实验一 Hadoop的安装与使用

实验一 Hadoop的安装与使用
实验一 Hadoop的安装与使用

电子信息学院

实验报告书

课程名:《云计算技术》

题目:实验一、Hadoop的安装与使用实验类别【设计】

班级:bx1002

学号:31

姓名:杨汉标

【实验环境】

计算机、Java、Hadoop

【实验目的】

1.理解云计算的基本理论知识;

2.理解Hadoop的基本概念

3.掌握如何在Linux上安装Hadoop;

【实验要求】

1.下载Hadoop和JDK;

2.安装SSH;

3.对Linux进行相应配置。

【基础知识】

Hadoop是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,

让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同java程序员可以不考虑内存泄露一样,MapReduce的run-time系统会解决输入数据的分布细节,跨越机器集群的程序执行调度,处理机器的失效,并且管理机器之间的通讯请求。这样的模式允许程序员可以不需要有什么并发处理或者分布式系统的经验,就可以处理超大的分布式系统得资源。

程序员的开发步骤:

1.定义Mapper,处理输入的Key-Value 对,

2.定义Reducer,可选,对中间结果进行规约,输出最终结果

3.定义InputFormat 和OutputFormat,可选,InputFormat 将每行为Java 类供Mapper

函数使用,不定义时默认为String。

4.定义main 函数,在里面定义一个Job 并运行它

Hadoop的工作过程

一个集群中只有一个NameNode,可以有多个DataNodes;namenode 承担数据的位置存储信息,并将存储位置信息告诉client端;得到位置信息后,client端开始写数据;

写数据的时候是将数据分块,并存储为多份(一般为3份),放在不同的datanode 节点;

client 先将数据写到第一个节点,在第一个节点接收数据的同时,又将它所接收的数据推

送到第二个,第二个推送到第三个节点,如果有多个节点,依次类推;从图中可以知道NameNode 不参与数据块的IO的。

NameNode 是一个通常在HDFS 实例中的单独机器上运行的软件。它负责管理文件系统名称空间和控制外部客户机的访问。NameNode 决定是否将文件映射到

DataNode 上的复制块上。对于最常见的3 个复制块,第一个复制块存储在同一机架的不同节点上,最后一个复制块存储在不同机架的某个节点上。注意,这里需要您了解集群架构。实际的I/O 事务并没有经过NameNode,只有表示DataNode 和块的文件映射的元数据经过NameNode。当外部客户机发送请求要求创建文件时,NameNode 会以块标识和该块的第一个副本的DataNode IP 地址作为响应。这个NameNode 还会通知其他将要接收该块的副本的DataNode。NameNode 在一个称为FsImage 的文件中存储所有关于文件系统名称空间的信息。这个文件和一个包含所有事务的记录文

件(这里是EditLog)将存储在NameNode 的本地文件系统上。FsImage 和EditLog

文件也需要复制副本,以防文件损坏或NameNode 系统丢失。

?NameNode 也是一个通常在HDFS 实例中的单独机器上运行的软件。Hadoop 集群包

含一个NameNode 和大量DataNode。DataNode 通常以机架的形式组织,机架通过

一个交换机将所有系统连接起来。Hadoop 的一个假设是:机架内部节点之间的传输

速度快于机架间节点的传输速度。DataNode 响应来自HDFS 客户机的读写请求。它

们还响应创建、删除和复制来自NameNode 的块的命令。NameNode 依赖来自每个

DataNode 的定期心跳(heartbeat)消息。每条消息都包含一个块报告,NameNode 可

以根据这个报告验证块映射和其他文件系统元数据。如果DataNode 不能发送心跳消

息,NameNode 将采取修复措施,重新复制在该节点上丢失的块。

?文件操作:可见,HDFS 并不是一个万能的文件系统。它的主要目的是支持以流的形

式访问写入的大型文件。如果客户机想将文件写到HDFS 上,首先需要将该文件缓

存到本地的临时存储。如果缓存的数据大于所需的HDFS 块大小,创建文件的请求

将发送给NameNode。NameNode 将以DataNode 标识和目标块响应客户机。同时也

通知将要保存文件块副本的DataNode。当客户机开始将临时文件发送给第一个

DataNode 时,将立即通过管道方式将块内容转发给副本DataNode。客户机也负责创

建保存在相同HDFS 名称空间中的校验和(checksum)文件。在最后的文件块发送

之后,NameNode 将文件创建提交到它的持久化元数据存储(在EditLog 和FsImage

文件)。

【实验步骤】

安装JDK

(1)下载安装JDK:确保计算机联网之后命令行输入下面命令安装JDK

sudo apt-get install sun-java6-jdk

(2)配置计算机Java环境:打开/etc/profile,在文件最后输入下面内容

export JA V A_HOME = (Java安装目录)

export CLASSPA TH = ".:$JA V A_HOME/lib:$CLASSPATH"

export PATH = "$JA V A_HOME/:PATH"

