windows hadoop 伪分布式 hadoop伪分布式启动

Hadoop运行模式包括：本地模式、伪分布式模式，以及完全分布式模式。
1、本地模式 安装简单，在一台机器上运行服务，几乎不用做任何配置，但仅限于调试用途。没有分布式文件系统，直接读写本地操作系统的文件系统。
2、伪分布式模式 在单节点上同时启动namenode、datanode、jobtracker、tasktracker、secondary namenode等进程，模拟分布式运行的各个节点。配置已经很接近完全分布式。
3、完全分布式模式 正常的Hadoop集群，由多个各司其职的节点构成。

伪分布式运行模式

需求

已经配置java环境 已经配置hadoop环境

一、启动HDFS并运行MapReduce程序

1.配置集群

配置文件在：$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下

（1）配置：hadoop-env.sh

Linux系统中获取JDK的安装路径并复制：echo $JAVA_HOME。

修改配置文件JAVA_HOME 路径：export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144。

如果配置文件中export JAVA_HOME=$JAVA_HOME则也可以不改。

（2）配置：core-site.xml

<!-- 指定HDFS中NameNode的地址 -->
<property>
	<name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://hadoop102（此虚拟机的主机名）:9000</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/modules/hadoop-2.7.2/data/tmp（会自动创建）</value>
</property>

（3）配置：hdfs-site.xml

<!-- 指定HDFS副本的数量 -->
<property>
	<name>dfs.replication</name>
	<value>1</value>
</property>

2.启动集群

（1）格式化NameNode（第一次启动时格式化，以后就不要总格式化）

hdfs namenode -format

（2）启动NameNode

hadoop-daemon.sh start namenode

（3）启动DataNode

hadoop-daemon.sh start datanode

3.查看集群

（1）查看是否启动成功

jps查看是否有NameNode和DataNode进程，有则启动成功。

注意：jps是JDK中的命令，不是Linux命令。不安装JDK不能使用jps。

（2）web端查看HDFS文件系统

在浏览器地址栏输入192.168.20.102（虚拟机的ip地址）:50070，如果你的windows已经配置hosts映射，也可以输入hadoop102（虚拟机的主机名）:50070。

点击Utilities，然后点击Browse the file system，可以查看HDFS上的目录。

注意：如果50070web页面不能查看，看如下帖子处理：

（3）查看产生的Log日志

日志在’$HADOOP_HOME/logs’目录下。

说明：在企业中遇到Bug时，经常根据日志提示信息去分析问题、解决Bug。

（4）思考：为什么不能一直格式化NameNode，格式化NameNode，要注意什么

注意：格式化NameNode，会产生新的集群id，导致NameNode和DataNode的集群id不一致，集群找不到已往数据。所以，格式NameNode时，一定要先删除data数据和log日志，然后再格式化NameNode。

4.操作集群

（1）在HDFS文件系统上创建一个input文件夹

hdfs dfs -mkdir -p /user/nanfeng/input，加上-p选项则为层级创建。

（2）将测试文件内容上传到文件系统上

hdfs dfs -put wcinput/wc.input /user/nanfeng/input，wcinput/wc.input为上传的本地文件路径，/user/nanfeng/input为保存到HDFS上的路径。

（3）查看上传的文件是否正确

hdfs dfs -ls /user/nanfeng/input，查看HDFS上’/user/nanfeng/input’目录下的内容。
hdfs dfs -cat /user/nanfeng/ input/wc.input，查看’wc.input’文件内容。

（4）运行MapReduce程序

hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /user/nanfeng/input /user/nanfeng/output，wordcount为统计次数，/user/nanfeng/input为输入文件在HDFS上的路径，/user/nanfeng/output为输出文件在HDFS上的路径。

注意：MapReduce执行时，如果输出路径存在，则会报错。

（5）查看输出结果文件

hdfs dfs -cat /user/nanfeng/output/*

（6）将输出结果文件下载到本地

hdfs dfs -get /user/nanfeng/output/part-r-00000 ./，/user/nanfeng/output/part-r-00000为下载文件在HDFS上的路径，’./'为保存到本地的路径。

（7）删除HDFS上的输出结果

hdfs dfs -rm -r /user/nanfeng/output ，/user/nanfeng/output为删除的文件在HDFS上的路径。

二、启动YARN并运行MapReduce程序

1.配置集群

（1）配置yarn-env.sh

修改配置文件JAVA_HOME 路径：export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144。

