hadoop框架给我们提供了测试程序

/opt/modules/hadoop-2.7.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar

提交运行

程序提交到Yarn上运行只有一种方式：bin/yarn jar


将/datas/tmp/wordcount用wordcount，输出到/datas/mapreduce/output1

bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar wordcount /datas/tmp/wordcount  /datas/mapreduce/output1

结果查看

（1）8088看看

（2）HDFS web UI 看看

14.日志文件讲解

进程启动不了，控制没有报什么错误，这时，只能通过查看日志的方式找到问题
日志文件目录：${Hadoop_home}/logs

日志文件详解

文件名：主键模块的名称-用户名-服务名称-主机名

后缀名：
.log：程序启动相关信息
.out：标准输出
程序运行的输出
system.out.print/error
注意：一旦出错，自己找对应的文件，然后使用tail命令查看

15.历史服务配置

需求：在8088端口上，对已经结束的任务，无法查看历史信息（19888），历史信息记录：有几个Map Task，有几个Reduce task，任务什么时候提交了，什么启动，什么时候完成。
·mapred-site.xml

启动历史服务
sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar wordcount /datas/tmp/wordcount1 /datas/mapreduce/output3

16.日志聚集功能

当MapReduce程序在Yarn上运行过程中，产生一些日志文件，需要将这些日志文件收集上传HDFS，以便后续监控查看
Yarn：主节点从节点
好处 ：①中央化存储，集中存储方便管理
②可以减轻ResourceManager的负载压力
yarn-site.xml

注意：必须重启Yarn和JobHistoryServer服务才生效，需要重新读取配置文件