Hadoop（二）CentOS7.5搭建Hadoop2.7.6完全分布式集群

一 完全分布式集群(单点）

Hadoop官方地址：http://hadoop.apache.org/

1  准备3台客户机

1.1防火墙,静态IP,主机名

关闭防火墙，设置静态IP，主机名此处略，参考  Linux之CentOS7.5安装及克隆

1.2 修改host文件

我们希望三个主机之间都能够使用主机名称的方式相互访问而不是IP，我们需要在hosts中配置其他主机的host。因此我们在主机的/etc/hosts下均进行如下配置：

[root@node21 ~]# vi /etc/hosts
配置主机host
127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
:: localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6
192.168.100.21 node21
192.168.100.22 node22
192.168.100.23 node23
将配置发送到其他主机（同时在其他主机上配置）
[root@node21 ~]# scp -r /etc/hosts root@node22:/etc/
[root@node21 ~]# scp -r /etc/hosts root@node23:/etc/
测试
[root@node21 ~]# ping node21
[root@node21 ~]# ping node22
[root@node21 ~]# ping node23

1.3 添加用户账号

在所有的主机下均建立一个账号admin用来运行hadoop ，并将其添加至sudoers中
[root@node21 ~]# useradd admin    添加用户通过手动输入修改密码
[root@node21 ~]# passwd  admin  更改用户 admin 的密码
  passwd： 所有的身份验证令牌已经成功更新。
设置admin用户具有root权限  修改 /etc/sudoers 文件，找到下面一行，在root下面添加一行，如下所示：
[root@node21 ~]# visudo
## Allow root to run any commands anywhere
root    ALL=(ALL)     ALL
admin   ALL=(ALL)     ALL
修改完毕  ：wq！ 保存退出，现在可以用admin帐号登录，然后用命令 su - ，切换用户即可获得root权限进行操作。　

1.4 /opt目录下创建文件夹

）在root用户下创建module、software文件夹
[root@node21 opt]# mkdir module
[root@node21 opt]# mkdir software
）修改module、software文件夹的所有者
[root@node21 opt]# chown admin:admin module
[root@node21 opt]# chown admin:admin software
）查看module、software文件夹的所有者
[root@node21 opt]# ll
total
drwxr-xr-x.  admin admin  May  : module
drwxr-xr-x.  admin admin  May  : software

2   安装配置jdk1.8

[deng@node21 ~]# rpm -qa|grep java   #查询是否安装java软件：
[deng@node21 ~]# rpm -e –nodeps 软件包   #如果安装的版本低于1.，卸载该jdk
在线安装   wget --no-check-certificate --no-cookies --header "Cookie: oraclelicense=accept-securebackup-cookie"  http://download.oracle.com/otn/java/jdk/8u144-b01/090f390dda5b47b9b721c7dfaa008135/jdk-8u144-linux-x64.tar.gz
这里使用本地下载然后 xftp上传到  /opt/software/ 下
[root@node21 software]# tar zxvf  jdk-8u171-linux-x64.tar.gz  -C  /opt/module/
[root@node21 module]# mv jdk1..0_171 jdk1.
设置JAVA_HOME
vi /etc/profile
export  JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.
export  PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/sbin
source  /etc/profile
向其他节点复制jdk
[root@node21 ~]# scp -r /opt/module/jdk1. root@node22:`pwd`
[root@node21 ~]# scp -r /opt/module/jdk1. root@node23:`pwd`
配置各个主机下jdk的环境变量，由于我的电脑上linux都是新安装的，环境变量相同，因此直接复制到了其他主机上。如果不同的主机的环境变量不同，请手动设置
[root@node21 ~]# scp /etc/profile root@node22:/etc/
[root@node21 ~]# scp /etc/profile root@node23:/etc/
在每个主机上都重新编译一下/etc/profile
[root@node21]# source /etc/profile
测试  java -version

3   安装hadoop集群

3.1 集群部署规划

节点名称	NN1	NN2	DN	RM	NM
node21	NameNode		DataNode		NodeManager
node22		SecondaryNameNode	DataNode	ResourceManager	NodeManager
node23			DataNode		NodeManager

