Hadoop安装——启动模式，基本配置，启动方式

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Hadoop三种启动模式

Local (Standalone) Mode
Pseudo-Distributed Mode
Fully-Distributed Mode

Standalone Operation

$ mkdir input
$ cp etc/hadoop/*.xml input
$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.8.2.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
$ cat output/*

Pseudo-Distributed Operation

1.配置etc/hadoop/core-site.xml:

##配置namenode所在主机
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://bxp:8020</value>
</property>
</configuration>
##配置文件临时目录
<configuration>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/usr/lib/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/data/tmp</value>
</property>
</configuration>

2. 配置etc/hadoop/hdfs-site.xml:

##配置文件备份数量
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
</configuration>

3. Format the filesystem:

bin/hdfs namenode -format

4. Start NameNode daemon and DataNode daemon:

sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
sbin/hadoop-daemon.sh start datanode

5.浏览器访问：http://localhost:50070，查看hdf

我使用的时centos7操作系统，发现防火墙已经关闭，但是不能够访问50070端口，于是在

etc/hodoop/hdfs-site.xml

中手动配置hdfs地址，最终可以访问

<property>
<name>dfs.http.address</name>
<value>localhost:50070</value>
</property>

6.创建hdfs文件目录：

bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/bxp/mapreduce/wordcount/input

7.命令行查看hdfs文件系统目录结构：

bin/hdfs dfs -ls -R /

8.上传文件到hdfs文件系统(下载的命令为get，查看为cat)

bin/hdfs dfs -put input/test /user/bxp/mapreduce/wordcount/input

9.运行

bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0-cdh5.3.6.jar wordcount /user/bxp/mapreduce/wordcount/input /user/bxp/mapreduce/wordcount/output

10.查看运行结果

bin/hdfs dfs -cat /user/bxp/mapreduce/wordcount/output/part-r-00000

此时运行的结果和本地启动时运行的结果相同，不同的是输入的数据源一个是在本地，一个是在hdfs文件系统中。当在etc/hadoop/core-site.xml中配置文件系统时，去寻找配置的文件系统，当没有进行配置，默认会去寻找本地文件系统（file:///）。

YARN on Single Node

1.在etc/hadoop/yarn-env.sh中配置JAVA_HOME

2.配置etc/hadoop/yarn-site.xml:

配置yarn上运行mapreduce
<configuration>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
配置resourcemanager所在主机地址
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>localhost</value>
</property>
</configuration>

3.在etc/hadoop/slaves文件中配datanode和nodemamager所在主机的主机名或ip（默认datanode和nodemanager在同一台主机上）

localhost

4.启动yarn

sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager

5.浏览器查看yarn的监控界面：8088

6.进行将mapreduce程序运行在yarn上的配置.

（1）配置etc/hadoop/mapred-env.sh中的JAVA_HOME

（2）重命名mapred-site.xml.template为mapred-site.xml并配置etc/hadoop/mapred-site.xml

##将mapreduce运行在yarn上，默认值是local
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>

7.运行程序

bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.5.jar wordcount /user/bxp/mapreduce/wordcount/input /user/bxp/mapreduce/wordcount/output

8.查看运行结果

bin/hdfs dfs -cat /user/bxp/mapreduce/wordcount/output/part-r-00000

此时的运行结果不变，不同的是之前的mapreduce程序运行在本地，此时的mapreduce程序运行在yarn上 。

配置并启动mapreduce历史服务器

启动mapreduce历史服务器

sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

配置yarn日志的聚集

聚集：应用运行完成以后，将日志信息上传到HDFS文件系统中

在etc/hdoop/yarn-site.xml

###配置日志聚集
<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
</property>
###配置日志在文件系统中存放的秒数（604800为7天）
<property>
<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
<value>604800</value>
</property>

配置完成后需要将resourcemanager和mapreduce历史任务进行重启才会生效

sbin/yarn-daemon.sh stop resourcemanager
sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager
sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver

sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager
sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

Hadoop配置文件

默认配置文件,在share/hadoop四个模块相对应的jar包中

core-default.xml
hdfs-default.xml
yarn-default.xml
mapred-default.xml

自定义配置文件,在etc/hadoop

core-site.xml
hdfs-site.xml
yarn-site.xml
mapred-site.xml

每次启动程序的时候，系统会首先加载jar包，读取jar包中的默认配置，之后才会读取用户自定义配置，用户自定义配置会覆盖默认配置。

一般在配置的时候，会在官方文档和默认配置文件中查找配置信息，默认配置中会有对配置属性的描述。

配置HDFS垃圾回收时间（分钟）

在core-site.xml配置文件中进行增加属性

<property>
<name>fs.trash.interval</name>
<value>7*24*60</value>
</property>

hadoop启动的三种方式

1.各个服务组建逐个启动

hdfs

hadoop-daemon.sh start|stop namenode|datanode|secondarynamenode

yarn

yarn-daemon.sh start|stop resourcemanager|nodemanager

mapreduce

mr-jobhistory-daemon.sh start|stop historyserver

2.各个模块分开启动

hdfs

start-dfs.sh
stop-dfs.sh

yarn

start-yarn.sh
stop-yarn.sh

mapreduce

mr-historyserver-daemon.sh start|stop historyserver

分模块启动，他的启动方式是：启动命令在主结点上运行，然后通过ssh协议去链接自己和相关将要启动的从结点，从而逐个启动。使用ssh协议时每次都需要输入密码。所以需要配置ssh无密钥登陆。

配置无密钥登陆：(客户端生成公钥和私钥，将公钥给交给链接的机器)

(1) 客户端生成密钥。

进入到用户的主目录下的.ssh目录中

使用命令：ssh-keygen -t rsa，回车4下

(2) copy公钥

使用命令ssh-copy-id hostname(将要拷贝到的机器的hostname)就会将公钥拷贝到所有的用户名相同的主机上的.ssh目录下authorized_key。

3.一起启动

start-all.sh
stop-all.sh

此方式不推荐，此方式要求namenode和resourcemanager在相同的主机上，因为在实际的环境中，namenode和resourcemanager在不同的主机上。

细节回顾

namenode所在主机通过etc/hadoop/core-site.xml中指定

<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://bxp:8020</value>
</property>

slaves文件中指定的是datanode和noderesource所在的主机

secondarynamenode结点通过在hdfs-site.xml中通过以下属性进行指定，默认就是本机

<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>0.0.0.0:50090</value>
</property>

resourcemanager所在的主机，在yarn-site.xml

<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>localhost</value>
</property>

MapReduce HistoryServer在mapred-site.xml中,默认是本机

<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>0.0.0.0:10020</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>0.0.0.0:19888</value>
</property>

问题

每次运行bin/hdfs dfs都会出现警告WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform… using builtin-java classes where applicable。原因是hadoop的lib/native本地库和系统所使用的本地库不对应，要想去掉警告，需要下载hadoop的源码在本地进行编译，并替换native即可。

编译可以看源码包下的BUILDING.txt文件