(3)验证Java是否安装成功

输入java -version ,输出Java版本信息即为安装成功。

安装配置SSH

(1)下载安装SSH:同样在命令行输入下面命令安装SSH

sudo apt-get install ssh

(2)配置无密码登录本机:在命令行输入下面两条命令

$ ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa

直接回车,完成后会在~/.ssh/生成两个文件:id_rsa和id_rsa.pub;这两个成对出现,

类似钥匙和锁。

再把id_rsa.pub追加到授权key里面(当前并没有authorized_keys文件)

$ cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

验证SSH是否安装成功

输入ssh localhost 。如果显示本机登录成功就表明安装成功。

关闭防火墙

$sudo ufw disable

注意:这步非常重要,如果不关闭,会出现找不到datanode的问题

安装运行Hadoop(以0.20.2版本为例)

(1)下载Hadoop:在https://www.360docs.net/doc/fe16219382.html,/dyn/closer.cgi/hadoop/core/页面上下载Hadoop。

(2)安装配置Hadoop

单节点配置:

安装单节点的Hadoop无需配置,在这种方式下,Hadoop被认作为一个单独的Java进程。

伪分布配置:

伪分布的Hadoop是只有一个节点的集群。在这个集群中,计算机既是master也是slave,即使namenode也是datanode,既是jobtracker也是tasktracker。

配置的过程如下:

1、进入conf文件夹修改下面的文件。

Hadoop-env.sh中加入下面内容:

export JA V A_HOME = (JA V A安装目录)

core-site.xml文件内容修改为下面内容:

hadoop.tmp.dir

/home/zhongping/tmp

https://www.360docs.net/doc/fe16219382.html,

hdfs://localhost:9000

hdfs-site.xml文件内容修改为下面内容:(replication默认为3,如果不修改,datanode少于三台就会报错)

fs.replication

1

mapred-site.xml文件内容修改为下面内容:

mapred.job.tracker

localhost:9001

2、格式化Hadoop文件系统,在命令行输入命令:

bin/hadoop namenode -format

3、启动Hadoop,在命令行输入命令:

bin/start-all.sh

4、验证Hadoop是否安装成功,在浏览器中输入下面网址,如果正常打开说明安装成

功。

http://localhost:50030 (mapreduce的web页面)

http://localhost:50070 (hdfs的web页面)

运行实例

(1)先在本地磁盘建立两个输入文件file01和file02

$echo "Hello World Bye World" > file01

$echo "Hello Hadoop Goodbye Hadoop" > file02

(2)在hdfs中建立一个input目录:$hadoop fs -mkdir input

(3)将file01和file02拷贝到hdfs中:

$hadoop fs -copyFromLocal /home/zhongping/file0* input

(4)执行wordcount:

$hadoop jar hadoop-0.20.2-examples.jar wordcount input output

(5)完成之后,查看结果

$hadoop fs -cat output/part-r-00000

环境变量的配置

export JA VA_HOME = /home/chuanqing/profile/jdk-6u13-linux-i586.zip_FILES/jdk1.6.0_13 export CLASSPATH = ".:$JA V A_HOME/lib:$CLASSPATH"

export PATH = "$JA V A_HOME/:PA TH"

export HADOOP_INSTALL=/home/chuanqing/profile/hadoop-0.20.203.0

export PATH=$PATH:$HADOOP_INSTALL/bin

export HADOOP_INSTALL=/home/zhoulai/profile/hadoop-0.20.203.0

export PATH=$PATH:$HADOOP_INSTALL/bin

[实验体会]

通过这次的实验理解云计算的基本理论知识,了解Hadoop的基本概念也掌握如何在Linux上安装Hadoop。

hadoop基本操作指令

Hadoop基本操作指令 假设Hadoop的安装目录HADOOP_HOME为/home/admin/hadoop,默认认为Hadoop环境已经由运维人员配置好直接可以使用 启动与关闭 启动Hadoop 1. 进入HADOOP_HOME目录。 2. 执行sh bin/start-all.sh 关闭Hadoop 1. 进入HADOOP_HOME目录。 2. 执行sh bin/stop-all.sh 文件操作 Hadoop使用的是HDFS,能够实现的功能和我们使用的磁盘系统类似。并且支持通配符,如*。 查看文件列表 查看hdfs中/user/admin/aaron目录下的文件。 1. 进入HADOOP_HOME目录。 2. 执行sh bin/hadoop fs -ls /user/admin/aaron 这样,我们就找到了hdfs中/user/admin/aaron目录下的文件了。 我们也可以列出hdfs中/user/admin/aaron目录下的所有文件(包括子目录下的文件)。 1. 进入HADOOP_HOME目录。 2. 执行sh bin/hadoop fs -lsr /user/admin/aaron 创建文件目录 查看hdfs中/user/admin/aaron目录下再新建一个叫做newDir的新目录。 1. 进入HADOOP_HOME目录。 2. 执行sh bin/hadoop fs -mkdir /user/admin/aaron/newDir 删除文件 删除hdfs中/user/admin/aaron目录下一个名叫needDelete的文件 1. 进入HADOOP_HOME目录。 2. 执行sh bin/hadoop fs -rm /user/admin/aaron/needDelete 删除hdfs中/user/admin/aaron目录以及该目录下的所有文件

