常见运行模式
本地模式
- 也就是一台机器，一个hadoop
伪分布式
- 也就是一台机器，存储用hdfs
集群模式
- 也就是 多台机器，namenode和ResourceManager，做ha配置
下载
到hadoop官网下载对应的包
这里用的src带源码的hadoop2.7.1，因为需要自己编译（如果是32位的系统，直接下载编译的版本也行）
通过命令上传到linux后，解压
在目录下，可以观察对应的BUILDING.txt
（这里用的SecureCRT lrzsz 应用安装已经下载好的文件， 通过 yum -y install lrzsz 安装应用）
Requirements:
* Unix System
* JDK 1.7+
* Maven 3.0 or later
* Findbugs 1.3.9 (if running findbugs)
* ProtocolBuffer 2.5.0
* CMake 2.6 or newer (if compiling native code), must be 3.0 or newer on Mac
* Zlib devel (if compiling native code)
* openssl devel ( if compiling native hadoop-pipes and to get the best HDFS encryption performance )
* Jansson C XML parsing library ( if compiling libwebhdfs )
* Linux FUSE (Filesystem in Userspace) version 2.6 or above ( if compiling fuse_dfs )
* Internet connection for first build (to fetch all Maven and Hadoop dependencies)
所以，下载对应的
- JDK 1.7+
- Maven 3.0 or later
- Findbugs 1.3.9 (if running findbugs)
- ProtocolBuffer 2.5.0
- CMake 2.6 or newer (if compiling native code), must be 3.0 or newer on Mac
- 对应其他的
等文件
并且配置环境变量
（解压的时候： tar -zxf xxx.tar.gz -C ../xxxx/ #注意这里-c 比较方便，自己记录下）
（ProtocolBuffer 只需要运行即可）
（如果提示没有编译工具，需要安装CMake，例如命令：yum -y install autoconf automake libtool cmake ncurses-devel openssl-devel lzo-devel zlib-devel gcc gcc-c++， 再 cmake install安装）
（自己的报错，可能新版本有用了新库，对着hadoop中的BUILDING.txt，自己又补充了些 yum -y install libjansson-dev fuse libfuse-dev snappy libsnappy-dev bzip2 libbz2-dev libprotobuf-dev protobuf-compiler）
（ProtocolBuffer 2.5.0安装， 大体为： （1）./configure （2）make （3）make check （4）make install）
大体步骤：
添加环境变量
- vi /etc/profile
- export XXX_HOME=/home/program/xxxx
- export PATH=$PATH:$XXX_HOME/bin
刷新，启用
- source /etc/profile
注意安装cmake
最后，通过
Build options:
* Use -Pnative to compile/bundle native code #编译native
* Use -Pdocs to generate & bundle the documentation in the distribution (using # 编译文档
-Pdist)
* Use -Psrc to create a project source TAR.GZ # 编译源码
* Use -Dtar to create a TAR with the distribution (using -Pdist) # 编译生成
这里用（也是）
mvn package -Pdist,native,docs -DskipTests -Dtar
根据网络情况，可以编译通过
编译通过后，对应的src的 hadoop-dist 的 target的 hadoop-2.7.1 下面就是对应的编译后的文件
（其实，如果只用这个项目的话，为什么要用maven编译所有的项目，自己也不理解，基本上看过的所有的资料，都是编译所有的项目）
一些工具
ftp工具
可以用 FileZilla， 或者 notepad++（ftp插件）
或者 FlashFXP， xFTP 都行
（方便传输）
配置hadoop
在编译完之后的hadoop文件夹下（自己编译，或者用别人编译好的，都行）
-
etc/hadoop/hadoop-env.sh
- 配置JAVA_HOME
-
etc/hadoop/core-site.xml
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://localhost:9000</value>
</property>
</configuration>
-
localhost代表本地， 可以用 ip， 最好用 之前hosts中配置过的 名字，这里用的 hadoop161
-
对应的端口，最好用8020， 一般hadoop1.x采用9000 （这个自己不太清楚）
-
修改core-default.xml，因为对应的tmp.dir在 /tmp文件夹下，缓存会定期删除
-
etc/hadoop/hdfs-site.xml
- 伪分布式设置为1 即可
- 默认是3
ssh 免密码登录
之前有做过，所以，这里略
命令
- bin/hadoop
- fs
- version
- jar
- checknative
- distcp
需要执行的
-
bin/hdfs
- bin/hdfs namenode -format
- 执行后，可以启动dfs
-
sbin/start-dfs.sh
- 也就是启动 NameNode（原数据） 和 DataNode（数据）
logs日志查看 以及 监控
在 logs文件夹下面，会有对应的日志文件
可以通过查看日志，查看原因
- http://${ip}:50070
- 访问监控页面
- 注意关闭防火墙（systemctl stop firewalld.service， 老版本自己查）
- 有一些信息
- 启动信息， 版本
- Cluster ID（在/data/dfs/data/current/VERSION中也可以查看）
- Block Pool ID（在/data/dfs/data/current/ 中也可以查看）
安装yarn（资源调度）
也就是 hadoop1.x中对应的 JobTracker及TaskTracker 等的管理
（单独出来了，解耦了）
对应的配置
