Hadoop环境搭建
1) 下载Hadoop
'''
import java.util.*
'''
http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/
2.6.0-cdh5.7.0
wget http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0.tar.gz
2）安装jdk
下载
解压到app目录：tar -zxvf jdk-7u51-linux-x64.tar.gz -C ~/app/
验证安装是否成功：~/app/jdk1.7.0_51/bin ./java -version
建议把bin目录配置到系统环境变量(~/.bash_profile)中
export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.7.0_51
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
3）机器参数设置
hostname: hadoop001
修改机器名: /etc/sysconfig/network
NETWORKING=yes
HOSTNAME=hadoop001
设置ip和hostname的映射关系: /etc/hosts
192.168.199.200 hadoop001
127.0.0.1 localhost
ssh免密码登陆(本步骤可以省略，但是后面你重启hadoop进程时是需要手工输入密码才行)
ssh-keygen -t rsa
cp ~/.ssh/id_rsa.pub ~/.ssh/authorized_keys
4）Hadoop配置文件修改:
~/app/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0/etc/hadoop
hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.7.0_51
core-site.xml
hdfs-site.xml
5）格式化HDFS
注意：这一步操作，只是在第一次时执行，每次如果都格式化的话，那么HDFS上的数据就会被清空
bin/hdfs namenode -format
6）启动HDFS
sbin/start-dfs.sh
验证是否启动成功:
jps
DataNode
SecondaryNameNode
NameNode
浏览器
http://hadoop001:50070/
7）停止HDFS
sbin/stop- dfs.sh
YARN架构
1 RM(ResourceManager) + N NM(NodeManager)
ResourceManager的职责： 一个集群active状态的RM只有一个，负责整个集群的资源管理和调度
1）处理客户端的请求(启动/杀死)
2）启动/监控ApplicationMaster(一个作业对应一个AM)
3）监控NM
4）系统的资源分配和调度
NodeManager：整个集群中有N个，负责单个节点的资源管理和使用以及task的运行情况
1）定期向RM汇报本节点的资源使用请求和各个Container的运行状态
2）接收并处理RM的container启停的各种命令
3）单个节点的资源管理和任务管理
ApplicationMaster：每个应用/作业对应一个，负责应用程序的管理
1）数据切分
2）为应用程序向RM申请资源(container)，并分配给内部任务
3）与NM通信以启停task， task是运行在container中的
4）task的监控和容错
Container：
对任务运行情况的描述：cpu、memory、环境变量
YARN执行流程
1）用户向YARN提交作业
2）RM为该作业分配第一个container(AM)
3）RM会与对应的NM通信，要求NM在这个container上启动应用程序的AM
4) AM首先向RM注册，然后AM将为各个任务申请资源，并监控运行情况
5）AM采用轮训的方式通过RPC协议向RM申请和领取资源
6）AM申请到资源以后，便和相应的NM通信，要求NM启动任务
7）NM启动我们作业对应的task
YARN环境搭建
mapred-site.xml
yarn-site.xml
启动yarn：sbin/start-yarn.sh
验证是否启动成功
jps
ResourceManager
NodeManager
web: http://hadoop001:8088
停止yarn： sbin/stop-yarn.sh
提交mr作业到yarn上运行： wc
/home/hadoop/app/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0-cdh5.7.0.jar
hadoop jar /home/hadoop/app/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0-cdh5.7.0.jar wordcount /input/wc/hello.txt /output/wc/
当我们再次执行该作业时，会报错：
FileAlreadyExistsException:
Output directory hdfs://hadoop001:8020/output/wc already exists
Hive底层的执行引擎有：MapReduce、Tez、Spark
Hive on MapReduce
Hive on Tez
Hive on Spark
压缩：GZIP、LZO、Snappy、BZIP2..
存储：TextFile、SequenceFile、RCFile、ORC、Parquet
UDF：自定义函数
Hive环境搭建
1）Hive下载：http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/
wget http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/hive-1.1.0-cdh5.7.0.tar.gz
2）解压
tar -zxvf hive-1.1.0-cdh5.7.0.tar.gz -C ~/app/
3）配置
系统环境变量(~/.bahs_profile)
export HIVE_HOME=/home/hadoop/app/hive-1.1.0-cdh5.7.0
export PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH
实现安装一个mysql， yum install xxx
hive-site.xml
4）拷贝mysql驱动到$HIVE_HOME/lib/
5）启动hive: $HIVE_HOME/bin/hive
---------------------
作者：阿呆_33
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/shell33168/article/details/86558283
版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！