1 虚拟机环境准备

采用前面的章节的方式准备三台虚拟机 ：

1）ymm工具

（1）使用yum安装需要虚拟机可以正常上网，yum安装前可以先测试下虚拟机联网情况

[root@hadoop100  ~]# ping www.bAIdu.com 
PING www.baidu.com (14.215.177.39) 56(84) bytes of data.
64 bytes from 14.215.177.39 (14.215.177.39): icmp_seq=1 ttl=128 time=8.60 ms
64 bytes from 14.215.177.39 (14.215.177.39): icmp_seq=2 ttl=128 time=7.72 ms

（2）安装epel-release
注：Extra Packages for Enterprise linux是为“红帽系”的操作系统提供额外的软件包，适用于RHEL、centos和Scientific Linux。相当于是一个软件仓库，大多数rpm包在官方 repository 中是找不到的）
[root@hadoop100 ~]# yum install -y epel-release
（3）注意：如果Linux安装的是最小系统版，还需要安装如下工具；如果安装的是Linux桌面标准版，不需要执行如下操作
.NET-tool：工具包集合，包含ifconfig等命令

[root@hadoop100  ~]# yum install -y net-tools 
#vim：编辑器
[root@hadoop100  ~]# yum install -y vim 

2）关闭防火墙，关闭防火墙开机自启

[root@hadoop100  ~]# systemctl stop firewalld 
[root@hadoop100  ~]# systemctl disable firewalld.service 

注意：在企业开发时，通常单个服务器的防火墙时关闭的。公司整体对外会设置非常安全的防火墙

3）创建hll用户，并修改hll用户的密码

[root@hadoop100  ~]# useradd haoll 
[root@hadoop100  ~]# passwd haoll 

4）配置hll用户具有root权限，方便后期加sudo执行root权限的命令

注意：hll这一行不要直接放到root行下面，因为所有用户都属于wheel组，你先配置了hll具有免密功能，但是程序执行到%wheel行时，该功能又被覆盖回需要密码。所以hll要放到%wheel这行下面。

5）在/opt目录下创建文件夹，并修改所属主和所属组

（1）在/opt目录下创建module、software文件夹
[root@hadoop100  ~]# mkdir /opt/module 
[root@hadoop100  ~]# mkdir /opt/software 
（2）修改module、software文件夹的所有者和所属组均为haoll用户
[root@hadoop100  ~]# chown haoll:haoll /opt/module 
[root@hadoop100  ~]# chown haoll:haoll /opt/software 
（3）查看module、software文件夹的所有者和所属组
[root@hadoop100  ~]# cd /opt/ 
[root@hadoop100  opt]# ll 
总用量 12
drwxr-xr-x. 2 haoll haoll 4096 5月  28 17:18 module
drwxr-xr-x. 2 haoll haoll 4096 5月  28 17:18 software

6）卸载虚拟机自带的JDK
注意：如果你的虚拟机是最小化安装不需要执行这一步。

6）重启虚拟机
[root@hadoop100 ~]# reboot
7）修改克隆机主机名，以下以hadoop01举例说明

（1）修改主机名称
[root@hadoop100  ~]# vim /etc/hostname 
hadoop01
（2）配置Linux克隆机主机名称映射hosts文件，打开/etc/hosts
[root@hadoop100  ~]# vim /etc/hosts 
添加如下内容
192.168.2.200 hadoop01
192.168.2.201 hadoop02
192.168.2.202 hadoop03

2 在hadoop01安装JDK

1）卸载现有JDK
注意：安装JDK前，一定确保提前删除了虚拟机自带的JDK。详细步骤见问文档3.1节中卸载JDK步骤。

2）用FileZilla传输工具将JDK导入到opt目录下面的software文件夹下面

3）在Linux系统下的opt目录中查看软件包是否导入成功
[hll@hadoop01 ~]$ ls /opt/software/
看到如下结果：

jdk-8u212-linux-x64.tar.gz

4）解压JDK到/opt/module目录下
[hll@hadoop01 software]$ tar -zxvf
jdk-8u212-linux-x64.tar.gz -C /opt/module/

5）配置JDK环境变量
（1）新建/etc/profile.d/my_env.sh文件
[hll@hadoop01 ~]$ sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh
添加如下内容

#JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_212
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

