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Apache hadoop叢集安裝的三種方式:本地、偽分佈、完全分佈

四 Hadoop執行模式

1)官方網址

(1)官方網站:

(2)各個版本歸檔庫地址

(3)hadoop2.7.2版本詳情介紹

2)Hadoop執行模式

(1)本地模式(預設模式):

不需要啟用單獨程序,直接可以執行,測試和開發時使用。

(2)偽分散式模式:

等同於完全分散式,只有一個節點。

(3)完全分散式模式:

多個節點一起執行。

4.1 本地執行Hadoop 案例

4.1.1 官方grep案例

1)建立在hadoop-2.7.2檔案下面建立一個input資料夾

[itstar@hadoop101 hadoop-2.7.2]$mkdir input

2)將hadoop的xml配置檔案複製到input

[itstar@hadoop101 hadoop-2.7.2]$cpetc/hadoop/*.xml input

3)執行share目錄下的mapreduce程式    

[itstar@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hadoopjar

share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jargrep input output 'dfs[a-z.]+'

4)檢視輸出結果

[itstar@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ cat output/*

4.1.2 官方wordcount案例

1)建立在hadoop-2.7.2檔案下面建立一個wcinput資料夾

[itstar@hadoop101 hadoop-2.7.2]$mkdir wcinput

2)在wcinput檔案下建立一個wc.input檔案

[itstar@hadoop101 hadoop-2.7.2]$cd wcinput

[itstar@hadoop101 wcinput]$touch wc.input

3)編輯wc.input檔案

[itstar@hadoop101 wcinput]$vim wc.input

在檔案中輸入如下內容

hadoop yarn

hadoop mapreduce

itstar

itstar

儲存退出::wq

4)回到hadoop目錄/opt/module/hadoop-2.7.2

5)執行程式:

[itstar@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoop jarshare/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount wcinputwcoutput

6)檢視結果:

[itstar@hadoop101 hadoop-2.7.2]$catwcoutput/part-r-00000

itstar 2

hadoop 2

mapreduce      1

yarn   1

4.2 偽分散式執行Hadoop案例

4.2.1 啟動HDFS並執行MapReduce程式

1)分析:

       (1)準備1臺客戶機

       (2)安裝jdk

       (3)配置環境變數

       (4)安裝hadoop

       (5)配置環境變數

       (6)配置叢集

       (7)啟動、測試叢集增、刪、查

       (8)執行wordcount案例

2)執行步驟

需要配置hadoop檔案如下

(1)配置叢集

              (a)配置:hadoop-env.sh

                     Linux系統中獲取jdk的安裝路徑:

[root@ hadoop101 ~]#echo $JAVA_HOME

/opt/module/jdk1.8.0_144

                     修改JAVA_HOME 路徑:

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144

(b)配置:core-site.xml

<!-- 指定HDFS中NameNode的地址 -->

<property>

       <name>fs.defaultFS</name>

    <value>hdfs://hadoop101:9000</value>

</property>

<!-- 指定hadoop執行時產生檔案的儲存目錄 -->

<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>

(2)啟動叢集

(a)格式化namenode(第一次啟動時格式化,以後就不要總格式化)

                     [[email protected]]$ bin/hdfs namenode -format

              (b)啟動namenode

                     [[email protected]]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

              (c)啟動datanode

                     [[email protected]]$ sbin/hadoop-daemon.sh start datanode

(3)檢視叢集

              (a)檢視是否啟動成功

[[email protected]]$ jps

13586 NameNode

13668 DataNode

13786 Jps

              (b)檢視產生的log日誌

當前目錄:/opt/module/hadoop-2.7.2/logs

[itstar@hadoop101 logs]$ ls

hadoop-itstar-datanode-hadoop.itstar.com.log

hadoop-itstar-datanode-hadoop.itstar.com.out

hadoop-itstar-namenode-hadoop.itstar.com.log

hadoop-itstar-namenode-hadoop.itstar.com.out

SecurityAuth-root.audit

[itstar@hadoop101 logs]#cat hadoop-itstar-datanode-hadoop101.log

              (c)web端檢視HDFS檔案系統

                     注意:如果不能檢視,看如下帖子處理

(4)操作叢集

              (a)在hdfs檔案系統上建立一個input資料夾

[itstar@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfsdfs -mkdir -p /user/itstar/input

