Hadoop运行模式包括:本地模式、伪分布式以及完全分布式模式。

一、本地运行模式

1、官方Grep案例

  1)在hadoop-2.7.2目录下创建一个 input 文件夹

[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.]$ mkdir input

  2)将hadoop的xml配置文件复制到 input  

[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.]$ cp etc/hadoop/*.xml input

  3)执行share 目录下的MapReduce 程序

[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.]$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7..jar grep input output 'dfs[a-z.]+'

  4)查看输出结果

[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.]$ cat output/*

2、官方WordCount 案例

  1)在hadoop-2.7.2目录下创建一个 wcinput 文件夹

[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.]$ mkdir wcinput

  2)在wcinput文件家下创建一个 wc.input 文件

[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.]$ cd wcinput
[hadoop@hadoop101 wcinput]$ touch wc.input

  3)编辑 wc.input 文件,输入如下内容

hadoop yarn
hadoop mapreduce
tom
tom

  4)回到hadoop目录 /opt/module/hadoop-2.7.2

  5)执行程序

[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7..jar wordcount wcinput wcoutput

  6)查看结果

[atguigu@hadoop101 hadoop-2.7.]$ cat wcoutput/part-r-
tom
hadoop
mapreduce
yarn

二、伪分布式运行模式

1、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

   a、配置:hadoop-env.sh

    Linux系统中获取JDK的安装路径

[hadoop@ hadoop101 ~]# echo $JAVA_HOME
/opt/module/jdk1..0_144

    修改JAVA_HOME路径:

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1..0_144

   b、配置:core-site.xml

<!-- 指定HDFS中NameNode的地址 -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://hadoop101:9000</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>

   c、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

  a、格式化NameNode(第一次启动时格式化,以后就不要总格式化)

[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.]$ bin/hdfs namenode -format

  b、启动NameNode

[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

  c、启动DataNode

[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.]$ sbin/hadoop-daemon.sh start datanode

  3)查看集群

  a、查看是否启动成功

[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.]$ jps
NameNode
DataNode
Jps

  b、web端查看HDFS文件系统

  http://hadoop101:50070/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

  c、查看产生的Log日志

  当前目录:/opt/module/hadoop-2.7.2/logs

[hadoop@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
[hadoop@hadoop101 logs]# cat hadoop-atguigu-datanode-hadoop101.log

  d、思考:为什么不能一直格式化NameNode,格式化NameNode,要注意什么?

[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.]$ cd data/tmp/dfs/name/current/

[hadoop@hadoop101 current]$ cat VERSION
clusterID=CID-f0330a58-36fa-4a2a-a65f-2688269b5837 [hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.]$ 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,集群找不到以往数据。所以,格式化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

  a、在HDFS文件系统上创建一个 input 文件夹

[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.]$ bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop/input

  b、将测试文件内容上传到文件系统上  

[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.]$bin/hdfs dfs -put wcinput/wc.input /user/hadoop/input/

  c、查看上传的文件是否正确

[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.]$ bin/hdfs dfs -ls  /user/hadoop/input/
[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.]$ bin/hdfs dfs -cat /user/hadoop/input/wc.input

  d、运行MapReduce程序

[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.]$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7..jar wordcount /user/hadoop/input/ /user/hadoop/output

  e、查看输出结果

  命令行查看:

[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.]$ bin/hdfs dfs -cat /user/hadoop/output/*

  浏览器查看:

  f、将测试文件内容下载到本地  

[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.]$ hdfs dfs -get /user/hadoop/output/part-r- ./wcoutput/

  g、删除输出结果

[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.]$ hdfs dfs -rm -r /user/hadoop/output

2、启动YARN并运行MapReduce程序

  1、分析

  1)配置集群在YARN上运行MR

  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

    a、配置yarn-env.sh

    配置一下JAVA_HOME

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1..0_144

    b、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>

    c、配置:mapred-env.sh

    配置一下 JAVA_HOME

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1..0_144

    d、配置:(对mapred-site.xml.template重命名为)mapred-site.xml    

[hadoop@hadoop101 hadoop]$ mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml
[hadoop@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

    a、启动前必须保证NameNode和DataNode已经启动

    b、启动ResourceManager

[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.]$ sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

    c、启动NodeManager

[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.]$ 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

    b、删除文件系统上的output文件夹

[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.]$ bin/hdfs dfs -rm -R /user/atguigu/output

    c、执行MapReduce程序

[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.]$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7..jar wordcount /user/hadoop/input  /user/hadoop/output

    d、查看运行结果:    

[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.]$ bin/hdfs dfs -cat /user/atguigu/output/*

 3、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

  在该文件里面增加如下配置:

<!-- 历史服务器端地址 -->
<property>
  <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
  <value>hadoop101:10020</value>
</property> <!-- 历史服务器web端地址 -->
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>hadoop101:19888</value>
</property>

  2)启动历史服务器

[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.]$ sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

  3)查看历史服务器是否启动

[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.]$ jps

  4)查看JobHistory

  http://hadoop101:19888/jobhistory

4、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:可以方便地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。

  步骤如下:

  1)配置 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

[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh stop resourcemanager
[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager
[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver

  3)启动NodeManager、ResourceManager 和 HistoryManager

[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.]$ sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.]$ sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager
[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.]$ sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

  4)删除HDFS 上已经存在的输出文件

[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.]$ bin/hdfs dfs -rm -R /user/atguigu/output

  5)执行 WordCount 程序  

[hadoop@hadoop101 hadoop-2.7.]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7..jar wordcount /user/atguigu/input /user/atguigu/output

  6)查看日志,如图

  http://hadoop101:19888/jobhistory   

  

5、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:

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

  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。

    

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