（2）source一下/etc/profile文件，让新的环境变量PATH生效
[hll@hadoop01 ~]$ source /etc/profile
（3）测试JDK是否安装成功
[hll@hadoop01 ~]$ java -version
如果能看到以下结果，则代表Java安装成功。
java version "1.8.0_212"
注意：重启（如果java -version可以用就不用重启）
[hll@hadoop01 ~]$ sudo reboot

3 在hadoop01安装Hadoop

Hadoop下载地址：
https://archive.Apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-3.1.3/
1）用FileZilla文件传输工具将hadoop-3.1.3.tar.gz导入到opt目录下面的software文件夹下面

2）进入到Hadoop安装包路径下
[hll@hadoop01 ~]$ cd /opt/software/

3）解压安装文件到/opt/module下面
[hll@hadoop01 software]$ tar -zxvf hadoop-3.1.3.tar.gz -C /opt/module/

4）查看是否解压成功
[hll@hadoop01 software]$ ls /opt/module/
hadoop-3.1.3

5）将Hadoop添加到环境变量
（1）获取Hadoop安装路径
[hll@hadoop01 hadoop-3.1.3]$ pwd
/opt/module/hadoop-3.1.3
（2）打开/etc/profile.d/my_env.sh文件
[hll@hadoop01 hadoop-3.1.3]$ sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh
在my_env.sh文件末尾添加如下内容：（shift+g）

#HADOOP_HOME
export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-3.1.3
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin

（3）让修改后的文件生效
[hll@hadoop01 hadoop-3.1.3]$ source /etc/profile
（4）测试是否安装成功
[hll@hadoop01 hadoop-3.1.3]$ hadoop version
Hadoop 3.1.3
（5）重启（如果Hadoop命令不能用再重启虚拟机）
[hll@hadoop01 hadoop-3.1.3]$ sudo reboot

4 Hadoop目录结构

1）查看Hadoop目录结构

[haoll@hadoop01  hadoop-3.1.3]$ ll 
总用量 52
drwxr-xr-x. 2 haoll haoll  4096 5月  22 2017 bin
drwxr-xr-x. 3 haoll haoll  4096 5月  22 2017 etc
drwxr-xr-x. 2 haoll haoll  4096 5月  22 2017 include
drwxr-xr-x. 3 haoll haoll  4096 5月  22 2017 lib
drwxr-xr-x. 2 haoll haoll  4096 5月  22 2017 libexec
-rw-r--r--. 1 haoll haoll 15429 5月  22 2017 LICENSE.txt
-rw-r--r--. 1 haoll haoll   101 5月  22 2017 NOTICE.txt
-rw-r--r--. 1 haoll haoll  1366 5月  22 2017 README.txt
drwxr-xr-x. 2 haoll haoll  4096 5月  22 2017 sbin
drwxr-xr-x. 4 haoll haoll  4096 5月  22 2017 share

2）重要目录
（1）bin目录：存放对Hadoop相关服务（hdfs，yarn，mapred）进行操作的脚本
（2）etc目录：Hadoop的配置文件目录，存放Hadoop的配置文件
（3）lib目录：存放Hadoop的本地库（对数据进行压缩解压缩功能）
（4）sbin目录：存放启动或停止Hadoop相关服务的脚本
（5）share目录：存放Hadoop的依赖jar包、文档、和官方案例

5 Hadoop运行模式

1）Hadoop官方网站：http://hadoop.apache.org/
2）Hadoop运行模式包括：本地模式、伪分布式模式以及完全分布式模式。

本地模式：单机运行，只是用来演示一下官方案例。生产环境不用。

伪分布式模式：也是单机运行，但是具备Hadoop集群的所有功能，一台服务器模拟一个分布式的环境。个别缺钱的公司用来测试，生产环境不用。

完全分布式模式：多台服务器组成分布式环境。生产环境使用。

5.1 本地运行模式（官方wordCount）

1）创建在hadoop-3.1.3文件下面创建一个wcinput文件夹
[haoll@hadoop01  hadoop-3.1.3]$ mkdir wcinput 

2）在wcinput文件下创建一个word.txt文件
[haoll@hadoop01  hadoop-3.1.3]$ cd wcinput 

3）编辑word.txt文件
[haoll@hadoop01  wcinput]$ vim word.txt 
在文件中输入如下内容
hadoop yarn
hadoop mapreduce
haoll
haoll