3.2 设置SSH免密钥

关于ssh免密码的设置，要求每两台主机之间设置免密码，自己的主机与自己的主机之间也要求设置免密码。 这项操作可以在admin用户下执行，执行完毕公钥在/home/admin/.ssh/id_rsa.pub

[admin@node21 ~]# ssh-keygen -t rsa
[admin@node21 ~]# ssh-copy-id node21
[admin@node21 ~]# ssh-copy-id node22
[admin@node21 ~]# ssh-copy-id node23

node1与node2为namenode节点要相互免秘钥   HDFS的HA

[admin@node22 ~]# ssh-keygen -t rsa
[admin@node22 ~]# ssh-copy-id node22
[admin@node22 ~]# ssh-copy-id node21
[admin@node22 ~]# ssh-copy-id node23

node2与node3为yarn节点要相互免秘钥  YARN的HA

[admin@node23 ~]# ssh-keygen -t rsa
[admin@node23 ~]# ssh-copy-id node23
[admin@node23 ~]# ssh-copy-id node21
[admin@node23 ~]# ssh-copy-id node22　

3.3  解压安装hadoop

[admin@node21 software]# tar zxvf hadoop-2.7.6.tar.gz -C /opt/module/

4   配置hadoop集群

注意：配置文件在hadoop2.7.6/etc/hadoop/下

4.1 修改core-site.xml

[admin@node21 hadoop]$ vi core-site.xml
<configuration>
<!-- 指定HDFS中NameNode的地址 -->
     <property>
     <name>fs.defaultFS</name>
         <value>hdfs://node21:9000</value>
     </property>
<!-- 指定hadoop运行时产生文件的存储目录 -->
     <property>
     <name>hadoop.tmp.dir</name>
     <value>/opt/module/hadoop-2.7./data/full/tmp</value>
     </property>
</configuration>

4.2 修改hadoop-env.sh

[admin@node21  hadoop]$ vi hadoop-env.sh
修改 export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.

4.3 修改hdfs-site.xml

[admin@node21  hadoop]$ vi hdfs-site.xml
<configuration>
<!-- 设置dfs副本数，不设置默认是3个   -->
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value></value>
    </property>
<!-- 设置secondname的端口   -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        <value>node22:</value>
    </property>
</configuration>

4.4 修改slaves

[admin@node21  hadoop]$ vi slaves
node21
node22
node23

4.5 修改mapred-env.sh

[admin@node21 hadoop]$ vi mapred-env.sh
修改 export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.

4.6 修改mapred-site.xml

[admin@node21 hadoop]# mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml
[admin@node21 hadoop]$ vi mapred-site.xml
<configuration>
<!-- 指定mr运行在yarn上 -->
    <property>
     <name>mapreduce.framework.name</name>
     <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

4.7 修改yarn-env.sh

[admin@node21 hadoop]$ vi yarn-env.sh
修改 export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.

4.8 修改yarn-site.xml

[admin@node21 hadoop]$ vi yarn-site.xml
<configuration>
<!-- reducer获取数据的方式 -->
     <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
     </property>
<!-- 指定YARN的ResourceManager的地址 -->
     <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>node22</value>
     </property>
</configuration>

4.9 分发hadoop到节点

[admin@node21 module]# scp -r hadoop-2.7./ admin@node22:`pwd`
[admin@node21 module]# scp -r hadoop-2.7./ admin@node23:`pwd`

4.10 配置环境变量

[admin@node21 ~]$ sudo vi /etc/profile
末尾追加
export  HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-2.7.
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
编译生效  source  /etc/profile

5  启动验证集群

5.1 启动集群

 如果集群是第一次启动，需要格式化namenode

[admin@node21 hadoop-2.7.]$ hdfs namenode -format　

启动Hdfs：

[admin@node21 ~]# start-dfs.sh
Starting namenodes on [node21]
node21: starting namenode, logging to /opt/module/hadoop-2.7./logs/hadoop-root-namenode-node21.out
node21: starting datanode, logging to /opt/module/hadoop-2.7./logs/hadoop-root-datanode-node21.out
node22: starting datanode, logging to /opt/module/hadoop-2.7./logs/hadoop-root-datanode-node22.out
node23: starting datanode, logging to /opt/module/hadoop-2.7./logs/hadoop-root-datanode-node23.out
Starting secondary namenodes [node22]
node22: starting secondarynamenode, logging to /opt/module/hadoop-2.7./logs/hadoop-root-secondarynamenode-node22.out

