Hadoop最简单入门实战

目录

• 一、部署Hadoop本地模式
• 二、运行Demo
• 三、伪分布式部署
• 四、HDFS操作
• 五、启动YARN
• 六、日志聚集

一、部署Hadoop本地模式

1. 搭建linux环境
   我用的centos7
2. 在/opt目录下创建目录

mkdir module

3. 安装jdk
4. 下载hadoop https://hadoop.apache.org/releases.html 并解压到/opt/module目录
5. 配置hadoop环境变量

vi /etc/profile

JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_151
HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-2.10.0
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib.tools.jar
PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export JAVA_HOME CLASSPATH PATH

配置完毕，刷新

source /etc/profile

这就安装完毕了，简单吧。。。

二、运行Demo

1. 建立一个测试用的输入文件

echo 'hadoop mapreduce hivehbase spark stormsqoop hadoop hivespark' > data/wc.input

2. 运行命令
   官方提供的计算单词数量的程序

bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.10.0.jar wordcount ../data/wc.input output

3. 运行完成后，会创建一个output目录，里面中有 _SUCCESS 文件说明 JOB 运行成功，part-r-00000 是输出结果文件。结果示例如下：
   

三、伪分布式部署

进入hadoop目录

cd /opt/module/hadoop-2.10.0/etc/hadoop

1. 配置hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_151

2. 配置core-site.xml

<configuration>
   <!-- 指定HDFS中namenode的路径  -->
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://eshop01:9000</value>
    </property>
   <!-- 指定HDFS运行时产生的文件的存储目录  -->
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/opt/module/hadoop-2.10.0/data/tmp</value>
    </property>

</configuration>

3. 配置hdfs-site.xml

<property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>

4. 启动集群

• 格式化NameNode（第一次启动格式化）

bin/hdfs namenode -format

• 启动namenode

sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

• 启动datanode

sbin/hadoop-daemon.sh start datanode

• 输入地址： http://192.168.1.21（虚拟机ip）:50070/ 查看启动效果

四、HDFS操作

1. hdfs创建目录

bin/hdfs dfs -mkdir -p /usr/mmc

2. 上传本地文件到hdfs

bin/hdfs dfs -put /opt/module/data/wc.input /usr/mmc

3. 删除文件

bin/hdfs dfs -rm -r /usr/mmc

网页上查看效果:

五、启动YARN

1. 配置yarn-env.sh

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_151

2. 配置yarn-site.xml

<configuration>

<!-- Site specific YARN configuration properties -->
<property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>hadoop101</value>
</property>

</configuration>

hadoop101那里要配置为你虚拟机的hostname

3. 配置mapred-env.sh

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_151

4. 配置mapred-site.xml（由mapred-site.xml.template重命名得到）

mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml

<configuration>
        <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
        </property>
</configuration>

5. 启动yarn

 sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
 sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager

6. 运行mapreduce程序

• 先传一个文件到hdfs上

hdfs dfs -mkdir -p /usr/mmc/input
hdfs dfs -put ../data/wc.input /usr/mmc/input

• 运行程序

注意：运行之前用jps查看下，这些都启动没有NameNode、NodeManager 、DataNode、ResourceManager

hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.10.0.jar wordcount /usr/mmc/input /usr/mmc/output

• 查看运行进度

http://192.168.1.21:8088/cluster

此时可以看到执行的进度了，但是那个History链接还是点不动，需要启动历史服务器

7. 配置历史服务器

• 打开mapred-site.xml

<configuration>
        <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
        </property>
        <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>eshop01:10020</value>
        </property>
        <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>eshop01:19888</value>
        </property>
</configuration>

• 启动

sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

• 访问地址：
  http://192.168.1.21:19888/jobhistory

六、日志聚集

注意：开启日志聚集需要重启Nodemanager,resourcemanager,historymanager

1. 配置yarn-site.xml,增加如下配置

<!--开启日志聚集功能  -->
<property>
        <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
        <value>true</value>
</property>
<!-- 日志保留时间  -->
<property>
        <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
        <value>604800</value>
</property>

2. 启动Nodemanager,resourcemanager,historymanager

3. 运行实例程序

hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.10.0.jar wordcount /usr/mmc/input /usr/mmc/output

4. 查看log
   http://192.168.1.21:19888/jobhistory 点击指定job进去，点log