Hadoop入个门
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Hadoop入个门相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
文章目录
1️⃣、Hadoop概述
1.1、Hadoop是什么
- Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构
- 主要解决 海量数据的存储和海量数据的分析计算问题
- 广义上来说,Hadoop通常是指一个更广泛的概念------Hadoop生态圈
发展史:
1.2、三大发行版本
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。
1.3、优势
1.4、组成
hadoop2.0以后的四个模块:
- Hadoop Common:Hadoop模块的通用组件
- Hadoop Distributed File System:分布式文件系统
- Hadoop YARN:作业调度和资源管理框架
- Hadoop MapReduce:基于YARN的大型数据集并行计算处理框架
HDFS
Hadoop Distributed File System ,简称HDFS,是一个分布式文件系统。
-
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。
-
DataNode (dn):在本地文件系统存储文件块数据,以及块数据的检验和。
-
SecondaryNameNode (2nn):每隔一段时间对NameNode元数据备份
YARN
Yet Another Resource Negotiator简称YARN ,另一种资源协调者,是Hadoop的资源管理器。
MapReduce
MapReduce将计算过程分为两个阶段:Map和Reduce
- Map阶段并行处理输入数据
- Reduce阶段对Map结果进行汇总
HDFS、YARN、MapReduce三者关系
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1.6、大数据技术生态体系
名词解释:
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。可以基于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。
2️⃣、Hadoop运行环境搭建
安装Centos7最小系统版即可,当然安装桌面版也不是不行
2.1、虚拟机环境准备
配制要求:
- 测试能否正常上网
- 安装epel-release
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@hadoop ~]# yum install -y epel-release
- 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
[root@hadoop ~]# yum install -y net-tools
[root@hadoop ~]# yum install -y vim
- 关闭防火墙,关闭防火墙开机自启动
[root@hadoop ~]# systemctl stop fiewwalld
[root@hadoop ~]# systemctl disable firewalld.service
- 创建用户,修改密码
[root@hadoop ~]# useradd zsong
[root@hadoop ~]# passwd zsong
- 配制用户并且具有root权限,方便后期加sudo执行root权限命令
[root@hadoop ~]# vim /etc/sudoers
#修改/etc/sudoers文件,在%wheel这行下面添加一行,
## Allow root to run any commands anywhere
root ALL=(ALL) ALL
## Allows members of the 'sys' group to run networking, software,
## service management apps and more.
## Allows people in group wheel to run all commands
%wheel ALL=(ALL) ALL
zsong ALL=(ALL) NOPASSWD:ALL 《-----------添加这一行
## Same thing without a password
# %wheel ALL=(ALL) NOPASSWD: ALL
注意:zsong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zsong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zsong要放到%wheel这行下面。
- 在
/opt
目录下创建文件夹,并修改所属主和所属组
[root@hadoop ~]# mkdir /opt/module
[root@hadoop ~]# mkdir /opt/software
- 修改module、software文件夹的所有者和所属组均为zsong用户
[root@hadoop ~]# chown zsong:zsong /opt/module
[root@hadoop ~]# chown zsong:zsong /opt/software
- 查看module、software文件夹的所有者和所属组
[root@hadoop opt]# ll
总用量 0
drwxrwxr-x. 4 zsong zsong 31 3月 10 21:27 module
drwxrwxr-x. 2 zsong zsong 67 3月 10 21:14 softwares
- 卸载虚拟机自带的JDK
如果你的虚拟机是最小化安装不需要执行这一步。
[root@hadoop ~]# 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
- 重启虚拟机
[root@hadoop ~]# reboot
2.2、克隆虚拟机
- 利用模板机hadoop,克隆三台虚拟机:hadoop2、 hadoop3 、hadoop4
克隆时要先关闭hadoop虚拟机
等待克隆完毕即可!!!
- 修改克隆机IP,以下以hadoop2举例说明
[root@hadoop ~]# vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33
TYPE="Ethernet"
PROXY_METHOD="none"
BROWSER_ONLY="no"
BOOTPROTO="static" <--------改为 静态
DEFROUTE="yes"
........
........
