大数据技术——Hadoop3.X入门搭建+安装调优（1.入门）
文章目录
- 一、大数据概论
- 二、Hadoop概述
- 三、Hadoop 运行环境搭建 （开发 重点）
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- 3.1 模板虚拟机环境准备
- 3.2 克隆虚拟机
- 3.3 在hadoop102安装JDK
- 3.4 在hadoop102安装Hadoop
- 3.5 Hadoop目录结构
- 四、Hadoop运行模式
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- 4.1 本地运行模式（官方WordCount）
- 4.2 完全分布式运行模式（开发重点）
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- 4.2.1 虚拟机准备
- 4.2.2 编写集群分发脚本xsync
- 4.2.3 SSH无密登录配置
- 4.2.4 集群配置
- 4.2.5 群起集群
- 4.2.6 配置历史服务器
- 4.2.7 配置日志的聚集
- 4.2.8 集群启动/停止方式总结
- 4.2.9 编写Hadoop集群常用脚本
- 4.2.10 常用端口号说明
- 4.2.11 集群时间同步
- 五、常见错误及解决方案
一、大数据概论
1.1.大数据概念
大数据（Big Data）：指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
按顺序给出数据存储单位：
bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
1Byte = 8bit 1K = 1024Byte 1MB = 1024K
1G = 1024M 1T = 1024G 1P= 1024T
大数据主要解决，海量数据的采集、存储和分析计算问题。
1.2.大数据特点（4V）
（1）Volume（大量）
截至目前，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，而历史上全人类总共说过的话的数据量大约是5EB。当前，典型个人计算机硬盘的容量为TB量级，而一些大企业的数据量已经接近EB量级。
（2）Velocity（高速）
这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。根据IDC的“数字宇宙”的报
告，预计到2025年，全球数据使用量将达到163ZB。在如此海量的数据面前，处理数据的效率就是企业的生命。
（3）Variety（多样）
这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据。相对于以往便于存储的以数据库/文本为主的结构化数据，非结构化数据越来越多，包括网络日志、音频、视频、图 片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。
（4）Value（低价值密度）
价值密度的高低与数据总量的大小成反比。如何快速对有价值数据“提纯”成为目前大数据背景下待解决的难题。
1.3.大数据应用场景
（1）抖音：推荐的都是你喜欢的视频
（2）电商站内广告推荐：给用户推荐可能喜欢的商品
（3）零售：分析用户消费习惯，为用户购买商品提供方便，从而提升商品销量。经典案例，纸尿布+啤酒。
（4）物流仓储：京东物流，上午下单下午送达、下午下单次日上午送达
（5）保险：海量数据挖掘及风险预测，助力保险行业精准营销，提升精细化定价能力。
（6）金融：多维度体现用户特征，帮助金融机构推荐优质客户，防范欺诈风险。
（7）房产：大数据全面助力房地产行业，打造精准投策与营销，选出更合适的地，建造更合适的楼，卖给更合适的人。
（8）人工智能 + 5G + 物联网 + 虚拟与现实
1.4.大数据发展前景
（1）党的十九大提出“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”。
（2）2020年初，中央推出34万亿“新基建”投资计划
（3）下一个风口
2020年是5G的元年，国家在大力铺设5G设备，2021年就是5G手机应用的开始，也是大数据要爆发的1年。5G带来的是每秒钟10g的数据，会给每家公司都带来海量的数据。那么传统的Java工具根本解决不了海量数据的存储。就更不用说海量数据的计算了。如果你对5G的感触不够深，可以回忆一下3G和4G的区别。3G时只能打电话、发短信，当时还觉得很好，觉得3G不错。但是4G来了后，大家很少打电话和发短信了，都改为语音、视频、直播、网上购物等生活方式，带火了淘宝、京东、美团、字节跳动等企业。没有跟上节奏的百度，有点摇摇欲坠。
自古不变的真理：先入行者吃肉，后入行者喝汤，最后到的买单！
（4）人才紧缺、竞争压力小
1.5.大数据部门间业务流程分析
1.6.大数据部门内组织结构
二、Hadoop概述
2.1. Hadoop 是什么
1） Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。
2）主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。
3）广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈。
2.2. Hadoop发展历史（了解）
1）Hadoop创始人Doug Cutting，为了实现与Google类似的全文搜索功能，他在Lucene框架基础上进行优化升级，查询引擎和索引引擎。
2）2001年年底Lucene成为Apache基金会的一个子项目。
3）对于海量数据的场景，Lucene框架面对与Google同样的困难，存储海量数据困难，检索海量速度慢。
4）学习和模仿Google解决这些问题的办法 ：微型版Nutch。
5）可以说Google是Hadoop的思想之源（Google在大数据方面的三篇论文）
GFS —>HDFS
Map-Reduce —>MR
BigTable —>HBase
6）2003-2004年，Google公开了部分GFS和MapReduce思想的细节，以此为基础Doug Cutting等人用
了2年业余时间实现了DFS和MapReduce机制，使Nutch性能飙升。
7）2005 年Hadoop 作为 Lucene的子项目 Nutch的一部分正式引入Apache基金会。
8）2006 年 3 月份，Map-Reduce和Nutch Distributed File System （NDFS）分别被纳入到 Hadoop 项目中，Hadoop就此正式诞生，标志着大数据时代来临。
9）名字来源于Doug Cutting儿子的玩具大象
2.3. Hadoop三大发行版本（了解）
Hadoop 三大发行版本：Apache、Cloudera、Hortonworks。
Apache 版本最原始（最基础）的版本，对于入门学习最好。2006
Cloudera 内部集成了很多大数据框架，对应产品 CDH。2008
Hortonworks 文档较好，对应产品 HDP。2011
Hortonworks 现在已经被 Cloudera 公司收购，推出新的品牌 CDP。
1 ）Apache Hadoop
官网地址：http://hadoop.apache.org
