一、本地运行模式

1.1 官方Grep案例

① 创建在hadoop-2.7.2文件下面创建一个input文件夹

[root@hadoop103 hadoop-2.7.2]# mkdir input

② 将Hadoop的xml配置文件复制到input

[root@hadoop103 hadoop-2.7.2]# cp etc/hadoop/*.xml input

③执行share目录下的MapReduce程序

[root@hadoop103 hadoop-2.7.2]# bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar grep input output \'dfs[a-z.]+\'

④查看输出结果

[root@hadoop103 output]# ll
总用量 4
-rw-r--r--. 1 root root 11 5月  21 20:14 part-r-00000
-rw-r--r--. 1 root root  0 5月  21 20:14 _SUCCESS

1.2 官方WordCount案例

①创建在hadoop-2.7.2文件下面创建一个wcinput文件夹

[root@hadoop103 hadoop-2.7.2]# mkdir wcinput

②wcinput文件下创建一个wc.input文件

[root@hadoop103 wcinput]# vi wc.input
hadoop yarn
hadoop mapreduce
hc
hc

③执行程序

[root@hadoop103 hadoop-2.7.2]# hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount wcinput wcoutput

④查看结果

[root@hadoop103 hadoop-2.7.2]# cat wcoutput/part-r-00000
hc 2
hadoop  2
mapreduce       1
yarn    1

二、伪分布式运行模式

2.1 配置

①配置hadoop-env.sh、yarn-env.sh、mapred-env.sh的JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144

配置HDFS：

②配置core-site.xml



fs.defaultFS
    hdfs://hadoop103:9000




	hadoop.tmp.dir
	/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp

③配置hdfs-site.xml



	dfs.replication
	1

配置YARN：

⑤配置yarn-site.xml



	yarn.nodemanager.aux-services
	mapreduce_shuffle




	yarn.resourcemanager.hostname
	hadoop103

⑥配置mapred-site.xml



		mapreduce.framework.name
		yarn

2.2 运行MapReduce程序

①启动

格式化NameNode（第一次启动时格式化）:

[root@hadoop103 hadoop-2.7.2]# bin/hdfs namenode -format

启动NameNode:

[root@hadoop103 hadoop-2.7.2]# sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

启动DataNode:

[root@hadoop103 hadoop-2.7.2]# sbin/hadoop-daemon.sh start datanode

启动ResoureManager:

[root@hadoop103 hadoop-2.7.2]# sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

启动NodeManager:

[root@hadoop103 hadoop-2.7.2]# sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager

②运行WordCount案例

在HDFS文件系统上创建一个input文件夹

[root@hadoop103 hadoop-2.7.2]# bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hucheng/input

将测试文件wc.input上传到HDFS上

[root@hadoop103 hadoop-2.7.2]# bin/hdfs dfs -put wcinput/wc.input /user/hucheng/input/

查看上传的文件

[root@hadoop103 hadoop-2.7.2]# bin/hdfs dfs -cat  /user/hucheng/input/wc.input
Hello Hadoop

运行MapReduce程序

[root@hadoop103 hadoop-2.7.2]# bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /user/hucheng/input/ /user/hucheng/output

查看输出结果

[root@hadoop103 hadoop-2.7.2]# bin/hdfs dfs -cat /user/hucheng/output/*
Hadoop	1
Hello	1

浏览器查看输出文件
下载输出结果

[root@hadoop103 hadoop-2.7.2]# hdfs dfs -get /user/hucheng/output/part-r-00000 ./wcinput/

删除输出结果

[root@hadoop103 hadoop-2.7.2]# hdfs dfs -rm -r /user/hucheng/output

2.3 为什么不能一直格式化NameNode

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

2.4 配置历史服务器

① 配置mapred-site.xml



	mapreduce.jobhistory.address
	hadoop103:10020



    mapreduce.jobhistory.webapp.address
    hadoop103:19888

②启动历史服务器

[root@hadoop103 hadoop-2.7.2]# sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

③查看历史服务器是否启动

[root@hadoop103 hadoop-2.7.2]# jps
2583 JobHistoryServer

④查看JobHistory

访问：http://hadoop103:19888/jobhistory
在这里插入图片描述

2.5 配置日志聚集

应用运行完成以后，将程序运行日志信息上传到HDFS系统上。可以方便的查看到程序运行详情，方便开发调试。

注意：开启日志聚集功能，需要重新启动NodeManager、ResourceManager和HistoryManager。

①配置yarn-site.xml



	yarn.log-aggregation-enable
	true




	yarn.log-aggregation.retain-seconds
	604800

重启后访问JobHistory：
在这里插入图片描述

三、完全分布式运行模式

3.1 集群部署规划

通常Hadoop集群通常需要3个DataNode节点、3个NodeManageer节点，再加上NameNode、SecondaryNameNode、ResourceManager，至少需要9台服务器去搭建集群。由于资源的紧缺，我们可以采用以下方式进行混搭：

	hadoop100	hadoop101	hadoop102
HDFS	NameNode/DataNode	DataNode	SecondaryNameNode/DataNode
YARN	NodeManager	ResourceManager/NodeManager	NodeManager

3.2 配置集群

①每台服务器/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop下的hadoop-env.sh、mapred-env.sh、yarn-env.sh添加上JAVA_HOME

