Hadoop 运行模式
1）Hadoop 官方网站
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。
3.1 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
[sl@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ mkdir wcinput
2 ）在 在 wcinput 文件下创建一个 word.txt 文件
[sl@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ cd wcinput
3 ） 编辑 word.txt 文件
[sl@hadoop102 wcinput]$ vim word.txt
➢ 在文件中输入如下内容
hadoop yarn
hadoop mapreduce
sl
sl
➢ 保存退出：:wq
4 ） 回到 Hadoop 目录/opt/module/hadoop-3.1.3
5 ） 执行程序
[sl@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
[sl@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ cat wcoutput/part-r-00000
看到如下结果：
sl 2
hadoop 2
mapreduce 1
yarn 1
3.2 完全分布式 运行模式
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
3.2.1 虚拟机准备
3.2.2 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 fname host: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 sl:sl
[sl@hadoop102 ~]$ sudo chown sl:sl -R
/opt/module
（a）在 hadoop102 上，将 hadoop102 中/opt/module/jdk1.8.0_212 目录拷贝到hadoop103 上。
[sl@hadoop102 ~]$ scp -r /opt/module/jdk1.8.0_212
sl@hadoop103:/opt/module
（b）在 hadoop103 上，将 hadoop102 中/opt/module/hadoop-3.1.3 目录拷贝到hadoop103 上。
[sl@hadoop103 ~]$ scp -r
sl@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。
[sl@hadoop103 opt]$ scp -r
sl@hadoop102:/opt/module/*
sl@hadoop104:/opt/module
2 ）rsync 远程 同步 工具
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 fname host: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
（2）案例实操
（a）删除 hadoop103 中/opt/module/hadoop-3.1.3/wcinput
[sl@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ rm -rf wcinput/
（b）同步 hadoop102 中的/opt/module/hadoop-3.1.3 到 hadoop103
[sl@hadoop102 module]$ rsync -av hadoop-3.1.3/
sl@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 sl@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）
[sl@hadoop102 ~]$ echo $PATH
/usr/local/bin:/usr/bin:/usr/local/sbin:/usr/sbin:/home/sl/.local/bin:/home/sl/bin:/opt/module/jdk1.8.0_212/bin
（3）脚本实现
（a）在/home/sl/bin 目录下创建 xsync 文件
[sl@hadoop102 opt]$ cd /home/sl
[sl@hadoop102 ~]$ mkdir bin
[sl@hadoop102 ~]$ cd bin
[sl@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 $file does not exists!
fi
done
done
（b）修改脚本 xsync 具有执行权限
[sl@hadoop102 bin]$ chmod +x xsync
（c）测试脚本
[sl@hadoop102 ~]$ xsync /home/sl/bin
（d）将脚本复制到/bin 中，以便全局调用
[sl@hadoop102 bin]$ sudo cp xsync /bin/
（e）同步环境变量配置（root 所有者）
[sl@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
[sl@hadoop103 bin]$ source /etc/profile
[sl@hadoop104 opt]$ source /etc/profile
3.2.3 SSH 无密登录 配置
1 ） 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
[sl@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
[sl@hadoop103 ~]$ exit
2 ） 无密钥配置
（1）免密登录原理
（2）生成公钥和私钥
[sl@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
[sl@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop102
[sl@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop103
[sl@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop104
注意：
还需要在 hadoop103 上采用 sl 账号配置一下无密登录到 hadoop102、hadoop103、hadoop104 服务器上。
还需要在 hadoop104 上采用 sl 账号配置一下无密登录到 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 ）
3.2.4 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。
（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$HADOOP_HOME/etc/hadoop 这个路径上，用户可以根据项目需求重新进行修改配置。
3 ） 配置 集群
（1）核心配置文件
配置 core-site.xml
[sl@hadoop102 hadoop]$ vim core-site.xml
文件内容如下：
fs.defaultFS
hdfs://hadoop102:8020
hadoop.tmp.dir
/opt/module/hadoop-3.1.3/data
hadoop.http.staticuser.user
sl
（2）HDFS 配置文件
配置 hdfs-site.xml
[sl@hadoop102 hadoop]$ vim hdfs-site.xml
文件内容如下：
dfs.namenode.http-address
hadoop102:9870
dfs.namenode.secondary.http-address
hadoop104:9868
（3）YARN 配置文件
配置 yarn-site.xml
[sl@hadoop102 hadoop]$ vim yarn-site.xml
文件内容如下：
yarn.nodemanager.aux-services
