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Hadoop概述、运行环境搭建、运行模式_hadoop的工作模式

作者：羊村懒王 | 2024-05-03 14:29:21

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hadoop的工作模式

1、Hadoop概述

1.1、Hadoop 是什么

1）Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。

2）主要解决海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。

3）广义上来说，Hadoop通常是指一个更广泛的概念——Hadoop生态圈。

1.2、Hadoop 优势

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。

1.3、Hadoop 组成

在Hadoop1.x 时代，Hadoop中的MapReduce同时处理业务逻辑运算和资源的调度，耦合性较大。

在Hadoop2.x时代，增加了Yarn。Yarn只负责资源的调度，MapReduce 只负责运算。

Hadoop3.x在组成上没有变化。

1.3.1、HDFS架构概述

Hadoop Distributed File System，简称HDFS，是一个分布式文件系统。

1）NameNode（nn）：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。

2）DataNode(dn)：在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的校验和。

3）Secondary NameNode(2nn)：每隔一段时间对NameNode元数据备份。

1.3.2、YARN 架构概述

Yet Another Resource Negotiator 简称YARN（[jɑːn]），另一种资源协调者，是Hadoop 的资源管理器。

ResourceManager(RM)：整个集群资源（内存、CPU等）的管理者。

NodeManager(NM)：单个节点服务器资源的管理者。

ApplicationMaster(AM)：单个任务运行的管理者。

Container：容器，相当于一台独立的服务器，里面封装了任务运行所需要的资源，如内存、CPU、磁盘、网络等。

说明：

1）客户端可以有多个。

2）集群上可以运行多个ApplicationMaster。

3）每个NodeManager上可以有多个Container。

1.3.3、MapReduce 架构概述

MapReduce 将计算过程分为两个阶段：Map（映射）和Reduce（归约）

1）Map 阶段并行处理输入数据

2）Reduce 阶段对Map 结果进行汇总

1.3.4、HDFS、YARN、MapReduce 三者关系

如图所示：

1.3.5、大数据技术生态体系

如图所示：

图中涉及的技术名词解释如下：

1）Sqoop（发音：skup）：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（[fluːm]，引水槽，放水沟）：Flume 是一个高可用的，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。

3）Kafka：Kafka 是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统。

4）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。

5）Flink：Flink 是当前最流行的开源大数据内存计算框架。用于实时计算的场景较多。

6）Oozie：Oozie 是一个管理Hadoop 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 任务进行运算。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）ZooKeeper：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。

1.3.6、推荐系统框架图

推荐系统项目框架

2、Hadoop 运行环境搭建

2.1、模板虚拟机环境准备

2.1.1、hadoop100 虚拟机配置要求如下

1）使用 yum 安装需要虚拟机可以正常上网，yum 安装前可以先测试下虚拟机联网情况

[root@hadoop100 ~]# ping www.baidu.com

2）安装epel-release

注：EPEL 的全称叫 Extra Packages for Enterprise Linux。EPEL 是由 Fedora 社区打造，为 RHEL 及衍生发行版如 CentOS、Scientific Linux 等提供高质量软件包的项目。装上了 EPEL 之后，就相当于添加了一个第三方源。

[root@hadoop100 ~]# yum install -y epel-release

3）注意：如果Linux 安装的是最小系统版，还需要安装如下工具；如果安装的是Linux桌面标准版，不需要执行如下操作。

net-tool：工具包集合，包含ifconfig 等命令

vim：编辑器


[root@hadoop100 ~]# yum install -y net-tools
[root@hadoop100 ~]# yum install -y vim

2.1.2、关闭防火墙，关闭防火墙开机自启


[root@hadoop100 ~]# systemctl stop firewalld
[root@hadoop100 ~]# systemctl disable firewalld.service

2.1.3、创建普通用户，并修改普通用户的密码


[root@hadoop100 ~]# useradd Tom
[root@hadoop100 ~]# passwd Tom

2.1.4、配置普通用户具有 root 权限，方便后期加sudo 执行 root 权限的命令

[root@hadoop100 ~]# vim /etc/sudoers

修改/etc/sudoers 文件，在%wheel 这行下面添加一行，如下所示：

注意：Tom这一行不要直接放到 root行下面，因为所有用户都属于 wheel组，你先配置了Tom具有免密功能，但是程序执行到 %wheel行时，该功能又被覆盖回需要密码。所以Tom要放到 %wheel这行下面。

