伪分布式hadoop安装（linux）

文档介绍：hadoop文件配置

http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.6/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html

下载hadoop压缩包------》hadoop.apache.org

将下载好的hadoop压缩包山传到linux上，可以上传到linux远程的图形化界面

解压hadoop压缩包

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

了解目录结构，删除无用文件

rm -rf bin/*.cmd

rm -rf sbin/*.cmd

rm -rf etc/hadoop/*.cmd

rm -rf share/doc/

修改配置：etc/hadoop/

(1)*-evn.sh：3个模块的环境变量文件

hadoop-env.sh 、yarn-env.sh(23行)、mapred-env.sh

JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.8.0_91

按模块配置

1. common模块：core-site.xml

vi core-site.xml

b、HDFS模块配置：

hdfs-site.xml

        dfs.replication

        1

     

slaves:指定小弟DataNode运行在那台机器上

如果有多个小弟，一行一个

bigdata-hpsk01.huadian.com

c、测试HDFS模块是否OK

-》格式化

bin/hdfs namenode -format

成功的标准：

18/08/07 23:25:02 INFO util.ExitUtil: Exiting with status 0

-》启动

主节点

sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

从节点

sbin/hadoop-daemon.sh start datanode

-》验证是否成功：

方式一：查看进程jps

方式二：

bigdata-hpsk01.huadian.com:50070

-》测试HDFS：

（1）怎么用

bin/hdfs dfs

（2）创建一个目录

 bin/hdfs dfs -mkdir -p /datas

（3）查看

 bin/hdfs dfs -ls /

（4）上传文件

 bin/hdfs dfs -put /opt/datas/input.data  /datas

（5）查看文件

bin/hdfs dfs -text /datas/input.data

（6）删除文件

bin/hdfs dfs -rm -r -f  /datas/input.data

d、YARN

对于分布式资源管理和任务调度框架来说，

在YARN上可以运行多种应用程序

- MapReduce

- spark

- tez

配置：yarn-site.xml

yarn.resourcemanager.hostname

mapreduce_shuffle

 

yarn.nodemanager.aux-services

mapreduce_shuffle

（2）slaves

指定nodemanager运行的主机名称，由于NameNode和DataNode在同一台机器

前面已经配置

e、启动YARN服务

-》启动：

主节点：resourceManager

sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

sbin/yarn-daemon.sh stop resourcemanager

 

从节点：nodeManager

sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager

sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager

-》验证启动：

方式一：jps

方式二：

http://bigdata-hpsk01.huadian.com:8088/

f、Mapreduce模块

并行计算 的框架

思想：分而治之

核心：

map :分

并行处理数据，将数据分割，一部分一部分的处理

reduce：合

将Map处理数据的结果进行合并，

 

配置：

mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml

        mapreduce.framework.name

        yarn

g、测试MapReduce程序

案例：wordcount程序

准备数据：/datas/input.data

程序：

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

将MapReduce应用提交到YARN上运行

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

Usage: wordcount [...]

:表示MapReduce程序要处理的数据在哪里

:表示MapReduce程序处理数据之后的结果 存储在哪里，这个目录不能存在

 终极提交：

 bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar wordcount /datas/input.data /datas/output/output001

 

 bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar  wordcount /datas/input.data/datas/output/output001

 

 

9.1.5如果格式化、启动某个进程失败，怎么办？？？？

看日志文件。。。。就是IDEA控制台的输出

logs/XX.log

 

hadoop-huadian-datanode-bigdata-hpsk01.huadian.com.log

模块   root   进程名字 主机名

 

后缀名：

日志分类：标准输出、错误输出

.log:程序启动相关信息   ==========

.out:程序运行的相关输出

system.out.println(),system.error.println

 

使用tail -100f xxx.log

找Exception，case by

 额外配置：

历史服务器

HistoryServer

 

配置：mapred-site.xml 后面添加

 

mapreduce.jobhistory.address

bigdata-hpsk01.huadian.com:10020

mapreduce.jobhistory.webapp.address

bigdata-hpsk01.huadian.com:19888

启动服务

sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

 

日志聚集功能

YARN提供日志中央化管理功能，他能将运行完成的任务 日志 上传到HDFS指定目录下。

以便后期监控查看

 

配置：yarn-site.xml

yarn.log-aggregation-enable

true

 

yarn.log-aggregation.retain-seconds

604800

注意：重启YARN和JobHistoryServer服务，

修改了配置文件，需要重新读取

到此hadoop环境搭建成功