mapreduce_shuffle
yarn.resourcemanager.hostname
hadoop103
yarn.nodemanager.env-whitelist
JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CO
NF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAP
RED_HOME
（4）MapReduce 配置文件
配置 mapred-site.xml
[sl@hadoop102 hadoop]$ vim mapred-site.xml
文件内容如下：
mapreduce.framework.name
yarn
4 ） 在集群上分发配置好的 Hadoop 配置文件
[sl@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
[sl@hadoop103 ~]$ cat /opt/module/hadoop-
3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml
[sl@hadoop104 ~]$ cat /opt/module/hadoop-
3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml
3.2.5 群起 集群
1 ） 配置 workers
[sl@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
[sl@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 目录，然后再进行格式化。）
[sl@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs namenode -format
（2）启动 HDFS
[sl@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-dfs.sh
（3） 在配置了 ResourceManager 的节点 （hadoop103 ）启动 YARN
[sl@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
[sl@hadoop102 ~]$ hadoop fs -mkdir /input
[sl@hadoop102 ~]$ hadoop fs -put
$HADOOP_HOME/wcinput/word.txt /input
➢ 上传大文件
[sl@hadoop102 ~]$ 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
[sl@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
[sl@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741825
hadoop yarn
hadoop mapreduce
sl
sl
（3）拼接
-rw-rw-r--. 1 sl sl 134217728 5 月 23 16:01 blk_1073741836
-rw-rw-r--. 1 sl sl 1048583 5 月 23 16:01 blk_1073741836_1012.meta
-rw-rw-r--. 1 sl sl 63439959 5 月 23 16:01 blk_1073741837
-rw-rw-r--. 1 sl sl 495635 5 月 23 16:01 blk_1073741837_1013.meta
[sl@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741836>>tmp.tar.gz
[sl@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741837>>tmp.tar.gz
[sl@hadoop102 subdir0]$ tar -zxvf tmp.tar.gz
（4）下载
[sl@hadoop104 software]$ hadoop fs -get /jdk-8u212-linux-
x64.tar.gz ./
（5）执行 wordcount 程序
[sl@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar
share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar
wordcount /input /output
3.2.6 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
[sl@hadoop102 hadoop]$ vim mapred-site.xml
在该文件里面增加如下配置。
mapreduce.jobhistory.address
hadoop102:10020
mapreduce.jobhistory.webapp.address
hadoop102:19888
2 ） 分发配置
[sl@hadoop102 hadoop]$ xsync
$HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml
3 ）在 在 hadoop102 启动历史服务器
[sl@hadoop102 hadoop]$ mapred --daemon start historyserver
4 ） 查看历史服务器是否启动
[sl@hadoop102 hadoop]$ jps
5 ） 查看 JobHistory
http://hadoop102:19888/jobhistory
3.2.7 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 ） 配置 yarn-site.xml
[sl@hadoop102 hadoop]$ vim yarn-site.xml
在该文件里面增加如下配置。
yarn.log-aggregation-enable
true
yarn.log.server.url
http://hadoop102:19888/jobhistory/logs
yarn.log-aggregation.retain-seconds
604800
2 ） 分发配置
[sl@hadoop102 hadoop]$ xsync $HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml
3 ） 关闭 NodeManager 、ResourceManager 和 HistoryServer
[sl@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/stop-yarn.sh
[sl@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ mapred --daemon stop
historyserver
4 ） 启动 NodeManager 、ResourceManage 和 和 HistoryServer
[sl@hadoop103 ~]$ start-yarn.sh
[sl@hadoop102 ~]$ mapred --daemon start historyserver
5 ） 删除 HDFS 上已经存在的 输出 文件
[sl@hadoop102 ~]$ hadoop fs -rm -r /output
6 ） 执行 WordCount 程序
[sl@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
（4）运行日志详情
3.2.8 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
3.2.9 编写 Hadoop 集群常用脚本
1 ）Hadoop 集群启停脚本（包含 HDFS ，Yarn ，Historyserver ）：myhadoop.sh
[sl@hadoop102 ~]$ cd /home/sl/bin
[sl@hadoop102 bin]$ vim myhadoop.sh
➢ 输入如下内容
#!/bin/bash
if [ $# -lt 1 ]
then
echo "No Args Input..."