启动Yarn：　注意：Namenode和ResourceManger如果不是同一台机器，不能在NameNode上启动 yarn，应该在ResouceManager所在的机器上启动yarn。

[admin@node22 ~]# start-yarn.sh
starting yarn daemons
starting resourcemanager, logging to /opt/module/hadoop-2.7./logs/yarn-root-resourcemanager-node22.out
node21: starting nodemanager, logging to /opt/module/hadoop-2.7./logs/yarn-root-nodemanager-node21.out
node23: starting nodemanager, logging to /opt/module/hadoop-2.7./logs/yarn-root-nodemanager-node23.out
node22: starting nodemanager, logging to /opt/module/hadoop-2.7./logs/yarn-root-nodemanager-node22.out

jps查看进程

[admin@node21 ~]# jps
 NameNode
 DataNode
 NodeManager
 Jps
[admin@node22 ~]# jps
 Jps
 ResourceManager
 DataNode
 SecondaryNameNode
 NodeManager
[admin@node23 ~]# jps
 Jps
 DataNode
 NodeManager

web页面访问

5.2 Hadoop启动停止方式

）各个服务组件逐一启动
分别启动hdfs组件： hadoop-daemon.sh  start|stop  namenode|datanode|secondarynamenode
   启动yarn：     yarn-daemon.sh    start|stop  resourcemanager|nodemanager

）各个模块分开启动（配置ssh是前提）常用
start|stop-dfs.sh     start|stop-yarn.sh

）全部启动（不建议使用）
start|stop-all.sh

5.3 集群时间同步

参考Ntp时间服务器与定时任务Crontab     https://www.cnblogs.com/frankdeng/p/9005691.html

二 完全分布式集群（HA）

1 环境准备

1.1 修改IP

1.2 修改主机名及主机名和IP地址的映射

1.3 关闭防火墙

1.4 ssh免密登录

1.5 安装JDK，配置环境变量

2 集群规划

节点名称	NN	JJN	DN	ZKFC	ZK	RM	NM
node21	NameNode	JournalNode	DataNode	ZKFC	Zookeeper		NodeManager
node22	NameNode	JournalNode	DataNode	ZKFC	ZooKeeper	ResourceManager	NodeManager
node23		JournalNode	DataNode		ZooKeeper	ResourceManager	NodeManager

3 安装Zookeeper集群

安装详解参考 ： CentOS7.5搭建Zookeeper集群与命令行操作

4 安装配置Hadoop集群

4.1 解压安装Hadoop

解压 hadoop-2.7.6到/opt/module/目录下

[admin@node21 software]# tar zxvf hadoop-2.7..tar.gz -C /opt/module/

4.2 配置Hadoop集群

配置文件都在/opt/module/hadoop-2.7.6/etc/hadoop/下

4.2.1 修改hadoop-env.sh， mapred-env.sh ，yarn-env.sh 的JAVA环境变量

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.

4.2.2 修改 core-site.xml

[admin@node21 hadoop]$ vi core-site.xml
<configuration>
<!-- 把两个NameNode的地址组装成一个集群mycluster -->
<property>
   <name>fs.defaultFS</name>
   <value>hdfs://mycluster</value>
</property>
<!-- 指定hadoop运行时产生文件的存储目录 -->
<property>
  <name>hadoop.tmp.dir</name>
  <value>/opt/module/hadoop-2.7./data/ha/tmp</value>
</property>
<!-- 指定ZKFC故障自动切换转移 -->
<property>
     <name>ha.zookeeper.quorum</name>
     <value>node21:,node22:,node23:</value>
</property>
</configuration>　