hadoop实验报告

基于hadoop的大规模文本处理技术实验专业班级:软件1102 学生姓名:张国宇 学号: Setup Hadoop on Ubuntu 11.04 64-bit 提示:前面的putty软件安装省略;直接进入JDK的安装。 1. Install Sun JDK<安装JDK> 由于Sun JDK在ubuntu的软件中心中无法找到,我们必须使用外部的PPA。打开终端并且运行以下命令: sudo add-apt-repository ppa:ferramroberto/java sudo apt-get update sudo apt-get install sun-java6-bin sudo apt-get install sun-java6-jdk Add JAVA_HOME variable<配置环境变量>: 先输入粘贴下面文字: sudo vi /etc/environment 再将下面的文字输入进去:按i键添加,esc键退出,X保存退出;如下图: export JAVA_HOME="/usr/lib/jvm/java-6-sun-1.6.0.26" Test the success of installation in Terminal<在终端测试安装是否成功>: sudo . /etc/environment

java –version 2. Check SSH Setting<检查ssh的设置> ssh localhost 如果出现“connection refused”,你最好重新安装 ssh(如下命令可以安装): sudo apt-get install openssh-server openssh-client 如果你没有通行证ssh到主机,执行下面的命令: ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys 3. Setup Hadoop<安装hadoop> 安装 apache2 sudo apt-get install apache2 下载hadoop: 1.0.4 解压hadoop所下载的文件包: tar xvfz hadoop-1.0.4.tar.gz 下载最近的一个稳定版本,解压。编辑/ hadoop-env.sh定义java_home “use/library/java-6-sun-1.6.0.26”作为hadoop的根目录: Sudo vi conf/hadoop-env.sh 将以下内容加到文件最后: # The java implementation to use. Required. export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-6-sun-1.6.0.26

Hadoop集群安装配置教程_Hadoop2.6.0_Ubuntu_CentOS

Hadoop集群安装配置教程_Hadoop2.6.0_Ubuntu/CentOS 本教程讲述如何配置Hadoop 集群,默认读者已经掌握了Hadoop 的单机伪分布式配置,否则请先查看Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置或CentOS安装Hadoop_单机/伪分布式配置。 本教程由厦门大学数据库实验室出品,转载请注明。本教程适合于原生Hadoop 2,包括Hadoop 2.6.0, Hadoop 2.7.1 等版本,主要参考了官方安装教程,步骤详细,辅以适当说明,保证按照步骤来,都能顺利安装并运行Hadoop。另外有Hadoop安装配置简略版方便有基础的读者快速完成安装。 为了方便新手入门,我们准备了两篇不同系统的Hadoop 伪分布式配置教程。但其他Hadoop 教程我们将不再区分,可同时适用于Ubuntu 和CentOS/RedHat 系统。例如本教程以Ubuntu 系统为主要演示环境,但对Ubuntu/CentOS 的不同配置之处、CentOS 6.x 与CentOS 7 的操作区别等都会尽量给出注明。 环境 本教程使用Ubuntu 14.04 64位作为系统环境,基于原生Hadoop 2,在Hadoop 2.6.0 (stable)版本下验证通过,可适合任何Hadoop 2.x.y 版本,例如Hadoop 2.7.1,Hadoop 2.4.1 等。 本教程简单的使用两个节点作为集群环境: 一个作为Master 节点,局域网IP 为192.168.1.121;另一个作为Slave 节点,局域网IP 为192.168.1.122。 准备工作 Hadoop 集群的安装配置大致为如下流程: 1.选定一台机器作为Master 2.在Master 节点上配置hadoop 用户、安装SSH server、安装Java 环境 3.在Master 节点上安装Hadoop,并完成配置 4.在其他Slave 节点上配置hadoop 用户、安装SSH server、安装Java 环境 5.将Master 节点上的/usr/local/hadoop 目录复制到其他Slave 节点上 6.在Master 节点上开启Hadoop 配置hadoop 用户、安装SSH server、安装Java 环境、安装Hadoop 等过程已经在Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置或CentOS安装Hadoop_单机/伪分布式配置中有详细介绍,请前往查看,不再重复叙述。 继续下一步配置前,请先完成上述流程的前 4 个步骤。 网络配置 假设集群所用的节点都位于同一个局域网。 如果使用的是虚拟机安装的系统,那么需要更改网络连接方式为桥接(Bridge)模式,才能实现多个节点互连,例如在VirturalBox 中的设置如下图。此外,如果节点的系统是在虚拟机中直接复制的,要确保各个节点的Mac 地址不同(可以点右边的按钮随机生成MAC 地址,否则IP 会冲突):