              (b)將測試檔案內容上傳到檔案系統上

[itstar@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfsdfs -put wcinput/wc.input  /user/itstar/input/

              (c)檢視上傳的檔案是否正確

[itstar@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfsdfs -ls  /user/itstar/input/

[itstar@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfsdfs -cat  /user/itstar/ input/wc.input

              (d)執行mapreduce程式

                     [[email protected]]$ bin/hadoop jarshare/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /user/itstar/input//user/itstar/output

              (e)檢視輸出結果

命令列檢視:

[itstar@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfsdfs -cat /user/itstar/output/*

瀏覽器檢視

              (f)將測試檔案內容下載到本地

[itstar@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoopfs -get /user/itstar/ output/part-r-00000 ./wcoutput/

(g)刪除輸出結果

[itstar@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hdfsdfs -rmr /user/itstar/output

4.2.2 YARN上執行MapReduce 程式

1)分析:

       (1)準備1臺客戶機

       (2)安裝jdk

       (3)配置環境變數

       (4)安裝hadoop

       (5)配置環境變數

       (6)配置叢集yarn上執行

       (7)啟動、測試叢集增、刪、查

       (8)在yarn上執行wordcount案例

2)執行步驟

       (1)配置叢集

              (a)配置yarn-env.sh

       配置一下JAVA_HOME

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144

(b)配置yarn-site.xml

<!-- reducer獲取資料的方式 -->

<property>

 <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

 <value>mapreduce_shuffle</value>

</property>

<!-- 指定YARNResourceManager的地址 -->

<property>

<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>

<value>hadoop101</value>

</property>

              (c)配置:mapred-env.sh

       配置一下JAVA_HOME

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144

              (d)配置: (對mapred-site.xml.template重新命名為) mapred-site.xml

[itstar@hadoop101 hadoop]$ mvmapred-site.xml.template mapred-site.xml

[itstar@hadoop101 hadoop]$ vimapred-site.xml

<!-- 指定mr執行在yarn上 -->

<property>

       <name>mapreduce.framework.name</name>

       <value>yarn</value>

</property>

       (2)啟動叢集

(a)啟動resourcemanager

[itstar@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.shstart resourcemanager

(b)啟動nodemanager

[itstar@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.shstart nodemanager

3)叢集操作

(a)yarn的瀏覽器頁面檢視

http://192.168.1.101:8088/cluster

              (b)刪除檔案系統上的output檔案

[itstar@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfsdfs -rm -R /user/itstar/output

              (c)執行mapreduce程式

                     [[email protected]]$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jarwordcount /user/itstar/input  /user/itstar/output

(d)檢視執行結果

[itstar@hadoop101 hadoop-2.7.2]$bin/hdfs dfs -cat /user/itstar/output/*

4.2.3 配置臨時檔案儲存路徑

1)停止程序

[[email protected]]$ sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager

[[email protected]]$ sbin/yarn-daemon.sh stop resourcemanager

[[email protected]]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop datanode

[[email protected]]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop namenode

2)修改hadoop.tmp.dir

       [core-site.xml]

       <!-- 指定hadoop執行時產生檔案的儲存目錄 -->

       <property>

              <name>hadoop.tmp.dir</name>

              <value>/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp</value>

       </property>

3)將/opt/module/hadoop-2.7.2路徑中的logs資料夾刪除掉

[itstar@hadoop101 hadoop-2.7.2]$rm -rf logs/

4)進入到tmp目錄將tmp目錄中hadoop-itstar目錄刪除掉

[itstar@hadoop101tmp]$ rm -rf hadoop-itstar/

5)格式化NameNode

[itstar@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoopnamenode -format

6)啟動所有程序

[itstar@hadoop101 hadoop-2.7.2]$sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