4.2.3 修改hdfs-site.xml

[admin@node21  hadoop]$ vi hdfs-site.xml
<configuration>
<!-- 设置dfs副本数，默认3个 -->
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value></value>
</property>
<!-- 完全分布式集群名称 -->
<property>
  <name>dfs.nameservices</name>
  <value>mycluster</value>
</property>
<!-- 集群中NameNode节点都有哪些 -->
<property>
   <name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
   <value>nn1,nn2</value>
</property>
<!-- nn1的RPC通信地址 -->
<property>
   <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
   <value>node21:</value>
</property>
<!-- nn2的RPC通信地址 -->
<property>
   <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
   <value>node22:</value>
</property>
<!-- nn1的http通信地址 -->
<property>
   <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
   <value>node21:</value>
</property>
<!-- nn2的http通信地址 -->
<property>
    <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
    <value>node22:</value>
</property>
<!-- 指定NameNode元数据在JournalNode上的存放位置 -->
<property>
    <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
    <value>qjournal://node21:8485;node22:8485;node23:8485/mycluster</value>
</property>
<!-- 配置隔离机制，即同一时刻只能有一台服务器对外响应 -->
<property>
    <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
    <value>sshfence</value>
</property>
<!-- 使用隔离机制时需要ssh无秘钥登录-->
<property>
    <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
    <value>/home/admin/.ssh/id_rsa</value>
</property>
<!-- 声明journalnode服务器存储目录-->
<property>
   <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
   <value>/opt/module/hadoop-2.7./data/ha/jn</value>
</property>
<!-- 关闭权限检查-->
<property>
   <name>dfs.permissions.enable</name>
   <value>false</value>
</property>
<!-- 访问代理类：client，mycluster，active配置失败自动切换实现方式-->
<property>
   <name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>
   <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>
<!-- 配置自动故障转移-->
<property>
   <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
   <value>true</value>
</property>　
<configuration>

4.2.4 修改mapred-site.xml

[admin@node1 hadoop]# mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml
[admin@node1 hadoop]# vi  mapred-site.xml
<configuration>
<!-- 指定mr框架为yarn方式 -->
　<property>
　　<name>mapreduce.framework.name</name>
　　<value>yarn</value>
　</property>
<!-- 指定mr历史服务器主机,端口 -->
  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    <value>node21:</value>
  </property>
<!-- 指定mr历史服务器WebUI主机,端口 -->
  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
    <value>node21:</value>
  </property>
<!-- 历史服务器的WEB UI上最多显示20000个历史的作业记录信息 -->
  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.joblist.cache.size</name>
    <value></value>
  </property>
<!--配置作业运行日志 -->
  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.done-dir</name>
    <value>${yarn.app.mapreduce.am.staging-dir}/history/done</value>
  </property>
  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir</name>
    <value>${yarn.app.mapreduce.am.staging-dir}/history/done_intermediate</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.app.mapreduce.am.staging-dir</name>
    <value>/tmp/hadoop-yarn/staging</value>
  </property>
</configuration>

4.2.5 修改 slaves

[admin@node21  hadoop]$ vi slaves
node21
node22
node23

4.2.6 修改yarn-site.xml　

[admin@node21 hadoop]$ vi yarn-site.xml
<configuration>
<!-- reducer获取数据的方式 -->
 <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <!--启用resourcemanager ha-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <!--声明两台resourcemanager的地址-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
        <value>rmCluster</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
        <value>rm1,rm2</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
        <value>node22</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
        <value>node23</value>
    </property>
    <!--指定zookeeper集群的地址-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
        <value>node21:,node22:,node23:</value>
    </property>
    <!--启用自动恢复-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <!--指定resourcemanager的状态信息存储在zookeeper集群-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
        <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
    </property>
</configuration>

4.2.6 拷贝hadoop到其他节点

[admin@node21 module]# scp -r hadoop-2.7./ admin@node22:/opt/module/
[admin@node21 module]# scp -r hadoop-2.7./ admin@node23:/opt/module/

4.2.7 配置Hadoop环境变量

[admin@node21 ~]$ sudo vi /etc/profile
末尾追加
export  HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-2.7.
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
编译生效  source  /etc/profile

