java大数据最全课程学习笔记(1)--Hadoop简介和安装及伪分布式

目前CSDN,博客园,简书同步发表中,更多精彩欢迎访问我的gitee pages

Hadoop简介和安装及伪分布式

大数据概念

大数据概论

大数据(Big Data): 指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉,管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力,洞察发现力和流程优化能力的海量,高增长率和多样化的信息资产.

  • 主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题.

按顺序给出数据存储单位:bit,Byte,KB,MB,GB,TB,PB,EB,ZB,YB,BB,NB,DB.

1Byte =8bit 1KB=1024Byte 1MB=1024KB 1GB=1024MB 1TB=1024GB 1PB=1024TB

大数据特点(4V)

  1. Volume(大量):

    截至目前,人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB,而历史上全人类总共说过的话的数据量大约是5EB.当前,典型个人计算机硬盘的容量为TB量级,而一些大企业的数据量已经接近EB量级.

  2. Vekocity(高速):

    这是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征.根据IDC的"数字宇宙"的报告,预计到2020年,全球数据使用量将达到35.2ZB.在如此海量的数据面前,处理数据的效率就是企业的生命.

  3. Variety(多样):

    这种类型的多样性也让数据被分为结构化数据和非结构化数据.相对于以往便于存储的以数据库/文本为主的结构化数据,非结构化数据越来越多,包括网络日志,音频,视频,图片,地理位置信息等,这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求.

  4. Value(低价值密度):

    价值密度的高低与数据总量的大小成反比.如何快速对有价值数据"提纯"成为目前大数据背景下待解决的难题.

大数据部门组织结构

大数据部门组织结构,适用于大中型企业.

从Hadoop框架讨论大数据生态

Hadoop是什么

hadoop的初衷是采用大量的廉价机器,组成一个集群!完成大数据的存储和计算!

Hadoop三大发行版本

Hadoop三大发行版本:Apache、Cloudera、Hortonworks。

Apache版本最原始(最基础)的版本,对于入门学习最好。

Cloudera在大型互联网企业中用的较多。

Hortonworks文档较好。

Hadoop的优势(4高)

  1. 高可靠性

    Hadoop底层维护多个数据副本,所以即使Hadoop某个计算元素或存储出现故障,也不会导致数据的丢失.

  2. 高扩展性

    在集群间分配任务数据,可方便的扩展数以千计的节点.

  3. 高效性

    在MapReduce的思想下,Hadoop是并行工作的,以加快任务处理速度.

  4. 高容错性

    能够自动将失败的任务重新分配

Hadoop组成(面试重点)

  • Hadoop1.x
    • HDFS: 负责大数据的存储
    • common: HDFS和MR共有的常用的工具包模块
    • MapReduce: 负责计算,负责计算资源的申请的调度
  • 完成大数据的计算
    • 写程序.程序需要复合计算框架的要求
      • java-->main-->运行
      • MapReduce(编程模型)-->Map-->Reducer
    • 运行程序.申请计算资源(CPU+内存,磁盘IO,网络IO)
      • java-->JVM-->os-->申请计算资源
      • 1.x: MapReduce(编程模型)-->JobTracker-->JVM-->申请计算资源
      • 2.x: MapReduce(编程模型)-->jar-->运行时,将jar包中的任务,提交给YARN,和YARN进行通信
        • 由YARN中的组件-->JVM-->申请计算资源
  • 1.x和2.x的区别是将资源调度和管理进行分离!由统一的资源调度平台YARN进行大数据计算资源的调度!提升了Hadoop的通用性!Hadoop搭建的集群中的计算资源,不仅可以运行Hadoop中的MR程序!也可以运行其他计算框架的程序!
  • 由于MR的低效性,出现了许多更为高效的计算框架!例如:Tez,Storm,Spark,Flink

HDFS架构概述

HDFS: 负责大数据的存储

  • 核心进程(必须进程):

    • NameNode(1个):存储文件的元数据.如文件名,文件目录结构,文件属性(生成时间,副本数,文件权限),以及每个文件的块列表和块所在的DataNode等.

      • 职责

        接收客户端的请求!

        接收DN的请求!

        向DN分配任务!

    • DataNode(N个):在本地文件系统存储文件块数据,以及块数据的校验和.

      • 职责

        负责接收NN分配的任务!

        负责数据块(block)的管理(读,写)!

  • 可选进程:

    • Secondary Namenode(N个):用来监控HDFS状态的辅助后台程序,每隔一段时间获取HDFS元数据的快照.