Hadoop 学习笔记

Hadoop 在Hadoop上运行MapReduce命令 实验jar:WordCount.jar 运行代码:root/……/hadoop/bin/hadoop jar jar包名称使用的包名称input(输入地址) output(输出地址) 生成测试文件:echo -e "aa\tbb \tcc\nbb\tcc\tdd" > ceshi.txt 输入地址:/data2/u_lx_data/qiandongjun/eclipse/crjworkspace/input 输出地址:/data2/u_lx_data/qiandongjun/eclipse/crjworkspace/output 将测试文件转入输入文件夹:Hadoop fs -put ceshi.txt /data2/u_lx_data/qiandongjun/eclipse/crjworkspace/input/ceshi.txt 运行如下代码:hadoop jar /data2/u_lx_data/qiandongjun/eclipse/crjworkspace/WordCount.jar WordCount /data2/u_lx_data/qiandongjun/eclipse/crjworkspace/input/ceshi.txt /data2/u_lx_data/qiandongjun/eclipse/crjworkspace/output Hadoop架构 1、HDFS架构 2、MapReduce架构 HDFS架构(采用了Master/Slave 架构) 1、Client --- 文件系统接口,给用户调用 2、NameNode --- 管理HDFS的目录树和相关的的文件元数据信息以及监控DataNode的状 态。信息以“fsimage”及“editlog”两个文件形势存放 3、DataNode --- 负责实际的数据存储,并将数据定期汇报给NameNode。每个节点上都 安装一个DataNode 4、Secondary NameNode --- 定期合并fsimage和edits日志,并传输给NameNode (存储基本单位为block) MapReduce架构(采用了Master/Slave 架构) 1、Client --- 提交MapReduce 程序并可查看作业运行状态 2、JobTracker --- 资源监控和作业调度 3、TaskTracker --- 向JobTracker汇报作业运行情况和资源使用情况(周期性),并同时接 收命令执行操作 4、Task --- (1)Map Task (2)Reduce Task ——均有TaskTracker启动 MapReduce处理单位为split,是一个逻辑概念 split的多少决定了Map Task的数目,每个split交由一个Map Task处理 Hadoop MapReduce作业流程及生命周期 一共5个步骤 1、作业提交及初始化。JobClient将作业相关上传到HDFS上,然后通过RPC通知JobTracker,

Hadoop云计算实验报告

Hadoop云计算实验报告

Hadoop云计算实验报告 1实验目的 在虚拟机Ubuntu上安装Hadoop单机模式和集群; 编写一个用Hadoop处理数据的程序,在单机和集群上运行程序。 2实验环境 虚拟机:VMware 9 操作系统:ubuntu-12.04-server-x64(服务器版),ubuntu-14.10-desktop-amd64(桌面版)Hadoop版本:hadoop 1.2.1 Jdk版本:jdk-7u80-linux-x64 Eclipse版本:eclipse-jee-luna-SR2-linux-gtk-x86_64 Hadoop集群:一台namenode主机master,一台datanode主机salve, master主机IP为10.5.110.223,slave主机IP为10.5.110.207。 3实验设计说明 3.1主要设计思路 在ubuntu操作系统下,安装必要软件和环境搭建,使用eclipse编写程序代码。实现大数据的统计。本次实验是统计软件代理系统操作人员处理的信息量,即每个操作人员出现的次数。程序设计完成后,在集成环境下运行该程序并查看结果。 3.2算法设计 该算法首先将输入文件都包含进来,然后交由map程序处理,map程序将输入读入后切出其中的用户名,并标记它的数目为1,形成的形式,然后交由reduce处理,reduce 将相同key值(也就是word)的value值收集起来,形成的形式,之后再将这些1值加起来,即为用户名出现的个数,最后将这个对以TextOutputFormat 的形式输出到HDFS中。 3.3程序说明 1) UserNameCountMap类继承了org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper,4个泛型类 型分别是map函数输入key的类型,输入value的类型,输出key的类型,输出value 的类型。 2) UserNameCountReduce类继承了org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer,4个泛 型类型含义与map类相同。 3) main函数通过addInputPath将数据文件引入该类,在通过setOutputPath将生成 结果转为一个文件,实现生成结果,即统计结果的查看。 FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); 程序具体代码如附件中源程序。

Hadoop-0.20.2详细安装及疑难问题

安装 2011年4月4日 10:13 Hadoop-0.20.2安装使用 1、Cygwin 安装 ssh 2、按照以下的文档配置ssh 在Windows上安装Ha doop教程.pdf 3、几个配置文件的配置 3.1、conf/core-site.xml https://www.360docs.net/doc/fe16219382.html, hdfs://localhost:9000 true hadoop.tmp.dir /workspace/temp/hadoop/tmp/hadoop- ${https://www.360docs.net/doc/fe16219382.html,} true 3.2、conf/hdfs-site.xml dfs.replication 1 true https://www.360docs.net/doc/fe16219382.html,.dir /workspace/temp/hadoop/data/hadoop/name true

dfs.data.dir /workspace/temp/hadoop/data/hadoop/data true 3.3、conf/mapred-site.xml mapred.job.tracker localhost:9001 true 3.4、conf/hadoop-env.sh export JAVA_HOME=D:/workspace/tools/jdk1.6 4、解决启动的时候 ClassNotFound: org.apache.hadoop.util.PlatformName 将 %hadoop_home%\bin\hadoop-config.sh中的第190行 修改为如下: JAVA_PLATFORM=`CLASSPATH=${CLASSPATH} ${JAVA} -Xmx32m -classpath ${HADOOP_COMMON_HOME}/hadoop-common-0.21.0.jar org.apache.hadoop.util.PlatformName | sed -e "s/ /_/g"` 5、命令