下载地址：https://hadoop.apache.org/releases.html
2 ）Cloudera Hadoop
官网地址：https://www.cloudera.com/downloads/cdh
下载地址：https://docs.cloudera.com/documentation/enterprise/6/release-
notes/topics/rg_cdh_6_download.html
（1）2008 年成立的 Cloudera 是最早将 Hadoop 商用的公司，为合作伙伴提供 Hadoop 的商用解决方案，主要是包括支持、咨询服务、培训。
（2 ）2009 年 年 Hadoop 的创始人 Doug Cutting 也加盟Cloudera 公司。Cloudera 产品主要为 CDH，Cloudera Manager，Cloudera Support
（3）CDH 是 Cloudera 的 Hadoop 发行版，完全开源，比 Apache Hadoop
在兼容性，安全性，稳定性上有所增强。Cloudera 的标价为每年每个节点 10000 美元。
（4）Cloudera Manager是集群的软件分发及管理监控平台，可以在几个小时内部署好一个 Hadoop 集群，并对集群的节点及服务进行实时监控。
3） Hortonworks Hadoop
官网地址：https://hortonworks.com/products/data-center/hdp/
下载地址：https://hortonworks.com/downloads/#data-platform
（1）2011 年成立的 Hortonworks 是雅虎与硅谷风投公司 Benchmark Capital 合资组建。
（2）公司成立之初就吸纳了大约 25 名至 30 名专究 门研究 Hadoop 的雅虎工程师，上述 工程师均在 2005 年开始协助雅虎开发 Hadoop ，贡献了 Hadoop80% 的代码。
（3）Hortonworks 的主打产品是 Hortonworks Data Platform（HDP），也同样是 100%开 源的产品，HDP 除常见的项目外还包括了 Ambari，一款开源的安装和管理系统。
（4）2018 年 Hortonworks 目前 已经被 Cloudera 公司收购。
2.4. Hadoop优势（4高）
1）高可靠性：Hadoop底层维护多个数据副本，所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障，也不会导致数据的丢失。
2）高扩展性：在集群间分配任务数据，可方便的扩展数以千计的节点。
3）高效性：在MapReduce的思想下，Hadoop是并行工作的，以加快任务处
理速度。
4）高容错性：能够自动将失败的任务重新分配。
2.5. Hadoop组成（面试重点）
在 Hadoop1.x 时 代 ，Hadoop中的MapReduce同时处理业务逻辑运算和资源的调度，耦合性较大。在Hadoop2.x时代，增加了Yarn。Yarn只负责资 源 的 调 度 ，MapReduce只负责运算。Hadoop3.x在组成上没有变化。
2.5.1 HDFS架构概述
Hadoop Distributed File System，简称 HDFS，是一个分布式文件系统。
1）NameNode（nn）：存储文件的元数据，如文件名，文件目录结构，文件属性（生成时间、副本数、文件权限），以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等。
2）DataNode(dn)：在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的校验和。 3）Secondary
NameNode(2nn)：每隔一段时间对NameNode元数据备份。
2.5.2 YARN架构概述
Yet Another Resource Negotiator 简称 YARN ，另一种资源协调者，是 Hadoop 的资源管理器。
1）ResourceManager（RM）：整个集群资源（内存、CPU等）的老大
3）ApplicationMaster（AM）：单个任务运行的老大 2）NodeManager（NM）：单个节点服务器资源老大
4）Container：容器，相当一台独立的服务器，里面封装了任务运行所需要的资源，如内存、CPU、磁盘、网络等。
说明1：客户端可以有多个
说明2：集群上可以运行多个ApplicationMaster
说明3：每个NodeManager上可以有多个Container
2.5.3. MapReduce架构概述
MapReduce 将计算过程分为两个阶段：Map 和 Reduce
1）Map 阶段并行处理输入数据
2）Reduce 阶段对 Map 结果进行汇总
2.5.4. HDFS、YARN、MapReduce三者关系
2.6. 大数据技术生态体系
图中涉及的技术名词解释如下：
1）Sqoop：Sqoop 是一款开源的工具，主要用于在 Hadoop、Hive
与传统的数据库（MySQL）间进行数据的传递，可以将一个关系型数据库（例如 ：MySQL，Oracle 等）中的数据导进到 Hadoop 的
HDFS 中，也可以将 HDFS 的数据导进到关系型数据库中。 2）Flume：Flume
是一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume 支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；
3）Kafka：Kafka 是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统； 4）Spark：Spark
是当前最流行的开源大数据内存计算框架。可以基Hadoop 上存储的大数据进行计算。 5）Flink：Flink
是当前最流行的开源大数据内存计算框架。用于实时计算的场景较多。 6）Oozie：Oozie 是一个管理 Hadoop
作业（job）的工作流程调度管理系统。 7）Hbase：HBase 是一个分布式的、面向列的开源数据库。HBase
不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。 8）Hive：Hive 是基于 Hadoop
的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的 SQL 查询功能，可以将 SQL 语句转换为 MapReduce
任务进行运行。其优点是学习成本低，可以通过类 SQL 语句快速实现简单的 MapReduce 统计，不必开发专门的 MapReduce
应用，十分适合数据仓库的统计分析。
9）ZooKeeper：它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统，提供的功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等。
2.7. 推荐系统框架图
三、Hadoop 运行环境搭建 （开发 重点）
3.1 模板虚拟机环境准备
0）安装模板虚拟机
IP地址192.168.10.100、主机名称hadoop100、内存4G、硬盘50G
参考链接: 大数据技术——模板虚拟机环境准备.
