Hadoop运行模式（三）、群起集群、配置workers、启动集群、启动HDFS、拼接、Web端查看HDFS的NameNode、Web端查看YARN的ResourceManager_hadoop workers

3.Hadoop运行模式

3.5群起集群

3.5.1配置workers

• summer@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
1
2
3

注意：该文件中添加的内容结尾不允许有空格，文件中不允许有空行

同步所有节点配置文件

• [summer@hadoop102 hadoop]$ xsync workers

3.5.2启动集群

3.5.2.1第一次启动集群

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。）

• [summer@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs namenode -format

3.5.2.2启动HDFS

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

hadoop102、hadoop103和hadoop104和这张图对比对比，看看一样不一样

3.5.2.3在配置了ResourceManager的节点（hadoop103）启动YARN

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

hadoop102、hadoop103和hadoop104和这张图对比对比，看看一样不一样

3.5.2.4Web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

3.5.2.5Web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

3.5.3集群基本测试

3.5.3.1上传文件到集群

3.5.3.1.1上传小文件

• [summer@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mkdir /testinput
• [summer@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -put testinput/word.txt /testinput

3.5.3.1.2上传大文件

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

3.5.3.2上传文件后查看文件存放在什么位置

3.5.3.2.1查看HDFS文件存储路径

• [summer@hadoop102 subdir0]$ pwd
  /opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/data/current/BP-1179656431-192.168.159.102-1659792316422/current/finalized/subdir0/subdir0

3.5.3.2.2查看HDFS在磁盘存储文件内容

• [summer@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741825

3.5.3.3拼接

处理jdk那个文件

• [summer@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741826 >> tmp.tar.gz
• [summer@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741827 >> tmp.tar.gz

• [summer@hadoop102 subdir0]$ tar -zxvf tmp.tar.gz
  

解压到当前路径，就是jdk那个压缩包

3.5.3.4下载

从hadoop上下载到linux系统中

• [summer@hadoop104 123]$ hadoop fs -get /jdk-8u212-linux-x64.tar.gz ./
  

3.5.3.5执行wordcount程序

• [summer@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /testinput /testoutput

这个里面就是咱想要的内容