4）回到Hadoop目录/opt/module/hadoop-3.1.3

5）执行程序
[haoll@hadoop01  hadoop-3.1.3]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount wcinput wcoutput 

6）查看结果
[haoll@hadoop01  hadoop-3.1.3]$ cat wcoutput/part-r-00000 
看到如下结果：
haoll 2
hadoop  2
mapreduce       1
yarn    1

5.2 完全分布式运行模式（开发重点）

前提：
1）准备3台客户机（关闭防火墙、静态IP、主机名称）
2）安装JDK
3）配置环境变量
4）安装Hadoop
5）配置环境变量
6）配置集群
7）单点启动
8）配置ssh
9）群起并测试集群
3.2.1 虚拟机准备
详见前面章节。

编写集群分发脚本xsync

1）scp（secure copy）安全拷贝
（1）scp定义
scp可以实现服务器与服务器之间的数据拷贝。（from server1 to server2）
（2）基本语法

scp  -r  $pdir/$fname $user@$host:$pdir/$fname

命令 递归 要拷贝的文件路径/名称 目的地用户@主机:目的地路径/名称

（3）案例实操
前提：在hadoop01、hadoop02、hadoop03都已经创建好的/opt/module、 /opt/software两个目录，并且已经把这两个目录修改为hll:hll
[hll@hadoop01 ~]$ sudo chown hll:hll -R /opt/module
（a）在hadoop01上，将hadoop01中/opt/module/jdk1.8.0_212目录拷贝到hadoop02上。
[hll@hadoop01 ~]$ scp -r /opt/module/jdk1.8.0_212 hll@hadoop02:/opt/module
（b）在hadoop02上，将hadoop01中/opt/module/hadoop-3.1.3目录拷贝到hadoop02上。
[hll@hadoop02 ~]$ scp -r hll@
hadoop01:/opt/module/hadoop-3.1.3 /opt/module/
（c）在hadoop02上操作，将hadoop01中/opt/module目录下所有目录拷贝到hadoop03上。
[hll@hadoop02 opt]$ scp -r hll@hadoop01:/opt/module/* hll@hadoop03:/opt/module

2）rsync远程同步工具
rsync主要用于备份和镜像。具有速度快、避免复制相同内容和支持符号链接的优点。
rsync和scp区别：用rsync做文件的复制要比scp的速度快，rsync只对差异文件做更新。scp是把所有文件都复制过去。
（1）基本语法

rsync  -av $pdir/$fname  $user@$host:$pdir/$fname

命令 选项参数 要拷贝的文件路径/名称 目的地用户@主机:目的地路径/名称
选项参数说明
选项 功能
-a 归档拷贝
-v 显示复制过程
（2）案例实操
（a）删除hadoop02中
/opt/module/hadoop-3.1.3/wcinput
[hll@hadoop02 hadoop-3.1.3]$ rm -rf wcinput/
（b）同步hadoop01中的/opt/module/hadoop-3.1.3到hadoop02
[hll@hadoop01 module]$ rsync -av hadoop-3.1.3/ hll@
hadoop02:/opt/module/hadoop-3.1.3/

3）xsync集群分发脚本
（1）需求：循环复制文件到所有节点的相同目录下
（2）需求分析：
（a）rsync命令原始拷贝：
rsync -av /opt/module hll@hadoop02:/opt/
（b）期望脚本：
xsync要同步的文件名称
[hll@hadoop01 bin]$ vim xsync
在该文件中编写如下代码

#!/bin/bash

#1. 判断参数个数
if [ $# -lt 1 ]
then
    echo Not Enough Arguement!
    exit;
fi

#2. 遍历集群所有机器
for host in hadoop01 hadoop02 hadoop03
do
    echo ====================  $host  ====================
    #3. 遍历所有目录，挨个发送

    for file in $@
do
        #4. 判断文件是否存在
        if [ -e $file ]
            then
                #5. 获取父目录
                pdir=$(cd -P $(dirname $file); pwd)

                #6. 获取当前文件的名称
                fname=$(basename $file)
                ssh $host "mkdir -p $pdir"
                scp -r $pdir/$fname $host:$pdir
            else
                echo $file does not exists!
        fi
    done
done