1）hadoop100虚拟机配置要求如下（本文Linux系统全部以CentOS-7.5-x86-1804为例）
（1）使用yum安装需要虚拟机可以正常上网，yum安装前可以先测试下虚拟机联网情况
（2）安装 epel-release
注：Extra Packages for Enterprise Linux 是为“红帽系”的操作系统提供额外的软件包，适用于RHEL、CentOS 和 Scientific Linux。相当于是一个软件仓库，大多数 rpm 包在官方repository中是找不到的）
[root@hadoop100 ~]# yum install -y epel-release
（3）注意：如果 Linux 安装的是最小系统版，还需要安装如下工具；如果安装的是 Linux桌面标准版，不需要执行如下操作
net-tool：工具包集合，包含 ifconfig 等命令
[root@hadoop100 ~]# yum install -y net-tools
vim：编辑器
[root@hadoop100 ~]# yum install -y vim
2 ） 关闭防火墙
[root@hadoop100 ~]# systemctl stop firewalld
[root@hadoop100 ~]# systemctl disable firewalld.service
注意：在企业开发时，通常单个服务器的防火墙时关闭的。公司整体对外会设置非常安全的防火墙
3 ） 创建 xusheng用户 ，并修改 xusheng用户的密码
[root@hadoop100 ~]# useradd xusheng
[root@hadoop100 ~]# passwd xusheng
自己设置名称和密码
4 ） 配置 xusheng用户具有 root 权限 ， 方便 后期加 加 sudo 执行 root 权限的命令
[root@hadoop100 ~]# vim /etc/sudoers
修改/etc/sudoers 文件，在%wheel 这行下面添加一行，如下所示：
## Allow root to run any commands anywhere
root ALL=(ALL) ALL
## Allows people in group wheel to run all commands
%wheel ALL=(ALL) ALL
xushengALL=(ALL) NOPASSWD:ALL
注意：xusheng这一行不要直接放到 root 行下面，因为所有用户都属于 wheel 组，你先配置了 xusheng具有免密功能，但是程序执行到%wheel 行时，该功能又被覆盖回需要密码。所以 xusheng要放到%wheel 这行下面。
5 ） 在/opt 目录下创建文件夹 ，并修改所属主和所属组
（1）在/opt 目录下创建 module、software 文件夹
[root@hadoop100 ~]# mkdir /opt/module
[root@hadoop100 ~]# mkdir /opt/software
（2）修改 module、software 文件夹的所有者和所属组均为 xusheng用户
[root@hadoop100 ~]# chown xusheng:xusheng /opt/module
[root@hadoop100 ~]# chown xusheng:xusheng /opt/software
（3）查看 module、software 文件夹的所有者和所属组
[xusheng@hadoop100 opt]$ ll
总用量 0
drwxr-xr-x. 2 xusheng xusheng 6 4月 7 20:36 module
drwxr-xr-x. 2 xusheng xusheng 6 4月 7 20:36 software
6）卸载虚拟机自带的 JDK
注意：如果你的虚拟机是最小化安装不需要执行这一步。
[root@hadoop100 ~]# rpm -qa | grep -i java | xargs -n1 rpm -e --nodeps
➢ rpm -qa：查询所安装的所有 rpm 软件包
➢ grep -i：忽略大小写
➢ xargs -n1：表示每次只传递一个参数
➢ rpm -e –nodeps：强制卸载软件
查询
卸载
7 ）重启虚拟机
[root@hadoop100 ~]# reboot
3.2 克隆虚拟机
1 ） 利用模板机 hadoop100 ，克隆 三台虚拟机： ：hadoop102 hadoop103 hadoop104
注意：克隆时，要先关闭 hadoop100
hadoop100右键–》管理–》克隆
2 ）修改 克隆机 IP ，以下以 hadoop102 举例说明
（1）修改克隆虚拟机的静态 IP
[root@hadoop100 ~]# vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg- ens33
[root@hadoop100 ~]# vim /etc/hostname
[root@hadoop100 ~]# vim /etc/hosts
改成
DEVICE=ens33
TYPE=Ethernet
ONBOOT=yes
BOOTPROTO=static
NAME="ens33"
IPADDR=192.168.10.102
PREFIX=24
GATEWAY=192.168.10.2
DNS1=192.168.10.2
（2）查看 Linux 虚拟机的虚拟网络编辑器，编辑->虚拟网络编辑器->VMnet8
注意：若本机的网络适配器没有出现VMnet1、VMnet8
链接: 解决本机网络适配器中没有虚拟网卡VMnet1、VMnet8.
