Hadoop集群配置及测试

NameNode与SecondaryNameNode最好不在同一服务器

ResourceManager较为消耗资源，因而和NameNode与SecondaryNameNode最好不在同一服务器。

配置文件

	hadoop102	hadoop103	hadoop104
HDFS	NameNodeDataNode	DataNode	SecondaryNameNodeDataNode
YARN	NodeManager	ResourceManagerNodeManager	NodeManager

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：

要获取的默认文件	文件存放在Hadoop的jar包中的位置
[core-default.xml]	hadoop-common-3.1.3.jar/core-default.xml
[hdfs-default.xml]	hadoop-hdfs-3.1.3.jar/hdfs-default.xml
[yarn-default.xml]	hadoop-yarn-common-3.1.3.jar/yarn-default.xml
[mapred-default.xml]	hadoop-mapreduce-client-core-3.1.3.jar/mapred-default.xml

（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。

（1）核心配置文件

配置core-site.xml

文件内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<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>/home/yume/software/hadoop-3.3.4/data</value></property><!-- 配置HDFS网页登录使用的静态用户为atguigu --><property><name>hadoop.http.staticuser.user</name><value>atguigu</value></property>
</configuration>

nameNode端口号也可以为9000 9820

（2）HDFS配置文件

配置hdfs-site.xml

文件内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?><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

文件内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?><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,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value></property></configuration>

注意：在hadoop3.2.0以上不需要配置环境变量

（4）MapReduce配置文件

配置mapred-site.xml

文件内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?><configuration><!-- 指定MapReduce程序运行在Yarn上 --><property><name>mapreduce.framework.name</name><value>yarn</value></property>
</configuration>

配置workers

进入hadoop(文件路径)/etc/hadoop/workers，并对起进行修改，将其默认的localhost替换成hadoop102至104.并修改每一个服务器上的workers

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。）

hdfs namenode -format

我们可以在新创建的data文件夹一直往下寻找到一个VERSION的文件，这之中包含着namespace等数据。

进行集群

sbin/start-dfs.sh

我们可以使用jps来查看当前的启动项。jps是jdk提供的一个查看当前java进程的小工具。

我们当前可以打开浏览器，进入hadoop102:9870.及我们在之前所配置的对外端口。

启动正确服务器的yarn

及启动我们在配置文件中所配置yarn（resourceManager）的服务器。

sbin/start-yarn.sh

如果jps没有resourceManager可以尝试以下

cd etc/hadoop/

vim yarn-env.sh

添加：

export YARN_RESOURCEMANAGER_OPTS="--add-opens java.base/java.lang=ALL-UNNAMED"
export YARN_NODEMANAGER_OPTS="--add-opens java.base/java.lang=ALL-UNNAMED"

yarn所展示的web链接，进入hadoop103:8088

集群基本测试

上传

创建集群文件夹

hadoop fs -mkdir /wcinput

将本地word.txt上传到/wcinput文件夹

hadoop fs -put $HADOOP_HOME/test/word.txt /wcinput

然后我们可以在hadoop102：9870中上方的utilities中的Browse the file system来查询进程，如果你使用的是jdk11以上的版本就会出现Failed to retrieve data from /webhdfs/v1/?op=LISTSTATUS: Server Error的错误。

TIP

hadoop fs -mkdir -p /your dir ：这个命令是帮助你在Hadoop的FS上面创建目录
hadoop fs -rm -r -skipTrash /your file path: 这个命令是帮助你删除文件和目录
hadoop fs -ls /your path ： 这个命令是帮助你查看对应目录下的文件和文件夹
hadoop fs -get /your path /file name : 这个命令帮助你下载文件到本地机器上
hadoop fs -put /file name /your targer path: 这个命令帮助你上传文件到指定的目录
hadoop jar xxx.jar /input /output : 这个命令帮你提交hadoop作业到集群中去运行