5 启动集群

1）在各个JournalNode节点上，输入以下命令启动journalnode服务：（前提zookeeper集群已启动）

[admin@node21 ~]$ hadoop-daemon.sh start journalnode
[admin@node22 ~]$ hadoop-daemon.sh start journalnode
[admin@node23 ~]$ hadoop-daemon.sh start journalnode

启动Journalnde是为了创建/data/ha/jn,此时jn里面是空的

　

2）在[nn1]上，对namenode进行格式化，并启动：

[admin@node21 ~]$ hdfs namenode -format

格式化namenode，此时jn里面会产生集群ID等信息

另外，/data/ha/tmp也会产生如下信息

启动nn1上namenode

[admin@node21 current]$ hadoop-daemon.sh  start namenode
starting namenode, logging to /opt/module/hadoop-2.7./logs/hadoop-admin-namenode-node21.out

3）在[nn2]上，同步nn1的元数据信息：

[admin@node22 ~]$ hdfs namenode -bootstrapStandby

4）启动[nn2]：

[admin@node22 ~]$ hadoop-daemon.sh start namenode

5）在[nn1]上，启动所有datanode

[admin@node21 ~]$ hadoop-daemons.sh start datanode

6）查看web页面此时显示

7）手动切换状态，在各个NameNode节点上启动DFSZK Failover Controller，先在哪台机器启动，哪个机器的NameNode就是Active NameNode

[admin@node21 ~]$ hadoop-daemin.sh start zkfc
[admin@node22 ~]$ hadoop-daemin.sh start zkfc

或者强制手动其中一个节点变为Active

[admin@node21 data]$ hdfs haadmin -transitionToActive nn1 --forcemanual 

Web页面查看

8）自动切换状态，需要初始化HA在Zookeeper中状态，先停掉hdfs服务，然后随便找一台zookeeper的安装节点

[admin@node21 current]$  hdfs zkfc -formatZK

查看，此时会产生一个hadoop-ha的目录

[root@node22 ~]# zkCli.sh 　

启动hdfs服务，查看namenode状态

[admin@node21 ~]$ start-hdfs.sh

9）验证

（1）将Active NameNode进程kill

kill -9 namenode的进程id

（2）将Active NameNode机器断开网络

service network stop

如果测试不成功，则可能是配置错误。检查zkfc守护进程以及NameNode守护进程的日志，以便进一步诊断问题。

10）启动yarn

（1）在node22中执行：

[admin@node22 ~]$ start-yarn.sh

（2）在node23中执行：

[admin@node23 ~]$ yarn-daemon.sh start resourcemanager　

（3）查看服务状态

[admin@node22 ~]$ yarn rmadmin -getServiceState rm1
active
[admin@node22 ~]$ yarn rmadmin -getServiceState rm2
standby

4） 验证高可用（略）

6 测试集群

1）查看进程

[admin@node21 ~]$ start-dfs.sh
[admin@node22 ~]$ start-yarn.sh
[admin@node23 ~]$ yarn-daemon.sh start resourcemanager

[admin@node21 ~]$ jps
 NodeManager
 DataNode
 JournalNode
 DFSZKFailoverController
 QuorumPeerMain
 NameNode
 Jps

[admin@node22 ~]$ jps
 DataNode
 ResourceManager
 Jps
 JournalNode
 QuorumPeerMain
 DFSZKFailoverController
 NodeManager
 NameNode

[admin@node23 ~]$ jps
 ResourceManager
 DataNode
 JournalNode
 Jps
 NodeManager
 QuorumPeerMain

2）任务提交

2.1 上传文件到集群

[admin@node21 ~]$ hadoop fs -mkdir -p /user/admin/input
[admin@node21 ~]$ mkdir -p  /opt/wcinput/
[admin@node21 ~]$ vi  /opt/wcinput/wc.txt
[admin@node21 ~]$ hadoop fs -put  /opt/wcinput/wc.txt /user/admin/input

wc.txt 文本内容为

hadoop spark   storm
hbase hive sqoop
hadoop flink flume
spark hadoop  

wc.txt

2.2 上传文件后查看文件存放在什么位置

文件存储路径
[admin@node21 subdir0]$ pwd
/opt/module/hadoop-2.7./data/ha/tmp/dfs/data/current/BP--192.168.100.21-/current/finalized/subdir0/subdir0
查看文件内容
[admin@node21 subdir0]$ cat blk_1073741825
hadoop spark   storm
hbase hive sqoop
hadoop flink flume
spark hadoop   