（3）查看 Windows 系统适配器 VMware Network Adapter VMnet8 的 IP 地址
（4）保证 Linux 系统 ifcfg-ens33 文件中 IP 地址、虚拟网络编辑器地址和 Windows 系统 VM8 网络 IP 地址相同。
3 ） 修改 克隆机 主机名 ，以下以 hadoop102 举例说明
（1）修改主机名称
[root@hadoop100 ~]# vim /etc/hostname
hadoop102
（2）配置 Linux 克隆机主机名称映射 hosts 文件，打开/etc/hosts
[root@hadoop100 ~]# vim /etc/hosts
添加如下内容
192.168.10.100 hadoop100
192.168.10.101 hadoop101
192.168.10.102 hadoop102
192.168.10.103 hadoop103
192.168.10.104 hadoop104
192.168.10.105 hadoop105
192.168.10.106 hadoop106
192.168.10.107 hadoop107
192.168.10.108 hadoop108
4 ）机 重启克隆机 hadoop102
[root@hadoop100 ~]# reboot
5 ） 修改 windows 的主机映射文件 （hosts 文件）
（1）如果操作系统是 window7，可以直接修改
（a）进入 C:\Windows\System32\drivers\etc 路径
（b）打开 hosts 文件并添加如下内容，然后保存
192.168.10.100 hadoop100
192.168.10.101 hadoop101
192.168.10.102 hadoop102
192.168.10.103 hadoop103
192.168.10.104 hadoop104
192.168.10.105 hadoop105
192.168.10.106 hadoop106
192.168.10.107 hadoop107
192.168.10.108 hadoop108
（2）如果操作系统是 window10，先拷贝出来，修改保存以后，再覆盖即可
（a）进入 C:\Windows\System32\drivers\etc 路径
（b）拷贝 hosts 文件到桌面
（c）打开桌面 hosts 文件并添加如下内容
192.168.10.100 hadoop100
192.168.10.101 hadoop101
192.168.10.102 hadoop102
192.168.10.103 hadoop103
192.168.10.104 hadoop104
192.168.10.105 hadoop105
192.168.10.106 hadoop106
192.168.10.107 hadoop107
192.168.10.108 hadoop108
（d）将桌面 hosts 文件覆盖 C:\Windows\System32\drivers\etc 路径 hosts 文件
3.3 在hadoop102安装JDK
1）卸载现有JDK
注意：安装JDK前，一定确保提前删除了虚拟机自带的JDK。详细步骤见问文档3.1（6）节中卸载JDK步骤。
2）用XShell传输工具将JDK导入到opt目录下面的software文件夹下面
3）在Linux系统下的opt目录中查看软件包是否导入成功
[xusheng@hadoop102 ~]$ ls /opt/software/
看到如下结果：
jdk-8u212-linux-x64.tar.gz
4）解压JDK到/opt/module目录下
[xusheng@hadoop102 software]$ tar -zxvf jdk-8u212-linux-x64.tar.gz -C /opt/module/
5）配置JDK环境变量
（1）新建/etc/profile.d/my_env.sh文件
[xusheng@hadoop102 ~]$ sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh
添加如下内容
#JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_212
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
（2）保存后退出
:wq
（3）source一下/etc/profile文件，让新的环境变量PATH生效
[xusheng@hadoop102 ~]$ source /etc/profile
6）测试JDK是否安装成功
[xusheng@hadoop102 ~]$ java -version
如果能看到以下结果，则代表Java安装成功。
java version “1.8.0_212”
注意：重启（如果java -version可以用就不用重启）
[xusheng@hadoop102 ~]$ sudo reboot
3.4 在hadoop102安装Hadoop
Hadoop下载地址：https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-3.1.3/
1）用XShell文件传输工具将hadoop-3.1.3.tar.gz导入到opt目录下面的software文件夹下面
2）进入到Hadoop安装包路径下
[xusheng@hadoop102 ~]$ cd /opt/software/
3）解压安装文件到/opt/module下面
[xusheng@hadoop102 software]$ tar -zxvf hadoop-3.1.3.tar.gz -C /opt/module/
4）查看是否解压成功
[xusheng@hadoop102 software]$ ls /opt/module/ hadoop-3.1.3
5）将Hadoop添加到环境变量
（1）获取Hadoop安装路径
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ pwd
/opt/module/hadoop-3.1.3
（2）打开/etc/profile.d/my_env.sh文件
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh
在my_env.sh文件末尾添加如下内容：（shift+g）
#HADOOP_HOME
export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-3.1.3
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin
保存并退出： :wq
（3）让修改后的文件生效
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ source /etc/profile
6）测试是否安装成功
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop version
Hadoop 3.1.3
7）重启（如果Hadoop命令不能用再重启虚拟机）
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sudo reboot
3.5 Hadoop目录结构
1）查看Hadoop目录结构
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ ll
总用量 176
drwxr-xr-x. 2 xusheng xusheng 183 9月 12 2019 bin
drwxr-xr-x. 3 xusheng xusheng 20 9月 12 2019 etc
drwxr-xr-x. 2 xusheng xusheng 106 9月 12 2019 include
drwxr-xr-x. 3 xusheng xusheng 20 9月 12 2019 lib
drwxr-xr-x. 4 xusheng xusheng 288 9月 12 2019 libexec
-rw-rw-r--. 1 xusheng xusheng 147145 9月 4 2019 LICENSE.txt
-rw-rw-r--. 1 xusheng xusheng 21867 9月 4 2019 NOTICE.txt
-rw-rw-r--. 1 xusheng xusheng 1366 9月 4 2019 README.txt
drwxr-xr-x. 3 xusheng xusheng 4096 9月 12 2019 sbin
drwxr-xr-x. 4 xusheng xusheng 31 9月 12 2019 share
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$
2）重要目录
（1）bin目录：存放对Hadoop相关服务（hdfs，yarn，mapred）进行操作的脚本
（2）etc目录：Hadoop的配置文件目录，存放Hadoop的配置文件
（3）lib目录：存放Hadoop的本地库（对数据进行压缩解压缩功能）
