Hadoop三种运行模式

简单概述

Hadoop有下列三种运行模式:

• 单机模式
• 伪分布式模式
• 完全分布式模式

单机模式

• 默认模式。
• 不对配置文件进行修改。
• 使用本地文件系统，而不是分布式文件系统。
• Hadoop不会启动NameNode、DataNode、JobTracker、TaskTracker等守护进程，Map()和Reduce()任务作为同一个进程的不同部分来执行的。
• 用于对MapReduce程序的逻辑进行调试，确保程序的正确。

伪分布式模式

• 在一台物理主机上模拟多台主机。
• Hadoop启动NameNode、DataNode、JobTracker、TaskTracker这些守护进程都在同一台机器上运行，是相互独立的Java进程。
• 在这种模式下，Hadoop使用的是分布式文件系统，各个作业也是由JobTraker服务，来管理的独立进程。在单机模式之上增加了代码调试功能，允许检查内存使用情况，HDFS输入输出，以及其他的守护进程交互。类似于完全分布式模式，因此，这种模式常用来开发测试Hadoop程序的执行是否正确。
• 修改3个配置文件：core-site.xml（Hadoop集群的特性，作用于全部进程及客户端）、hdfs-site.xml（配置HDFS集群的工作属性）、mapred-site.xml（配置MapReduce集群的属性）
• 格式化文件系统

完全分布式模式

• Hadoop的守护进程运行在由多台主机搭建的集群上，是真正的生产环境。
• 在所有的主机上安装JDK和Hadoop，组成相互连通的网络。
• 在主机间设置SSH免密码登录，把各从节点生成的公钥添加到主节点的信任列表。
• 修改3个配置文件：core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml，指定NameNode和JobTraker的位置和端口，设置文件的副本等参数
• 格式化文件系统

伪分布式示例：

1.core-site.xml修改
<configuration>
    <property>
        <name>fs.default.namename>
        <value>hdfs://localhostvalue>
    property>
configuration>

2.对hdfs-site.xml修改（主要是用来指定集群中数据块的副本系数）
<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replicationname>
        <value>1value>
    property>
configuration>

3.对mapred-site.xml修改
<configuration>
    <property>
        <name>mapred.job.trackername>
        <value>localhost:8021value>
    property>
configuration>

4.对文件系统进行格式化
hadoop namenode -format

5.启动守护进程
bin文件下
运行start-all.sh
启动HDFS和MapReduce的守护进程
至此，NameNode、DataNode、JobTracker、TaskTracker等守护进程启动。

完全分布式模式示例：

假设有3台主机，其中1台主节点，2台从节点。
主节点和从节点配置相同。
1.core-site.xml修改
<configuration>
    <property>
        <name>fs.default.namename>
        <value>hdfs://192.168.56.11:9000value>
    property>
    <property>
         <name>hadoop.tmp.dirname>
         <value>/home/test/haddoop-data/tmpvalue>//临时文件夹
    property>
configuration>

2.对hdfs-site.xml修改（主要是用来指定集群中数据块的副本系数）
<configuration>
    <property>
        <name>dfs.name.dirname>
        <value>/home/test/hadoop-data/hafs/namevalue>
    property>
    <property>
        <name>dfs.data.dirname>
        <value>/home/test/hadoop-data/hafs/datavalue>
    property>
    <property>
        <name>dfs.replicationname>
        <value>2value>
    property>
configuration>

3.对mapred-site.xml修改
<configuration>
    <property>
        <name>mapred.job.trackername>
        <value>192.168.56.11:9001value>
    property>
configuration>

4.对配置文件下的conf/slaves进行编辑（将从节点的IP写入）
localhost
192.168.56.12
192.168.56.13

5.设置SSH免密码登录
ssh-keygen
将公钥密令追加到信任授权列表中
cat /home/test/.ssh/id_rsa.pub >>authorized_keys

6.在分节点上进行操作
将主节点的公钥复制到分节点上：
scp test(这个是计算机用户名)@192.168.56.11:home/test/.ssh/id_rsa.pub /home/test/.ssh
将主节点上的Hadoop复制到分节点上：
scp -r [email protected]:/opt/hadoop-1.2.1 /opt/
将拷贝来的公钥文件添加到信任列表中
cat /home/test/.ssh/id_rsa.pub >>/home/test/.ssh/authorized_keys

7.格式化HDFS主节点
hadoop namenode -format

8.启动
/opt/hadoop-1.2.1/bin/start-dfs/sh

转载：http://blog.csdn.net/u013063153/article/details/53115216