Hadoop学习一

一、配置集群(hadoop-2.7.2/etc/hadoop)

配置：hadoop-env.sh

修改JAVA_HOME 路径：

export JAVA_HOME=/soft/jdk1.8.0_131

配置：core-site.xml

<!-- 指定HDFS中NameNode的地址 -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://hadoop1:9000</value>
</property>

<!-- 指定Hadoop运行时产生文件的存储目录 -->
<property>
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>/soft/hadoop-2.7.2/tmp</value>
</property>

配置：hdfs-site.xml

<!-- 指定HDFS副本的数量 -->
<property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>1</value>
</property>

格式化NodeName:

hadoop namenode -format

启动NameNode

sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

启动DataNode

sbin/hadoop-daemon.sh start datanode

启动所有的Hadoop守护进程

sbin/start-all.sh

停止所有的Hadoop守护进程

sbin/stop-all.sh

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。所以，格式NameNode时，一定要先删除tmp数据和log日志，然后再格式化NameNode。

二、启动HDFS并运行MapReduce程序

1. 创建在hadoop-2.7.2文件下面创建一个wcinput文件夹

mkdir wcinput

2. 在wcinput文件下创建一个wc.input文件

cd wcinput

touch wc.input

3. 编辑wc.input文件

vim wc.input

在文件中输入如下内容

hadoop yarn

hadoop mapreduce

hello

hello

保存退出：：wq

4.回到Hadoop目录/soft/hadoop-2.7.2

5. 执行程序

hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount file:///soft/hadoop-2.7.2/wcinput /out_word_test

6.浏览器查看

删除输出结果

hdfs dfs -rm -r /out_word_test

 三、启动YARN并运行MapReduce程序

配置yarn-site.xml

<!-- Reducer获取数据的方式 -->
<property>
 	<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
 	<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>

<!-- 指定YARN的ResourceManager的地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>hadoop1</value>
</property>

配置mapred-env.sh

 (对mapred-site.xml.template重新命名为) mapred-site.xml

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

<!-- 指定MR运行在YARN上 -->
<property>
		<name>mapreduce.framework.name</name>
		<value>yarn</value>
</property>

启动集群

（a）启动前必须保证NameNode和DataNode已经启动

（b）启动ResourceManager

yarn-daemon.sh start resourcemanager

（c）启动NodeManager

yarn-daemon.sh start nodemanager

执行MapReduce程序

hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount file:///soft/hadoop-2.7.2/wcinput/  /wcoutput

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