Hadoop学习指南:探索大数据时代的重要组成——Hadoop运行模式(下)

本文涉及的产品
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
日志服务 SLS,月写入数据量 50GB 1个月
简介: Hadoop学习指南:探索大数据时代的重要组成——Hadoop运行模式(下)

前言

接着上篇,我们继续学习Hadoop运行模式。

2.6 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

[atguigu

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>hadoop102:10020</value> 
</property> 
<!-- 历史服务器web端地址 --> 
<property> 
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name> 
<value>hadoop102:19888</value> 
</property> 

2)分发配置

[atguigu@hadoop102 
hadoop]$ 
$HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml 
xsync 

2)分发配置

[atguigu@hadoop102 
hadoop]$ 
$HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml 
xsync 

3)在hadoop102启动历史服务器

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ mapred --daemon start historyserver

4)查看历史服务器是否启动

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ jps

5)查看JobHistory

http://hadoop102:19888/jobhistory 
• 1

2.7 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

[atguigu@hadoop102 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://hadoop102:19888/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

[atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync $HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn
site.xml

3)关闭NodeManager 、ResourceManager和HistoryServer

[atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/stop-yarn.sh 
[atguigu@hadoop103 
hadoop-3.1.3]$ 
mapred --daemon 
stop 
historyserver 

4)启动NodeManager 、ResourceManage和HistoryServer

[atguigu@hadoop103 ~]$ start-yarn.sh 
[atguigu@hadoop102 ~]$ mapred --daemon start historyserver 

5)删除HDFS上已经存在的输出文件

[atguigu@hadoop102 ~]$ hadoop fs -rm -r /output

6)执行WordCount程序

[atguigu@hadoop102 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://hadoop102:19888/jobhistory

(2)历史任务列表

(3)查看任务运行日志

(4)运行日志详情

2.8 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

2.9 编写Hadoop集群常用脚本

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

[atguigu@hadoop102 ~]$ cd /home/atguigu/bin 
[atguigu@hadoop102 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 hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-dfs.sh" 
        echo " --------------- 启动 yarn ---------------" 
            ssh hadoop103 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-yarn.sh" 
        echo " --------------- 启动 historyserver ---------------" 
        ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon start 
historyserver" 
;; 
"stop") 
        echo " =================== 关闭 hadoop集群 ===================" 
        echo " --------------- 关闭 historyserver ---------------" 
        ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon stop 
historyserver" 
        echo " --------------- 关闭 yarn ---------------" 
        ssh hadoop103 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-yarn.sh" 
        echo " --------------- 关闭 hdfs ---------------" 
        ssh hadoop102 "/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

[atguigu@hadoop102 bin]$ chmod +x myhadoop.sh 

2)查看三台服务器Java进程脚本:jpsall

[atguigu@hadoop102 ~]$ cd /home/atguigu/bin 
[atguigu@hadoop102 bin]$ vim jpsall 

➢ 输入如下内容

#!/bin/bash 
for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104 
do 
        echo =============== $host =============== 
        ssh $host jps  
done 

➢ 保存后退出,然后赋予脚本执行权限

[atguigu@hadoop102 bin]$ chmod +x jpsall

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

[atguigu@hadoop102 ~]$ xsync /home/atguigu/bin/

2.10 常用端口号说明

端口名称 Hadoop2.x Hadoop3.x
NameNode内部通信端口 8020 / 9000 8020 / 9000/9820
NameNode HTTP UI 50070 9870
MapReduce查看执行任务端口 8088 8088
历史服务器通信端口 19888 19888

2.11 集群时间同步

如果服务器在公网环境(能连接外网),可以不采用集群时间同步,因为服务器会定期和公网时间进行校准;

如果服务器在内网环境,必须要配置集群时间同步,否则时间久了,会产生时间偏差,导致集群执行任务时间不同步。

1)需求

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,生产环境根据任务对时间的准确程度要求周期同步。测试环境为了尽快看到效果,采用1分钟同步一次。

2)时间服务器配置(必须root用户)

(1)查看所有节点ntpd服务状态和开机自启动状态

[atguigu@hadoop102 ~]$ sudo systemctl status ntpd 
[atguigu@hadoop102 ~]$ sudo systemctl start ntpd 
[atguigu@hadoop102 ~]$ sudo systemctl is-enabled ntpd 

(2)修改hadoop102的ntp.conf 配置文件

[atguigu@hadoop102 ~]$ sudo vim /etc/ntp.conf

修改内容如下

(a)修改1(授权192.168.10.0-192.168.10.255 网段上的所有机器可以从这台机器上查

询和同步时间)

#restrict 192.168.10.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap

restrict 192.168.10.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap

(b)修改2(集群在局域网中,不使用其他互联网上的时间)

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 

#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)添加3(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)

server 127.127.1.0

fudge 127.127.1.0 stratum 10

(3)修改hadoop102的/etc/sysconfig/ntpd 文件

[atguigu@hadoop102 ~]$ sudo vim /etc/sysconfig/ntpd

增加内容如下(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

[atguigu@hadoop102 ~]$ sudo systemctl start ntpd

(5)设置ntpd服务开机启动

[atguigu@hadoop102 ~]$ sudo systemctl enable ntpd

3)其他机器配置(必须root用户)

(1)关闭所有节点上ntp服务和自启动

[atguigu@hadoop103 ~]$ sudo systemctl stop ntpd 
[atguigu@hadoop103 ~]$ sudo systemctl disable ntpd 
[atguigu@hadoop104 ~]$ sudo systemctl stop ntpd 
[atguigu@hadoop104 ~]$ sudo systemctl disable ntpd 