[[email protected]]$ sbin/hadoop-daemon.sh start datanode

[[email protected]]$ sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

[[email protected]]$ sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager

7)檢視/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp這個目錄下的內容。

4.2.4 配置歷史伺服器

       1)配置mapred-site.xml

[itstar@hadoop101 hadoop]$ vi mapred-site.xml

<property>

<name>mapreduce.jobhistory.address</name>

<value>hadoop101:10020</value>

</property>

<property>

    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>

    <value>hadoop101:19888</value>

</property>

       2)檢視啟動歷史伺服器檔案目錄:

[[email protected]]$ ls sbin/ | grep mr

mr-jobhistory-daemon.sh

       3)啟動歷史伺服器

[itstar@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/mr-jobhistory-daemon.shstart historyserver

       4)檢視歷史伺服器是否啟動

              [[email protected]]$ jps

       5)檢視jobhistory

4.2.5 配置日誌的聚集

日誌聚集概念:應用執行完成以後,將日誌資訊上傳到HDFS系統上。

開啟日誌聚集功能步驟:

(1)配置yarn-site.xml

[itstar@hadoop101 hadoop]$ viyarn-site.xml

<!-- 日誌聚集功能使能 -->

<property>

<name>yarn.log-aggregation-enable</name>

<value>true</value>

</property>

<!-- 日誌保留時間設定7天 -->

<property>

<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>

<value>604800</value>

</property>

(2)關閉nodemanager 、resourcemanager和historymanager

[itstar@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.shstop resourcemanager

[itstar@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.shstop nodemanager

[itstar@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/mr-jobhistory-daemon.shstop historyserver

(3)啟動nodemanager 、resourcemanager和historymanager

[itstar@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.shstart resourcemanager

[itstar@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.shstart nodemanager

[itstar@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/mr-jobhistory-daemon.shstart historyserver

(4)刪除hdfs上已經存在的hdfs檔案

[itstar@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfs-rm -R /user/itstar/output

(5)執行wordcount程式

[itstar@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoopjar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /user/itstar/input/user/itstar/output

(6)檢視日誌

4.2.6 配置檔案說明

Hadoop配置檔案分兩類:預設配置檔案和自定義配置檔案,只有使用者想修改某一預設配置值時,才需要修改自定義配置檔案,更改相應屬性值。

(1)預設配置檔案: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)自定義配置檔案:存放在$HADOOP_HOME/etc/hadoop

              core-site.xml

              hdfs-site.xml

              yarn-site.xml

              mapred-site.xml

4.3 完全分散式部署Hadoop

分析:

       1)準備3臺客戶機(關閉防火牆、靜態ip、主機名稱

       2)安裝jdk

       3)配置環境變數

       4)安裝hadoop

       5)配置環境變數

       6)安裝ssh

       7)配置叢集

       8)啟動測試叢集

4.3.1 虛擬機器準備

詳見3.2-3.3章。

4.3.2 主機名設定

詳見3.4章。

4.3.3 scp

1)scp可以實現伺服器與伺服器之間的資料拷貝

2)案例實操

(1)將hadoop101中/opt/module和/opt/software檔案拷貝到hadoop102、hadoop103和hadoop104上。

[root@hadoop101/]# scp -r /opt/module/  root@hadoop102:/opt

[root@hadoop101/]# scp -r /opt/software/  root@hadoop102:/opt

[root@hadoop101/]# scp -r /opt/module/  root@hadoop103:/opt

[root@hadoop101/]# scp -r /opt/software/  root@hadoop103:/opt

[root@hadoop101/]# scp -r /opt/module/  root@hadoop104:/opt

[root@hadoop101/]# scp -r /opt/software/  root@hadoop105:/opt

(2)將hadoop101伺服器上的/etc/profile檔案拷貝到hadoop102上。

[root@hadoop102opt]# scp root@hadoop101:/etc/profile /etc/profile

(3)實現兩臺遠端機器之間的檔案傳輸(hadoop103主機檔案拷貝到hadoop104主機上)

