上面的单机模式,grep 例子读取的是本地数据,伪分布式读取的则是 HDFS 上的数据。要使用 HDFS,首先需要创建用户目录
bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop
接着将 etc/hadoop
中的文件作为输入文件复制到分布式文件系统中,即将 /usr/local/hadoop/etc/hadoop
复制到分布式文件系统中的 /user/hadoop/input
中。上一步已创建了用户目录 /user/hadoop ,因此命令中就可以使用相对目录如 input,其对应的绝对路径就是 /user/hadoop/input:
bin/hdfs dfs -mkdir input
bin/hdfs dfs -put etc/hadoop/*.xml input
复制完成后,可以通过如下命令查看文件列表:
bin/hdfs dfs -ls input
伪分布式运行 MapReduce 作业的方式跟单机模式相同,区别在于伪分布式读取的是HDFS中的文件(可以将单机步骤中创建的本地 input 文件夹删掉以及运行结果来验证这一点)。
bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
查看运行结果的命令(查看的是位于 HDFS 中的输出结果):
bin/hdfs dfs -cat output/*
也可以将运行结果取回到本地:
rm -R ./output
bin/hdfs dfs -get output output # 将 HDFS 上的 output 文件夹拷贝到本机
cat ./output/*
结果如下,注意到刚才我们已经更改了配置文件,所以运行结果不同。
Hadoop运行程序时,默认输出目录不能存在,因此再次运行需要执行如下命令删除 output文件夹:
bin/hdfs dfs -rm -r /user/hadoop/output # 删除 output 文件夹
运行 Hadoop 程序时,结果的输出目录(如output)不能存在,否则会提示错误,因此运行前需要先删除输出目录。在实际开发应用程序时,可在程序中加上如下代码,能在每次运行时自动删除输出目录,避免繁琐的命令行操作:
-
-
- Configuration conf = new Configuration();Job job = new Job(conf);.../* 删除输出目录 */Path outputPath = new Path(args[1]);outputPath.getFileSystem(conf).delete(outputPath, true);...
若要关闭 Hadoop,则运行
sbin/stop-dfs.sh
自此,你已经掌握 Hadoop 的配置和基本使用了。
下次启动 hadoop 时,无需进行 namenode 的初始化,只需要运行 sbin/start-dfs.sh
就可以!
附加教程: 配置PATH环境变量
在这里额外讲一下 PATH 这个环境变量(可执行 echo $PATH
查看,当中包含了多个目录)。例如我们在执行 ls
这个命令时,实际执行的是 /bin/ls
这个程序,而不是 ~/ls
这个程序(假如存在)。系统是根据 PATH 这个环境变量中包含的目录位置,逐一进行查找,直至在这些目录位置下找到匹配的程序(若没有匹配的则提示该命令不存在)。
上面的教程中,我们都是先进入到 /usr/local/hadoop 目录中,再执行 sbin/hadoop
,实际上等同于运行/usr/local/hadoop/sbin/hadoop
。我们可以将 Hadoop 命令的相关目录加入到 PATH 环境变量中,这样就可以直接通过 start-dfs.sh
开启 Hadoop,也可以直接通过 hdfs
访问 HDFS 的内容,方便平时的操作。
同样我们选择在 ~/.bashrc 中进行设置(vim ~/.bashrc
,与 JAVA_HOME 的设置相似),在文件最前面加入如下单独一行:
export PATH=$PATH:/usr/local/hadoop/sbin:/usr/local/hadoop/bin
添加后执行 source ~/.bashrc
使设置生效,生效后,在任意目录中,都可以直接使用 hdfs dfs -ls input
等命令,而无需使用绝对目录。
安装Hadoop集群
如果需要安装 Hadoop 集群,请查看Hadoop集群安装配置教程
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