(完整版)hadoop例题

选择题 1、关于MapReduce的描述错误的是() A、MapReduce框架会先排序map任务的输出 B、通常,作业的输入输出都会被存储在文件系统中 C、通常计算节点和存储节点是同一节点 D、一个Task通常会把输入集切分成若干独立的数据块 2、关于基于Hadoop的MapReduce编程的环境配置,下面哪一步是不必要的() A、安装linux或者在Windows下安装Cgywin B、安装java C、安装MapReduce D、配置Hadoop参数 3、关于基于Hadoop的MapReduce编程的环境配置,下面哪一步是不必要的() A、配置java环境变量 B、配置Hadoop环境变量 C、配置Eclipse D、配置ssh 4、下列说法错误的是() A、MapReduce中maperconbiner reducer 缺一不可 B、在JobConf中InputFormat参数可以不设 C、在JobConf中MapperClass参数可以不设

D、在JobConf中OutputKeyComparator参数可以不设 5、下列关于mapreduce的key/value对的说法正确的是() A、输入键值对不需要和输出键值对类型一致 B、输入的key类型必须和输出的key类型一致 C、输入的value类型必须和输出的value类型一致 D、输入键值对只能映射成一个输出键值对 6、在mapreduce任务中,下列哪一项会由hadoop系统自动排序() A、keys of mapper's output B、values of mapper's output C、keys of reducer's output D、values of reducer's output 7、关于mapreduce框架中一个作业的reduce任务的数目,下列说法正确的是() A、由自定义的Partitioner来确定 B、是分块的总数目一半 C、可以由用户来自定义,通过JobConf.setNumReducetTask(int)来设定一个作业中reduce的任务数目 D、由MapReduce随机确定其数目 8、MapReduce框架中,在Map和Reduce之间的combiner的作用是() A、对Map的输出结果排序 B、对中间过程的输出进行本地的聚集

centos下hadoop2.6.0配置

Hadoop-2.6.0配置 前面的部分跟配置Hadoop-1.2.1的一样就可以,什么都不用变,完全参考文档1即可。下面的部分就按照下面的做就可以了。 hadoop-2.6.0的版本用张老师的。 下面的配置Hadoop hadoop-2.6.0的部分 1.修改hadoop- 2.6.0/etc/hadoop/hadoop-env.sh,添加JDK支持: export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.6.0_45 如果不知道你的JDK目录,使用命令echo $JAVA_HOME查看。 2.修改hadoop-2.6.0/etc/hadoop/core-site.xml 注意:必须加在节点内 hadoop.tmp.dir /home/hadoop/hadoop-2.6.0/tmp Abase for other temporary directories. https://www.360docs.net/doc/fe16219382.html, hdfs://master:9000 3.修改hadoop-2.6.0/etc/hadoop/hdfs-site.xml https://www.360docs.net/doc/fe16219382.html,.dir /home/hadoop/hadoop-2.6.0/dfs/name Path on the local filesystem where the NameNode stores the namespace and transactions logs persistently. dfs.data.dir /home/hadoop/hadoop-2.6.0/dfs/data Comma separated list of paths on the local filesystem of a DataNode where it should store its blocks. dfs.replication 1 4.修改hadoop-2.6.0/etc/hadoop/mapred-site.xml

hadoop常用命令

启动Hadoop ?进入HADOOP_HOME目录。 ?执行sh bin/start-all.sh 关闭Hadoop ?进入HADOOP_HOME目录。 ?执行sh bin/stop-all.sh 1、查看指定目录下内容 hadoopdfs –ls [文件目录] eg: hadoopdfs –ls /user/wangkai.pt 2、打开某个已存在文件 hadoopdfs –cat [file_path] eg:hadoopdfs -cat /user/wangkai.pt/data.txt 3、将本地文件存储至hadoop hadoopfs –put [本地地址] [hadoop目录] hadoopfs –put /home/t/file.txt /user/t (file.txt是文件名) 4、将本地文件夹存储至hadoop hadoopfs –put [本地目录] [hadoop目录] hadoopfs –put /home/t/dir_name /user/t (dir_name是文件夹名) 5、将hadoop上某个文件down至本地已有目录下hadoopfs -get [文件目录] [本地目录] hadoopfs –get /user/t/ok.txt /home/t 6、删除hadoop上指定文件 hadoopfs –rm [文件地址] hadoopfs –rm /user/t/ok.txt 7、删除hadoop上指定文件夹(包含子目录等)hadoopfs –rm [目录地址] hadoopfs –rmr /user/t