ONBOOT="yes"
IPADDR="192.168.253.132" <-------ip地址
PREFIX="24"
GATEWAY="192.168.253.2" <-------网关
DNS1="114.114.114.114" <------DNS
IPV6_PRIVACY="no"
- 修改克隆机主机名,以下以hadoop2举例说明
- 修改主机名称
[root@hadoop ~]# vim /etc/hostname
hadoop2
- 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:
192.168.253.130 hadoop
192.168.253.131 hadoop1
192.168.253.132 hadoop2
192.168.253.133 hadoop3
192.168.253.134 hadoop4
- 重启克隆机hadoop2
[root@hadoop ~]# reboot
- 修改克隆机hadoop3、 hadoop4 步骤同上
- 修改windows的主机映射文件(hosts文件)
C:\\Windows\\System32\\drivers\\etc
拷贝hosts文件到桌面
打开桌面hosts文件并添加如下内容
192.168.253.130 hadoop
192.168.253.131 hadoop1
192.168.253.132 hadoop2
192.168.253.133 hadoop3
192.168.253.134 hadoop4
将桌面hosts文件覆盖C:\\Windows\\System32\\drivers\\etc
路径hosts文件
2.3、在hadoop2上安装JDK
- 用FianlShell传输工具将JDK导入到opt目录下面的software文件夹下面
- 在Linux系统下的opt目录中查看软件包是否导入成功
[zsong@hadoop2 softwares]$ ll
总用量 520600
-rw-r--r--. 1 root root 338075860 3月 10 21:15 hadoop-3.1.3.tar.gz
-rw-r--r--. 1 root root 195013152 3月 10 21:14 jdk-8u212-linux-x64.tar.gz
- 解压JDK到/opt/module目录下,并重命名
[zsong@hadoop2 softwares]$ tar -zxvf jdk-8u212-linux-x64.tar.gz -C /opt/module/
[zsong@hadoop2 softwares]$ cd /opt/module/
[zsong@hadoop2 module]$ mv jdk1.8.0_212 jdk
- 配置JDK环境变量
可以直接vim /etc/profile
在里面添加环境变量
也可以新建/etc/profile.d/my_env.sh
文件
[zsong@hadoop2 ~]$ sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh
添加如下内容
#JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
:wq保存退出
source一下/etc/profile文件,让新的环境变量PATH生效
[zsong@hadoop2 ~]$ source /etc/profile
- 测试JDK是否安装成功
[zsong@hadoop2 ~]$ 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"
2.4、在hadoop上安装Hadoop
- 进入到Hadoop安装包路径下
[zsong@hadoop2 ~]$ cd /opt/software/
- 解压安装文件到/opt/module下面,并重命名
[zsong@hadoop2 software]$ tar -zxvf hadoop-3.1.3.tar.gz -C /opt/module/
[zsong@hadoop2 software]$ cd /opt/module
[zsong@hadoop2 module]$ mv hadoop-3.1.3 hadoop
[zsong@hadoop2 module]$ ll
总用量 0
drwxr-xr-x. 13 zsong zsong 203 3月 10 23:10 hadoop
drwxr-xr-x. 7 zsong zsong 245 4月 2 2019 jdk
[zsong@hadoop2 module]$
- 添加到环境变量
打开/etc/profile.d/my_env.sh文件
[zsong@hadoop2 module]$ 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
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin
:wq 保存并退出
让修改后的文件生效
[zsong@hadoop2 module]$ source /etc/profile
- 测试是否安装成功
[zsong@hadoop2 module]$ hadoop version
Hadoop 3.1.3
Source code repository https://gitbox.apache.org/repos/asf/hadoop.git -r ba631c436b806728f8ec2f54ab1e289526c90579
Compiled by ztang on 2019-09-12T02:47Z
Compiled with protoc 2.5.0
From source with checksum ec785077c385118ac91aadde5ec9799
This command was run using /opt/module/hadoop/share/hadoop/common/hadoop-common-3.1.3.jar
[zsong@hadoop2 module]$
2.5、hadoop目录结构
[zsong@hadoop2 hadoop]$ ll
drwxr-xr-x. 2 zsong zsong 183 9月 12 2019 bin
drwxr-xr-x. 3 zsong zsong 20 9月 12 2019 etc
drwxr-xr-x. 2 zsong zsong 106 9月 12 2019 include
drwxr-xr-x. 3 zsong zsong 20 9月 12 2019 lib
drwxr-xr-x. 4 zsong zsong 4096 9月 12 2019 libexec
-rw-rw-r--. 1 zsong zsong 147145 9月 4 2019 LICENSE.txt
-rw-rw-r--. 1 zsong zsong 21867 9月 4 2019 NOTICE.txt
-rw-rw-r--. 1 zsong zsong 1366 9月 4 2019 README.txt
drwxr-xr-x. 3 zsong zsong 4096 9月 12 2019 sbin
drwxr-xr-x. 4 zsong zsong 31 9月 12 2019 share
(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
3️⃣、Hadoop运行模式