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144

②配置核心配置文件core-site.xml

[root@hadoop100 hadoop]$ vim core-site.xml


  fs.defaultFS
  hdfs://hadoop100:9000




	hadoop.tmp.dir
	/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp

③配置HDFS配置文件hdfs-site.xml



		dfs.replication
		3




	  dfs.namenode.secondary.http-address
	  hadoop102:50090

④配置YARN配置文件yarn-site.xml



		yarn.nodemanager.aux-services
		mapreduce_shuffle




		yarn.resourcemanager.hostname
		hadoop101

⑤配置MapReduce配置文件mapred-site.xml



		mapreduce.framework.name
		yarn

⑥分发配置文件到其他主机

[root@hadoop100 hadoop]$ xsync /opt/module/hadoop-2.7.2/

3.3 集群单点启动

①第一次启动格式化NameNode，注意实在配置NameNode节点下的主机格式化

[root@hadoop100 hadoop-2.7.2]$ hdfs namenode -format

②Hadoop100主机启动NameNode、DataNode、NodeManager

[root@hadoop100 hadoop]$ hadoop-daemon.sh start namenode
[root@hadoop100 hadoop]$ hadoop-daemon.sh start datanode
[root@hadoop100 hadoop]$ hadoop-daemon.sh start nodemanager
[root@hadoop100 hadoop]$ jps
[root@hadoop100 hadoop-2.7.2]# jps
1219 NameNode
1653 NodeManager
2216 Jps
1355 DataNode

③Hadoop101主机启动DataNode、NodeManager、ResourceManager

[root@hadoop101 hadoop]$ hadoop-daemon.sh start datanode
[root@hadoop101 hadoop]$ hadoop-daemon.sh start nodemanager
[root@hadoop101 hadoop]$ hadoop-daemon.sh start resourcemanager
[root@hadoop101 hadoop]$ jps
[root@hadoop101 hadoop-2.7.2]# jps
2042 Jps
1085 DataNode
1517 NodeManager
1230 ResourceManager

④Hadoop102主机启动DataNode、SecondaryNameNode、NodeManager

[root@hadoop102 hadoop]$ hadoop-daemon.sh start datanode
[root@hadoop102 hadoop]$ hadoop-daemon.sh start secondarynamenode
[root@hadoop102 hadoop]$ hadoop-daemon.sh start nodemanager
[root@hadoop102 hadoop]# jps
1184 SecondaryNameNode
1077 DataNode
1928 Jps
1230 NodeManager

3.4 群启集群

当Hadoop集群中的节点很多时，采用上面的单点启动显然是不行的，下面介绍如何一键群启集群。

①配置slaves
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

[root@hadoop100 hadoop]$ vim /opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/slaves
hadoop100
hadoop101
hadoop102

同步所有节点配置文件

[root@hadoop100 hadoop]$ xsync slaves

②格式化NameNode
如果集群是第一次启动，需要格式化NameNode（注意格式化之前，一定要先停止上次启动的所有namenode和datanode进程，然后再删除data和log数据）

[root@hadoop100 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs namenode -format

③启动HDFS

[root@hadoop100 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-dfs.sh

④启动YARN

[root@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-yarn.sh

注意：NameNode和ResourceManger如果不是同一台机器，不能在NameNode上启动 YARN，应该在ResouceManager所在的机器上启动YARN。

3.5 集群时间同步

时间同步的方式：找一个机器，作为时间服务器，所有的机器与这台集群时间进行定时的同步，比如，每隔十分钟，同步一次时间。

时间服务器配置（必须root用户）
①安装ntp

[root@hadoop100 ~]#  yum -y install ntp

②修改ntp配置文件

[root@hadoop100 ~]#  vim /etc/ntp.conf

a) 授权192.168.1.0-192.168.1.255网段上的所有机器可以从这台机器上查询和同步时间：

#restrict 192.168.1.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap为
restrict 192.168.1.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap

b)集群在局域网中，不使用其他互联网上的时间，注释掉下面：

#server 0.centos.pool.ntp.org iburst
#server 1.centos.pool.ntp.org iburst
#server 2.centos.pool.ntp.org iburst
#server 3.centos.pool.ntp.org iburst

c)当该节点丢失网络连接，依然可以采用本地时间作为时间服务器为集群中的其他节点提供时间同步，添加：

server 127.127.1.0
fudge 127.127.1.0 stratum 10

③修改/etc/sysconfig/ntpd文件

[root@hadoop100 ~]#  vim /etc/sysconfig/ntpd
#让硬件时间与系统时间一起同步
SYNC_HWCLOCK=yes

④重新启动ntpd服务

[root@hadoop100 ~]#  systemctl start ntpd

⑤设置ntpd服务开机启动

[root@hadoop100 ~]#  chkconfig ntpd on

其他机器配置（必须root用户）

在其他机器配置10分钟与时间服务器同步一次,编写定时任务：

[root@hadoop101 ~]#  crontab -e
*/10 * * * * /usr/sbin/ntpdate hadoop100

3.6 集群监控地址

HDFS文件系统：http://hadoop100:50070/dfshealth.html#tab-overview
SecondaryNameNode信息：http://hadoop102:50090/status.html
YARN信息：http://hadoop101:8088/cluster
查看JobHistory：http://hadoop101:19888/jobhistory