8、在hadoop指定目录内创建新目录 hadoopfs –mkdir /user/t 9、在hadoop指定目录下新建一个空文件 使用touchz命令: hadoop fs -touchz /user/new.txt 10、将hadoop上某个文件重命名 使用mv命令: hadoop fs –mv /user/test.txt /user/ok.txt (将test.txt重命名为ok.txt) 11、将hadoop指定目录下所有内容保存为一个文件,同时down至本地hadoopdfs –getmerge /user /home/t 12、将正在运行的hadoop作业kill掉 hadoop job –kill [job-id] 1、列出所有Hadoop Shell支持的命令 $ bin/hadoopfs -help 2、显示关于某个命令的详细信息 $ bin/hadoopfs -help command-name 3、用户可使用以下命令在指定路径下查看历史日志汇总 $ bin/hadoop job -history output-dir 这条命令会显示作业的细节信息,失败和终止的任务细节。 4、关于作业的更多细节,比如成功的任务,以及对每个任务的所做的尝试次数等可以用下面的命令查看 $ bin/hadoop job -history all output-dir 5、格式化一个新的分布式文件系统: $ bin/hadoopnamenode -format 6、在分配的NameNode上,运行下面的命令启动HDFS: $ bin/start-dfs.sh bin/start-dfs.sh脚本会参照NameNode上${HADOOP_CONF_DIR}/slaves文件的内容,在所有列出的slave上启动DataNode守护进程。 7、在分配的JobTracker上,运行下面的命令启动Map/Reduce: $ bin/start-mapred.sh bin/start-mapred.sh脚本会参照JobTracker上${HADOOP_CONF_DIR}/slaves文件的内容,在所有列出的slave上启动TaskTracker守护进程。 8、在分配的NameNode上,执行下面的命令停止HDFS: $ bin/stop-dfs.sh

hadoop2.6基于yarn安装配置详解

Hadoop2.6配置详解 在hadoop2.0中通常由两个NameNode组成,一个处于active状态,另一个处于standby状态。Active NameNode对外提供服务,而Standby NameNode则不对外提供服务,仅同步active namenode的状态,以便能够在它失败时快速进行切换。 这里还配置了一个zookeeper集群,用于ZKFC(DFSZKFailoverController)故障转移,当Active NameNode挂掉了,会自动切换Standby NameNode为standby状态hadoop-2.2.0中依然存在一个问题,就是ResourceManager只有一个,存在单点故障,hadoop-2.6解决了这个问题,有两个ResourceManager,一个是Active,一个是Standby,状态由zookeeper进行协调 hadoop2.0官方提供了两种HDFS HA的解决方案,一种是NFS,另一种是QJM(由cloudra提出,原理类似zookeeper)。这里我使用QJM完成。主备NameNode之间通过一组JournalNode同步元数据信息,一条数据只要成功写入多数JournalNode即认为写入成功。通常配置奇数个JournalNode 1安装前准备 1.1示例机器 192.168.0.10 hadoop1 192.168.0.20 hadoop2 192.168.0.30 hadoop3 192.168.0.40 hadoop4 每台机器都有一个hadoop用户,密码是hadoop 所有机器上安装jdk1.7。 在hadoop2,hadoop3,hadoop4上安装Zookeeper3.4集群。 1.2配置ip与hostname 用root用户修改每台机器的hosts

hadoop提交作业分析

Hadoop提交作业流程分析 bin/hadoop jar mainclass args …… 这样的命令,各位玩Hadoop的估计已经调用过NN次了,每次写好一个Project或对Project做修改后,都必须打个Jar包,然后再用上面的命令提交到Hadoop Cluster上去运行,在开发阶段那是极其繁琐的。程序员是“最懒”的,既然麻烦肯定是要想些法子减少无谓的键盘敲击,顺带延长键盘寿命。比如有的人就写了些Shell脚本来自动编译、打包,然后提交到Hadoop。但还是稍显麻烦,目前比较方便的方法就是用Hadoop eclipse plugin,可以浏览管理HDFS,自动创建MR程序的模板文件,最爽的就是直接Run on hadoop了,但版本有点跟不上Hadoop的主版本了,目前的MR模板还是的。还有一款叫Hadoop Studio的软件,看上去貌似是蛮强大,但是没试过,这里不做评论。那么它们是怎么做到不用上面那个命令来提交作业的呢不知道没关系,开源的嘛,不懂得就直接看源码分析,这就是开源软件的最大利处。 我们首先从bin/hadoop这个Shell脚本开始分析,看这个脚本内部到底做了什么,如何来提交Hadoop作业的。 因为是Java程序,这个脚本最终都是要调用Java来运行的,所以这个脚本最重要的就是添加一些前置参数,如CLASSPATH等。所以,我们直接跳到这个脚本的最后一行,看它到底添加了那些参数,然后再

逐个分析(本文忽略了脚本中配置环境参数载入、Java查找、cygwin 处理等的分析)。 #run it exec "$JAVA"$JAVA_HEAP_MAX $HADOOP_OPTS -classpath "$CLASSPATH"$CLASS "$@" 从上面这行命令我们可以看到这个脚本最终添加了如下几个重要参数:JAVA_HEAP_MAX、HADOOP_OPTS、CLASSPATH、CLASS。下面我们来一个个的分析(本文基于Cloudera Hadoop 分析)。 首先是JAVA_HEAP_MAX,这个就比较简单了,主要涉及代码如下:JAVA_HEAP_MAX=-Xmx1000m # check envvars which might override default args if [ "$HADOOP_HEAPSIZE" !="" ];then #echo"run with heapsize $HADOOP_HEAPSIZE" JAVA_HEAP_MAX="-Xmx""$HADOOP_HEAPSIZE""m" #echo$JAVA_HEAP_MAX fi