（b）修改脚本 xsync 具有执行权限
[haoll@hadoop01  bin]$ chmod +x xsync 
（c）测试脚本
[haoll@hadoop01  ~]$ xsync /home/haoll/bin 
（d）将脚本复制到/bin中，以便全局调用
[haoll@hadoop01  bin]$ sudo cp xsync /bin/ 
（e）同步环境变量配置（root所有者）
[haoll@hadoop01  ~]$ sudo ./bin/xsync /etc/profile.d/my_env.sh 
注意：如果用了sudo，那么xsync一定要给它的路径补全。
让环境变量生效
[haoll@hadoop02  bin]$ source /etc/profile 
[haoll@hadoop03  opt]$ source /etc/profile 

SSH无密登录配置

1）配置ssh
（1）基本语法：ssh另一台电脑的IP地址
（2）ssh连接时出现Host key verification failed的解决方法
[hll@hadoop01 ~]$ ssh hadoop03
如果出现如下内容
Are you sure you want to continue connecting (yes/no)?
输入yes，并回车
（3）退回到hadoop01
[hll@hadoop02 ~]$ exit

2）无密钥配置
（1）免密登录原理

（2）生成公钥和私钥
[hll@hadoop01 .ssh]$ pwd
/home/hll/.ssh

[hll@hadoop01 .ssh]$ ssh-keygen -t rsa
然后敲（三个回车），就会生成两个文件id_rsa（私钥）、id_rsa.pub（公钥）

（3）将公钥拷贝到要免密登录的目标机器上
[hll@hadoop01 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop01
[hll@hadoop01 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop02
[hll@hadoop01 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop03
注意：
还需要在hadoop02上采用hll账号配置一下无密登录到hadoop01、hadoop02、hadoop03服务器上。
还需要在hadoop03上采用hll账号配置一下无密登录到hadoop01、hadoop02、hadoop03服务器上。

3）.ssh文件夹下（~/.ssh）的文件功能解释
known_hosts 记录ssh访问过计算机的公钥（public key）
id_rsa 生成的私钥
id_rsa.pub 生成的公钥
authorized_keys 存放授权过的无密登录服务器公钥

集群配置

1）集群部署规划

注意：
NameNode和SecondaryNameNode不要安装在同一台服务器
ResourceManager也很消耗内存，不要和NameNode、SecondaryNameNode配置在同一台机器上。

2）配置文件说明
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。

3）配置集群

（1）核心配置文件

1）配置core-site.xml

[haoll@hadoop102 ~]$ cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop
[haioll@hadoop102 hadoop]$ vim 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://hadoop01:8020</value>
  </property>
  
  <!-- 指定hadoop数据的存储目录 -->
  <property>
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>/opt/module/hadoop-3.1.3/data</value>
  </property>
  
  <!-- 配置HDFS网页登录使用的静态用户为hll -->
  <property>
    <name>hadoop.http.staticuser.user</name>
    <value>hll</value>
  </property>
</configuration>

（2）HDFS配置文件

配置hdfs-site.xml

[hall@hadoop102 hadoop]$ vim 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>hadoop01:9870</value>
  </property>
  <!-- 2nn web端访问地址-->
  <property>
    <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
    <value>hadoop03:9868</value>
  </property>
</configuration>

3）YARN配置文件

配置yarn-site.xml

[haoll@hadoop102 hadoop]$ vim 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>hadoop02</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>

4）MapReduce配置文件

配置mapred-site.xml

[haoll@hadoop102 hadoop]$ vim 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>

4）在集群上分发配置好的Hadoop配置文件

[hll@hadoop01 hadoop]$ xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/

5）去02和03上查看文件分发情况

[hll@hadoop02 ~]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml

[hll@hadoop03 ~]$ cat /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml

群起集群

1）配置workers

[hall@hadoop102 hadoop]$ vim /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/workers

在该文件中增加如下内容：

hadoop01

hadoop02

hadoop03

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。

同步所有节点配置文件

[hall@hadoop01 hadoop]$ xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/etc