2.1.5、在 /opt目录下创建文件夹，并修改所属用户和所属组

2.1.6、卸载虚拟机自带的 JDK

[root@hadoop100 ~]# rpm -qa | grep -i java | xargs -n1 rpm -e --nodeps

rpm -qa：查询所安装的所有rpm软件包

grep -i：忽略大小写

xargs -n1：表示每次只传递一个参数

rpm -e --nodeps：强制卸载软件

注意：注意：如果你的虚拟机是最小化安装不需要执行这一步。

2.1.7、重启虚拟机

[root@hadoop100 ~]# reboot

2.2、克隆虚拟机

2.2.1、利用模板机 hadoop100，克隆三台虚拟机 hadoop102 hadoop103 hadoop104

注意：克隆时，要先关闭 hadoop100

2.2.2、修改克隆机 IP，以 hadoop102 举例说明

1）修改克隆虚拟机的静态 IP：

[Tom@hadoop100 ~]# vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33

2）查看 Linux虚拟机的虚拟网络编辑器，编辑 ->虚拟网络编辑器 ->VMnet8

3）查看 Windows系统适配器 VMware Network Adapter VMnet8的 IP地址

4）保证 Linux系统 ifcfg-ens33文件中 IP地址、虚拟网络编辑器地址和 Windows系统 VMnet8网络 IP地址相同。

2.2.3、修改克隆机主机名，以 hadoop102举例说明

1）修改主机名称

[root@hadoop100 ~]# vim /etc/hostname

2）配置 Linux克隆机主机名称映射 hosts文件打开 /etc/hosts

[root@hadoop100 ~]# vim /etc/hosts

2.2.4、重启克隆机 hadoop102

[root@hadoop100 ~]# reboot

2.2.5、修改 windows的主机映射文件(hosts文件)

进入C:\Windows\System32\drivers\etc路径，打开 hosts文件并添加如下内容，然后保存。

2.3、在 hadoop102 安装 JDK

1）卸载现有 JDK

注意：安装 JDK前，一定确保提前删除了虚拟机自带的 JDK。

2）用 XShell传输工具将 JDK导入到 opt目录下面的 software文件夹下面

3）在 Linux系统下的 opt目录中查看软件包是否导入成功。


[Tom@hadoop102 ~]$ ls /opt/software/
jdk-8u212-linux-x64.tar.gz

4）解压 JDK到 /opt/module目录下

[Tom@hadoop102 software]$ tar -zxvf jdk-8u212-linux-x64.tar.gz -C /opt/module/

5）配置 JDK环境变量

[Tom@hadoop102 software]$ sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh

source一下 /etc/profile文件，让新的环境变量 PATH生效

[Tom@hadoop102 software]$ source /etc/profile

测试JDK是否安装成功


[Tom@hadoop102 software]$ java -version
java version "1.8.0_212"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_212-b10)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.212-b10, mixed mode)
[Tom@hadoop102 software]$

2.4、在 hadoop102 安装 Hadoop

（1）用 XShell文件传输工具将 hadoop-3.1.3.tar.gz导入到 opt目录下面的 software文件夹下面

（2）解压安装文件到 /opt/module下面

[Tom@hadoop102 software]$ tar -zxvf hadoop-3.1.3.tar.gz -C /opt/module/

（3）查看是否解压成功


[Tom@hadoop102 software]$ ls /opt/module/
hadoop-3.1.3  jdk1.8.0_212

（4）将 Hadoop添加到环境变量

[Tom@hadoop102 software]$ sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh

让修改后的文件生效

[Tom@hadoop102 software]$ source /etc/profile

（5）测试是否安装成功


[Tom@hadoop102 software]$ hadoop version
Hadoop 3.1.3
Source code repository https://gitbox.apache.org/repos/asf/hadoop.git -r ba631c436b806728f8ec2f54ab1e289526c90579
Compiled by ztang on 2019-09-12T02:47Z
Compiled with protoc 2.5.0
From source with checksum ec785077c385118ac91aadde5ec9799
This command was run using /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/common/hadoop-common-3.1.3.jar
[Tom@hadoop102 software]$

（6）重启如果 Hadoop命令不能用再重启虚拟机

[Tom@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sudo reboot

2.5、Hadoop 目录结构

查看 Hadoop目录结构


[Tom@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ ll
总用量 184
-rw-rw-r--. 1 Tom Tom     25 5月  28 16:49 a.txt
drwxr-xr-x. 2 Tom Tom    183 9月  12 2019 bin
drwxrwxr-x. 4 Tom Tom     37 5月  29 10:54 data
drwxr-xr-x. 3 Tom Tom     20 9月  12 2019 etc
drwxrwxr-x. 3 Tom Tom     18 5月  29 10:53 hdfsdata
drwxr-xr-x. 2 Tom Tom    106 9月  12 2019 include
drwxr-xr-x. 3 Tom Tom     20 9月  12 2019 lib
drwxr-xr-x. 4 Tom Tom    288 9月  12 2019 libexec
-rw-rw-r--. 1 Tom Tom 147145 9月   4 2019 LICENSE.txt
drwxrwxr-x. 3 Tom Tom   4096 5月  29 15:36 logs
-rw-rw-r--. 1 Tom Tom  21867 9月   4 2019 NOTICE.txt
-rw-rw-r--. 1 Tom Tom   1366 9月   4 2019 README.txt
drwxr-xr-x. 3 Tom Tom   4096 9月  12 2019 sbin
drwxr-xr-x. 4 Tom Tom     31 9月  12 2019 share
drwxrwxr-x. 2 Tom Tom     22 5月   6 22:23 wcinput
[Tom@hadoop102 hadoop-3.1.3]$

重要目录

1） bin目录：存放对 Hadoop相关服务（ hdfs yarn mapred）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

3、Hadoop 运行模式

Hadoop官方网站： http://hadoop.apache.org/

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

本地模式：单机运行，只是用来演示一下官方案例。生产环境不用。

伪分布式模式：也是单机运行，但是具备 Hadoop集群的所有功能。一台服务器模拟一个分布式的环境。个别缺钱的公司用来测试，生产环境不用。

完全分布式模式：多台服务器组成分布式环境。生产环境使用。

完全分布式模式搭建步骤：

1）准备 3台客户机（关闭防火墙、静态 IP、主机名称）

2）安装 JDK

3）配置环境变量

4）安装 Hadoop

5）配置环境变量

6）配置集群

7）单点启动

8）配置ssh

9）群起并测试集群

3.1、编写集群分发脚本 xsync

1）scp (secure copy)：安全拷贝

scp可以实现服务器与服务器之间的数据拷贝。(from server1 to server2)

基本语法：

2）rsync远程同步工具

rsync主要用于备份和镜像。具有速度快、避免复制相同内容和支持符号链接的优点。

rsync和 scp区别：用 rsync做文件的复制要比 scp的速度快， rsync只对差异文件做更新。 scp是把所有文件都复制过去。

基本语法:

3）xsync集群分发脚本

需求：循环复制文件到所有节点的相同目录下

需求分析：

rsync命令原始拷贝：

rsync -av /opt/module/ Tom@hadoop103:/opt/

期望脚本：xsync要同步的文件名称
期望脚本在任何路径都能使用（脚本放在声明了全局环境变量的路径）

[Tom@hadoop102 bin]$ echo $PATH

脚本实现：在 /home/Tom/bin目录下创建 xsync文件


#!/bin/bash
#1. 判断参数个数
if [ $# -lt 1 ]
then
    echo Not Enough Arguement!
    exit
fi
 
#2. 遍历集群所有机器
for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
    echo ==================== $host ====================
    #3. 遍历所有目录，挨个发送
 
    for file in $@
    do
        #4. 判断文件是否存在
        if [ -e $file ]
        then
            #5. 获取父目录
            pdir=$(cd -P $(dirname $file); pwd)
 