exit ;
fi
case $1 in
"start")
echo " =================== 启动 hadoop 集群 ==================="
echo " --------------- 启动 hdfs ---------------"
ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-dfs.sh"
echo " --------------- 启动 yarn ---------------"
ssh hadoop103 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-yarn.sh"
echo " --------------- 启动 historyserver ---------------"
ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon start
historyserver"
;;
"stop")
echo " =================== 关闭 hadoop 集群 ==================="
echo " --------------- 关闭 historyserver ---------------"
ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon stop
historyserver"
echo " --------------- 关闭 yarn ---------------"
ssh hadoop103 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-yarn.sh"
echo " --------------- 关闭 hdfs ---------------"
ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-dfs.sh"
;;
*)
echo "Input Args Error..."
;;
esac
➢ 保存后退出，然后赋予脚本执行权限
[sl@hadoop102 bin]$ chmod +x myhadoop.sh
2 ）查看三台服务器 Java 进程脚本：jpsall
[sl@hadoop102 ~]$ cd /home/sl/bin
[sl@hadoop102 bin]$ vim jpsall
➢ 输入如下内容
#!/bin/bash
for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
echo =============== $host ===============
ssh $host jps
done
➢ 保存后退出，然后赋予脚本执行权限
[sl@hadoop102 bin]$ chmod +x jpsall
3 ）分发/home/sl/bin 目录，保证自定义脚本在三台机器上都可以使用
[sl@hadoop102 ~]$ xsync /home/sl/bin/
3.2.10 常用端口号说明
3.2.11 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
[sl@hadoop102 ~]$ sudo systemctl status ntpd
[sl@hadoop102 ~]$ sudo systemctl start ntpd
[sl@hadoop102 ~]$ sudo systemctl is-enabled ntpd
（2）修改 hadoop102 的 ntp.conf 配置文件
[sl@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
[sl@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
[sl@hadoop102 ~]$ sudo systemctl start ntpd
（5）设置 ntpd 服务开机启动
[sl@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
[sl@hadoop103 ~]$ sudo systemctl stop ntpd
[sl@hadoop103 ~]$ sudo systemctl disable ntpd
[sl@hadoop104 ~]$ sudo systemctl stop ntpd
[sl@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
[sl@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
[sl@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
[sl@hadoop103 ~]$ sudo date
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 sl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$10.run(Job.java:1287)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native
Method)
at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415)
解决办法：
（1）在/etc/hosts 文件中添加 192.168.10.102 hadoop102
（2）主机名称不要起 hadoop hadoop000 等特殊名称
8）DataNode 和 NameNode 进程同时只能工作一个。
9）执行命令不生效，粘贴 Word 中命令时，遇到-和长–没区分开。导致命令失效
解决办法：尽量不要粘贴 Word 中代码。
10）jps 发现进程已经没有，但是重新启动集群，提示进程已经开启。
原因是在 Linux 的根目录下/tmp 目录中存在启动的进程临时文件，将集群相关进程删
除掉，再重新启动集群。
11）jps 不生效
原因：全局变量 hadoop java 没有生效。解决办法：需要 source /etc/profile 文件。
12）8088 端口连接不上
[sl@hadoop102 桌面]$ cat /etc/hosts
注释掉如下代码
#127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
#::1 hadoop102