MapReduce架构概述

MapReduce将计算过程分为两个阶段:Map和Reduce

Map阶段并行处理输入数据

Reduce阶段对Map结果进行汇总

  • MapReduce(编程规范): 程序中有Map(简单处理)和Reducer(合并)
  • 遵循MapReduce的编程规范编写的程序打包后,被称为一个Job(任务)
  • Job需要提交到YARN上,向YARN申请计算资源,运行Job中的Task(进程)
  • Job会先创建一个进行MRAppMaster(mapReduce应用管理者),由MRMaster向YARN申请资源!MRAppMaster负责监控Job中各个Task运行情况,进行容错管理!

YARN架构概述

YARN负责集群中所有计算资源的管理和调度

  • 常见进程

    • ResourceManager(1个): 负责整个集群所有资源的管理!

      • 职责

        负责接受客户端的提交Job的请求!
        负责向NM分配任务!
        负责接受NM上报的信息!

    • NodeManager(N个): 负责单台计算机所有资源的管理!

      • 职责

        负责和RM进行通信,上报本机中的可用资源!
        负责领取RM分配的任务!
        负责为Job中的每个Task分配计算资源!

    • Container(容器)

      NodeManager为Job的某个Task分配了2个CPU和2G内存的计算资源!

      为了防止当前Task在使用这些资源期间,被其他的task抢占资源!

      将计算资源,封装到一个Container中,在Container中的资源,会被暂时隔离!无法被其他进程所抢占!

      当前Task运行结束后,当前Container中的资源会被释放!允许其他task来使用!

大数据技术生态体系

  • 图中涉及的技术名词解释如下:

    1. Sqoop:Sqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop、Hive与传统的数据库(MySql)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如 :MySQL,Oracle 等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。

    2. Flume:Flume是Cloudera提供的一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统,Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方,用于收集数据;同时,Flume提供对数据进行简单处理,并写到各种数据接受方(可定制)的能力。

    3. Kafka:Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,有如下特性:

      1. 通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化,这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。
      2. 高吞吐量:即使是非常普通的硬件Kafka也可以支持每秒数百万的消息。
      3. 支持通过Kafka服务器和消费机集群来分区消息。
      4. 支持Hadoop并行数据加载。
    4. Storm:Storm用于“连续计算”,对数据流做连续查询,在计算时就将结果以流的形式输出给用户。

    5. Spark:Spark是当前最流行的开源大数据内存计算框架。可以基于Hadoop上存储的大数据进行计算。

    6. Oozie:Oozie是一个管理Hdoop作业(job)的工作流程调度管理系统。

    7. Hbase:HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。

    8. Hive:Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。

    9. R语言:R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。

    10. Mahout:Apache Mahout是个可扩展的机器学习和数据挖掘库。

    11. ZooKeeper:Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现。它是一个针对大型分布式系统的可靠协调系统,提供的功能包括:配置维护、名字服务、 分布式同步、组服务等。ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务,将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。

Hadoop运行环境搭建(开发重点)

虚拟机环境准备

  1. 克隆虚拟机

  2. 修改克隆虚拟机的静态IP

  3. 修改主机名

  4. 关闭防火墙

  5. 创建atguigu用户

    useradd atguigu
    passwd atguigu
    
  6. 配置atguigu用户具有root权限(详见大数据技术之Linux)

    vim /etc/sudoers
    
    • 找到root所在的位置,加入atguigu ALL=(ALL) NOPASSWD: ALL

    root ALL=(ALL) ALL
    atguigu ALL=(ALL) NOPASSWD: ALL

  7. 在/opt目录下创建文件

    sudo mkdir module
    sudo mkdir soft
    
    • 将/opt目录下创建的soft目录和module目录的所属主修改为atguigu
    sudo chown -R atguigu:atguigu /opt/soft /opt/module
    

安装JDK

  • 安装过程(略)

  • 配置JDK环境变量

    vim /etc/profile
    
    • Shift+G到最后一行新增
    JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_121
    PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
    export JAVA_HOME PATH
    
    • wq保存退出后,让修改后的文件生效
    source /etc/profile
    
    • 测试JDK是否安装成功
    java -version
    

    java version "1.8.0_144"

安装Hadoop

  • 安装过程(略)

  • 将Hadoop添加到环境变量

    最后文件内容为:

    JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_121
    HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-2.7.2
    PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
    export JAVA_HOME PATH HADOOP_HOME
    