（4）sbin目录：存放启动或停止Hadoop相关服务的脚本
（5）share目录：存放Hadoop的依赖jar包、文档、和官方案例
四、Hadoop运行模式
1）Hadoop官方网站：http://hadoop.apache.org/
2）Hadoop运行模式包括：本地模式、伪分布式模式以及完全分布式模式。
本地模式：单机运行，只是用来演示一下官方案例。生产环境不用。
伪分布式模式：也是单机运行，但是具备Hadoop集群的所有功能，一台服务器模拟一个分布式的环境。个别缺钱的公司用来测试，生产环境不用。
完全分布式模式：多台服务器组成分布式环境。生产环境使用。
4.1 本地运行模式（官方WordCount）
1）创建在hadoop-3.1.3文件下面创建一个wcinput文件夹
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ mkdir wcinput
2）在wcinput文件下创建一个word.txt文件
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ cd wcinput
3）编辑word.txt文件
[xusheng@hadoop102 wcinput]$ vim word.txt
在文件中输入如下内容
hadoop yarn
hadoop mapreduce
xusheng
xusheng
保存退出：:wq
4）回到Hadoop目录/opt/module/hadoop-3.1.3
5）执行程序
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount wcinput wcoutput
6）查看结果
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ cat wcoutput/part-r-00000
看到如下结果：
xusheng2
hadoop 2
mapreduce 1
yarn 1
4.2 完全分布式运行模式（开发重点）
分析：
1）准备3台客户机（关闭防火墙、静态IP、主机名称）
2）安装JDK
3）配置环境变量
4）安装Hadoop
5）配置环境变量
6）配置集群
7）单点启动
8）配置ssh
9）群起并测试集群
4.2.1 虚拟机准备
详见2.1、2.2两节。
4.2.2 编写集群分发脚本xsync
1）scp（secure copy）安全拷贝
（1）scp 定义
scp 可以实现服务器与服务器之间的数据拷贝。（from server1 to server2）
（2）基本语法
scp -r $pdir/$fname $user@$host:$pdir/$fname
命令 递归 要拷贝的文件路径/名称 目的地用户@主机:目的地路径/名称
（3）案例实操
➢ 前提：在 hadoop102、hadoop103、hadoop104 都已经创建好的/opt/module、/opt/software 两个目录，并且已经把这两个目录修改为 xusheng:xusheng
[xusheng@hadoop102 ~]$ sudo chown xusheng:xusheng -R
/opt/module
（a）在 hadoop102 上，将 hadoop102 中/opt/module/jdk1.8.0_212 目录拷贝到hadoop103 上。
[xusheng@hadoop102 ~]$ scp -r /opt/module/jdk1.8.0_212
xusheng@hadoop103:/opt/module
（b）在 hadoop103 上，将 hadoop102 中/opt/module/hadoop-3.1.3 目录拷贝到hadoop103 上。
[xusheng@hadoop103 ~]$ scp -r
xusheng@hadoop102:/opt/module/hadoop-3.1.3 /opt/module/
（c）在 hadoop103 上操作，将 hadoop102 中/opt/module 目录下所有目录拷贝到hadoop104 上。
[xusheng@hadoop103 opt]$ scp -r
xusheng@hadoop102:/opt/module/*
xusheng@hadoop104:/opt/module
2 ）rsync 远程 同步
rsync 主要用于备份和镜像。具有速度快、避免复制相同内容和支持符号链接的优点。
rsync 和 scp 区别：用 rsync做文件的复制要比 scp 的速度快，rsync 只对差异文件做更新。scp 是把所有文件都复制过去。
（1）基本语法
rsync -av $pdir/$fname $user@$host:$pdir/$fname
命令 选项参数 要拷贝的文件路径/名称 目的地用户@主机:目的地路径/名称
选项参数说明
选项 功能
-a 归档拷贝
-v 显示复制过程
（2）案例实操
（a）删除 hadoop103 中/opt/module/hadoop-3.1.3/wcinput
[xusheng@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ rm -rf wcinput/
（b）同步 hadoop102 中的/opt/module/hadoop-3.1.3 到 hadoop103
[xusheng@hadoop102 module]$ rsync -av hadoop-3.1.3/
xusheng@hadoop103:/opt/module/hadoop-3.1.3/
3 ）xsync 集群分发 脚本
（1）需求：循环复制文件到所有节点的相同目录下
（2）需求分析：
（a）rsync 命令原始拷贝：
rsync -av /opt/module xusheng@hadoop103:/opt/
（b）期望脚本：
xsync 要同步的文件名称
（c）期望脚本在任何路径都能使用（脚本放在声明了全局环境变量的路径）
[xusheng@hadoop102 ~]$ echo $PATH
/usr/local/bin:/usr/bin:/usr/local/sbin:/usr/sbin:/home/xusheng/.local/bin:/home/xusheng/bin:/opt/module/jdk1.8.0_212/bin
（3）脚本实现
（a）在/home/xusheng/bin 目录下创建 xsync 文件
[xusheng@hadoop102 opt]$ cd /home/xusheng
[xusheng@hadoop102 ~]$ mkdir bin
[xusheng@hadoop102 ~]$ cd bin/
[xusheng@hadoop102 bin]$ vim xsync
在该文件中编写如下代码
#!/bin/bash
#1. 判断参数个数
if [ $# -lt 1 ]
then
echo Not Enough Arguement!
exit;
fi
#2. 遍历集群所有机器
for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
echo ==================== $host ====================
#3. 遍历所有目录，挨个发送
for file in $@
do
#4. 判断文件是否存在
if [ -e $file ]
then
#5. 获取父目录
pdir=$(cd -P $(dirname $file); pwd)
#6. 获取当前文件的名称
fname=$(basename $file)
ssh $host "mkdir -p $pdir"
rsync -av $pdir/$fname $host:$pdir
else
echo $file does not exists!
fi
done
done
（b）修改脚本 xsync 具有执行权限
[xusheng@hadoop102 bin]$ chmod +x xsync
（c）测试脚本
[xusheng@hadoop102 ~]$ xsync /home/xusheng/bin
（d）将脚本复制到/bin 中，以便全局调用
[xusheng@hadoop102 bin]$ sudo cp xsync /bin/
（e）同步环境变量配置（root 所有者）
[xusheng@hadoop102 ~]$ sudo ./bin/xsync /etc/profile.d/my_env.sh
注意：如果用了 sudo，那么 xsync 一定要给它的路径补全。
让环境变量生效
[xusheng@hadoop103 bin]$ source /etc/profile
[xusheng@hadoop104 opt]$ source /etc/profile
4.2.3 SSH无密登录配置
1 ）置 配置 ssh
（1）基本语法
ssh 另一台电脑的 IP 地址
（2）ssh 连接时出现 Host key verification failed 的解决方法
[xusheng@hadoop102 ~]$ ssh hadoop103
➢ 如果出现如下内容
Are you sure you want to continue connecting (yes/no)?