      [itstar@hadoop102test]$ scp itstar@hadoop103:/opt/test/haha itstar@hadoop104:/opt/test/

4.3.4 SSH無密碼登入

1)配置ssh

(1)基本語法

ssh 另一臺電腦的ip地址

(2)ssh連線時出現Host keyverification failed的解決方法

[root@hadoop102 opt]#ssh 192.168.1.103

The authenticity of host '192.168.1.103 (192.168.1.103)'can't be established.

RSA key fingerprint iscf:1e:de:d7:d0:4c:2d:98:60:b4:fd:ae:b1:2d:ad:06.

Are you sure you want to continue connecting(yes/no)?

Host key verification failed.

(3)解決方案如下:直接輸入yes

2)無金鑰配置

(1)進入到我的home目錄

[itstar@hadoop102 opt]$ cd ~/.ssh

(2)生成公鑰和私鑰:

[itstar@hadoop102 .ssh]$ ssh-keygen-t rsa

然後敲(三個回車),就會生成兩個檔案id_rsa(私鑰)、id_rsa.pub(公鑰)

(3)將公鑰拷貝到要免密登入的目標機器上

[itstar@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-idhadoop102

[itstar@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-idhadoop103

[itstar@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-idhadoop104

4)在hadoop103hadoop104上分別執行所有操作

3).ssh資料夾下的檔案功能解釋

       (1)~/.ssh/known_hosts     :記錄ssh訪問過計算機的公鑰(publickey)

       (2)id_rsa   :生成的私鑰

       (3)id_rsa.pub    :生成的公鑰

       (4)authorized_keys   :存放授權過得無祕登入伺服器公鑰

4.3.5 rsync

rsync遠端同步工具,主要用於備份和映象。具有速度快、避免複製相同內容和支援符號連結的優點。

rsync和scp區別:rsync做檔案的複製要比scp的速度快,rsync只對差異檔案做更新。scp是把所有檔案都複製過去。

(1)檢視rsync使用說明

man rsync | more

       (2)基本語法

rsync -rvl     $pdir/$fname         $user@hadoop$host:$pdir

              命令命令引數要拷貝的檔案路徑/名稱目的使用者@主機:目的路徑

              選項

-r 遞迴

-v 顯示覆制過程

-l 拷貝符號連線

       (3)案例實操

              把本機/opt/tmp目錄同步到hadoop103伺服器的root使用者下的/opt/tmp目錄

[itstar@hadoop102 opt]$ rsync -rvl/opt/tmp  root@hadoop103:/opt/

4.3.6 編寫叢集分發指令碼xsync

1)需求分析:迴圈複製檔案到所有節點的相同目錄下。

       (1)原始拷貝:

rsync  -rvl    /opt/module              root@hadoop103:/opt/

       (2)期望指令碼:

xsync 要同步的檔名稱

       (3)在/usr/local/bin這個目錄下存放的指令碼,可以在系統任何地方直接執行。

2)案例實操:

(1)在/usr/local/bin目錄下建立xsync檔案,檔案內容如下:

