hadoop yarn 配置

步骤一：上传hadoop-2.2.0.tar.gz 并解压到/home/hadoop/yarn目录，此时在yarn目录中解压出hadoop-2.2.0目录
sudo chown -R hadoop:hadoop hadoop-2.2.0
创建Hadoop数据目录：
mkdir -p /home/hadoop/yarn/yarn_data/hdfs/namenode
mkdir -p /home/hadoop/yarn/yarn_data/hdfs/datanode

配置文件之前先大体介绍一下hadoop-2.2.0目录中的各个文件夹，注意区分与Hadoop1中的改变。
外层的启动脚本在sbin目录
内层的被调用脚本在bin目录
Native的so文件都在lib/native目录
配置程序文件都放置在libexec
配置文件都在etc目录，对应以前版本的conf目录
所有的jar包都在share/hadoop目录下面

步骤二：配置环境变量

在这里我自己没有将环境全局化所以在hadoop-2.2.0中没有配置系统环境/etc/profile
如果配置，执行执行source /etc/profile，使之生效。

步骤三：core-site.xml hdfs-site.xml mapred-site.xml yarn-site.xml hadoop-env.sh配置
下来我们的具体配置就是/home/hadoop/yarn/hadoop-2.2.0/etc/hadoop目录中进行。

hadoop-env.sh里的export JAVA_HOME使用绝对路径，比如

export JAVA_HOME=/home/spark/java

core-site.xml配置

<configuration >
    <property>
        <name>fs.default.name</name>
        <value>hdfs://localhost:9000</value>
        <description>指定NameNode的IP地址和端口号</description>
    </property>
</configuration>

hdfs-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>2</value>
        <description>备份数</description>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>file:/home/hadoop/yarn/yarn_data/hdfs/namenode</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>file:/home/hadoop/yarn/yarn_data/hdfs/datanode</value>
    </property>
</configuration>

mapred-site.xml

<configuration>
    <property> 
        <name>mapreduce.framework.name</name> 
        <value>yarn</value> 
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>localhost:10020</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>localhost:19888</value>
    </property>
</configuration>        

yarn-site.xml

<configuration>
<!-- Site specific YARN configuration properties -->
<property>
　　<name>yarn.resourcemanager.address</name>
　　<value>localhost:8032</value>
</property>
<property>
　　<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
　　<value>localhost:8030</value>
</property>
<property>
　　<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
　　<value>localhost:8031</value>
</property>   
<property>
　　<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
　　<value>localhost:8033</value>
</property>   
<property>
　　<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
　　<value>localhost:8088</value>
</property>  
<property> 
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name> 
<value>mapreduce_shuffle</value> 
</property>   
<property> 
<name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name> 
<value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value> 
</property> 
</configuration>

步骤四：slaves配置

因为是伪分布式，所以我们只有localhost

步骤五：将配置好的hadoop-2.2.0分发同步到各个数据节点

因为是伪分布式，这步跳过。

步骤六：格式化NameNode

执行命令：

bin/hdfs namenode –format

或者

bin/hadoop namenode –format

步骤七：启动hdfs和yarn

启动hdfs:

sbin/start-dfs.sh

启动yarn:

sbin/start-yarn.sh

或者可以执行

sbin/start-all.sh

一起启动hdfs和yarn。

另外还要启动history服务，不然在面板中不能打开history链接。

sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

下面使用jps命令查看启动进程：

4504 ResourceManager
4066 DataNode
4761 NodeManager
5068 JobHistoryServer
4357 SecondaryNameNode
3833 NameNode
5127 Jps

步骤八：测试

hdfs测试：

在hdfs中创建文件：bin/hadoop fs -mkdir /wordcount
向hdfs中上传文件：hadoop fs –copyFromLocal localSrc dest
查看hdfs文件目录：hadoop fs –ls /wordcount

Yarn测试： 运行WordCount测试程序，

bin/hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.2.0.jar的绝对路径 wordcount /wordcount /output2

具体查看结果：

bin/hadoop fs -cat /output2/*