➢ 输入 yes，并回车
（3）退回到 hadoop102
[xusheng@hadoop103 ~]$ exit
2 ） 无密钥配置
（1）免密登录原理
（2）生成公钥和私钥
[xusheng@hadoop102 .ssh]$ pwd
/home/xusheng/.ssh
[xusheng@hadoop102 .ssh]$ ssh-keygen -t rsa
然后敲（三个回车），就会生成两个文件 id_rsa（私钥）、id_rsa.pub（公钥）
（3）将公钥拷贝到要免密登录的目标机器上
[xusheng@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop102
[xusheng@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop103
[xusheng@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop104
注意：
还需要在 hadoop103 上采用 xusheng 账号配置一下无密登录hadoop102、hadoop103、hadoop104 服务器上。
还需要在 hadoop104 上采用 xusheng账号配置一下无密登录hadoop102、hadoop103、hadoop104 服务器上。
还需要在 hadoop102 上采用 root 账号，配置一下无密登录到 hadoop102、hadoop103、hadoop104；
3 ）.ssh 文件夹下 （~/.ssh ）
4.2.4 集群配置
1 ） 集群部署规划
注意：
➢ NameNode 和 SecondaryNameNode 不要安装在同一台服务器
➢ ResourceManager 也很消耗内存，不要和 NameNode、SecondaryNameNode 配置在同一台机器上。
2 ）配置文件说明
Hadoop 配置文件分两类：默认配置文件和自定义配置文件，只有用户想修改某一默认配置值时，才需要修改自定义配置文件，更改相应属性值。
（1）默认配置文件：
网盘链接：
链接：https://pan.baidu.com/s/14IG2U66z8TrAyi8lT0629A
提取码：nd6u
（2）自定义配置文件：
core-site.xml 、hdfs-site.xml 、yarn-site.xml 、mapred-site.xml 四个配置文件存放在
$HADOOP_HOME/etc/hadoop
这个路径上，用户可以根据项目需求重新进行修改配置。
3 ） 配置 集群
（1）核心配置文件
配置 core-site.xml
[xusheng@hadoop102 ~]$ cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop
[xusheng@hadoop102 hadoop]$ vim core-site.xml
文件内容如下：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<!-- 指定 NameNode 的地址 -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://hadoop102:8020</value>
</property>
<!-- 指定 hadoop 数据的存储目录 -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/opt/module/hadoop-3.1.3/data</value>
</property>
<!-- 配置 HDFS 网页登录使用的静态用户为 xusheng-->
<property>
<name>hadoop.http.staticuser.user</name>
<value>xusheng</value>
</property>
</configuration>
（2）HDFS 配置文件
配置 hdfs-site.xml
[xusheng@hadoop102 hadoop]$ vim hdfs-site.xml
文件内容如下：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<!-- nn web 端访问地址-->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address</name>
<value>hadoop102:9870</value>
</property>
<!-- 2nn web 端访问地址-->
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>hadoop104:9868</value>
</property>
</configuration>
（3）YARN 配置文件
配置 yarn-site.xml
[xusheng@hadoop102 hadoop]$ vim yarn-site.xml
文件内容如下：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<!-- 指定 MR 走 shuffle -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<!-- 指定 ResourceManager 的地址-->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>hadoop103</value>
</property>
<!-- 环境变量的继承 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
<value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAP
RED_HOME</value>
</property>
</configuration>
（4）MapReduce 配置文件
配置 mapred-site.xml
[xusheng@hadoop102 hadoop]$ vim mapred-site.xml
文件内容如下：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<!-- 指定 MapReduce 程序运行在 Yarn 上 -->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
4 ） 在集群上分发配置好的 Hadoop 配置文件
[xusheng@hadoop102 hadoop]$ xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/
5 ）去 去 103 和 104 上 查看文件分发情况
[xusheng@hadoop103 ~]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml
[xusheng@hadoop104 ~]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml
4.2.5 群起集群
1 ）置 配置 workers
[xusheng@hadoop102 hadoop]$ vim /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/workers
在该文件中增加如下内容：
hadoop102
hadoop103
hadoop104
注意：该文件中添加的内容结尾不允许有空格，文件中不允许有空行。
同步所有节点配置文件
[xusheng@hadoop102 hadoop]$ xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/etc
2 ） 启动集群
（1） 如果集群是第一次启动，需要在 hadoop102 节点格式化 NameNode（注意：格式化 NameNode，会产生新的集群 id，导致 NameNode 和 DataNode 的集群 id 不一致，集群找不到已往数据。如果集群在运行过程中报错，需要重新格式化 NameNode 的话，一定要先停止 namenode 和 datanode 进程，并且要删除所有机器的 data 和 logs 录，然后再进行格式化。）
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs namenode -format
（2）启动 HDFS
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-dfs.sh
（3） 在配置了 ResourceManager 的节点 （hadoop103 ）启动 YARN
[xusheng@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-yarn.sh
（4）Web 端查看 HDFS 的 NameNode
（a）浏览器中输入：http://hadoop102:9870
（b）查看 HDFS 上存储的数据信息
（5）Web 端查看 YARN 的 ResourceManager
（a）浏览器中输入：http://hadoop103:8088
（b）查看 YARN 上运行的 Job 信息
3 ） 集群基本测试
（1）上传文件到集群
➢ 上传小文件
[xusheng@hadoop102 ~]$ hadoop fs -mkdir /input
[xusheng@hadoop102 ~]$ hadoop fs -put
$HADOOP_HOME/wcinput/word.txt /input
➢ 上传大文件
[xusheng@hadoop102 ~]$ hadoop fs -put /opt/software/jdk-8u212-linux-x64.tar.gz /
（2）上传文件后查看文件存放在什么位置
➢ 查看 HDFS 文件存储路径
[xusheng@hadoop102 subdir0]$ pwd
/opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/data/current/BP-1436128598-
192.168.10.102-1610603650062/current/finalized/subdir0/subdir0
➢ 查看 HDFS 在磁盘存储文件内容
[xusheng@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741825
hadoop yarn
hadoop mapreduce
xusheng
xusheng
（3）拼接
-rw-rw-r--. 1 xusheng xusheng 134217728 5 月 23 16:01 blk_1073741836
-rw-rw-r--. 1 xusheng xusheng 1048583 5 月 23 16:01 blk_1073741836_1012.meta
-rw-rw-r--. 1 xusheng xusheng 63439959 5 月 23 16:01 blk_1073741837
-rw-rw-r--. 1 xusheng xusheng 495635 5 月 23 16:01 blk_1073741837_1013.meta
[xusheng@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741836>>tmp.tar.gz
[xusheng@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741837>>tmp.tar.gz
[xusheng@hadoop102 subdir0]$ tar -zxvf tmp.tar.gz
（4）下载
[xusheng@hadoop104 software]$ hadoop fs -get /jdk-8u212-linux-x64.tar.gz ./
（5）执行 wordcount 程序
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /input /output
4.2.6 配置历史服务器
为了查看程序的历史运行情况，需要配置一下历史服务器。具体配置步骤如下：
1 ） 配置 mapred-site.xml
[xusheng@hadoop102 hadoop]$ vim mapred-site.xml
在该文件里面增加如下配置。
<!-- 历史服务器端地址 -->
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>hadoop102:10020</value>
</property>
<!-- 历史服务器 web 端地址 -->
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>hadoop102:19888</value>
</property>
2 ） 分发配置
[xusheng@hadoop102 hadoop]$ xsync
$HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml
3 ）在 在 hadoop102 启动历史服务器
[xusheng@hadoop102 hadoop]$ mapred --daemon start historyserver
4 ） 查看历史服务器是否启动
[xusheng@hadoop102 hadoop]$ jps
5 ）看 查看 JobHistory
http://hadoop102:19888/jobhistory
4.2.7 配置日志的聚集
日志聚集概念：应用运行完成以后，将程序运行日志信息上传到 HDFS 系统上。
日志聚集功能好处：可以方便的查看到程序运行详情，方便开发调试。
注意：开启日志聚集功能，需要重新启动 NodeManager 、ResourceManager 和HistoryServer。
开启日志聚集功能具体步骤如下：
1 ）置 配置 yarn-site.xml
[xusheng@hadoop102 hadoop]$ vim yarn-site.xml
在该文件里面增加如下配置。
<!-- 开启日志聚集功能 -->
<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 设置日志聚集服务器地址 -->
<property>
<name>yarn.log.server.url</name>
<value>http://hadoop102:19888/jobhistory/logs</value>
</property>
<!-- 设置日志保留时间为 7 天 -->
<property>
<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
<value>604800</value>
</property>
2 ） 分发配置
[xusheng@hadoop102 hadoop]$ xsync $HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml
3 ） 关闭 NodeManager 、ResourceManager 和 和 HistoryServer
[xusheng@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/stop-yarn.sh
[xusheng@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ mapred --daemon stop historyserver
4 ） 启动 NodeManager 、ResourceManage 和 和 HistoryServer
[xusheng@hadoop103 ~]$ start-yarn.sh
[xusheng@hadoop102 ~]$ mapred --daemon start historyserver
5 ） 删除 HDFS 上已经存在的 输出 文件
[xusheng@hadoop102 ~]$ hadoop fs -rm -r /output
6 ） 执行 WordCount 程序
[xusheng@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar
share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar
wordcount /input /output
7 ） 查看日志
（1）历史服务器地址
http://hadoop102:19888/jobhistory
（2）历史任务列表
（3）查看任务运行日志
（4）运行日志详情
4.2.8 集群启动/停止方式总结
1 ） 各个模块分开启动/ 停止 （配置 ssh 是前提） 常用
（1）整体启动/停止 HDFS
start-dfs.sh/stop-dfs.sh
（2）整体启动/停止 YARN
start-yarn.sh/stop-yarn.sh
2 ） 各个服务组件逐一启动/ 停止
（1）分别启动/停止 HDFS 组件
hdfs --daemon start/stop namenode/datanode/secondarynamenode
（2）启动/停止 YARN
yarn --daemon start/stop resourcemanager/nodemanager
4.2.9 编写Hadoop集群常用脚本
1 ）Hadoop 集群启停脚本（包含 HDFS ，Yarn ，Historyserver ）：myhadoop.sh
[xusheng@hadoop102 ~]$ cd /home/xusheng/bin
[xusheng@hadoop102 bin]$ vim myhadoop.sh
➢ 输入如下内容
#!/bin/bash
if [ $# -lt 1 ]
then
echo "No Args Input..."
exit ;
fi
case $1 in
"start")
echo " =================== 启动 hadoop 集群==================="
echo " --------------- 启动 hdfs ---------------"
ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-dfs.sh"
echo " --------------- 启动 yarn ---------------"
ssh hadoop103 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-yarn.sh"
echo " --------------- 启动 historyserver ---------------"
ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon start historyserver"
;;
"stop")
echo " =================== 关闭 hadoop 集群 ==================="
echo " --------------- 关闭 historyserver ---------------"
ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon stop historyserver"
echo " --------------- 关闭 yarn ---------------"
ssh hadoop103 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-yarn.sh"
echo " --------------- 关闭 hdfs ---------------"
ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-dfs.sh"
;;
*)
echo "Input Args Error..."
