hadoop集群部署【二】YARN MapReduce 的部署

提前注意：请注意路径是否和我的相同，放置的位置不同，请修改标红处

HDFS部署

HDFS介绍及部署http://t.csdnimg.cn/Q3H3Y

部署说明

Hadoop HDFS分布式文件系统，我们会启动：

NameNode进程作为管理节点

DataNode进程作为工作节点

SecondaryNamenode作为辅助

同理，Hadoop YARN分布式资源调度，会启动：

ResourceManager进程作为管理节点

NodeManager进程作为工作节点

ProxyServer、JobHistoryServer这两个辅助节点

那么，MapReduce呢？

MapReduce运行在YARN容器内，无需启动独立进程

所以关于MapReduce和YARN的部署，其实就是2件事情：

关于MapReduce：修改相关配置文件，但是没有进程可以启动

关于YARN：修改相关配置文件，并启动ResourceManager、NodeManager进程以及辅助进程（代理服务器、历史服务器）。

通过表格进行汇总

集群规划

MapReduce配置文件

在 $HADOOP_HOME/etc/hadoop 文件夹内，修改：

mapred-env.sh文件，

添加如下

export JAVA_HOME=/export/server/jdk
export HADOOP_JOB_HISTORYSERVER_HEAPSIZE=1000
export HADOOP_MAPRED_ROOT_LOGGER=INFO,RFA

mapred-site.xml文件

<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
<description></description>
</property>

<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>node1:10020</value>
<description></description>
</property>

<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>node1:19888</value>
<description></description>
</property>

<property>
<name>mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir</name>
<value>/data/mr-history/tmp</value>
<description></description>
</property>

<property>
<name>mapreduce.jobhistory.done-dir</name>
<value>/data/mr-history/done</value>
<description></description>
</property>
<property>
<name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.map.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.reduce.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME</value>
</property>
</configuration>

YARN配置文件

在 $HADOOP_HOME/etc/hadoop 文件夹内，修改：

yarn-env.sh文件

export JAVA_HOME=/export/server/jdk
export HADOOP_HOME=/export/server/hadoop
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export HADOOP_LOG_DIR=$HADOOP_HOME/logs

yarn-site.xml文件

<configuration>

<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>node1</value>
<description></description>
</property>

<property>
<name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>
<value>/data/nm-local</value>
<description>Comma-separated list of paths on the local filesystem where intermediate data is written.</description>
</property>

<property>
<name>yarn.nodemanager.log-dirs</name>
<value>/data/nm-log</value>
<description>Comma-separated list of paths on the local filesystem where logs are written.</description>
</property>

<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
<description>Shuffle service that needs to be set for Map Reduce applications.</description>
</property>

<property>
<name>yarn.log.server.url</name>
<value>http://node1:19888/jobhistory/logs</value>
<description></description>
</property>

<property>
<name>yarn.web-proxy.address</name>
<value>node1:8089</value>
<description>proxy server hostname and port</description>
</property>

<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
<description>Configuration to enable or disable log aggregation</description>
</property>

<property>
<name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name>
<value>/tmp/logs</value>
<description>Configuration to enable or disable log aggregation</description>
</property>

<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler</value>
<description></description>
</property>

<property>
<name>yarn.nodemanager.log.retain-seconds</name>
<value>10800</value>
<description>Default time (in seconds) to retain log files on the NodeManager Only applicable if log-aggregation is disabled.</description>
</property>
</configuration>

解释：

MapReduce和YARN的配置文件修改好后，需要分发到其它的服务器节点中。

分发

scp mapred-env.sh mapred-site.xml yarn-env.sh yarn-site.xml node2:`pwd`/

scp mapred-env.sh mapred-site.xml yarn-env.sh yarn-site.xml node3:`pwd`/

分发完成配置文件，就可以启动YARN的相关进程啦。

集群启动命令介绍

常用的进程启动命令如下：

一键启动YARN集群：

$HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh

会基于yarn-site.xml中配置的yarn.resourcemanager.hostname来决定在哪台机器上启动resourcemanager

会基于workers文件配置的主机启动NodeManager

一键停止YARN集群：

$HADOOP_HOME/sbin/stop-yarn.sh

在当前机器，单独启动或停止进程

$HADOOP_HOME/bin/yarn --daemon start|stop resourcemanager|nodemanager|proxyserver

start和stop决定启动和停止

可控制resourcemanager、nodemanager、proxyserver三种进程

历史服务器启动和停止

$HADOOP_HOME/bin/mapred --daemon start|stop historyserver

独立进程启停可用

$HADOOP_HOME/bin/yarn --daemon

控制resourcemanager、nodemanager、proxyserver

$HADOOP_HOME/bin/mapred --daemon

控制historyserver

开始启动YARN集群

在node1服务器，以hadoop用户执行

首先执行：

$HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh

一键启动所需的: ResourceManager NodeManager ProxyServer（代理服务器）

其次执行：

$HADOOP_HOME/bin/mapred --daemon start historyserver

启动: HistoryServer（历史服务器）

jps

查看java进程

查看YARN的WEB UI页面

打开 http://node1:8088 即可看到YARN集群的监控页面（ResourceManager的WEB UI）

在最后，可以给虚拟机打上快照，保存安装状态

提交MapReduce程序至YARN运行

在部署并成功启动YARN集群后，我们就可以在YARN上运行各类应用程序了。

们目前先来体验一下在YARN上执行MapReduce程序的过程。

Hadoop官方内置了一些预置的MapReduce程序代码，我们无需编程，只需要通过命令即可使用。

常用的有2个MapReduce内置程序：

wordcount：单词计数程序。统计指定文件内各个单词出现的次数

pi：求圆周率通过蒙特卡罗算法（统计模拟法）求圆周率

这些内置的示例MapReduce程序代码，都在： $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.1.jar 这个文件内。

可以通过 hadoop jar 命令来运行它，提交MapReduce程序到YARN中。

语法：

hadoop jar 程序文件 java类名 [程序参数] ... [程序参数]

提交wordcount示例程序

单词计数示例程序的功能很简单：

给定数据输入的路径（HDFS）、给定结果输出的路径（HDFS）

将输入路径内的数据中的单词进行计数，将结果写到输出路径

我们可以准备一份数据文件，并上传到HDFS中。

请随意填写内容，假设文件为words.txt，上传到HDFS

hadoop fs -mkdir -p /input/wordcount

hadoop fs -mkdir /output

hadoop fs -put words.txt /input/wordcount/

执行如下命令，提交示例MapReduce程序WordCount到YARN中执行

hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.1.jar wordcount hdfs://node1:8020/input/wordcount/ hdfs://node1:8020/output/wc1

注意：参数wordcount，表示运行jar包中的单词计数程序（Java Class）

参数1是数据输入路径（hdfs://node1:8020/input/wordcount/)

参数2是结果输出路径(hdfs://node1:8020/output/wc1)，需要确保输出的文件夹不存在

提交程序后，可以在YARN的WEB UI页面看到运行中的程序（http://node1:8088/cluster/apps)

执行完成后，可以查看HDFS上的输出结果