
启用HDFS文件系统之前,需要对其进行格式化;格式化只需做一次
在192.168.31.130上执行如下命令
cd /opt/linuxsir/hadoop/bin
./hdfs namenode -format
rm -rf /opt/linuxsir/hadoop/logs/*.*
ssh root@192.168.31.132 rm -rf /opt/linuxsir/hadoop/logs/*.*
ssh root@192.168.31.133 rm -rf /opt/linuxsir/hadoop/logs/*.*
cd /opt/linuxsir/hadoop/sbin
./start-all.sh
\如果要停止,请执行如下命令
cd /opt/linuxsir/hadoop/sbin
./stop-all.sh
clear
cd /opt/linuxsir/hadoop/sbin
./start-dfs.sh
./start-yarn.sh
\如果要停止,请执行如下命令,即分开停止HDFS和YARN
cd /opt/linuxsir/hadoop/sbin
./stop-yarn.sh
./stop-dfs.sh
现在,可以在三个节点上,查看进程,验证Hadoop是否成功启动
[root@hd-master bin]# jps
6262 NameNode
28630 Jps
6455 SecondaryNameNode
6618 ResourceManager
[root@hd-master bin]# ssh root@192.168.31.132 jps
3431 NodeManager
20697 Jps
3311 DataNode
[root@hd-master bin]# ssh root@192.168.31.133 jps
3313 DataNode
3431 NodeManager
20295 Jps
到目前为止,启动HDFS和YARN以后,各个节点的进程,如下图所示
层级 | hd-master | hd-slave1 | hd-slave2 |
---|---|---|---|
hdfs层 | NameNode、Secondary、NameNode | DataNode | DataNode |
Yarn层 | ResourceManager | NodeManager | NodeManager |
hardware各个节点 | 192.168.31.131 | 192.168.31.132 | 192.168.31.133 |
在hd-master上运行如下命令,报告HDFS的基本信息
cd /opt/linuxsir/hadoop
./bin/hdfs dfsadmin -report
[root@hd-master bin]# cd /opt/linuxsir/hadoop
[root@hd-master hadoop]# ./bin/hdfs dfsadmin -report
Configured Capacity: 63116517376 (58.78 GB)
Present Capacity: 52430880768 (48.83 GB)
DFS Remaining: 52430462976 (48.83 GB)
DFS Used: 417792 (408 KB)
DFS Used%: 0.00%
Under replicated blocks: 2
Blocks with corrupt replicas: 0
Missing blocks: 0
Missing blocks (with replication factor 1): 0
-------------------------------------------------
Live datanodes (2):
Name: 192.168.31.133:50010 (hd-slave2)
Hostname: hd-slave2
Decommission Status : Normal
Configured Capacity: 31558258688 (29.39 GB)
DFS Used: 208896 (204 KB)
Non DFS Used: 5349883904 (4.98 GB)
DFS Remaining: 26208165888 (24.41 GB)
DFS Used%: 0.00%
DFS Remaining%: 83.05%
Configured Cache Capacity: 0 (0 B)
Cache Used: 0 (0 B)
Cache Remaining: 0 (0 B)
Cache Used%: 100.00%
Cache Remaining%: 0.00%
Xceivers: 1
Last contact: Fri Oct 11 01:29:14 PDT 2024
Name: 192.168.31.132:50010 (hd-slave1)
Hostname: hd-slave1
Decommission Status : Normal
Configured Capacity: 31558258688 (29.39 GB)
DFS Used: 208896 (204 KB)
Non DFS Used: 5335752704 (4.97 GB)
DFS Remaining: 26222297088 (24.42 GB)
DFS Used%: 0.00%
DFS Remaining%: 83.09%
Configured Cache Capacity: 0 (0 B)
Cache Used: 0 (0 B)
Cache Remaining: 0 (0 B)
Cache Used%: 100.00%
Cache Remaining%: 0.00%
Xceivers: 1
Last contact: Fri Oct 11 01:29:14 PDT 2024
如果Hadoop启动出问题,可以通过查看日志来寻找原因。每次启动Hadoop,应该首先清空三个节点的logs目录,方便寻找错误。
当启动出错,可以到相应节点上,查看日志文件。哪个节点启动出错,就看哪个节点的日志文件。由于有无密码ssh登录,可以通过主节点登录到其它节点,去查看所有节点的日志文件。
