Hadoop系列004-Hadoop運行模式（上）
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Hadoop運行模式
1、概述
1）官方網址
- 官方網站：http://hadoop.apache.org/
- 各個版本歸檔庫地址：https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-2.7.2/
- hadoop2.7.2版本詳情介紹：http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.2/
2）Hadoop運行模式
- 本地模式（默認模式）：不需要啟用單獨進程，直接可以運行，測試和開發時使用。
- 偽分布式模式：等同于完全分布式，只有一個節點。
- 完全分布式模式：多個節點一起運行。
2、案例
2.1、本地文件運行Hadoop 案例
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官方grep案例
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1）創建在hadoop-2.7.2文件下面創建一個input文件夾
[intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$mkdir input -
2）將hadoop的xml配置文件復制到input
[intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$cp etc/hadoop/*.xml input -
3）執行share目錄下的mapreduce程序
[intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar grep input output 'dfs[a-z.]+' -
4）查看輸出結果
[intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ cat output/*
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官方wordcount案例
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1）創建在hadoop-2.7.2文件下面創建一個wcinput文件夾
[intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$mkdir wcinput -
2）在wcinput文件下創建一個wc.input文件
[intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$cd wcinput [intflag@hadoop101 wcinput]$touch wc.input -
3）編輯wc.input文件
[intflag@hadoop101 wcinput]$vim wc.input 在文件中輸入如下內容 hadoop yarn hadoop mapreduce intflag intflag 保存退出：：wq -
4）回到hadoop目錄/opt/module/hadoop-2.7.2
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5）執行程序
[intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount wcinput wcoutput -
6）查看結果
[intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$cat wcoutput/part-r-00000 intflag 2 hadoop 2 mapreduce 1 yarn 1
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2.2、偽分布式運行Hadoop 案例
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HDFS上運行MapReduce 程序
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1）分析：
- （1）準備1臺客戶機
- （2）安裝jdk
- （3）配置環境變量
- （4）安裝hadoop
- （5）配置環境變量
- （6）配置集群
- （7）啟動、測試集群增、刪、查
- （8）在HDFS上執行wordcount案例
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2）執行步驟
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（1）配置集群
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（a）配置：hadoop-env.sh
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Linux系統中獲取jdk的安裝路徑
[root@ hadoop101 ~]# echo $JAVA_HOME /opt/module/jdk1.7.0_79 -
修改JAVA_HOME 路徑
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.7.0_79
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（b）配置：/etc/hadoop/下的core-site.xml
<!-- 指定HDFS中NameNode的地址 --> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://hadoop101:8020</value> </property> <!-- 指定hadoop運行時產生文件的存儲目錄 --> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp</value> </property> -
（c）配置：hdfs-site.xml
<!-- 指定HDFS副本的數量 --> <property> <name>dfs.replication</name> <value>1</value> </property>
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（2）啟動集群
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（a）格式化namenode（第一次啟動時格式化，以后就不要總格式化）
bin/hdfs namenode -format -
（b）啟動namenode
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode -
（c）啟動datanode
sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
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（3）查看集群
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（a）查看是否啟動成功
[root@hadoop ~]# jps 13586 NameNode 13668 DataNode 13786 Jps -
（b）查看產生的log日志
當前目錄：/opt/module/hadoop-2.7.2/logs [root@hadoop101 logs]# ls hadoop-root-datanode-hadoop.intflag.com.log hadoop-root-datanode-hadoop.intflag.com.out hadoop-root-namenode-hadoop.intflag.com.log hadoop-root-namenode-hadoop.intflag.com.out SecurityAuth-intflag.audit [root@hadoop101 logs]# cat hadoop-root-datanode-hadoop.intflag.com.log -
（c）web端查看HDFS文件系統
http://192.168.25.101:50070/dfshealth.html#tab-overview 注意：如果不能查看，看如下帖子處理 http://www.rzrgm.cn/zlslch/p/6604189.html
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（4）操作集群
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（a）在hdfs文件系統上創建一個input文件夾
[intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -mkdir -p /user/intflag/input 或 [intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfs -mkdir -p /user/intflag/input -
（b）將測試文件內容上傳到文件系統上
[intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -put wcinput/wc.input /user/intflag/input 或 [intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfs -put wcinput/wc.input /user/intflag/input -
（c）查看上傳的文件是否正確
[intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -ls -R / -
（d）在Hdfs上運行mapreduce程序
[intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /user/intflag/input/wc.input /user/intflag/output -
（e）查看輸出結果
[intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -cat /user/intflag/output/part-r-00000 intflag 2 doop 1 hadoop 1 mapreduce 1 yarn 1 -
（f）將測試文件內容下載到本地
[intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -get /user/intflag/output/part-r-00000 ./wcoutput/ -
（g）刪除輸出結果
[intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -rm -r /user/intflag/output 18/11/21 10:17:43 INFO fs.TrashPolicyDefault: Namenode trash configuration: Deletion interval = 0 minutes, Emptier interval = 0 minutes. Deleted /user/intflag/output -
（H）hadoop fs、hadoop dfs與hdfs dfs命令的區別
- hadoop fs：使用面最廣，可以操作任何文件系統。
- hadoop dfs與hdfs dfs：只能操作HDFS文件系統相關（包括與Local FS間的操作），前者已經Deprecated，一般使用后者。
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YARN上運行MapReduce 程序
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1）分析：
- （1）準備1臺客戶機
- （2）安裝jdk
- （3）配置環境變量
- （4）安裝hadoop
- （5）配置環境變量
- （6）配置集群yarn上運行
- （7）啟動、測試集群增、刪、查
- （8）在yarn上執行wordcount案例
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2）執行步驟
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（1）配置集群
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（a）配置yarn-env.sh
配置一下JAVA_HOME export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.7.0_79 -
（b）配置：mapred-env.sh
配置一下JAVA_HOME export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.7.0_79 -
（c）配置yarn-site.xml
<!-- reducer獲取數據的方式 --> <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>hadoop101</value> </property> -
（d）配置： (對mapred-site.xml.template重新命名為) mapred-site.xml
<!-- 指定mr運行在yarn上 --> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property>
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（2）啟動集群
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（a）啟動namenode和datanode（先用jps查看，若已啟動則不需要再啟）
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode sbin/hadoop-daemon.sh start datanode -
（b）啟動resourcemanager
sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager -
（c）啟動nodemanager
sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager
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（3）集群操作
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（a）yarn的瀏覽器頁面查看：http://hadoop101:8088/cluster
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（b）刪除文件系統上的output文件（若無則不用刪除）
bin/hdfs dfs -rm -R /user/mapreduce/wordcount/output -
（c）執行mapreduce程序
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /user/intflag/input /user/intflag/output -
（d）查看運行結果
[intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -cat /user/intflag/output/part-r-00000 intflag 2 doop 1 hadoop 1 mapreduce 1 yarn 1
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修改本地臨時文件存儲目錄
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1）停止進程
[intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager stopping nodemanager [intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh stop resourcemanager stopping resourcemanager [intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop namenode stopping namenode [intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop datanode stopping datanode [intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ -
2）修改hadoop.tmp.dir
<!-- 指定hadoop運行時產生文件的存儲目錄 --> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp</value> </property> -
3）刪除舊的臨時文件
[intflag@hadoop101 tmp]$ rm -rf hadoop-intflag [intflag@hadoop101 tmp]$ rm -rf hadoop-intflag-namenode.pid [intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ rm -rf logs/ -
4）格式化NameNode
[intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoop namenode -format -
5）啟動所有進程
[intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode [intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start datanode [intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager [intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager -
6）查看/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp這個目錄下的內容。
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Hadoop配置文件說明
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Hadoop配置文件分兩類：默認配置文件和自定義配置文件，只有用戶想修改某一默認配置值時，才需要修改自定義配置文件，更改相應屬性值。
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（1）默認配置文件：存放在hadoop相應的jar包中
[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 [core-default.xml] hadoop-mapreduce-client-core-2.7.2.jar/ core-default.xml -
（2）自定義配置文件：存放在$HADOOP_HOME/etc/hadoop
core-site.xml hdfs-site.xml yarn-site.xml mapred-site.xml
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2.3、完全分布式部署Hadoop
- 見Hadoop系列005-Hadoop運行模式（下）
浙公網安備 33010602011771號