单结点yarn配置
配置参数
- etc/hadoop/mapred-site.xml（注意修改名字）
- 应该是通过名字来判断，是否启动配置
- 将对应后面的.template 去掉即可
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
-
注意： 2.7.2，会需要多配置几个参数
-
etc/hadoop/yarn-site.xml
- mapreduce_shuffle 比较复杂，先不管
<configuration>
<!-- Site specific YARN configuration properties -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>
开启 ResourceManager（总资源分配） 和 NodeManager（某结点资源）
- sbin/start-yarn.sh
- 启动后，可以通过 jps 查看下java进程
- yarn的监控界面 ： http://${ip}:8088
测试一些数据
到对应的目录，新建文件，输入一些数据
将文件放入 hdfs中（因为hadoop是读取hdfs中的数据的）
- hadoop的 fs 命令
- bin/hadoop fs -help #查案对应的帮助
- fs的put命令上传到hdfs
- bin/hadoop fs -put ${文件绝对路径} ${hadoop相对路径}
- put之后，可以在 【端口50070 的监控页面，查看文件】
- 这里可以发现，占用128M（文件再小，至少也占一个块，默认128M一个块）
- 点击下载文件（找不到文件，这里用的hosts配置名称，需要在访问的主机，配置hosts文件，win和linux都需要配置【做过开发半年的，应该都知道，这里略】）
- hadoop的jar命令
- 这里简单先用hadoop例子中的jar文件
-
bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.1.jar #可以查看对应的说明
An example program must be given as the first argument.
Valid program names are:
aggregatewordcount: An Aggregate based map/reduce program that counts the words in the input files.
aggregatewordhist: An Aggregate based map/reduce program that computes the histogram of the words in the input files.
bbp: A map/reduce program that uses Bailey-Borwein-Plouffe to compute exact digits of Pi.
dbcount: An example job that count the pageview counts from a database.
distbbp: A map/reduce program that uses a BBP-type formula to compute exact bits of Pi.
grep: A map/reduce program that counts the matches of a regex in the input.
join: A job that effects a join over sorted, equally partitioned datasets
multifilewc: A job that counts words from several files.
pentomino: A map/reduce tile laying program to find solutions to pentomino problems.
pi: A map/reduce program that estimates Pi using a quasi-Monte Carlo method.
randomtextwriter: A map/reduce program that writes 10GB of random textual data per node.
randomwriter: A map/reduce program that writes 10GB of random data per node.
secondarysort: An example defining a secondary sort to the reduce.
sort: A map/reduce program that sorts the data written by the random writer.
sudoku: A sudoku solver.
teragen: Generate data for the terasort
terasort: Run the terasort
teravalidate: Checking results of terasort
wordcount: A map/reduce program that counts the words in the input files.
wordmean: A map/reduce program that counts the average length of the words in the input files.
wordmedian: A map/reduce program that counts the median length of the words in the input files.
wordstandarddeviation: A map/reduce program that counts the standard deviation of the length of the words in the input files.
- 我们用 wordcout命令
- bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.1.jar wordcount ${hadoop中文件路径} ${hadoop中结果路径}
- 这里会分片去计算，生成job
- 也可以通过yarn界面，查看
-
- 我们可以通过job的id，去确认是不是同一个job
- 可以通过 bin/hadoop fs -ls / #查看hadoop相对路径下，根目录的文件
- 可以通过 hadoop fs -cat 查看对应的文件
- 自己的是（bin/hadoop fs -cat /out_words/part-r-00000）
简单小节
目的是复习并且记录下过程
默认对应的2个界面端口
- 监控页面：50070
- yarn的监控界面 : 8088
之前自己搭建的版本比较老，和新的方式有些方法不太一样
只是简单记录下遇到的问题
（想想，之前遇到的问题比现在多很多，坑走的多了，自然会考虑到原来遇到过的坑）
这里也只是相当于简单的环境
hadoop重要的是实践和算法， 有时间再弄弄
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