Hadoop学习------Hadoop安装方式之(二)：伪分布部署

  要想发挥Hadoop分布式、并行处理的优势，还须以分布式模式来部署运行Hadoop。单机模式是指Hadoop在单个节点上以单个进程的方式运行，伪分布模式是指在单个节点上运行NameNode、DataNode、JobTracker、TaskTracker、SeconderyNameNode5个进程，而分布式模式是指在不同节点上分别运行上述5个进程中的某几个，比如在某个节点上运行DataNode和TaskTracker。

前面几步和单机部署一样，可以参照Hadoop学习------Hadoop安装方式之(一)：单机部署

这里重点讲述几个配置文件的修改和部署完成后的测试。

1、修改core-site.xml 文件

           cd  /usr/local/hadoop/etc/hadoop/

              vi core-site.xml

在其中的<configuration>中添加以下内容

      <property>

             <name>hadoop.tmp.dir</name>

             <value>file:/usr/local/hadoop/tmp</value>

             <description>Abase for other temporary directories.</description>

        </property>

        <property>

             <name>fs.defaultFS</name>

             <value>hdfs://localhost:9000</value>

        </property>

  其中fs.defaultFS:代表配置NN节点地址和端口号  fs.defaultFS - 这是一个描述集群中NameNode结点的URI(包括协议、主机名称、端口号)，集群里面的每一台机器都需要知道NameNode的地址。DataNode结点会先在NameNode上注册，这样它们的数据才可以被使用。独立的客户端程序通过这个URI跟DataNode交互，以取得文件的块列表。

   hdfs://localhost:9000:其中localhost替换为ip或则映射主机名

hadoop.tmp.dir是hadoop文件系统依赖的基础配置，很多路径都依赖它。如果hdfs-site-xml中不配置namenode 和datanode的存放位置，默认就放在这个路径下

2、修改配置文件 hdfs-site.xml

         cd  /usr/local/hadoop/etc/hadoop/

             vi hdfs-site.xml

 其中的<configuration>中添加以下内容

         <property>

             <name>dfs.replication</name>

             <value>1</value>

        </property>

        <property>

             <name>dfs.namenode.name.dir</name>

             <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/name</value>

        </property>

        <property>

             <name>dfs.datanode.data.dir</name>

             <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/data</value>

        </property>

         dfs.replication,它决定着系统里面的文件块的数据备份个数。对于一个实际的应用，它应该被设为3（这个数字并没有上限，但更多的备份可能并没有作用，而且会占用更多的空间）。少于三个的备份，可能会影响到数据的可靠性（系统故障时，也许会造成数据丢失）

        dfs.data.dir这是DataNode结点被指定存储数据的本地文件系统路径。DataNode结点上的这个路径没必要完全相同。因为每台机器的环境很可能是不一样的。但如果每台机器上的这个路径都是统一配置的话，工作会变得简单一些。默认情况下，它的值是Hadoop.temp.dir,这个路径只能用于测试的目的，因为，他很可能会丢失掉一些数据，所以，这个值最好还是被覆盖。

      dfs.name.dir 这是NameNode结点存储Hadoop文件信息的本地系统路径。这个值只对NameNode有效，DataNode并不需要使用它。上面对于/tmp的警告同样使用于这里。在实际应用中，它最好被覆盖掉。

3、配置完成后，执行NameNode 的格式化

           cd /usr/local/hadoop

            ./bin/hdfs namenode –format 

成功的话，会看到 “successfully formatted” 和 “Exitting with status 0” 的提示，若为 “Exitting with status 1” 则是出错

4、开启 NameNode 和 DataNode 守护进程 

       ./sbin/start-dfs.sh

    若出现如下SSH提示，输入yes即可。

  

启动时可能会出现如下 WARN 提示：WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform… using builtin-java classes where applicable。该 WARN 提示可以忽略，并不会影响正常使用（该 WARN 可以通过编译 Hadoop 源码解决）。

启动完成后，可以通过命令 jps 来判断是否成功启动，若成功启动则会列出如下进程: “NameNode”、”DataNode” 和 “SecondaryNameNode”（如果 SecondaryNameNode 没有启动，请运行 sbin/stop-dfs.sh 关闭进程，然后再次尝试启动尝试）。如果没有 NameNode 或 DataNode ，那就是配置不成功，请仔细检查之前步骤，或通过查看启动日志排查原因。

成功启动后，可以访问 Web 界面 http://localhost:50070 查看 NameNode 和 Datanode 信息，还可以在线查看 HDFS 中的文件。