[root@hadoop102 bin]# touchxsync

[root@hadoop102 bin]# vixsync

#!/bin/bash

#1 獲取輸入引數個數,如果沒有引數,直接退出

pcount=$#

if((pcount==0)); then

echo no args;

exit;

fi

#2 獲取檔名稱

p1=$1

fname=`basename $p1`

echo fname=$fname

#3 獲取上級目錄到絕對路徑

pdir=`cd -P $(dirname $p1); pwd`

echo pdir=$pdir

#4 獲取當前使用者名稱稱

user=`whoami`

#5 迴圈

for((host=103; host<105; host++)); do

        #echo $pdir/$fname $user@hadoop$host:$pdir

        echo --------------- hadoop$host ----------------

        rsync -rvl $pdir/$fname $user@hadoop$host:$pdir

done

(2)修改指令碼 xsync 具有執行許可權

[root@hadoop102bin]# chmod 777 xsync

[root@hadoop102bin]# chown itstar:itstar -R xsync

(3)呼叫指令碼形式:xsync 檔名稱

[itstar@hadoop102opt]$ xsync tmp/

4.3.7 編寫叢集操作指令碼xcall

1)需求分析:在所有主機上同時執行相同的命令

xcall +命令

2)具體實現

(1)在/usr/local/bin目錄下建立xcall檔案,檔案內容如下:

[root@hadoop102 bin]# touch xcall

[root@hadoop102 bin]# vi xcall

#!/bin/bash

pcount=$#

if((pcount==0));then

        echo no args;

        exit;

fi

echo -------------localhost----------

$@

for((host=101; host<=108; host++)); do

        echo ----------hadoop$host---------

        ssh hadoop$host $@

done

(2)修改指令碼xcall具有執行許可權

            [root@hadoop102bin]# chmod 777 xcall

[root@hadoop102bin]# chown itstar:itstar xcall

(3)呼叫指令碼形式: xcall 操作命令

[root@hadoop102~]# xcall rm -rf /opt/tmp/

4.3.8 配置叢集

1)叢集部署規劃

hadoop102

hadoop103

hadoop104

HDFS

NameNode

DataNode

DataNode

SecondaryNameNode

DataNode

YARN

NodeManager

ResourceManager

NodeManager

NodeManager

2)配置檔案

       (1)core-site.xml

[itstar@hadoop102hadoop]$ vi core-site.xml

<!-- 指定HDFS中NameNode的地址 -->

       <property>

              <name>fs.defaultFS</name>

        <value>hdfs://hadoop102:9000</value>

       </property>

       <!-- 指定hadoop執行時產生檔案的儲存目錄 -->

       <property>

              <name>hadoop.tmp.dir</name>

              <value>/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp</value>

       </property>

       (2)Hdfs

              hadoop-env.sh

[itstar@hadoop102hadoop]$ vi hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144

              hdfs-site.xml

<configuration>

       <property>

              <name>dfs.replication</name>

              <value>3</value>

       </property>

<property>

<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>

<value>hadoop104:50090</value>

</property>

</configuration>

              slaves

[itstar@hadoop102hadoop]$ vi slaves

hadoop102

hadoop103

hadoop104

       (3)yarn

              yarn-env.sh

[itstar@hadoop102 hadoop]$ viyarn-env.sh

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144

              yarn-site.xml

[itstar@hadoop102 hadoop]$ viyarn-site.xml

<configuration>

<!-- reducer獲取資料的方式 -->

<property>

 <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

 <value>mapreduce_shuffle</value>

</property>

<!-- 指定YARNResourceManager的地址 -->

<property>

<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>

<value>hadoop103</value>

</property>

</configuration>

       (4)mapreduce

              mapred-env.sh

[itstar@hadoop102 hadoop]$ vimapred-env.sh

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144

              mapred-site.xml

[itstar@hadoop102 hadoop]$ vimapred-site.xml

<configuration>

<!-- 指定mr執行在yarn -->

<property>

<name>mapreduce.framework.name</name>

<value>yarn</value>

</property>

</configuration>

3)在叢集上分發以上所有檔案

[itstar@hadoop102hadoop]$ pwd

/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop

[itstar@hadoop102hadoop]$ xsync /opt/module/hadoop-2.7.2

4)檢視檔案分發情況

[itstar@hadoop102hadoop]$ xcall cat /opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/slaves

