HADOOP 与 jupyterlab 链接

首先     咱们先把jdk1.0.0_60.tar.gz     和       hadoop-2.7.2.tar.gz    的压缩包放到root根目录下的opt文件夹下      如图：

然后   进入opt目录下执行解压命令：

tar -zxvf hadoop-2.7.2.tar.gz                                  Hadoop的解压命令
tar -zxvf jdk1.8.0_60.tar.gz                                     jdk的解压命令

解压完以后，修改环境变量：

vim ~/.bashrc    修改环境变量

export JAVA_HOME="/opt/jdk1.8.0_60"
export PATH="$PATH:$JAVA_HOME/bin"
export HADOOP_HOME="/opt/hadoop-2.7.2"
export PATH="$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin"

添加完毕以后   保存退出！     保存退出以后一定要执行应用命令   不然还是报错：

source ~/.bashrc   应用修改后的环境

验证: 输入java或者javac, 能够找到这个命令, 说明JAVA环境配置完成

同样的操作, 在两个虚拟机内分别配置

在以下文件里加入下面的内容：

core-site.xml

从这一步开始, 把目录切换到 /opt/bigData/Hadoop/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/ 下

编辑core-site.xml文件

<property>
	<name>fs.default.name</name<
	<value>hdfs://master:9000/</value>
</property>
<property>
	<name>dfs.permissions</name>
	<value>false</value>
</property>
    				

hdfs-site.xml

编辑hdfs-site.xml文件

<property>
	<name>dfs.data.dir</name>
    <value>/home/luds/bigData/dfs/data</value>
    <final>true</final>
</property>
<property>
    <name>dfs.name.dir</name>
    <value>/home/luds/bigData/dfs/name</value>
    <final>true</final>
</property>
<property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>1</value>
</property>

<property>
    <name>dfs.secondary.http.address</name>
    <value>master:50090</value>
</property>
				

mapred-site.xml

编辑mapred-site.xml

这个目录下面没有这个文件, 但是有这个文件的模板, 可以先从这个模板拷贝一个方案

指令: cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml

然后再编辑这个文件

<property>
    <name>mapred.job.tracker</name>
    <value>master:9001</value>
</property>

<property>
    <name>mapreduce.framework.name</name>
    <value>yarn</value>
</property>

<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    <value>master:10020</value>
    <description>MapReduce JobHistory Server IPC host:port</description>
</property>
				

yarn-site.xml

<property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
</property>

<property>
    <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
    <value>master</value>
    <description>The hostname of the RM.</description>
</property>

<property>
    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
    <value>true</value>
</property>
				

配置hadoop_env.sh 环境

编辑文件 hadoop-env.sh

添加一行:

export JAVA_HOME=/opt/bigData/Java/jdk1.8.0_60

mapred-env.sh

编辑文件 mapred-env.sh

添加一行:

export JAVA_HOME=/opt/bigData/Java/jdk1.8.0_60

添加masters

添加一个masters文件, 将master添加进去

指令: vi masters

添加:

master

修改slaves

添加:

slave0
slave1

Hadoop简单语法：

hdfs 常用命令
（1）查看帮助
hdfs dfs -help

（2）查看当前目录信息
hdfs dfs -ls /

（3）上传文件
hdfs dfs -put /本地路径 /hdfs路径

（4）剪切文件
hdfs dfs -moveFromLocal a.txt /aa.txt

（5）下载文件到本地
hdfs dfs -get /hdfs路径 /本地路径

（6）合并下载
hdfs dfs -getmerge /hdfs路径文件夹 /合并后的文件

（7）创建文件夹
hdfs dfs -mkdir /hello

（8）创建多级文件夹
hdfs dfs -mkdir -p /hello/world

（9）移动hdfs文件
hdfs dfs -mv /hdfs路径 /hdfs路径

（10）复制hdfs文件
hdfs dfs -cp /hdfs路径 /hdfs路径

（11）删除hdfs文件
hdfs dfs -rm /aa.txt

（12）删除hdfs文件夹
hdfs dfs -rm -r /hello

（13）查看hdfs中的文件
hdfs dfs -cat /文件
hdfs dfs -tail -f /文件

（14）查看文件夹中有多少个文件
hdfs dfs -count /文件夹

（15）查看hdfs的总空间
hdfs dfs -df /
hdfs dfs -df -h /

（16）修改副本数
hdfs dfs -setrep 1 /a.txt

然后设置IP映射：

vim /etc/hosts                      ip映射

文件里面只留下ip     和      master就行

vim /etc/hostname              修改主机名

同上   只留下master   不需要ip

下载：tree

yum install tree

tree . 当前目录

tree bigdata             查看bigdata目录

Hadoop  namenode -format     格式化磁盘

格式化完了  就会生成一个bigdata目录

然后启动服务：

start-all.sh   启动服务

启动服务密码要输入root用户的密码，少了输入四次，多的时候五六次  不要怕麻烦

启动好了   查看   jps   就行

如果只有一个的情况下   建议删掉bigdata   然后重新格式化磁盘以后在运行

启动没有问题以后直接访问http://127.0.0.1：50070

链接jupyter

hdfs-site.xml文件中添加：

<property>
<name>dfs.permissions</name>
<value>false</value>
</property>

执行：stop-all.sh

执行：start-all.sh

然后在jupyter中执行代码就可以了

#谨记： C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts文件里做ip映射，否则连接不上

from hdfs.client import Client
#关于python操作hdfs的API可以查看官网:
#https://hdfscli.readthedocs.io/en/latest/api.html

#读取hdfs文件内容,将每行存入数组返回
def read_hdfs_file(client,filename):
lines = []
with client.read(filename, encoding='utf-8', delimiter='\n') as reader:
for line in reader:
#pass
#print line.strip()
lines.append(line.strip())
return lines

#创建目录
def mkdirs(client,hdfs_path) :
client.makedirs(hdfs_path)

#删除hdfs文件
def delete_hdfs_file(client,hdfs_path):
client.delete(hdfs_path)

#上传文件到hdfs
def put_to_hdfs(client,local_path,hdfs_path):
client.upload(hdfs_path, local_path,cleanup=True)

#从hdfs获取文件到本地
def get_from_hdfs(client,hdfs_path,local_path):
client.download(hdfs_path, local_path, overwrite=False)

#追加数据到hdfs文件
def append_to_hdfs(client,hdfs_path,data):
client.write(hdfs_path, data,overwrite=False,append=True)

#覆盖数据写到hdfs文件
def write_to_hdfs(client,hdfs_path,data):
client.write(hdfs_path, data,overwrite=True,append=False)

#移动或者修改文件
def move_or_rename(client,hdfs_src_path, hdfs_dst_path):
client.rename(hdfs_src_path, hdfs_dst_path)

#返回目录下的文件
def list(client,hdfs_path):
return client.list(hdfs_path, status=False)

# root:连接的跟目录
client = Client("http://192.168.161.134:50070",
root="/",timeout=5*1000,session=False)
# put_to_hdfs(client,'a.txt','/b.txt') #上传文件
# append_to_hdfs(client,'/b.txt','111111111111111'+'\n') #追加数据
# write_to_hdfs(client,'/b.txt','222222222222'+'\n') #替换数据