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。
-
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)
- 创建在hadoop安装目录下面创建一个wcinput文件夹
[zsong@hadoop2 hadoop]$ mkdir wcinput
- 在wcinput文件下创建一个word.txt文件
[zsong@hadoop2 hadoop]$ cd wcinput
[zsong@hadoop2 hadoop]$ vim word.txt
# 输入内容
ss ss
zs zs
kang kang kang
hxy hxy
:wq 保存
- 回到Hadoop目录
/opt/module/hadoop
- 执行程序
[zsong@hadoop2 hadoop]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount wcinput wcoutput
- 查看结果
[zsong@hadoop2 hadoop]$ cat wcoutput/part-r-00000
3.2、完全分布式运行模式
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
1、集群分发
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hadoop2、hadoop3、hadoop4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zsong:zsong
[zsong@hadoop2 ~]$ sudo chown zsong:zsong -R /opt/module
(a)在hadoop2上,将hadoop2中/opt/module/jdk
目录拷贝到hadoop3上。
[zsong@hadoop2 ~]$ scp -r /opt/module/jdk zsong@hadoop3:/opt/module
(b)在hadoop3上,将hadoop2中/opt/module/hadoop
目录拷贝到hadoop3上。
[zsong@hadoop3 ~]$ scp -r zsong@hadoop2:/opt/module/hadoop /opt/module/
(c)在hadoop3上操作,将hadoop2中/opt/module
目录下所有目录拷贝到hadoop4上。
[zsong@hadoop3 opt]$ scp -r zsong@hadoop2:/opt/module/* zsong@hadoop4:/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 $pdir/$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、SSH无密登陆配置
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
[zsong@hadoop2 ~]$ ssh hadoop3
* 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
[zsong@hadoop3 ~]$ exit
2)无密钥配置
生成公钥和私钥
[zsong@hadoop2 .ssh]$ pwd
/home/zsong/.ssh
[zsong@hadoop2 .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)
将公钥拷贝到要免密登录的目标机器上
[zsong@hadoop2 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop2
[zsong@hadoop2 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop3
[zsong@hadoop2 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop4
还需要在hadoop3上采用zsong账号配置一下无密登录到hadoop2、hadoop3、hadoop4服务器上。
还需要在hadoop4上采用zsong账号配置一下无密登录到hadoop2、hadoop3、hadoop4服务器上。
还需要在hadoop2上采用root账号,配置一下无密登录到hadoop2、hadoop3、hadoop4;
[zsong@hadoop2 .ssh]$ ll
总用量 16
-rw-------. 1 zsong zsong 1185 3月 10 23:02 authorized_keys
-rw-------. 1 zsong zsong 1679 3月 10 22:15 id_rsa
-rw-r--r--. 1 zsong zsong 395 3月 10 22:15 id_rsa.pub
-rw-r--r--. 1 zsong zsong 555 3月 10 22:00 known_hosts
known_hosts | 记录ssh访问过计算机的公钥(public key) |
---|---|
id_rsa | 生成的私钥 |
id_rsa.pub | 生成的公钥 |
authorized_keys | 存放授权过的无密登录服务器公钥 |
3、集群配置
1)集群部署规划
-
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。
hadoop2 | hadoop3 | hadoop4 | |
---|---|---|---|
HDFS | NameNode DataNode | DataNode | SecondaryNameNode DataNode |
YARN | NodeManager | ResourceManager NodeManager | NodeManager |
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:
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-3.1.3.jar/core-default.xml |
[hdfs-default.xml] | hadoop-hdfs-3.1.3.jar/hdfs-default.xml |
[yarn-default.xml] | hadoop-yarn-common-3.1.3.jar/yarn-default.xml |
[mapred-default.xml] | hadoop-mapreduce-client-core-3.1.3.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$HADOOP_HOME/etc/hadoop这个路径上,用户可以根据项目需求重新进行修改配置。
3)配置集群
(1)核心配置文件
配置core-site.xml
[zsong@hadoop2 ~]$ cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop
[zsong@hadoop2 hadoop]$ vim core-site.xml
<?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://hadoop2:8020</value>
</property>