Hadoop云计算平台实验报告V1.1

Hadoop云计算平台实验报告V1.1

目录 1实验目标 (3) 2实验原理 (4) 2.1H ADOOP工作原理 (4) 2.2实验设计 (6) 2.2.1可扩展性 (6) 2.2.2稳定性 (7) 2.2.3可靠性 (7) 3实验过程 (9) 3.1实验环境 (9) 3.1.1安装Linux操作系统 (10) 3.1.2安装Java开发环境 (14) 3.1.3安装SSH (15) 3.1.4配置网络 (15) 3.1.5创建SSH密钥安全联机 (19) 3.1.6配置Hadoop云计算系统 (19) 3.1.7配置Slaves节点 (23) 3.1.8格式化Hadoop系统 (23) 3.1.9启动Hadoop集群 (23) 3.22.实验过程 (25) 3.2.1可扩展性 (25) 3.2.1.1动态扩展 (25) 3.2.1.2动态缩减 (27) 3.2.2稳定性 (28) 3.2.3可靠性 (31) 3.2.4MapReduce词频统计测试 (32) 4实验总结 (35)

1. 掌握Hadoop安装过程 2. 理解Hadoop工作原理 3. 测试Hadoop系统的可扩展性 4. 测试Hadoop系统的稳定性 5. 测试Hadoop系统的可靠性

2.1Hadoop工作原理 Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算框架,可以在大量廉价的硬件设备组成集群上运行应用程序,为应用程序提供一组稳定可靠的接口,旨在构建一个具有高可靠性和良好扩展性的分布式系统。Hadoop框架中最核心的设计就是:MapReduce和HDFS。MapReduce 的思想是由Google的一篇论文所提及而被广为流传的,简单的一句话解释MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。HDFS是Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File System)的缩写,为分布式计算、存储提供了底层支持。 HDFS采用C/S架构,对外部客户机而言,HDFS就像一个传统的分级文件系统。可以对文件执行创建、删除、重命名或者移动等操作。HDFS中有三种角色:客户端、NameNode和DataNode。HDFS的结构示意图见图1。 NameNode是一个中心服务器,存放着文件的元数据信息,它负责管理文件系统的名字空间以及客户端对文件的访问。DataNode节点负责管理它所在节点上的存储。NameNode对外暴露了文件系统的名字空间,用户能够以文件的形式在上面存储数据。从内部看,文件被分成一个或多个数据块,这些块存储在一组DataNode上,HDFS通过块的划分降低了文件存储的粒度,通过多副本技术和数据校验技术提高了数据的高可靠性。NameNode执行文件系统的名字空间操作,比如打开、关闭、重命名文件或目录。它也负责确定数据块到具体DataNode节点的映射。DataNode负责存放数据块和处理文件系统客户端的读写请求。在NameNode的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制。

Hadoop入门教程(四)MR作业的提交监控、输入输出控制及特性使用-北京尚学堂

北京尚学堂提供 上次课讲到MR重要运行参数,本次继续为大家讲解MapReduce相关 提交作业并监控 JobClient是用户作业与JobTracker交互的主要接口,它提供了提交作业,跟踪作业进度、访问任务报告及logs、以及获取MR集群状态信息等方法。 提交作业流程包括: ?检查作业的输入输出 ?计算作业的输入分片(InputSplit) ?如果需要,为DistributedCache设置必须的账户信息 ?将作业用到的jar包文件和配置信息拷贝至文件系统(一般为HDFS)上的MR系统路径中 ?提交作业到JobTracker,并可监控作业状态 作业历史(Job History)文件会记录在https://www.360docs.net/doc/fe16219382.html,er.location指定的位置,默认在作业输出路径下的logs/history/路径下。因此历史日志默认在mapred.output.dir/logs/history下。 用户可以将https://www.360docs.net/doc/fe16219382.html,er.location值设置为none来不记录作业历史。 使用命令来查看历史日志: 1 $hadoop job -history output-dir 上面命令会显示作业的详细信息、失败的被kill的任务(tip)的详细信息。使用下面命令可以查看作业更详细的信息: 1 $hadoop job -history all output-dir 可以使用OutputLogFilter从输出路径中过滤日志文件。 一般,我们创建应用,通过JobConf设置作业的各种属性,然后使用JobClient提交作业并监控进度。 作业控制 有时可能需要一个作业链完成复杂的任务。这点是可以轻松实现的,因为作业输出一般都在分布式文件系统上,作业输出可以当做下个作业的输入,这样就形成了链式作业。 这种作业成功是否依赖于客户端。客户端可以使用以下方式来控制作业的执行: ?runJob(JobConf):提交作业并仅在作业完成时返回 ?submitJob(JobConf):提交作业后立即返回一个RunningJob的引用,使用它可以查询作业状态并处理调度逻辑。 ?JobConf.setJobEndNotificationURI(String):设置作业完成时通知 你也可以使用Oozie来实现复杂的作业链。 作业输入 下面讲作业输入的内容。 InputFormat描述MR作业的输入信息。InputFormat有以下作用: 1.验证作业的输入信息