Hadoop目录结构

  1. 查看Hadoop目录结构

  1. 重要目录

    1. bin目录:存放对Hadoop相关服务(HDFS,YARN)进行操作的脚本
    2. etc目录:Hadoop的配置文件目录,存放Hadoop的配置文件
    3. lib目录:存放Hadoop的本地库(对数据进行压缩解压缩功能)
    4. sbin目录:存放启动或停止Hadoop相关服务的脚本
    5. share目录:存放Hadoop的依赖jar包、文档、和官方案例

Hadoop运行模式

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。

Hadoop官方网站:http://hadoop.apache.org/

本地运行模式

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
[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ mkdir input
  1. 将Hadoop的xml配置文件复制到input
[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ cp etc/hadoop/*.xml input
  1. 执行share目录下的MapReduce程序
[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop jar

share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
  1. 查看输出结果
[atguigu@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
 [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ mkdir wcinput
  1. 在wcinput文件下创建一个wc.input文件
[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ cd wcinput
[atguigu@hadoop101 wcinput]$ touch wc.input
  1. 编辑wc.input文件
[atguigu@hadoop101 wcinput]$ vi wc.input
  • 在文件中输入如下内容
hadoop yarn
hadoop mapreduce
atguigu
atguigu
  • 保存退出::wq
  1. 回到Hadoop目录/opt/module/hadoop-2.7.2

  2. 执行程序

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

    1.命令查看

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ cat wcoutput/part-r-00000
atguigu 2
hadoop  2
mapreduce    1
yarn   1

​ 2.浏览器查看

http://192.168.1.100:50070

伪分布式运行模式

启动HDFS并运行MapReduce程序

  1. 分析

    1. 配置集群

    2. 启动、测试集群增、删、查

    3. 执行WordCount案例

  2. 执行步骤

    1. 配置集群

      1. 配置: hadoop-env.sh

        • Linux系统中获取JDK的安装路径:

          [atguigu@ hadoop101 ~]# echo $JAVA_HOME
          /opt/module/jdk1.8.0_144
          
        • 修改JAVA_HOME 路径:

          export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144
          
      2. 配置: core-site.xml

        <!-- 指定HDFS中NameNode的地址 -->
        <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
            <value>hdfs://mypc: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/module/hadoop-2.7.2/data/tmp</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)

        atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs namenode -format
        
      2. 启动NameNode

        [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
        
      3. 启动DataNode

        [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
        
    3. 查看集群

      1. 查看是否启动成功

        [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ jps
        13586 NameNode
        13668 DataNode
        13786 Jps
        

        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

        http://192.168.1.100:50070/dfshealth.html#tab-overview

      3. 查看产生的Log日志

        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。

        • 当前目录:/opt/module/hadoop-2.7.2/logs

          [atguigu@hadoop101 logs]$ ls
          hadoop-atguigu-datanode-hadoop.atguigu.com.log
          hadoop-atguigu-datanode-hadoop.atguigu.com.out
          hadoop-atguigu-namenode-hadoop.atguigu.com.log
          hadoop-atguigu-namenode-hadoop.atguigu.com.out
          SecurityAuth-root.audit
          [atguigu@hadoop101 logs]# cat hadoop-atguigu-datanode-hadoop101.log
          
      4. 思考:为什么不能一直格式化NameNode,格式化NameNode,要注意什么?

        [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ cd data/tmp/dfs/name/current/
        [atguigu@hadoop101 current]$ cat VERSION
        clusterID=CID-f0330a58-36fa-4a2a-a65f-2688269b5837
        
        [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ cd data/tmp/dfs/data/current/
        clusterID=CID-f0330a58-36fa-4a2a-a65f-2688269b5837
        

        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
      [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/atguigu/input
      
      1. 将测试文件内容上传到文件系统上
      [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$bin/hdfs dfs -put wcinput/wc.input /user/atguigu/input/
      
      1. 查看上传的文件是否正确
      [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfs -ls  /user/atguigu/input/
      [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfs -cat  /user/atguigu/ input/wc.input
      
      1. 运行MapReduce程序
      [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /user/atguigu/input/ /user/atguigu/output
      
      1. 查看输出结果

        • 命令行查看:

          [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfs -cat /user/atguigu/output/*
          
        • 浏览器查看:

      1. 将测试文件内容下载到本地
      [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfs -get /user/atguigu/output/part-r-00000 ./wcoutput/
      