            #6. 获取当前文件的名称
            fname=$(basename $file)
            ssh $host "mkdir -p $pdir"
            rsync -av $pdir/$fname $host:$pdir
        else
            echo $file does not exists!
        fi
     done
done

修改脚本 xsync 具有执行权限：

[Tom@hadoop102 bin]$ chmod +x xsync

测试脚本：

[Tom@hadoop102 bin]$ xsync /home/Tom/bin/

将脚本复制到 /bin中，以便全局调用：

[Tom@hadoop102 bin]$ sudo cp xsync /bin/

同步环境变量配置( root所有者）

注意：如果用了 sudo，那么 xsync一定要给它的路径补全。

让环境变量生效：


[Tom@hadoop103 ~]$ source /etc/profile
[Tom@hadoop104 ~]$ source /etc/profile

3.2、SSH 无密登录配置

配置 ssh

基本语法：ssh 另一台电脑的 IP地址

无密钥配置

免密登录原理：

生成公钥和私钥


[Tom@hadoop102 .ssh]$ pwd
/home/Tom/.ssh
 
[Tom@hadoop102 .ssh]$ ssh-keygen -t rsa

然后敲（三个回车），就会生成两个文件id_rsa（私钥）、id_rsa.pub（公钥）

将公钥拷贝到要免密登录的目标机器上


[Tom@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop102
[Tom@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop103
[Tom@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop104

注意：还需要在hadoop103 上采用 Tom账号配置一下无密登录到hadoop102、hadoop103、hadoop104 服务器上。

在hadoop104 上采用 Tom账号配置一下无密登录到hadoop102、hadoop103、hadoop104 服务器上。

在hadoop102 上采用root 账号，配置一下无密登录到hadoop102、hadoop103、hadoop104。

.ssh 文件夹下（~/.ssh）的文件功能解释

3.3、集群配置

集群部署规划

（1）NameNode和 SecondaryNameNode不要安装在同一台服务器。

（2）ResourceManager也很消耗内存，不要和 NameNode、SecondaryNameNode配置在同一台机器上。

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。

配置集群

（1）核心配置文件配置core-site.xml

[Tom@hadoop102 hadoop]$ vim /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml


<configuration>
  <!--指定NameNode的地址-->
  <property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://hadoop102:8020</value>
  </property>
  <!--指定hadoop数据的存储目录-->
  <property>
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>/opt/module/hadoop-3.1.3/data</value>
  </property>
  <!--配置HDFS网页登录使用的静态用户为Tom -->
  <property>
    <name>hadoop.http.staticuser.user</name>
    <value>Tom</value>
  </property>
</configuration>

（2）HDFS配置文件配置 hdfs-site.xml

[Tom@hadoop102 hadoop]$ vim /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/hdfs-site.xml


<configuration>
   <!--nn web端访问地址-->
   <property>
      <name>dfs.namenode.http-address</name>
      <value>hadoop102:9870</value>
   </property>
   <!--2nn web端访问地址-->
   <property>
      <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
      <value>hadoop104:9868</value>
   </property>
</configuration>

（3）YARN配置文件配置 yarn-site.xml

[Tom@hadoop102 hadoop]$ vim /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/yarn-site.xml


<configuration>
   <!--指定MR走shuffle -->
   <property>
      <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
      <value>mapreduce_shuffle</value>
   </property>
   <!--指定ResourceManager的地址-->
   <property>
      <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
      <value>hadoop103</value>
   </property>
   <!--环境变量的继承-->
   <property>
      <name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
      <value>JAVA_HOME</value>
   </property>
</configuration>

（4）MapReduce配置文件配置 mapred-site.xml

[Tom@hadoop102 hadoop]$ vim /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/mapred-site.xml


<configuration>
   <!--指定MapReduce程序运行在Yarn上-->
   <property>
      <name>mapreduce.framework.name</name>
      <value>yarn</value>
   </property>
</configuration>

在集群上分发配置好的 Hadoop配置文件

[Tom@hadoop102 hadoop]$ xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/

去 103和 104上查看文件分发情况


[Tom@hadoop103 ~]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml 
[Tom@hadoop104 ~]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml

3.4、群起集群

配置 workers

[Tom@hadoop102 hadoop]$ vim /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/workers

在该文件中增加如下内容：


hadoop102
hadoop103
hadoop104

同步所有节点配置文件

[Tom@hadoop102 hadoop]$ xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/

启动集群

（1）如果集群是第一次启动，需要在 hadoop102节点格式化 NameNode（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。如果集群在运行过程中报错，需要重新格式化 NameNode的话，一定要先停止 namenode和 datanode进程，并且要删除所有机器的 data和 logs目录，然后再进行格式化。）

[Tom@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs namenode -format

（2）启动 HDFS

[Tom@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-dfs.sh

注：如果启动hdfs时出现报错：ERROR: Cannot write namenode pid /tmp/hadoop-longda-namenode.pid，且 /tmp hadoop-longda-namenode.pid 权限不够

解决方法：sudo chmod 777 -R /tmp 即可

（3）在配置了 ResourceManager的节点 hadoop103 启动 YARN

[Tom@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-yarn.sh

（4）Web端查看 HDFS的 NameNode

（a）浏览器中输入 http://hadoop102:9870

（b）查看 HDFS上存储的数据信息

（5）Web端查看 YARN的 ResourceManager

（a）浏览器中输入 http://hadoop103:8088

（b）查看 YARN上运行的 Job信息

集群基本测试

（1）上传文件到集群

在hadoop文件夹下创建一个wcinput文件夹，在这个文件夹里创建一个文件word.txt，并且在这个文件中输入几个单词。

[Tom@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ mkdir wcinput

word.txt内容如下

hadoop yarn
hadoop mapreduce
atguigu
atguigu


[Tom@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -put wcinput/ /wcinput
[Tom@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -put /opt/software/jdk-8u212-linux-x64.tar.gz /

注：报错

造成这个问题的原因可能是使用hadoop namenode -format格式化时格式化了多次造成那么spaceID不一致

解决方案：

停止集群（切换到安装目录下）

sbin/stop-all.sh

删除以下目录，再重新初始化

rm -rf /opt/module/hadoop-3.1.3/data

rm -rf /opt/module/hadoop-3.1.3/logs

（2）上传文件后查看文件存放在什么位置
查看文件存储路径


[Tom@hadoop102 subdir0]$ pwd
/opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/data/current/BP-572133316-192.168.10.102-1623663396433/current/finalized/subdir0/subdir0
[Tom@hadoop102 subdir0]$

查看 HDFS在磁盘存储文件内容


[Tom@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741825
yes
ok
thanks
ok
you
yes
yes
[Tom@hadoop102 subdir0]$

（3）拼接


[Tom@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741826>>tmp.tar.gz
[Tom@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741827>>tmp.tar.gz
[Tom@hadoop102 subdir0]$ tar -zxvf tmp.tar.gz

（4）下载

[Tom@hadoop102 software]$ hadoop fs -get /jdk-8u212-linux-x64.tar.gz ./

3.5、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：

配置 mapred-site.xml

[Tom@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ vim etc/hadoop/mapred-site.xml


<!--历史服务器端地址-->
<property>
  <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
  <value>hadoop102:10020</value>
</property>
<!--历史服务器web端地址-->
<property>
  <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
  <value>hadoop102:19888</value>
</property>

分发配置

[Tom@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ xsync etc/hadoop/mapred-site.xml

在 hadoop102启动历史服务器

[Tom@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ mapred --daemon start historyserver

查看历史服务器是否启动

[Tom@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ jps

查看 JobHistory

http://hadoop102:19888/jobhistory

3.6、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。

开启日志聚集功能需要重新启动 NodeManager 、ResourceManager和HistoryServer。

开启日志聚集功能具体步骤如下：

（1）配置 yarn-site.xml

[Tom@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ vim etc/hadoop/yarn-site.xml