hadoop3安装和配置

hadoop3.0.0安装和配置1.安装环境 硬件:虚拟机 操作系统:Centos 7 64位 IP:192.168.0.101 主机名:dbp JDK:jdk-8u144-linux-x64.tar.gz Hadoop:hadoop-3.0.0-beta1.tar.gz 2.关闭防火墙并配置主机名 [root@dbp]#systemctl stop firewalld #临时关闭防火墙 [root@dbp]#systemctl disable firewalld #关闭防火墙开机自启动 [root@dbp]#hostnamectl set-hostname dbp 同时修改/etc/hosts和/etc/sysconfig/network配置信息 3.配置SSH无密码登陆 [root@dbp]# ssh-keygen -t rsa #直接回车 [root@dbp]# ll ~/.ssh [root@dbp .ssh]# cp id_rsa.pub authorized_keys [root@dbp .ssh]# ssh localhost #验证不需要输入密码即可登录

4.安装JDK 1、准备jdk到指定目录 2、解压 [root@dbp software]# tar–xzvf jdk-8u144-linux-x64.tar.gz [root@dbp software]# mv jdk1.8.0_144/usr/local/jdk #重命名4、设置环境变量 [root@dbp software]# vim ~/.bash_profile 5、使环境变量生效并验证 5.安装Hadoop3.0.0 1、准备hadoop到指定目录 2、解压

(完整word版)hadoop安装教程

1、VMware安装 我们使用Vmware 14的版本,傻瓜式安装即可。(只要) 双击 如过 2.安装xshell 双击 3.安装镜像: 解压centos6.5-empty解压 双击打开CentOS6.5.vmx 如果打不开,在cmd窗口中输入:netsh winsock reset 然后重启电脑。 进入登录界面,点击other 用户名:root 密码:root 然后右键open in terminal 输入ifconfig 回车 查看ip地址

打开xshell

点击链接 如果有提示,则接受 输入用户名:root 输入密码:root 4.xshell连接虚拟机 打开虚拟机,通过ifconfig查看ip

5.安装jkd 1.解压Linux版本的JDK压缩包 mkdir:创建目录的命令 rm -rf 目录/文件删除目录命令 cd 目录进入指定目录 rz 可以上传本地文件到当前的linux目录中(也可以直接将安装包拖到xshell窗口) ls 可以查看当前目录中的所有文件 tar 解压压缩包(Tab键可以自动补齐文件名)

pwd 可以查看当前路径 文档编辑命令: vim 文件编辑命令 i:进入编辑状态 Esc(左上角):退出编辑状态 :wq 保存并退出 :q! 不保存退出 mkdir /home/software #按习惯用户自己安装的软件存放到/home/software目录下 cd /home/software #进入刚刚创建的目录 rz 上传jdk tar包 #利用xshell的rz命令上传文件(如果rz命令不能用,先执行yum install lrzsz -y ,需要联网) tar -xvf jdk-7u51-linux-x64.tar.gz #解压压缩包 2.配置环境变量 1)vim /etc/profile 2)在尾行添加 #set java environment JAVA_HOME=/home/software/jdk1.8.0_65 JAVA_BIN=/home/software/jdk1.8.0_65/bin PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar export JAVA_HOME JAVA_BIN PATH CLASSPATH Esc 退出编辑状态 :wq #保存退出 注意JAVA_HOME要和自己系统中的jdk目录保持一致,如果是使用的rpm包安

实验四;Hadoop数据库Hbase操作

实验报告 课程名称:Hadoop储存与运算指导教师:潘立武 姓名:孙纪龙 学号:2018021911 大数据1班组 教务处制

实验/训() 实验/训题目:Hadoop数据库Hbase操作 学时:学分: 实验/训时间:2020 年4 月1 日实验/训地点:实验目的: 通过实验,掌握Hadoop数据库Hbase操作 实验内容: 第1关:实践题已完成 Hbase数据库的安装 第2关:实践题已完成 创建表 第3关:实践题已完成 添加数据、删除数据、删除表 实验步骤: 第一关Hbase数据库的安装 mkdir /app //创建文件 cd /opt //回到opt目录 ulimit -f 1000000 tar -zxvf hbase-2.1.1-bin.tar.gz -C /app //解压 echo $JAVA_HOME //查看jdk路径 vim /app/hbase-2.1.1/conf/hbase-env.sh

//翻到第二十八行,找到# export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0/把前面的 # 删了、把/usr/java/jdk1.8.0/换成export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_111,wq保存cd //回到根目录 vim /app/hbase-2.1.1/conf//hbase-site.xml //进入编辑模式,输入下面代码 hbase.rootdir file:///root/data/hbase/data hbase.zookeeper.property.dataDir /root/data/hbase/zookeeper hbase.unsafe.stream.capability.enforce false //退出wq保存 vim /etc/profile //进入编辑模式,在最低下按i输入下面代码 # SET HBASE_enviroment HBASE_HOME=/app/hbase-2.1.1 export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin //退出wq保存 source /etc/profile //使配置生效 start-hbase.sh

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