2.3 下载文件

[admin@node21 opt]$ hadoop fs -get /user/admin/input/wc.txt

2.4 执行wordcount程序

[admin@node21 ~]$ hadoop jar /opt/module/hadoop-2.7./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7..jar wordcount /user/admin/input /user/admin/output

执行过程

// :: INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process :
// :: INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:
// :: INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1527660052824_0001
// :: INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1527660052824_0001
// :: INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://node22:8088/proxy/application_1527660052824_0001/
// :: INFO mapreduce.Job: Running job: job_1527660052824_0001
// :: INFO mapreduce.Job: Job job_1527660052824_0001 running in uber mode : false
// :: INFO mapreduce.Job:  map % reduce %
// :: INFO mapreduce.Job:  map % reduce %
// :: INFO mapreduce.Job:  map % reduce %
// :: INFO mapreduce.Job: Job job_1527660052824_0001 completed successfully
// :: INFO mapreduce.Job: Counters:
    File System Counters
        FILE: Number of bytes read=
        FILE: Number of bytes written=
        FILE: Number of read operations=
        FILE: Number of large read operations=
        FILE: Number of write operations=
        HDFS: Number of bytes read=
        HDFS: Number of bytes written=
        HDFS: Number of read operations=
        HDFS: Number of large read operations=
        HDFS: Number of write operations=
    Job Counters
        Launched map tasks=
        Launched reduce tasks=
        Data-local map tasks=
        Total time spent by all maps in occupied slots (ms)=
        Total time spent by all reduces in occupied slots (ms)=
        Total time spent by all map tasks (ms)=
        Total time spent by all reduce tasks (ms)=
        Total vcore-milliseconds taken by all map tasks=
        Total vcore-milliseconds taken by all reduce tasks=
        Total megabyte-milliseconds taken by all map tasks=
        Total megabyte-milliseconds taken by all reduce tasks=
    Map-Reduce Framework
        Map input records=
        Map output records=
        Map output bytes=
        Map output materialized bytes=
        Input split bytes=
        Combine input records=
        Combine output records=
        Reduce input groups=
        Reduce shuffle bytes=
        Reduce input records=
        Reduce output records=
        Spilled Records=
        Shuffled Maps =
        Failed Shuffles=
        Merged Map outputs=
        GC time elapsed (ms)=
        CPU time spent (ms)=
        Physical memory (bytes) snapshot=
        Virtual memory (bytes) snapshot=
        Total committed heap usage (bytes)=
    Shuffle Errors
        BAD_ID=
        CONNECTION=
        IO_ERROR=
        WRONG_LENGTH=
        WRONG_MAP=
        WRONG_REDUCE=
    File Input Format Counters
        Bytes Read=
    File Output Format Counters
        Bytes Written=

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[admin@node21 wcoutput]$ hadoop fs -get /user/admin/output/part-r-
[admin@node21 wcoutput]$ ll
total
-rw-r--r--  admin admin  May  : part-r-
[admin@node21 wcoutput]$ cat part-r-
flink
flume
hadoop
hbase
hive
spark
sqoop
storm    

三 配置集群常见错误

1 自动故障转移错误

1.1 两台namenode之间不能通信，kill掉一台Active的namenode节点，另外一台standby不能切换Active

查看namenode日志 或者zkfc日志，nn1 连接 nn2 8020失败

原因分析：若服务器是最小化安装CentOS时，有可能系统没有fuster程序，那么跳过这个安装步骤直接进行后面的操作时，将有可能出现以下问题：

node21作为主节点时，kill掉node21上的NameNode和ResourceManager进程时，可以实现故障转移，node22将从stanby状态自动变成active状态；但是当node22作为主节点时，若kill掉node22上的进程，node21上的进程状态却还是stanby，并不能实现故障自动转移。原因是我们在 hdfs-site.xml中配置了当集群需要故障自动转移时采用SSH方式进行，而因为缺少fuster程序，将在zkfc的日志文件中发现如下错误