日志文件分别在hd-master、hd-slave1、hd-slave2的/opt/linuxsir/hadoop/logs目录下。
启动Hadoop之前,删除log文件
如果启动出问题,log文件里就是最新的出错信息
rm -rf /opt/linuxsir/hadoop/logs/*.*
ssh root@192.168.31.132 rm -rf /opt/linuxsir/hadoop/logs/*.*
ssh root@192.168.31.133 rm -rf /opt/linuxsir/hadoop/logs/*.*
若干web管理界面,列表如下
访问NameNode管理页面,监控文件系统。 http://192.168.31.131:50070/
访问ResourceManager(整个Cluster)管理页面,监控集群状况。 http://192.168.31.131:9099/ 这个端口缺省是8088,由于端口冲突,改成9099, 参考yarn-site.xml
MapReduce JobHistory Server的管理页面,查看MapReduce作业提交历史;需要事先启动JobHistory Server。 http://192.168.31.131:19888/
cd /opt/linuxsir/hadoop/bin
hdfs dfsadmin -safemode leave
\ 用户可以通过dfsadmin -safemode value 来操作安全模式,参数value的说明如下:
\ enter - 进入安全模式
\ leave - 强制NameNode离开安全模式
\ get - 返回安全模式是否开启的信息
\ wait - 等待,一直到安全模式结束
cd /opt/linuxsir/hadoop/bin
./hdfs dfs -rm -r /input \ 递归式删除目录
./hdfs dfs -mkdir /input \ 创建目录
./hdfs dfs -chmod a+rwx /input \ 授权
./hdfs dfs -mkdir /output \ 创建目录
./hdfs dfs -copyFromLocal /opt/linuxsir/test.txt /input \ 拷贝文件到HDFS
\ 或者./hdfs dfs -put /opt/linuxsir/test.txt /input
./hdfs dfs -cat /input/test.txt | head \ 显示文件的头几行
注意,需要事先启动HDFS和YARN
cd /opt/linuxsir/hadoop/bin
./hdfs dfs -cat /input/test.txt
./hadoop jar /opt/linuxsir/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar wordcount /input/test.txt /output
./hdfs dfs -ls /output
./hdfs dfs -cat /output/part-r-00000
为了运行wordcount,必须保证hdfs分布式文件系统的/output不存在。如果存在可以把它删除,命令如下
cd /opt/linuxsir/hadoop/bin
./hdfs dfs -ls /output
./hdfs dfs -rm /output/*
./hdfs dfs -rmdir /output
在hd-master节点上,配置History Server
1、在.../etc/hadoop/mapred-site.xml中配置以下内容
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>hd-master:10020</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>hd-master:19888</value>
</property>
2、把hd-master的新配置分发到所有节点即hd-slave1和hd-slave2。
clear
scp /opt/linuxsir/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml hd-slave1:/opt/linuxsir/hadoop/etc/hadoop
scp /opt/linuxsir/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml hd-slave2:/opt/linuxsir/hadoop/etc/hadoop
3、启动服务,在hd-master这台服务器上执行以下语句。 注意,需要事先启动HDFS和YARN
cd /opt/linuxsir/hadoop/sbin
mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
clear
jps
ssh root@192.168.31.132 jps
ssh root@192.168.31.133 jps
访问MapReduce JobHistory Server
http://192.168.31.131:19888/
为了顺利运行该实例,需要编辑/opt/linuxsir/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml配置文件,添加如下配置
<!-- for windows access linux HDFS -->
<property>
<name>dfs.permissions.enabled</name>
<value>false</value>
</property>
这里分享一个你一定用得到的小程序——CDA数据分析师考试小程序。
它是专为CDA数据分析认证考试报考打造的一款小程序。可以帮你快速报名考试、查成绩、查证书、查积分,通过该小程序,考生可以享受更便捷的服务。
扫码加入CDA小程序,与圈内考生一同学习、交流、进步!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10