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Hadoop 运行模式之本地&伪分布式模式

2021-07-10 18:32:06  阅读:249  来源: 互联网

标签:xml hadoop 模式 Hadoop centos7 atguigu hadoop2.7 root 分布式


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。

Hadoop官方网站:http://hadoop.apache.org/

一、本地运行模式

1、官方Grep案例

1、创建在hadoop-2.7.2文件下面创建一个input文件夹
[root@centos7 hadoop2.7]# mkdir input

2、将Hadoop的xml配置文件复制到input
[root@centos7 hadoop2.7]# cp etc/hadoop/*.xml input

3、执行share目录下的MapReduce程序
[root@centos7 hadoop2.7]# bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'

4、查看输出结果
[root@centos7 hadoop2.7]# cat output/*

2、官方WordCount案例

1、创建在hadoop-2.7.2文件下面创建一个wcinput文件夹
[root@centos7 hadoop2.7]# mkdir wcinput

2、在wcinput文件下创建一个wc.input文件 [root@centos7 hadoop2.7]# cd wcinput [root@centos7 wcinput]# touch wc.input
3、编辑wc.input文件 [root@centos7 wcinput]# vim wc.input
在文件中输入如下内容 hadoop yarn hadoop mapreduce atguigu atguigu 保存退出::wq!
4、回到Hadoop目录/opt/module/hadoop-2.7.2 5、执行程序 [root@centos7 hadoop2.7]# bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount wcinput wcoutput
6、查看结果 [root@centos7 hadoop2.7]# cat wcoutput/part-r-00000 atguigu 2 hadoop 2 mapreduce 1 yarn 1

二、伪分布式运行模式

1、启动HDFS并运行MapReduce程序

(1)配置集群

步骤一:配置:/opt/software/hadoop2.7/etc/hadoop/hadoop-env.sh

Linux系统中获取JDK的安装路径:
[root@centos7 sbin]# echo $JAVA_HOME
/opt/software/jdk1.8

修改 JAVA_HOME 路径:
export JAVA_HOME=/opt/software/jdk1.8

步骤二:配置:core-site.xml

<!-- 指定HDFS中NameNode的地址 -->
<property>
  <name>fs.defaultFS</name>
  <value>hdfs://localhost:9000</value>
</property>

<!-- 指定Hadoop运行时产生文件的存储目录 -->
<property>
  <name>hadoop.tmp.dir</name>
  <value>/opt/software/hadoop2.7/data/tmp</value>
</property>

步骤三:配置:hdfs-site.xml

<!-- 指定HDFS副本的数量 -->
<property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>1</value>
</property>

(2)启动集群

步骤一:格式化NameNode(第一次启动时格式化,以后就不要总格式化)

[root@centos7 hadoop2.7]#  bin/hdfs namenode -format

步骤二:启动NameNode

[root@centos7 hadoop2.7]#  sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

步骤三:启动DataNode

[root@centos7 hadoop2.7]#  sbin/hadoop-daemon.sh start datanode

(3)查看集群

(a)查看是否启动成功

[root@centos7 hadoop2.7]# jps
6967 DataNode
6905 NameNode
7004 Jps

注意:jps是JDK中的命令,不是Linux命令。不安装JDK不能使用jps

(b)web端查看HDFS文件系统

http://192.168.164.130:50070/dfshealth.html#tab-overview

注意:如果不能查看,看如下帖子处理

http://www.cnblogs.com/zlslch/p/6604189.html

(c)查看产生的Log日志

说明:在企业中遇到Bug时,经常根据日志提示信息去分析问题、解决Bug。

当前目录:/opt/software/hadoop2.7/logs

[root@centos7 logs]# ll 总用量 60 -rw-r--r--. 1 root root 23691 6月 28 15:45 hadoop-root-datanode-centos7.log -rw-r--r--. 1 root root 714 6月 28 15:42 hadoop-root-datanode-centos7.out -rw-r--r--. 1 root root 27312 6月 28 15:45 hadoop-root-namenode-centos7.log -rw-r--r--. 1 root root 714 6月 28 15:42 hadoop-root-namenode-centos7.out -rw-r--r--. 1 root root 0 6月 28 15:42 SecurityAuth-root.audit [root@centos7 logs]# cat hadoop-root-datanode-centos7.log

(d)思考:为什么不能一直格式化NameNode,格式化NameNode,要注意什么?