;;
esac
➢ 保存后退出，然后赋予脚本执行权限
[xusheng@hadoop102 bin]$ chmod +x myhadoop.sh
2 ）查看三台服务器 Java 进程脚本：jpsall
[xusheng@hadoop102 ~]$ cd /home/xusheng/bin
[xusheng@hadoop102 bin]$ vim jpsall
➢ 输入如下内容
#!/bin/bash
for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
echo =============== $host ===============
ssh $host jps
done
➢ 保存后退出，然后赋予脚本执行权限
[xusheng@hadoop102 bin]$ chmod +x jpsall
3 ）分发/home/xusheng/bin 目录，保证自定义脚本在三台机器上都可以使用
[xusheng@hadoop102 ~]$ xsync /home/xusheng/bin/
4.2.10 常用端口号说明
4.2.11 集群时间同步
如果服务器在公网环境（能连接外网），可以不采用集群时间同步，因为服务器会定期和公网时间进行校准；
如果服务器在内网环境，必须要配置集群时间同步，否则时间久了，会产生时间偏差，导致集群执行任务时间不同步。
1 ）需求
找一个机器，作为时间服务器，所有的机器与这台集群时间进行定时的同步，生产环境根据任务对时间的准确程度要求周期同步。测试环境为了尽快看到效果，采用 1 分钟同步一次。
2 ） 时间服务器配置（必须 root 用户）
（1）查看所有节点 ntpd 服务状态和开机自启动状态
[xusheng@hadoop102 ~]$ sudo systemctl status ntpd
[xusheng@hadoop102 ~]$ sudo systemctl start ntpd
[xusheng@hadoop102 ~]$ sudo systemctl is-enabled ntpd
（2）修改 hadoop102 的 ntp.conf 配置文件
[xusheng@hadoop102 ~]$ sudo vim /etc/ntp.conf
修改内容如下
（a）修改 1（授权 192.168.10.0-192.168.10.255 网段上的所有机器可以从这台机器上查询和同步时间）
#restrict 192.168.10.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap
为
restrict 192.168.10.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap
（b）修改 2（集群在局域网中，不使用其他互联网上的时间）
server 0.centos.pool.ntp.org iburst
server 1.centos.pool.ntp.org iburst
server 2.centos.pool.ntp.org iburst
server 3.centos.pool.ntp.org iburst
为
#server 0.centos.pool.ntp.org iburst
#server 1.centos.pool.ntp.org iburst
#server 2.centos.pool.ntp.org iburst
#server 3.centos.pool.ntp.org iburst
（c）添加 3 （ 当该节点丢失网络连接，依然可以采用本地时间作为时间服务器为集群中
的其他节点提供时间同步 ）
server 127.127.1.0
fudge 127.127.1.0 stratum 10
（3）修改 hadoop102 的/etc/sysconfig/ntpd 文件
[xusheng@hadoop102 ~]$ sudo vim /etc/sysconfig/ntpd
增加内容如下（让硬件时间与系统时间一起同步）
SYNC_HWCLOCK=yes
（4）重新启动 ntpd 服务
[xusheng@hadoop102 ~]$ sudo systemctl start ntpd
（5）设置 ntpd 服务开机启动
[xusheng@hadoop102 ~]$ sudo systemctl enable ntpd
3 ） 其他机器配置（必须 root 用户）
（1）关闭所有节点上 ntp 服务和自启动
[xusheng@hadoop103 ~]$ sudo systemctl stop ntpd
[xusheng@hadoop103 ~]$ sudo systemctl disable ntpd
[xusheng@hadoop104 ~]$ sudo systemctl stop ntpd
[xusheng@hadoop104 ~]$ sudo systemctl disable ntpd
（2）在其他机器配置 1 分钟与时间服务器同步一次
[xusheng@hadoop103 ~]$ sudo crontab -e
编写定时任务如下：
*/1 * * * * /usr/sbin/ntpdate hadoop102
（3）修改任意机器时间
[xusheng@hadoop103 ~]$ sudo date -s "2021-9-11 11:11:11"
（4）1 分钟后查看机器是否与时间服务器同步
[xusheng@hadoop103 ~]$ sudo date
五、常见错误及解决方案
1）防火墙没关闭、或者没有启动 YARN
INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop108/192.168.10.108:8032
2）主机名称配置错误
3）IP 地址配置错误
4）ssh 没有配置好
5）root 用户和 xusheng两个用户启动集群不统一
6）配置文件修改不细心
7）不识别主机名称
java.net.UnknownHostException: hadoop102: hadoop102
at
java.net.InetAddress.getLocalHost(InetAddress.java:1475)
at
org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter.submitJobInternal(Job
Submitter.java:146)
at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$10.run(Job.java:1290)
at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$10.run(Job.java:1287)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native
Method)
at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415)
解决办法：
（1）在/etc/hosts 文件中添加 192.168.10.102 hadoop102
（2）主机名称不要起 hadoop hadoop000 等特殊名称
8）DataNode 和 NameNode 进程同时只能工作一个。
9）执行命令不生效，粘贴 Word 中命令时，遇到-和长–没区分开。导致命令失效
解决办法：尽量不要粘贴 Word 中代码。
10）jps 发现进程已经没有，但是重新启动集群，提示进程已经开启。
原因是在 Linux 的根目录下/tmp 目录中存在启动的进程临时文件，将集群相关进程删
除掉，再重新启动集群。
11）jps 不生效
原因：全局变量 hadoop java 没有生效。解决办法：需要 source /etc/profile 文件。
12）8088 端口连接不上
[xusheng@hadoop102 桌面]$ cat /etc/hosts
注释掉如下代码：
#127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
#::1 hadoop102