windows 本地安装Harbor 本地安装hadoop

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1.hadoop 安装包下载：http://archive.apache.org/dist/hadoop/core/
2.安装hadoop
	1.tar zxvf hadoop-2.8.3.tar.gz -C /root/
	  mv hadoop-2.8.3 hadoop
 
	2.hadoop-env.sh 
		1.cd /root/hadoop/etc/hadoop
		2.vim hadoop-env.sh
		3.hadoop-env.sh 修改如下
			文件中设置的是 Hadoop 运行时需要的环境变量。 
			JAVA_HOME是必须设置的，即使我们当前的系统中设置了 JAVA_HOME，它也是不认识的，因为 Hadoop 即使是在本机上执行，
			它也是把当前的执行环境当成远程服务器。 
			修改第25行：JAVA_HOME：export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_181-cloudera

3.core-site.xml
		1.cd /root/hadoop/etc/hadoop
		2.vim core-site.xml 修改如下：
			<!-- 指定HADOOP所使用的文件系统schema（URI），HDFS的主节点（NameNode）的IP地址192.168.189.200 或 主机名node1-->
			<property>
				<name>fs.defaultFS</name>
				<value>hdfs://node1:9000</value>
			</property>
			<!-- 指定hadoop运行时产生文件的存储目录，默认/tmp/hadoop-${user.name} 这个目录非常重要，且不用自己创建，初始化的时候会自动创建 -->
			<property>
				<name>hadoop.tmp.dir</name>
				<value>/root/hadoopData</value>
			</property>
			<!--  开启hdfs的垃圾桶机制，删除掉的数据可以从垃圾桶中回收，单位分钟 -->
			<property>
				<name>fs.trash.interval</name>
				<value>10080</value>
			</property>

4.hdfs-site.xml 
		1.cd /root/hadoop/etc/hadoop
		2.vim hdfs-site.xml 修改如下：
			<!-- 指定HDFS副本的数量 默认的为3 -->
			<property> 
				<name>dfs.replication</name> 
				<value>2</value> 
			</property> 

			<!-- SecondaryNameNode(第二的NameNode)所在的第二台linux的IP地址192.168.189.201 或主机名node2 和 端口--> 
			<property> 
				<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name> 
				<value>node2:50090</value> 
			</property>

5.mapred-site.xml 	
		1.cd /root/hadoop/etc/hadoop
		2.mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml
		3.vim mapred-site.xml 修改如下：
			<!-- 指定 MapReduce 运行时框架，这里指定在 yarn 上，默认是 local本地模式集群，所以此处需要修改为 yarn集群 --> 
			<property>
				<name>mapreduce.framework.name</name> 
				<value>yarn</value> 
			</property>

6.yarn-site.xml 
		1.cd /root/hadoop/etc/hadoop
		2.vim yarn-site.xml 修改如下：
			<!-- 指定 YARN 的主节点（ResourceManager）所在的第一台Linux的IP地址192.168.189.200 或 主机名node1 --> 
			<property> 
				<name>yarn.resourcemanager.hostname</name> 
				<value>node1</value> 
			</property> 

			<!-- NodeManager上运行的附属服务。需配置成mapreduce_shuffle，才可运行MapReduce程序默认值："" --> 
			<property> 
				<name>yarn.nodemanager.aux-services</name> 
				<value>mapreduce_shuffle</value> 
			</property>

7.修改 $HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下的 slaves文件：slaves 文件里面记录的是集群主机名
		1.cd /root/hadoop/etc/hadoop
		2.vim slaves 
			删除 slaves文件中的信息localhost，添加集群中的所有主机名如下：
				node1
				node2
				node3

8.配置Hadoop相关的 环境变量 
		1.编辑环境变量的profile配置文件： vim /etc/profile 
		2.profile配置文件末尾添加如下配置信息：
			JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_181-cloudera
			CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
			HADOOP_HOME=/root/hadoop（hadoop目录的绝对路径）
			PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
			export JAVA_HOME CLASSPATH PATH
		3.保存配置文件，重新加载配置文件：source /etc/profile

	9.把 /root目录下的 hadoop文件夹  推送给第二台、第三台linux：
		scp -r /root/hadoop root@node2:/root
		scp -r /root/hadoop root@node3:/root

	  把 /etc目录下的 profile文件 推送给第二台、第三台linux的/etc目录下：
		scp -r /etc/profile root@node2:/etc	重新加载配置文件：source /etc/profile
		scp -r /etc/profile root@node3:/etc	重新加载配置文件：source /etc/profile