4.3.9 叢集啟動及測試

1)啟動叢集

       (0)如果叢集是第一次啟動,需要格式化namenode

              [[email protected]]$bin/hdfsnamenode -format

1)啟動HDFS

[[email protected]]$sbin/start-dfs.sh

[[email protected]]$ jps

4166 NameNode

4482 Jps

4263 DataNode

[[email protected]]$ jps

3218 DataNode

3288 Jps

[[email protected]]$ jps

3221 DataNode

3283 SecondaryNameNode

3364 Jps

(2)啟動yarn

[[email protected]]$ sbin/start-yarn.sh

注意:NamenodeResourceManger如果不是同一臺機器,不能在NameNode上啟動 yarn,應該在ResouceManager所在的機器上啟動yarn

2)叢集基本測試

(1)上傳檔案到叢集

       上傳小檔案

       [itstar@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfs -mkdir -p/user/itstar/tmp/conf

[itstar@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfsdfs -put etc/hadoop/*-site.xml /user/itstar/tmp/conf

       上傳大檔案

[[email protected]]$ bin/hadoop fs -put /opt/software/hadoop-2.7.2.tar.gz  /user/itstar/input

(2)上傳檔案後檢視檔案存放在什麼位置

       檔案儲存路徑

[itstar@hadoop102 subdir0]$ pwd

/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/data/current/BP-938951106-192.168.10.107-1495462844069/current/finalized/subdir0/subdir0

       檢視檔案內容

[itstar@hadoop102subdir0]$ cat blk_1073741825

hadoop

itstar

itstar

(3)拼接

-rw-rw-r--. 1 itstar itstar 134217728 5月 23 16:01 blk_1073741836

-rw-rw-r--. 1 itstar itstar   1048583 5月  23 16:01blk_1073741836_1012.meta

-rw-rw-r--. 1 itstar itstar  63439959 5月  23 16:01 blk_1073741837

-rw-rw-r--. 1 itstar itstar    495635 5月  23 16:01blk_1073741837_1013.meta

[itstar@hadoop102 subdir0]$cat blk_1073741836>>tmp.file

[itstar@hadoop102subdir0]$ cat blk_1073741837>>tmp.file

[itstar@hadoop102subdir0]$ tar -zxvf tmp.file

(4)下載

[[email protected]]$ bin/hadoop fs -get /user/itstar/input/hadoop-2.7.2.tar.gz

3)效能測試叢集

       寫海量資料

       讀海量資料

4.3.10 Hadoop啟動停止方式

1)各個服務元件逐一啟動

       (1)分別啟動hdfs元件

              hadoop-daemon.sh  start|stop namenode|datanode|secondarynamenode

       (2)啟動yarn

              yarn-daemon.sh  start|stop resourcemanager|nodemanager

2)各個模組分開啟動(配置ssh是前提)常用

       (1)整體啟動/停止hdfs

              start-dfs.sh

              stop-dfs.sh

       (2)整體啟動/停止yarn

              start-yarn.sh

              stop-yarn.sh

3)全部啟動(不建議使用)

       start-all.sh

       stop-all.sh

4.3.11 叢集時間同步

時間同步的方式:找一個機器,作為時間伺服器,所有的機器與這臺叢集時間進行定時的同步,比如,每隔十分鐘,同步一次時間。

配置時間同步實操:

1)時間伺服器配置(必須root使用者)

