Hadoop之YARN的安装与测试

在之前几篇文章中介绍了Hadoop生态圈中的HDFS基础，HDFS集群搭建，JAVA的基本API等操作，此文介绍一下，分布式调度系统的重要组成部分Yarn的安装与使用。

1.配置计算调度系统Yarn和计算引擎Map/Reduce

1.1 配置mapred-site.xml

namenode上配置mapred-site.xml，默认没有mapred-site.xml文件，只有一个模版文件mapred-site.xml.template
拷贝一个重命名一下即可，

cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml

然后配置以下内容：

    mapreduce.framework.name
    yarn

1.2 配置yarn-site.xml

经验：yarn-site如果是集中启动，其实只需要在管理机上配置一份即可，但是如果单独启动，需要每台机器一份，在网页上可以看到当前机器的配置，以及这个配置的来源

    yarn.resourcemanager.hostname
    master


 
    yarn.nodemanager.aux-services 
    mapreduce_shuffle 
 


    yarn.nodemanager.auxservices.mapreduce.shuffle.class
    org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler

1.3 配置其他节点

配置到其他节点只需要把上面两个文件copy到其他主机即可，命令如下：

scp mapred-site.xml slave1:/usr/local/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml
scp mapred-site.xml slave2:/usr/local/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml
scp mapred-site.xml slave3:/usr/local/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml

scp yarn-site.xml slave1:/usr/local/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml
scp yarn-site.xml slave2:/usr/local/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml
scp yarn-site.xml slave3:/usr/local/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml

为了简单起见，把YARN的resourceManager部署在NameNode上，把YARN的NodeManager部署在DataNode上（一般情况下YARN的NM会跟HDFS的DN部署在一起，至少是在一个机架上）

2.启动YARN集群

启动yarn集群start-yarn.sh ：jps观察启动结果

ResourceManager.png

观察NodeManager情况：

NodeManager.png

启动过程：先启动自己节点中的ResourceManager，然后根据配置的slaves配置件中的slave中的NodeManager

可以使用yarn-daemon.sh单独启动resourcemanager和nodemanager

3.web观察集群

通过网页http://192.168.56.200:8088/ 观察集群。
如果datanode中没有配置yarn-site.xml,则网页中展示如下，没有节点信息（说明没有启动起来，启动失败）。

datanode未配置yarn-site.xml.png

如果配置了yarn-site.xml，则展示如下，含有节点配置信息

已配置yarn-site.xml.png

选择上面的某个节点，可以看到节点的详细信息

image.png

能够展示上面网页信息的前提是需要配置windows机上C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts文件，如下：

192.168.56.200 master
192.168.56.201 slave1
192.168.56.202 slave2
192.168.56.203 slave3

4.测试事例

find /usr/local/hadoop -name example.jar 查找示例文件
通过hadoop jar xxx.jar wordcount /input /output来运行示例程序，步骤如下：

1. 传测试文件到hdfs上

hadoop fs -put /var/tmp/test.txt /hello.txt

2. 运行事例程序

hadoop jar /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar wordcount /hello.txt /output

运行结果1.png

运行结果2.png

通过网页来观察该job的运行情况

运行Job信息1.png

运行Job信息2.png

运行完成，在HDFS的web管理页面可以看到输出结果，如下：

HDFS文件系统结果.png

可以把part-r-00000下载下来，可以看到分词统计的结果，如下：

统计结果.png

5.延伸阅读

1. Hadoop安装与集群配置
2. Hadoop基本知识点之HDFS
3. Hadoop之HDFS的Java实现