（2）配置yarn-site.xml

<!-- 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>hadoop102（此虚拟机的主机名）</value>
</property>

（3）配置：mapred-env.sh

修改配置文件JAVA_HOME 路径：export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144

（4）配置： (对mapred-site.xml.template重新命名或者复制为) mapred-site.xml

cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml，将mapred-site.xml.template复制为mapred-site.xml。

编辑配置文件：

<!-- 指定MR运行在YARN上 -->
<property>
	<name>mapreduce.framework.name</name>
	<value>yarn</value>
</property>

2.启动集群

（1）启动前必须保证NameNode和DataNode已经启动

（2）启动ResourceManager

yarn-daemon.sh start resourcemanager

（3）启动NodeManager

yarn-daemon.sh start nodemanager

（4）查看是否启动成功

jps查看是否有ResourceManager和NodeManager进程，有则启动成功。

3.集群操作

（1）YARN的浏览器页面查看

在浏览器地址栏输入192.168.20.102（虚拟机的ip地址）:8088，如果你的windows已经配置hosts映射，也可以输入hadoop102（虚拟机的主机名）:8088。

（2）执行MapReduce程序

hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /user/nanfeng/input /user/nanfeng/output，wordcount为统计次数，/user/nanfeng/input为输入文件在HDFS上的路径，/user/nanfeng/output为输出文件在HDFS上的路径。

注意：MapReduce执行时，如果输出路径存在，则会报错。

（3）查看运行结果

在linux上查看：

hdfs dfs -cat /user/nanfeng/output/*

在Web端查看：

三、配置历史服务器

为了查看程序的历史运行情况，需要配置一下历史服务器。具体配置步骤如下：

1. 配置mapred-site.xml

<!-- 历史服务器端地址 -->
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>hadoop102（此虚拟机的主机名）:10020</value>
</property>
<!-- 历史服务器web端地址 -->
<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
    <value>hadoop102（此虚拟机的主机名）:19888</value>
</property>

2.启动历史服务器

mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

3.查看历史服务器是否启动

jps查看是否有JobHistoryServer进程，有则启动成功。

4.查看Web页面

在浏览器地址栏输入192.168.20.102（虚拟机的ip地址）:19888，如果你的windows已经配置hosts映射，也可以输入hadoop102（虚拟机的主机名）:19888。

四、配置日志的聚集

日志聚集概念：应用运行完成以后，将程序运行日志信息上传到HDFS系统上。

日志聚集功能好处：可以方便的查看到程序运行详情，方便开发调试。

注意：开启日志聚集功能，需要重新启动NodeManager 、ResourceManager和HistoryManager。

开启日志聚集功能具体步骤如下：

1.配置yarn-site.xml

<!-- 日志聚集功能使能 -->
<property>
	<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
	<value>true</value>
</property>

<!-- 日志保留时间设置7天 -->
<property>
	<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
	<value>604800</value>
</property>

2.关闭ResourceManager、NodeManager 和HistoryManager（没启动则跳过这步）

yarn-daemon.sh stop resourcemanager，关闭ResourceManager。
yarn-daemon.sh stop nodemanager，关闭NodeManager。
mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver，关闭HistoryManager。

3.启动NodeManager 、ResourceManager和HistoryManager

yarn-daemon.sh start resourcemanager，启动ResourceManager。

yarn-daemon.sh start nodemanager，启动NodeManager。

mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver，启动HistoryManager。

4.执行WordCount程序

若输出路径存在则需要删除：hdfs dfs -rm -R /user/nanfeng/output。

hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /user/nanfeng/input /user/nanfeng/output，wordcount为统计次数，/user/nanfeng/input为输入文件在HDFS上的路径，/user/nanfeng/output为输出文件在HDFS上的路径。

注意：MapReduce执行时，如果输出路径存在，则会报错。

5.查看运行结果

hdfs dfs -cat /user/nanfeng/output/part-r-00000

6.查看日志

配了日志聚集后的日志可正常显示：

没配日志聚集前的日志不会显示：

五、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：

2.自定义配置文件

core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml、mapred-site.xml四个配置文件存放在$HADOOP_HOME/etc/hadoop这个路径上，用户可以根据项目需求重新进行修改配置。