2）启动集群

（1）如果集群是第一次启动，需要在hadoop01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。）

[hll@hadoop01 hadoop-3.1.3]$ hdfs namenode -format

（2）启动HDFS

[hll@hadoop01 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-dfs.sh

（3）在配置了ResourceManager的节点（hadoop02）启动YARN

[hll@hadoop02 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-yarn.sh

（4）Web端查看HDFS的NameNode

（a）浏览器中输入：http://hadoop01:9870

（b）查看HDFS上存储的数据信息

（5）Web端查看YARN的ResourceManager

（a）浏览器中输入：http://hadoop02:8088

（b）查看YARN上运行的Job信息

3）集群基本测试

（1）上传文件到集群

上传小文件

[haoll@hadoop01 ~]$ hadoop fs -mkdir /opt/module/hadoop-3.1.3/input
[haoll@hadoop01 ~]$ hadoop fs -put /wcinput/word.txt /input
上传大文件
[haoll@hadoop01 ~]$ hadoop fs -put  /opt/software/jdk-8u212-linux-x64.tar.gz  /

（2）上传文件后查看文件存放在什么位置

查看HDFS文件存储路径

[haoll@hadoop01 subdir0]$ pwd
/opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/data/current/BP-1436128598-192.168.10.102-1610603650062/current/finalized/subdir0/subdir0
查看HDFS在磁盘存储文件内容
[haoll@hadoop01 subdir0]$ cat blk_1073741825
hadoop yarn
hadoop mapreduce 
haoll
haoll

（3）拼接

-rw-rw-r--. 1 haoll haoll 134217728 5月  23 16:01 blk_1073741836
-rw-rw-r--. 1 haoll haoll   1048583 5月  23 16:01 blk_1073741836_1012.meta
-rw-rw-r--. 1 haoll haoll  63439959 5月  23 16:01 blk_1073741837
-rw-rw-r--. 1 haoll haoll    495635 5月  23 16:01 blk_1073741837_1013.meta
[haoll@hadoop01 subdir0]$ cat blk_1073741836>>tmp.tar.gz
[haoll@hadoop01 subdir0]$ cat blk_1073741837>>tmp.tar.gz
[haoll@hadoop01 subdir0]$ tar -zxvf tmp.tar.gz

执行完发现就是jdk

（4）下载

[hll@hadoop104 software]$ hadoop fs -get /jdk-8u212-linux-x64.tar.gz ./

（5）执行wordcount程序

[haoll@hadoop01 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /input /output

配置历史服务器

为了查看程序的历史运行情况，需要配置一下历史服务器。具体配置步骤如下：

1）配置mapred-site.xml

[hll@hadoop01 hadoop]$ vim mapred-site.xml

在该文件里面增加如下配置。

<!-- 历史服务器端地址 -->
<property>
  <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
  <value>hadoop01:10020</value>
</property>

<!-- 历史服务器web端地址 -->
<property>
  <name>mapreduce.jobhistory.webApp.address</name>
  <value>hadoop01:19888</value>
</property>

2）分发配置

[hll@hadoop01 hadoop]$ xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/mapred-site.xml

3）在hadoop01启动历史服务器

[hll@hadoop01 hadoop]$ mapred --daemon start historyserver

4）查看历史服务器是否启动

[hll@hadoop01 hadoop]$ jps

5）查看JobHistory

http://hadoop01:19888/jobhistory

配置日志的聚集

日志聚集概念：应用运行完成以后，将程序运行日志信息上传到HDFS系统上。

日志聚集功能好处：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HistoryServer。

开启日志聚集功能具体步骤如下：

1）配置yarn-site.xml

[hll@hadoop01 hadoop]$ vim yarn-site.xml

在该文件里面增加如下配置。

<!-- 开启日志聚集功能 -->
<property>
    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
    <value>true</value>
</property>
<!-- 设置日志聚集服务器地址 -->
<property>  
    <name>yarn.log.server.url</name>  
    <value>http://hadoop01:19888/jobhistory/logs</value>
</property>
<!-- 设置日志保留时间为7天 -->
<property>
    <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
    <value>604800</value>
</property>

2）分发配置

[hll@hadoop01 hadoop]$ xsync $HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml

3）关闭NodeManager 、ResourceManager和HistoryServer

[hll@hadoop02 hadoop-3.1.3]$ sbin/stop-yarn.sh

[hll@hadoop01 hadoop-3.1.3]$ mapred --daemon stop historyserver

4）启动NodeManager 、ResourceManage和HistoryServer

[hll@hadoop02 ~]$ start-yarn.sh

[hll@hadoop01 ~]$ mapred --daemon start historyserver

5）删除HDFS上已经存在的输出文件

[hll@hadoop01 ~]$ hadoop fs -rm -r /output

6）执行WordCount程序

[hll@hadoop01 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /input /output