      1. 删除输出结果
      [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfs -rm -r /user/atguigu/output
      

YARN上运行MapReduce 程序

  1. 分析

    1. 配置集群YARN上运行
    2. 启动、测试集群增、删、查
    3. 在YARN上执行WordCount案例
  2. 执行步骤

    1. 配置集群

      1. 配置yarn-env.sh

        配置一下JAVA_HOME

        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>hadoop101</value>
        </property>
        
      3. 配置:mapred-env.sh

        配置一下JAVA_HOME

        export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144
        
      4. 配置: (对mapred-site.xml.template重新命名为) mapred-site.xml

        [atguigu@hadoop101 hadoop]$ mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml
        [atguigu@hadoop101 hadoop]$ vi mapred-site.xml
        
        <!-- 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

        [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
        
      3. 启动NodeManager

        [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager
        
    3. 集群操作

      1. YARN的浏览器页面查看

        http://192.168.1.100:8088/cluster

      1. 删除文件系统上的output文件

        [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfs -rm -R /user/atguigu/output
        
      2. 执行MapReduce程序

        [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /user/atguigu/input  /user/atguigu/output
        
      3. 查看运行结果

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

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

  1. 配置mapred-site.xml
[atguigu@hadoop101 hadoop]$ vi mapred-site.xml

在该文件里面增加如下配置

<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>mypc:10020</value>
</property>
<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
    <value>mypc:19888</value>
</property>
<!--第三方框架使用yarn计算的日志聚集功能 -->
<property>
        <name>yarn.log.server.url</name>
        <value>http://mypc:19888/jobhistory/logs</value>
</property>
  1. 启动历史服务器

    [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
    
  2. 查看历史服务器是否启动

    atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ jps
    
  3. 查看JobHistory

    http://192.168.1.100:19888/jobhistory

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

    [atguigu@hadoop101 hadoop]$ vi yarn-site.xml
    

    在该文件里面增加如下配置

    <!-- 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NodeManager 、ResourceManager和HistoryManager

    [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh stop resourcemanager
    [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager
    [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver
    
  3. 启动NodeManager 、ResourceManager和HistoryManager

    [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
    [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager
    [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
    
  4. 删除HDFS上已经存在的输出文件

    [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfs -rm -R /user/atguigu/output
    
  5. 执行WordCount程序

    [atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /user/atguigu/input /user/atguigu/output
    
    • 我wc1里有文件,wc3不存在

    • 所以我执行了一个简单的测试命令

    hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /wc1 /wc3

  6. 查看日志

    http://192.168.1.100:19888/jobhistory

配置文件说明及其他注意事项

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。

  • 默认配置文件

    要获取的默认文件 文件存放在Hadoop的jar包中的位置
    [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
    [mapred-default.xml] hadoop-mapreduce-client-core-2.7.2.jar/ mapred-default.xml
  • 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。

其他注意事项

  • 本次学习使用的虚拟机系统是centOS6.8,和生产环境普遍使用的centOS7.X的部分命令有差异,请注意识别!

  • 在Hadoop中启动多种不同类型的进程.例如NN,DN,RM,NM,这些进程需要进行通信!在通信时,常用主机名进行通信!

    • 在192.168.1.100机器上的DN进程,希望访问192.168.1.104机器的NN进程!需要在集群的每台机器上,配置集群中所有机器的host映射!

    • 配置:

      Linux: /etc/hosts
      Windows: C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts

    • 不配报错:DNS映射异常,HOST映射异常

    • Linux配置完hosts文件后一定要重启网络配置!!!

      service network restart

  • 注意权限

    • hadoop框架在运行需要产生很多数据(日志),数据的保存目录,必须让当前启动hadoop进程的用户拥有写权限!
  • 关闭防火墙,设置开机不自启动

    service iptables stop
    chkconfig iptables off

  • HDFS的运行模式的参数设置

    fs.defaultFS在core-default.xml中!

    • 本地模式(在本机上使用HDFS,使用的就是本机的文件系统)

      fs.defaultFS=file:///(默认)

    • 分布式模式

      fs.defaultFS=hdfs://

  • 提交任务的命令

    hadoop jar jar包 主类名 参数{多个输入目录,一个输出目录}

    输入目录中必须全部是文件!
    输出目录必须不存在!

posted @ 2020-07-12 10:03  假装文艺范儿  阅读(156)  评论(0编辑  收藏