本实验需要按照上一节单机模式部署后继续进行操作
core-site.xml
:$ sudo gvim /usr/local/hadoop/etc/core-site.xml
<configuration>
<property>
<name>fs.default.namename>
<value>hdfs://localhost:9000value>
property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dirname>
<value>/home/hadoop/tmpvalue>
property>
configuration>
常用配置项说明:
fs.default.name
这是一个描述集群中NameNode结点的URI(包括协议、主机名称、端口号),集群里面的每一台机器都需要知道NameNode的地址。DataNode结点会先在NameNode上注册,这样它们的数据才可以被使用。独立的客户端程序通过这个URI跟DataNode交互,以取得文件的块列表。hadoop.tmp.dir
是hadoop文件系统依赖的基础配置,很多路径都依赖它。如果hdfs-site.xml中不配置namenode和datanode的存放位置,默认就放在/tmp/hadoop-${user.name}
这个路径中更多说明请参考core-default.xml,包含配置文件所有配置项的说明和默认值。
hdfs-site.xml
:$ sudo gvim /usr/local/hadoop/etc/hdfs-site.xml
<configuration>
<property>
<name>dfs.replicationname>
<value>1value>
property>
configuration>
常用配置项说明:
dfs.replication
它决定着系统里面的文件块的数据备份个数。对于一个实际的应用,它应该被设为3(这个数字并没有上限,但更多的备份可能并没有作用,而且会占用更多的空间)。少于三个的备份,可能会影响到数据的可靠性(系统故障时,也许会造成数据丢失)dfs.data.dir
这是DataNode结点被指定要存储数据的本地文件系统路径。DataNode结点上的这个路径没有必要完全相同,因为每台机器的环境很可能是不一样的。但如果每台机器上的这个路径都是统一配置的话,会使工作变得简单一些。默认的情况下,它的值为file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/data
这个路径只能用于测试的目的,因为它很可能会丢失掉一些数据。所以这个值最好还是被覆盖。dfs.name.dir
这是NameNode结点存储hadoop文件系统信息的本地系统路径。这个值只对NameNode有效,DataNode并不需要使用到它。上面对于/temp类型的警告,同样也适用于这里。在实际应用中,它最好被覆盖掉。更多说明请参考hdfs-default.xml,包含配置文件所有配置项的说明和默认值。
mapred-site.xml
:$ sudo gvim /usr/local/hadoop/etc/mapred-site.xml
<configuration>
<property>
<name>mapredurce.framework.namename>
<value>yarnvalue>
property>
configuration>
常用配置项说明:
mapred.job.tracker
JobTracker的主机(或者IP)和端口。更多说明请参考mapred-default.xml,包含配置文件所有配置项的说明和默认值
yarn-site.xml
:<configuration>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-servicesname>
<value>mapreduce_shufflevalue>
property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.classname>
<value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandlervalue>
property>
configuration>
常用配置项说明:
yarn.nodemanager.aux-services
通过该配置,用户可以自定义一些服务更多说明请参考yarn-default.xml,包含配置文件所有配置项的说明和默认值
这样简单的伪分布式模式就配置好了
在使用hadoop前,必须格式化一个全新的HDFS安装,通过创建存储目录和NameNode持久化数据结构的初始版本,格式化过程创建了一个空的文件系统。由于NameNode管理文件系统的元数据,而DataNode可以动态的加入或离开集群,因此这个格式化过程并不涉及DataNode。同理,用户也无需关注文件系统的规模。集群中DataNode的数量决定着文件系统的规模。DataNode可以在文件系统格式化之后的很长一段时间内按需增加。
$ su hadoop
$ sudo hadoop namenode -format
会输出如下信息,则表格式化HDFS成功:
DEPRECATED: Use of this script to execute hdfs command is deprecated.
Instead use the hdfs command for it.
INFO namenode.NameNode: STARTUP_MSG:
/************************************************************
STARTUP_MSG: Starting NameNode
STARTUP_MSG: host = [你的主机名]/127.0.0.1
STARTUP_MSG: args = [-format]
STARTUP_MSG: version = 2.4.1
...
...
INFO util.ExitUtil: Exiting with status 0
INFO namenode.NameNode: SHUTDOWN_MSG:
/************************************************************
SHUTDOWN_MSG: Shutting down NameNode at [你的主机名]/127.0.0.1
************************************************************/
$ hadoop-daemon.sh start namenode
$ hadoop-daemon.sh start datanode
或者一次启动
$ start-dfs.sh
输出如下(可以看出分别启动了namenode, datanode, secondarynamenode,因为我们没有配置secondarynamenode,所以地址为0.0.0.0):
Starting namenodes on []
hadoop@localhost's password:
localhost: starting namenode, logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-namenode-G470.out
hadoop@localhost's password:
localhost: starting datanode, logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-datanode-G470.out
localhost: OpenJDK 64-Bit Server VM warning: You have loaded library /usr/local/hadoop/lib/native/libhadoop.so.1.0.0 which might have disabled stack guard. The VM will try to fix the stack guard now.
localhost: It's highly recommended that you fix the library with 'execstack -c ', or link it with '-z noexecstack'.
Starting secondary namenodes [0.0.0.0]
[email protected]'s password:
0.0.0.0: starting secondarynamenode, logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-secondarynamenode-G470.out
$ yarn-daemon.sh start resourcemanager
$ yarn-daemon.sh start nodemanager
或者一次启动:
$ start-yarn.sh
打开浏览器
http://localhost:8088
进入ResourceManager管理页面http://localhost:50070
进入HDFS页面测试验证还是使用上一节的WordCount
$ cd /usr/local/hadoop
$ mkdir input
$ cp /etc/protocols ./input
# 如果存在上一次测试生成的output,由于hadoop的安全机制,直接运行可能会报错,所以请手动删除上一次生成的output文件夹
$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/sources/hadoop-mapreduce-examples-2.4.1-sources.jar org.apache.hadoop.examples.WordCount input output
$ cat output/*
输入命令
$ hadoop-daemon.sh stop namenode
$ hadoop-daemon.sh stop datanode
$ yarn-daemon.sh stop resourcemanager
$ yarn-daemon.sh stop nodemanager
或者
$ stop-dfs.sh
$ stop-yarn.sh