(2)在其他机器配置1分钟与时间服务器同步一次

[atguigu@hadoop103 ~]$ sudo crontab -e

编写定时任务如下:

*/1 * * * * /usr/sbin/ntpdate hadoop102

(3)修改任意机器时间

[atguigu@hadoop103 ~]$ sudo date -s "2021-9-11 11:11:11"

(4)1分钟后查看机器是否与时间服务器同步

[atguigu@hadoop103 ~]$ sudo date

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atguigu 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: hadoop102: hadoop102 
at 
java.net.InetAddress.getLocalHost(InetAddress.java:1475) 
at 
org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter.submitJobInternal(Job
 Submitter.java:146) 
at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$10.run(Job.java:1290) 
at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$10.run(Job.java:1287) 
at 
java.security.AccessController.doPrivileged(Native 
Method) 
at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415)

解决办法:

(1)在/etc/hosts 文件中添加192.168.10.102 hadoop102

(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)执行命令不生效,粘贴Word中命令时,遇到-和长–没区分开。导致命令失效

解决办法:尽量不要粘贴Word中代码。

10)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。

11)jps 不生效

原因:全局变量hadoop java没有生效。解决办法:需要source /etc/profile文件。

12)8088 端口连接不上

[atguigu@hadoop102 桌面]$ cat /etc/hosts

注释掉如下代码

#127.0.0.1   
#::1         
localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4 
hadoop102
相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
本实验围绕社交用户发布的文章做了详尽的分析,通过分析能得到用户群体年龄分布,性别分布,地理位置分布,以及热门话题的热度。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps&nbsp;
相关文章
|
17天前
|
存储 分布式计算 Hadoop
数据湖技术:Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
【10月更文挑战第27天】在大数据时代,数据湖技术凭借其灵活性和成本效益成为企业存储和分析大规模异构数据的首选。Hadoop和Spark作为数据湖技术的核心组件,通过HDFS存储数据和Spark进行高效计算,实现了数据处理的优化。本文探讨了Hadoop与Spark的最佳实践,包括数据存储、处理、安全和可视化等方面,展示了它们在实际应用中的协同效应。
63 2
|
18天前
|
SQL 存储 算法
基于对象 - 事件模式的数据计算问题
基于对象-事件模式的数据计算是商业中最常见的数据分析任务之一。对象如用户、账号、商品等,通过唯一ID记录其相关事件,如操作日志、交易记录等。这种模式下的统计任务包括无序计算(如交易次数、通话时长)和有序计算(如漏斗分析、连续交易检测)。尽管SQL在处理无序计算时表现尚可,但在有序计算中却显得力不从心,主要原因是其对跨行记录运算的支持较弱,且大表JOIN和大结果集GROUP BY的性能较差。相比之下,SPL语言通过强化离散性和有序集合的支持,能够高效地处理这类计算任务,避免了大表JOIN和复杂的GROUP BY操作,从而显著提升了计算效率。
|
18天前
|
存储 分布式计算 Hadoop
数据湖技术:Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
【10月更文挑战第26天】本文详细探讨了Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用,通过具体案例展示了两者的最佳实践。Hadoop的HDFS和MapReduce负责数据存储和预处理,确保高可靠性和容错性;Spark则凭借其高性能和丰富的API,进行深度分析和机器学习,实现高效的批处理和实时处理。
57 1
|
26天前
|
SQL 存储 算法
基于对象 - 事件模式的数据计算问题
基于对象-事件模式的数据计算是商业中最常见的数据分析任务之一。这种模式涉及对象(如用户、账户、商品等)及其相关的事件记录,通过这些事件数据可以进行各种统计分析,如漏斗分析、交易次数统计等。然而,SQL 在处理这类任务时表现不佳,特别是在有序计算方面。SPL 作为一种强化离散性和有序集合的语言,能够高效地处理这类计算,避免了大表 JOIN 和大结果集 GROUP BY 的性能瓶颈。通过按 ID 排序和分步计算,SPL 能够显著提高计算效率,并支持实时数据处理。
|
9天前
|
分布式计算 资源调度 Hadoop
【赵渝强老师】部署Hadoop的本地模式
本文介绍了Hadoop的目录结构及本地模式部署方法,包括解压安装、设置环境变量、配置Hadoop参数等步骤,并通过一个简单的WordCount程序示例,演示了如何在本地模式下运行MapReduce任务。
|
1月前
|
分布式计算 大数据 分布式数据库
大数据-158 Apache Kylin 安装配置详解 集群模式启动(一)
大数据-158 Apache Kylin 安装配置详解 集群模式启动(一)
42 5
|
1月前
|
分布式计算 Hadoop 大数据
大数据体系知识学习(一):PySpark和Hadoop环境的搭建与测试
这篇文章是关于大数据体系知识学习的,主要介绍了Apache Spark的基本概念、特点、组件,以及如何安装配置Java、PySpark和Hadoop环境。文章还提供了详细的安装步骤和测试代码,帮助读者搭建和测试大数据环境。
55 1
|
1月前
|
SQL 分布式计算 NoSQL
大数据-170 Elasticsearch 云服务器三节点集群搭建 测试运行
大数据-170 Elasticsearch 云服务器三节点集群搭建 测试运行
41 4
|
1月前
|
SQL 分布式计算 大数据
大数据-168 Elasticsearch 单机云服务器部署运行 详细流程
大数据-168 Elasticsearch 单机云服务器部署运行 详细流程
53 2
|
1月前
|
SQL 分布式计算 大数据
大数据平台的毕业设计01:Hadoop与离线分析
大数据平台的毕业设计01:Hadoop与离线分析
101 0