<!-- 指定hadoop数据的存储目录 -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/opt/module/hadoop/data</value>
</property>
<!-- 配置HDFS网页登录使用的静态用户为zsong -->
<property>
<name>hadoop.http.staticuser.user</name>
<value>zsong</value>
</property>
</configuration>
(2)HDFS配置文件
配置hdfs-site.xml
[zsong@hadoop2 hadoop]$ vim hdfs-site.xml
<?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>hadoop2:9870</value>
</property>
<!-- 2nn web端访问地址-->
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>hadoop4:9868</value>
</property>
</configuration>
(3)YARN配置文件
配置yarn-site.xml
[zsong@hadoop2 hadoop]$ vim yarn-site.xml
<?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>hadoop3</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_MAPRED_HOME</value>
</property>
</configuration>
(4)MapReduce配置文件
配置mapred-site.xml
[zsong@hadoop2 hadoop]$ vim mapred-site.xml
<?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
[zsong@hadoop2 hadoop]$ pwd
/opt/module/hadoop/etc/hadoop
[zsong@hadoop2 hadoop]$ rsync -av ./* hadoop3:$PWD
[zsong@hadoop2 hadoop]$ rsync -av ./* hadoop4:$PWD
5)去hadoop3和hadoop4上查看文件分发情况
[zsong@hadoop3 ~]$ cat /opt/module/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml
[zsong@hadoop4 ~]$ cat /opt/module/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml
4、群起集群
1)配置workers
[zsong@hadoop2 hadoop]$ pwd
/opt/module/hadoop/etc/hadoop
[zsong@hadoop2 hadoop]$ vim workers
添加如下内容
hadoop2
hadoop3
hadoop4
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
[zsong@hadoop2 hadoop]$ pwd
/opt/module/hadoop/etc/hadoop
[zsong@hadoop2 hadoop]$ rxync -av workers hadoop3:$PWD
[zsong@hadoop2 hadoop]$ rxync -av workers hadoop4:$PWD
2)启动集群
如果集群是第一次启动,需要在hadoop2节点格式化NameNode
(注意:格式化NameNode,会产生新的集群id,导致NameNode和DataNode的集群id不一致,集群找不到已往数据。如果集群在运行过程中报错,需要重新格式化NameNode的话,一定要先停止namenode和datanode进程,并且要删除所有机器的data和logs目录,然后再进行格式化。)
[zsong@hadoop2 hadoop]$ pwd
/opt/module/hadoop
[zsong@hadoop2 hadoop]$ hdfs namenode -format
(1)启动HDFS
[zsong@hadoop2 hadoop]$ sbin/start-dfs.sh
(3)在配置了ResourceManager的节点(hadoop3)启动YARN
[zsong@hadoop3 hadoop]$ sbin/start-yarn.sh
(4)Web端查看HDFS的NameNode
(a)浏览器中输入:http://192.168.253.132:9870
(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://192.168.253.133:8088
(b)查看YARN上运行的Job信息
如果8088端口连接不上则修改vim /etc/hosts
注释掉前两行
#127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
#::1 localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6
192.168.253.130 hadoop
192.168.253.131 hadoop1
192.168.253.132 hadoop2
192.168.253.133 hadoop3
192.168.253.134 hadoop4
3)集群基本测试
(1)上传文件到集群
[zsong@hadoop2 ~]$ hadoop fs -mkdir /input
[zsong@hadoop2 ~]$ hadoop fs -put $HADOOP_HOME/wcinput/word.txt /input
(2)上传文件后查看文件存放在什么位置
# 查看HDFS文件存储路径
[zsong@hadoop2 subdir0]$ pwd
/opt/module/hadoop/data/dfs/data/current/BP-392378016-192.168.253.132-1678461025024/current/finalized/subdir0/subdir0
#查看HDFS在磁盘存储文件内容
[zsong@hadoop2 subdir0]$ cat blk_1073741825
ss ss
zs zs
kang kang kang
hxy hxy
(4)下载
[zsong@hadoop4 software]$ hdfs dfs -get /input ./
(5)执行wordcount程序
[zsong@hadoop2 hadoop]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /input /output
5、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
[zsong@hadoop2 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>hadoop2:10020</value>
</property>
以上是关于Hadoop入个门的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章