[root@centos7 hadoop2.7]# cd data/tmp/dfs/name/current/
[root@centos7 current]# cat VERSION
#Mon Jun 28 15:41:51 CST 2021
namespaceID=1896073757
clusterID=CID-0eb6f1ed-95ef-4ec8-9aef-420af65a9426
cTime=0
storageType=NAME_NODE
blockpoolID=BP-2145795146-192.168.164.130-1624866111307
layoutVersion=-63

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。所以,格式NameNode时,一定要先删除data数据和log日志,然后再格式化NameNode。

(4)操作集群

(a)在HDFS文件系统上创建一个input文件夹
[root@centos7 hadoop2.7]# bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/atguigu/input

(b)将测试文件内容上传到文件系统上 [root@centos7 hadoop2.7]# bin/hdfs dfs -put wcinput/wc.input /user/atguigu/input/
(c)查看上传的文件是否正确 [root@centos7 hadoop2.7]# bin/hdfs dfs -ls /user/atguigu/input/ Found 1 items -rw-r--r-- 1 root supergroup 45 2021-06-28 16:01 /user/atguigu/input/wc.input [root@centos7 hadoop2.7]# bin/hdfs dfs -cat /user/atguigu/input/wc.input hadoop yarn hadoop mapreduce atguigu atguigu [root@centos7 hadoop2.7]#
(d)运行MapReduce程序 [root@centos7 hadoop2.7]# bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /user/atguigu/input/ /user/atguigu/output
(e)查看输出结果,命令行查看: [root@centos7 hadoop2.7]# bin/hdfs dfs -cat /user/atguigu/output/*

(f)将测试文件内容下载到本地
[root@centos7 hadoop2.7]# bin/hdfs dfs -get /user/atguigu/output/part-r-00000 ./wcoutput/

(g)删除输出结果
[root@centos7 hadoop2.7]# bin/hdfs dfs -rm -r /user/atguigu/output

2、启动YARN并运行MapReduce程序

(1)配置集群

步骤一:配置yarn-env.sh

步骤二:配置yarn-site.xml

<!-- Reducer获取数据的方式 -->
<property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
</property>

<!-- 指定YARN的ResourceManager的地址 -->
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
    <value>localhost</value>
</property>

步骤三:配置mapred-env.sh

步骤四:配置mapred-site.xml (对mapred-site.xml.template重新命名为) 

[root@centos7 hadoop]# mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml
[root@centos7 hadoop]# vim mapred-site.xml


<!-- 指定MR运行在YARN上 -->
<property>
    <name>mapreduce.framework.name</name>
    <value>yarn</value>
</property>

(2)启动集群

步骤一:启动前必须保证NameNode和DataNode已经启动
步骤二:启动ResourceManager

[root@centos7 hadoop2.7]# sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

步骤三:启动NodeManager

[root@centos7 hadoop2.7]# sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager

(3)集群操作

(a)YARN的浏览器页面查看,如下图所示
http://localhost:8088/cluster

(b)删除文件系统上的output文件 [root@centos7 hadoop2.7]# bin/hdfs dfs -rm -R /user/atguigu/output
(c)执行MapReduce程序 [root@centos7 hadoop2.7]# bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /user/atguigu/input /user/atguigu/output
(d)查看运行结果,如下图所示 [root@centos7 hadoop2.7]# bin/hdfs dfs -cat /user/atguigu/output/*

3、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:

步骤一:配置mapred-site.xml

[root@centos7 hadoop]# pwd
/opt/software/hadoop2.7/etc/hadoop
[root@centos7 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>localhost:10020</value>
</property>
<!-- 历史服务器web端地址 -->
<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
    <value>localhost:19888</value>
</property>

步骤二:启动历史服务器

[root@centos7 hadoop2.7]# sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

步骤三:查看历史服务器是否启动

[root@centos7 hadoop2.7]# jps

步骤四:查看JobHistory

http://localhost:19888/jobhistory/job/job_1624931819639_0001

4、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HistoryManager。

步骤一:配置yarn-site.xml

[atguigu@hadoop101 hadoop]$ vi yarn-site.xml

在该文件里面增加如下配置。
<!-- 日志聚集功能使能 -->
<property>
    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
    <value>true</value>
</property>

<!-- 日志保留时间设置7天 -->
<property>
    <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
    <value>604800</value>
</property>

步骤二:关闭NodeManager 、ResourceManager和HistoryManager

[root@centos7 hadoop2.7]# sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver
[root@centos7 hadoop2.7]# sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager
[root@centos7 hadoop2.7]# sbin/yarn-daemon.sh stop resourcemanager

步骤三:启动NodeManager 、ResourceManager和HistoryManager

[root@centos7 hadoop2.7]# sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
[root@centos7 hadoop2.7]# sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager
[root@centos7 hadoop2.7]# sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

测试:

删除HDFS上已经存在的输出文件
[root@centos7 hadoop2.7]# bin/hdfs dfs -rm -R /user/atguigu/output

执行WordCount程序 [root@centos7 hadoop2.7]# bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /user/atguigu/input /user/atguigu/output

5、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:

要获取的默认文件             文件存放在Hadoop的jar包中的位置
[core-default.xml]         hadoop-common-2.7.2.jar/ core-default.xml
[hdfs-default.xml]         hadoop-hdfs-2.7.2.jar/ hdfs-default.xml
[yarn-default.xml]         hadoop-yarn-common-2.7.2.jar/ yarn-default.xml
[mapred-default.xml]       hadoop-mapreduce-client-core-2.7.2.jar/ mapred-default.xml

(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。

 

标签:xml,hadoop,模式,Hadoop,centos7,atguigu,hadoop2.7,root,分布式
来源: https://www.cnblogs.com/jwen1994/p/14943830.html

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