<!--开启日志聚集功能-->
<property>
  <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
  <value>true</value>
</property>
<!--设置日志聚集服务器地址-->
<property>
  <name>yarn.log.server.url</name>
  <value>http://hadoop102:19888/jobhistory/logs</value>
</property>
<!--设置日志保留时间为7天-->
<property>
  <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
  <value>604800</value>
</property>

（2）分发配置

[Tom@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ xsync etc/hadoop/yarn-site.xml

（3）关闭 NodeManager 、 ResourceManager和 HistoryServer


[Tom@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/stop-yarn.sh
[Tom@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ mapred --daemon stop historyserver

（4）启动 NodeManager 、 ResourceManage和 HistoryServer


[Tom@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-yarn.sh
[Tom@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ mapred --daemon start historyserver

（5）删除 HDFS上已经存在的输出文件（必须先删除，否则后面报错）

[Tom@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -rm -r /wcoutput

（6）执行 WordCount程序

[Tom@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /wcinput /wcoutput

然后查看

hadoop fs -text /wcoutput/part-r-00000

这个文件就是我们创建文件中的单词出现次数

这个是测试mapreduce的单词统计功能

注：

一、问题描述：Could not find or load main class org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster

二、解决方法

1）在Hadoop安装目录下找到mapred-site.xml文件（$HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml），添加以下配置


<property>
    <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
    <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
</property>
<property>
    <name>mapreduce.map.env</name>
    <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
</property>
<property>
    <name>mapreduce.reduce.env</name>
    <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
</property>

如图：

最后运行成功

2）如果上述方法不行，采用下面方式

执行下面命令

hadoop classpath

拿到运行的类的路径，如下图：

在Hadoop安装目录下找到yarn-site.xml文件（$HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml），把刚才得到的信息配置进去，如下：


<configuration>
  <property>
    <name>yarn.application.classpath</name>
    <value>复制的Hadoop classpath信息</value>
  </property>
</configuration>

在所有的Master和Slave节点进行如上设置，设置完毕后重启Hadoop集群，重新运行刚才的MapReduce程序，成功运行。

（7）查看日志

历史服务器地址：http://hadoop102:19888/jobhistory

历史任务列表：

查看任务运行日志：

运行日志详情：

3.7、集群启动/停止方式总结

各个模块分开启动 /停止(配置 ssh是前提)常用

（1）整体启动 /停止 HDFS

start dfs.sh/stop dfs.sh

（2）整体启动 /停止 YARN

start yarn.sh/stop yarn.sh

各个服务组件逐一启动 /停止

（1）分别启动 /停止 HDFS组件

hdfs daemon start/stop namenode/datanode/secondarynamenode

（2）启动 /停止 YARN

yarn daemon start/stop resourcemanager/nodemanager

3.8、编写 Hadoop集群常用脚本

Hadoop集群启停脚本(包含 HDFS, Yarn, Historyserver) : myhadoop.sh


[Tom@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ cd /home/Tom/bin/
[Tom@hadoop102 bin]$ vim myhadoop.sh


#!/bin/bash
 
if [ $# -lt 1 ]
then
    echo "No Args Input..."
    exit ;
fi
 
case $1 in
"start")
    echo " =================== 启动hadoop集群==================="
    echo " ---------------启动hdfs ---------------"
    ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-dfs.sh"
    echo " ---------------启动yarn ---------------"
    ssh hadoop103 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-yarn.sh"
    echo " ---------------启动historyserver ---------------"
    ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon start historyserver"
;;
"stop")
    echo " =================== 关闭hadoop集群==================="
    echo " ---------------关闭historyserver ---------------"
    ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon stop historyserver"
    echo " ---------------关闭yarn ---------------"
    ssh hadoop103 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-yarn.sh"
    echo " ---------------关闭hdfs ---------------"
    ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-dfs.sh"
;;
*)
    echo "Input Args Error..."
;;
esac

保存后退出，然后赋予脚本执行权限

[Tom@hadoop102 bin]$ chmod +x myhadoop.sh

查看三台服务器 Java进程脚本： jpsall.sh


[Tom@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ cd /home/Tom/bin/
[Tom@hadoop102 bin]$ vim jpsall.sh


#!/bin/bash
 
for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
    echo =============== $host ===============
    ssh $host jps
done