7）查看日志

（1）历史服务器地址

http://hadoop01:19888/jobhistory

（2）历史任务列表

（3）查看任务运行日志

（4）运行日志详情

集群启动/停止方式总结

1）各个模块分开启动/停止（配置ssh是前提）常用

（1）整体启动/停止HDFS : start-dfs.sh/stop-dfs.sh

（2）整体启动/停止YARN:
start-yarn.sh/stop-yarn.sh

2）各个服务组件逐一启动/停止

（1）分别启动/停止HDFS组件

hdfs --daemon start/stop namenode/datanode/secondarynamenode

（2）启动/停止YARN

yarn --daemon start/stop resourcemanager/nodemanager

编写Hadoop集群常用脚本

1）Hadoop集群启停脚本（包含HDFS，Yarn，Historyserver）：myhadoop.sh

[hll@hadoop01 ~]$ cd /home/hll/bin

[hll@hadoop01 bin]$ vim myhadoop.sh

输入如下内容

#!/bin/bash

if [ $# -lt 1 ]
then
    echo "No Args Input..."
    exit ;
fi

case $1 in
"start")
        echo " =================== 启动 hadoop集群 ==================="

        echo " --------------- 启动 hdfs ---------------"
        ssh hadoop01 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-dfs.sh"
        echo " --------------- 启动 yarn ---------------"
        ssh hadoop02 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-yarn.sh"
        echo " --------------- 启动 historyserver ---------------"
        ssh hadoop01 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon start historyserver"
;;
"stop")
        echo " =================== 关闭 hadoop集群 ==================="

        echo " --------------- 关闭 historyserver ---------------"
        ssh hadoop01 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon stop historyserver"
        echo " --------------- 关闭 yarn ---------------"
        ssh hadoop02 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-yarn.sh"
        echo " --------------- 关闭 hdfs ---------------"
        ssh hadoop01 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-dfs.sh"
;;
*)
    echo "Input Args Error..."
;;
esac

保存后退出，然后赋予脚本执行权限

[hll@hadoop01 bin]$ chmod +x myhadoop.sh

将脚本复制到/bin中，以便全局调用

[hll@hadoop01 bin]$ sudo cp myhadoop.sh /bin/

2）查看三台服务器Java进程脚本：jpsall

[hll@hadoop01 ~]$ cd /home/hll/bin

[hll@hadoop01 bin]$ vim jpsall

输入如下内容

#!/bin/bash

for host in hadoop01 hadoop02 hadoop03
do
        echo =============== $host ===============
        ssh $host jps
done

保存后退出，然后赋予脚本执行权限

[hll@hadoop01 bin]$ chmod +x jpsall

将脚本复制到/bin中，以便全局调用

[hll@hadoop01 bin]$ sudo cp myhadoop.sh /bin/

3）分发/home/hll/bin目录，保证自定义脚本在三台机器上都可以使用

（注意需要hll有操作另外两台机器的文件夹权限，如果没有需要进行赋权 : sudo chmod 777 xxx）

[hll@hadoop01 ~]$ xsync /home/hll/bin/

6 面试题

6.1 常用端口号说明

6.2 常用的配置文件

3.x ：core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml、mapred-site.xml、workers

2.x： core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml、mapred-site.xml、slaves

7 常见错误及解决方案

1）防火墙没关闭、或者没有启动YARN

INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop108/192.168.10.108:8032

2）主机名称配置错误

3）IP地址配置错误

4）ssh没有配置好

5）root用户和hll两个用户启动集群不统一

6）配置文件修改不细心

7）不识别主机名称

java.net.UnknownHostException: hadoop01: hadoop01

解决办法：

（1）在/etc/hosts文件中添加192.168.10.102 hadoop01

（2）主机名称不要起hadoop hadoop000等特殊名称

8）DataNode和NameNode进程同时只能工作一个。

9）jps发现进程已经没有，但是重新启动集群，提示进程已经开启。

原因是在Linux的根目录下/tmp目录中(文本中的目录:
/opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/name/current)存在启动的进程临时文件，将集群相关进程删除掉，再重新启动集群。