3.Hadoop 集群启动、初体验 
	1.格式化namenode（一定要在namenode的节点机器上格式化）
		本质是对namenode进行初始化，两个命令都可，一定要在namenode的节点机器上格式化，格式化的时候就会创建 hadoop临时目录。
		即格式化后会在根据core-site.xml中的 hadoop.tmp.dir 所配置 /root/hadoopData 生成目录。
  		同 core-site.xml 的 hadoop.tmp.dir，如果需要再次格式化，需要把每台服务器的 hadoop.tmp.dir 指定的数据文件夹删除。
	  		格式一：hdfs namenode -format
	  		格式二：hadoop namenode -format

2.单节点逐个启动 
		1.在主节点上使用以下命令启动 HDFS NameNode：hadoop-daemon.sh start namenode 
		2.在每个从节点上使用以下命令启动 HDFS DataNode：hadoop-daemon.sh start datanode 
		3.在主节点上使用以下命令启动 YARN ResourceManager：yarn-daemon.sh start resourcemanager 
		4.在每个从节点上使用以下命令启动 YARN nodemanager：yarn-daemon.sh start nodemanager 
		5.以上脚本位于$HADOOP_PREFIX/sbin/目录下。 如果想要停止某个节点上某个角色，只需要把命令中的 start 改为 stop 即可。

	3.脚本一键启动(推荐) 
		如果配置了 etc/hadoop/slaves 和 ssh 免密登录，则可以使用程序脚本启动所有 Hadoop 两个集群的相关进程，在主节点所设定的机器上执行。 
			1.启动 hdfs 集群：（在主节点的机器上执行）
				cd /root/hadoop/sbin	
				./start-dfs.sh

2.启动yarn集群：（在主节点的机器上执行）
				cd /root/hadoop/sbin 
				./start-yarn.sh

3.停止 hdfs 集群：
				cd /root/hadoop/sbin 
				./stop-dfs.sh
			4.停止 yarn 集群：
				cd /root/hadoop/sbin 
				./stop-yarn.sh

	4.验证是否启动成功，使用jps命令验证

5.集群 web-ui 
		一旦 Hadoop 集群启动并运行，可以通过 web-ui 进行集群查看，如下所述：  
			NameNode（HDFS管理界面）：192.168.189.200:50070 或 node1:50070 
			ResourceManager（MR管理界面）：http://192.168.189.200:8088 或 node1:8088 
	
	6.可在C:\Windows\System32\drivers\etc 配置如下信息：
		192.168.189.200 node1
		192.168.189.201 node2
		192.168.189.202 node3

	7.运行 mapreduce 程序 
		在 Hadoop 安装包的 /root/hadoop/share/hadoop/mapreduce 下有官方自带的 mapreduce 程序。我们可以使用如下的命令进行运行测试。 
		示例程序 jar：hadoop-mapreduce-examples-2.8.3.jar 
		计算圆周率：
			cd /root/hadoop/share/hadoop/mapreduce
			hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.8.3.jar pi 20 50 
		关于圆周率的估算，感兴趣的可以查询资料 Monte Carlo 方法来计算 Pi 值。

4.安全模式:
	安全模式是HDFS所处的一种特殊状态，在这种状态下，文件系统只接受读数据请求，而不接受删除、修改等变更请求。
	在NameNode主节点启动时，HDFS首先进入安全模式，DataNode在启动的时候会向namenode汇报可用的block等状态，当整个系统达到安全标准时，HDFS自动离开安全模式。
	如果HDFS出于安全模式下，则文件block不能进行任何的副本复制操作，因此达到最小的副本数量要求是基于datanode启动时的状态来判定的，
	启动时不会再做任何复制（从而达到最小副本数量要求），hdfs集群刚启动的时候，默认30S钟的时间是出于安全期的，
	只有过了30S之后，集群脱离了安全期，然后才可以对集群进行操作 hdfs dfsadmin -safemode

6.查看日志信息：/root/hadoop/logs											
															
7.列出 hadoop 中运行的 程序 
	1.hadoop job -list  
	2.使用 hadoop命令文件的 绝对路径：/root/hadoop/bin/hadoop job -list

8.停止掉 hadoop中运行的程序：													
	1.hadoop job -kill <jobID> 
	2.使用 hadoop命令文件的 绝对路径：/root/hadoop/bin/hadoop job -list