Hadoop系列004-Hadoop运行模式(上)

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Hadoop运行模式

1、概述

1)官方网址

2)Hadoop运行模式

  • 本地模式(默认模式):不需要启用单独进程,直接可以运行,测试和开发时使用。
  • 伪分布式模式:等同于完全分布式,只有一个节点。
  • 完全分布式模式:多个节点一起运行。

2、案例

2.1、本地文件运行Hadoop 案例
  • 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

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      [intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$mkdir input
    • 2)将hadoop的xml配置文件复制到input

      1
      [intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$cp etc/hadoop/*.xml input
    • 3)执行share目录下的mapreduce程序

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      [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)查看输出结果

      1
      [intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ cat output/*
  • 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

      1
      [intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$mkdir wcinput
    • 2)在wcinput文件下创建一个wc.input文件

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      [intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$cd wcinput
      [intflag@hadoop101 wcinput]$touch wc.input
    • 3)编辑wc.input文件

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      [intflag@hadoop101 wcinput]$vim wc.input
      在文件中输入如下内容
      hadoop yarn
      hadoop mapreduce
      intflag
      intflag

      保存退出::wq
    • 4)回到hadoop目录/opt/module/hadoop-2.7.2

    • 5)执行程序

      1
      [intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount wcinput wcoutput
    • 6)查看结果

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      [intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$cat wcoutput/part-r-00000
      intflag 2
      hadoop 2
      mapreduce 1
      yarn 1
2.2、伪分布式运行Hadoop 案例
  • HDFS上运行MapReduce 程序

    • 1)分析:

      • (1)准备1台客户机
      • (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)启动、测试集群增、删、查
      • (8)在HDFS上执行wordcount案例
    • 2)执行步骤

      • (1)配置集群

        • (a)配置:hadoop-env.sh

          • Linux系统中获取jdk的安装路径

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            [root@ hadoop101 ~]# echo $JAVA_HOME
            /opt/module/jdk1.7.0_79
          • 修改JAVA_HOME 路径

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            export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.7.0_79
        • (b)配置:/etc/hadoop/下的core-site.xml

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          <!-- 指定HDFS中NameNode的地址 -->
          <property>
          <name>fs.defaultFS</name>
          <value>hdfs://hadoop101:8020</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/module/hadoop-2.7.2/data/tmp</value>
          </property>
        • (c)配置:hdfs-site.xml

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          <!-- 指定HDFS副本的数量 -->
          <property>
          <name>dfs.replication</name>
          <value>1</value>
          </property>
      • (2)启动集群

        • (a)格式化namenode(第一次启动时格式化,以后就不要总格式化)

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          bin/hdfs namenode -format
        • (b)启动namenode

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          sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
        • (c)启动datanode

          1
          sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
      • (3)查看集群

        • (a)查看是否启动成功

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          [root@hadoop ~]# jps
          13586 NameNode
          13668 DataNode
          13786 Jps
        • (b)查看产生的log日志

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          当前目录:/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文件系统

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          http://192.168.25.101:50070/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
      • (4)操作集群

        • (a)在hdfs文件系统上创建一个input文件夹

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          [intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -mkdir -p /user/intflag/input



          [intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfs -mkdir -p /user/intflag/input
        • (b)将测试文件内容上传到文件系统上

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          [intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -put wcinput/wc.input /user/intflag/input



          [intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfs -put wcinput/wc.input /user/intflag/input
        • (c)查看上传的文件是否正确

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          [intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -ls -R /
        • (d)在Hdfs上运行mapreduce程序

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          [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)查看输出结果

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          [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)将测试文件内容下载到本地

          1
          [intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -get /user/intflag/output/part-r-00000 ./wcoutput/
        • (g)删除输出结果

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          [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与hdfs dfs命令的区别

          • hadoop fs:使用面最广,可以操作任何文件系统。
          • hadoop dfs与hdfs dfs:只能操作HDFS文件系统相关(包括与Local FS间的操作),前者已经Deprecated,一般使用后者。
  • YARN上运行MapReduce 程序

    • 1)分析:

      • (1)准备1台客户机
      • (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yarn上运行
      • (7)启动、测试集群增、删、查
      • (8)在yarn上执行wordcount案例
    • 2)执行步骤

      • (1)配置集群

        • (a)配置yarn-env.sh

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          配置一下JAVA_HOME
          export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.7.0_79
        • (b)配置:mapred-env.sh

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          配置一下JAVA_HOME
          export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.7.0_79
        • (c)配置yarn-site.xml

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          <!-- 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>hadoop101</value>
          </property>
        • (d)配置: (对mapred-site.xml.template重新命名为) mapred-site.xml

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          <!-- 指定mr运行在yarn上 -->
          <property>
          <name>mapreduce.framework.name</name>
          <value>yarn</value>
          </property>
      • (2)启动集群

        • (a)启动namenode和datanode(先用jps查看,若已启动则不需要再启)

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          sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
          sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
        • (b)启动resourcemanager

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          sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
        • (c)启动nodemanager

          1
          sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager
      • (3)集群操作

        • (a)yarn的浏览器页面查看:http://hadoop101:8088/cluster(需要配置host,不配置可用ip地址访问)

        • (b)删除文件系统上的output文件(若无则不用删除)

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          bin/hdfs dfs -rm -R /user/mapreduce/wordcount/output
        • (c)执行mapreduce程序

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          hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /user/intflag/input /user/intflag/output
        • (d)查看运行结果

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          [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
  • 修改本地临时文件存储目录

    • 1)停止进程

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      [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

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      <!-- 指定hadoop运行时产生文件的存储目录 -->
      <property>
      <name>hadoop.tmp.dir</name>
      <value>/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp</value>
      </property>
    • 3)删除旧的临时文件

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      [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

      1
      [intflag@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoop namenode -format
    • 5)启动所有进程

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      [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这个目录下的内容。

  • Hadoop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:存放在hadoop相应的jar包中

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      [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)自定义配置文件:存放在$HADOOP_HOME/etc/hadoop

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      core-site.xml

      hdfs-site.xml

      yarn-site.xml

      mapred-site.xml
2.3、完全分布式部署Hadoop
  • 见Hadoop系列005-Hadoop运行模式(下)
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