PATH=$PATH:/sbin:/usr/sbin fuser -v -k -n tcp  via ssh: bash: fuser: 未找到命令
Unable to fence service by any configured method
java.lang.RuntimeException: Unable to fence NameNode at node22/192.168.100.22:

提示未找到fuster程序，导致无法进行fence，所以可以通过如下命令来安装，Psmisc软件包中包含了fuster程序：

//分别在node21、node22、node23上执行
sudo yum install psmisc

重启Hadoop服务验证成功。

2HDFS启动警告信息

Hadoop2.7.6在安装成功后，start-dfs.sh启动后出现警告提示：

WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable

在Hadoop2.7以后的版本中，$HADOOP_HOME/lib/native 包下的文件都改为了64位，不存在版本差异化的问题，这里解决方案是在文件hadoop-env.sh中增加如下一行信息

export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=${HADOOP_HOME}/lib/native"  

再次启动就没有警告提示了。

四 Hadoop集群群启脚本

1启动服务

zookeeper   hadoop

2脚本

1 编写启动集群脚本  vi start-cluster.sh

#!/bin/bash
echo  "******************  开始启动集群所有节点服务 ****************"
echo  "******************  正在启动zookeeper   *********************"
for i in admin@node21 admin@node22 admin@node23
do
     ssh $i '/opt/module/zookeeper-3.4.12/bin/zkServer.sh start'
done
echo  "********************     正在启动HDFS     *******************"
ssh   admin@node21 '/opt/module/hadoop-2.7.6/sbin/start-dfs.sh'
echo  "*********************    正在启动YARN   ******************"
ssh   admin@node22 '/opt/module/hadoop-2.7.6/sbin/start-yarn.sh'
echo  "***************  正在node21上启动JobHistoryServer   *********"
ssh   admin@node21 '/opt/module/hadoop-2.7.6/sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver'
echo  "******************      集群启动成功      *******************"*

2 编写关闭集群脚本 vi stop-cluster.sh

#!/bin/bash
echo  "*************      开在关闭集群所有节点服务      *************"
echo  "*************  正在node21上关闭JobHistoryServer  *************"
ssh   admin@node21 '/opt/module/hadoop-2.7.6/sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver'
echo  "*************         正在关闭YARN               *************"
ssh   admin@node22 '/opt/module/hadoop-2.7.6/sbin/stop-yarn.sh'
echo  "*************         正在关闭HDFS               *************"
ssh   admin@node21 '/opt/module/hadoop-2.7.6/sbin/stop-dfs.sh'
echo  "*************         正在关闭zookeeper          *************"
for i in admin@node21 admin@node22 admin@node23
do
     ssh $i '/opt/module/zookeeper-3.4.12/bin/zkServer.sh stop'
done

3 编写查看集群jps进程脚本utils.sh

#!/bin/bash
echo  "************* 开始启动JPS  **********"
echo  "************* node21的jps **********"
ssh   admin@node21  'jps'
echo  "************* node22的jps **********"
ssh   admin@node22  'jps'
echo  "************* node23的jps **********"
ssh   admin@node23  'jps'

3赋权限给脚本

chmod +x 脚本名称

4其他问题

Linux执行.sh文件，提示No such file or directory的问题的解决方法：

原因：在windows中写好shell脚本测试正常，但是上传到 Linux 上以脚本方式运行命令时提示No such file or directory错误，那么一般是文件格式是dos格式的缘故，改成unix 格式即可。一般有如下几种修改办法。

1）在Windows下转换： 
利用一些编辑器如UltraEdit或EditPlus等工具先将脚本编码转换，再放到Linux中执行。转换方式如下（UltraEdit）：File-->Conversions-->DOS->UNIX即可。 
2)方法 
用vi打开该sh文件，输入：
:set ff 
回车，显示fileformat=dos，重新设置下文件格式：
:set ff=unix 
保存退出: 
:wq 
再执行，就可以了