(Linux系统 无法直接查看，可通过windows系统访问)

5、运行Hadoop伪分布式实例

伪分布需要我们读取HDFS上的数据，要使用HDFS,我们需要在HDFS中创建用户目录，并放入几个文件。

./bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop

接着将 ./etc/hadoop 中的 xml 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。我们使用的是 hadoop 用户，并且已创建相应的用户目录 /user/hadoop ，因此在命令中就可以使用相对路径如 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

如果报没有路径错误，说明当前登录的用户和dfs里建的用户目录不对应(比如root)，可以切换成hadoop用户，也可以在把路径改为全路径  /user/hadoop/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，输出结果 output 文件夹都删掉来验证这一点）。

./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'

查看运行结果

./bin/hdfs dfs -cat output/*

我们也可以将运行结果取回到本地：

rm -r ./output    # 先删除本地的 output 文件夹（如果存在）

./bin/hdfs dfs -get output ./output     # 将 HDFS 上的 output 文件夹拷贝到本机

cat ./output/*

若要关闭 Hadoop 需要运行

      ./sbin/stop-dfs.sh

   注意：下次启动 hadoop 时，无需进行 NameNode 的初始化，只需要运行 ./sbin/start-dfs.sh 就行

6、启动YARN

伪分布式不启动 YARN 也可以，一般不会影响程序执行

大家可能会有疑惑，启动 Hadoop 后，见不到书上所说的 JobTracker 和 TaskTracker。这是因为新版的 Hadoop 使用了新的 MapReduce 框架（MapReduce V2，也称为 YARN，Yet Another Resource Negotiator）

YARN 是从 MapReduce 中分离出来的，负责资源管理与任务调度。YARN 运行于 MapReduce 之上，提供了高可用性、高扩展性，上述通过 ./sbin/start-dfs.sh 启动 Hadoop，仅仅是启动了 MapReduce 环境，我们可以启动 YARN ，让 YARN 来负责资源管理与任务调度。

6.1 修改配置文件 mapred-site.xml

cd  /usr/local/hadoop/etc/hadoop/

需要将mapred-site.xml.template 文件改名或者复制一份

mv  mapred-site.xml.template  mapred-site.xml

或  cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml

然后在进行编辑   vi mapred-site.xml

在<configuration> 中添加

 <property>

             <name>mapreduce.framework.name</name>

             <value>yarn</value>

        </property>

6.2修改配置文件 yarn-site.xml

cd  /usr/local/hadoop/etc/hadoop/

vi  yarn-site.xml

在<configuration>中添加

            <property>

             <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

             <value>mapreduce_shuffle</value>

            </property>

6.3 启动YARN 以及检验

完成前面两步就可以启动 YARN 了（需要先执行过  ./sbin/start-dfs.sh）

切换到hadoop主目录  cd  /usr/local/hadoop

./sbin/start-yarn.sh      # 启动YARN

./sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver  # 开启历史服务器，才能在Web中查看任务运行情况

开启后通过 jps 查看，可以看到多了 NodeManager 和 ResourceManager 两个后台进程

启动 YARN 之后，运行实例的方法还是一样的，仅仅是资源管理方式、任务调度不同。观察日志信息可以发现，不启用 YARN 时，是 “mapred.LocalJobRunner” 在跑任务，启用 YARN 之后，是 “mapred.YARNRunner” 在跑任务。启动 YARN 有个好处是可以通过 Web 界面查看任务的运行情况：http://localhost:8088/cluster

访问Job History Server的web页面     http://localhost:19888/

但 YARN 主要是为集群提供更好的资源管理与任务调度，然而这在单机上体现不出价值，反而会使程序跑得稍慢些。因此在单机上是否开启 YARN 就看实际情况了。

6.4  关闭YARN

如果不想启动 YARN，务必把配置文件 mapred-site.xml 重命名，改成 mapred-site.xml.template，需要用时改回来就行。否则在该配置文件存在，而未开启 YARN 的情况下，运行程序会提示 “Retrying connect to server: 0.0.0.0/0.0.0.0:8032” 的错误，这也是为何该配置文件初始文件名为 mapred-site.xml.template。 关闭命令如下

./sbin/stop-yarn.sh

./sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver

也可以用下面的启动/停止命令，等同于start/stop-dfs.sh + start/stop-yarn.sh

sbin/start-all.sh

sbin/stop-all.sh