(1)檢查ntp是否安裝

[root@hadoop102桌面]# rpm -qa|grep ntp

ntp-4.2.6p5-10.el6.centos.x86_64

fontpackages-filesystem-1.41-1.1.el6.noarch

ntpdate-4.2.6p5-10.el6.centos.x86_64

(2)修改ntp配置檔案

[root@hadoop102桌面]# vi/etc/ntp.conf

修改內容如下

a)修改1

#restrict192.168.1.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap為

restrict192.168.1.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap

              b)修改2

server0.centos.pool.ntp.org iburst

server1.centos.pool.ntp.org iburst

server2.centos.pool.ntp.org iburst

server3.centos.pool.ntp.org iburst為

#server 0.centos.pool.ntp.org iburst

#server 1.centos.pool.ntp.org iburst

#server 2.centos.pool.ntp.org iburst

#server 3.centos.pool.ntp.org iburst

c)新增3

server 127.127.1.0

fudge 127.127.1.0stratum 10

(3)修改/etc/sysconfig/ntpd 檔案

[root@hadoop102 桌面]#vim /etc/sysconfig/ntpd

增加內容如下

SYNC_HWCLOCK=yes

       (4)重新啟動ntpd

[root@hadoop102桌面]# service ntpd status

ntpd 已停

[root@hadoop102桌面]# service ntpd start

正在啟動 ntpd:                                            [確定]

       (5)執行:

[root@hadoop102桌面]# chkconfig ntpd on

2)其他機器配置(必須root使用者)

       (1)在其他機器配置10分鐘與時間伺服器同步一次

[root@hadoop103 hadoop-2.7.2]# crontab -e

              編寫指令碼

              */10 * * * */usr/sbin/ntpdate hadoop102

       (2)修改任意機器時間

[root@hadoop103 hadoop]# date -s "2017-9-1111:11:11"

       (3)十分鐘後檢視機器是否與時間伺服器同步

[root@hadoop103 hadoop]# date

4.3.12 配置叢集常見問題

1)防火牆沒關閉、或者沒有啟動yarn

INFO client.RMProxy:Connecting to ResourceManager at hadoop108/192.168.10.108:8032

2)主機名稱配置錯誤

3)ip地址配置錯誤

4)ssh沒有配置好

5)root使用者和itstar兩個使用者啟動叢集不統一

6)配置檔案修改不細心

7)未編譯原始碼

Unableto load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classeswhere applicable

17/05/2215:38:58 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager athadoop108/192.168.10.108:8032

8)datanode不被namenode識別問題

Namenode在format初始化的時候會形成兩個標識,blockPoolId和clusterId。新的datanode加入時,會獲取這兩個標識作為自己工作目錄中的標識。

一旦namenode重新format後,namenode的身份標識已變,而datanode如果依然持有原來的id,就不會被namenode識別。

解決辦法,刪除datanode節點中的資料後,再次重新格式化namenode。

9)不識別主機名稱

java.net.UnknownHostException: hadoop102: hadoop102

        at java.net.InetAddress.getLocalHost(InetAddress.java:1475)

        at org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter.submitJobInternal(JobSubmitter.java:146)

        在org.apache.hadoop.mapreduce.Job $ 10.run(Job.java:1290)

        在org.apache.hadoop.mapreduce.Job $ 10.run(Job.java:1287)

        在java.security.AccessController.doPrivileged(Native方法)

        在javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415)

解決辦法:

(1)在/ etc / hosts檔案中新增192.168.1.102 hadoop102

       (2)主機名稱不要起hadoop hadoop000等特殊名稱

10)資料管理部和名稱節點程序同時只能工作一個。

11)執行命令不生效,貼上詞中命令時,遇到 - 和長 - 沒區分開。導致命令失效

解決辦法:儘量不要貼上字中程式碼。

12)JPS發現程序已經沒有,但是重新啟動叢集,提示程序已經開啟。原因是在Linux的的根目錄下的/ tmp目錄中存在啟動的程序臨時檔案,將叢集相關程序刪除掉,再重新啟動叢集。

13)JPS不生效。

原因:全域性變數hadoop java沒有生效,需要source / etc / profile檔案。

14)8088埠連線不上

[itstar @ hadoop102桌面] $ cat / etc / hosts

註釋掉如下程式碼

#127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4localhost4.localdomain4

#:: 1 hadoop102