目录
- 部署说明
- MapReduce配置文件
- YARN配置文件
- 分发配置文件
- 集群启动命令
- 开始启动YARN集群
- 查看YARN的WEB UI页面
- 保存快照
- YARN集群的启停命令
- 一键启动脚本
- 单进程启停
- 提交MapReduce任务到YARN执行
- 提交wordcount示例程序
- 查看运行日志
- 提交求圆周率示例程序
p41~43
https://www.bilibili.com/video/BV1WY4y197g7/?p=41
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）
有3台服务器，其中node1配置较高
集群规划如下：
| 主机 | 角色 |
|---|---|
| node1 | ResourceManager、NodeManager、ProxyServer、JobHistoryServer |
| node2 | NodeManager |
| node3 | NodeManager |
MapReduce配置文件
在 $HADOOP_HOME/etc/hadoop 文件夹内，修改：
- mapred-env.sh文件
su - hadoop
cd /export/server/hadoop/etc/hadoop/
vim mapred-env.sh
在顶部添加以下内容
export JAVA_HOME=/export/server/jdk
export HADOOP_JOB_HISTORYSERVER_HEAPSIZE=1000
export HADOOP_MAPRED_ROOT_LOGGER=INFO,RFA
设置JDK路径
设置JobHistoryServer进程内存为1G
设置日志级别为INFO
- mapred-site.xml文件
vim mapred-site.xml
在<configuration></configuration>之间添加以下内容
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
<discription>MapReduce的运行框架运行为YARN</discription>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>node1:10020</value>
<discription>历史服务器通讯端口为node1:10020</discription>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>node1:19888</value>
<discription>历史服务器端口为node1的19888</discription>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir</name>
<value>/data/mr-history/tmp</value>
<discription>历史信息在HDFS的记录临时路径</discription>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.done-dir</name>
<value>/data/mr-history/done</value>
<discription>历史信息在HDFS的记录路径</discription>
</property>
<property>
<name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME</value>
<discription>MapRedece HOME设置为HADOOP_HOME</discription>
</property>
<property>
<name>mapreduce.map.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME</value>
<discription>MapRedece HOME设置为HADOOP_HOME</discription>
</property>
<property>
<name>mapreduce.reduce.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME</value>
<discription>MapRedece HOME设置为HADOOP_HOME</discription>
</property>
YARN配置文件
vim yarn-env.sh
在顶部添加以下内容
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
设置JDK路径的环境变量
设置HADOOP_HOME的环境变量
设置配置文件路径的环境变量
设置日志文件路径的环境变量
vim yarn-site.xml
在<configuration></configuration>之间添加以下内容
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>node1</value>
<discription>ResourceManager设置在node1节点</discription>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>
<value>/data/nm-local</value>
<discription>NodeManager中间数据本地存储路径</discription>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.log-dirs</name>
<value>/data/nm-log</value>
<discription>NodeManager数据日志本地存储路径</discription>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
<discription>为MapReduce程序开启Shuffle服务</discription>
</property>
<property>
<name>yarn.log.server.url</name>
<value>http://node1:19888/jobhistory/logs</value>
<discription>历史服务器URL</discription>
</property>
<property>
<name>yarn.web-proxy.address</name>
<value>node1:8089</value>
<discription>代理服务器主机和端口</discription>
</property>
<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
<discription>开启日志聚合</discription>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name>
<value>/tmp/logs</value>
<discription>程序日志HDFS的存储路径</discription>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler</value>
<discription>选择公平调度器</discription>
</property>
分发配置文件
把配置好的文件分发到其他服务器节点中
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`/
集群启动命令
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
开始启动YARN集群
在node1服务器，以hadoop用户执行
start-dfs.sh
start-yarn.sh
jps
mapred --daemon start historyserver
日志文件在/export/server/hadoop/logs，出问题可以查看日志来排查问题。
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）
保存快照
三个服务器都关机退出保存快照
su -
init 0
刚刚部署好YARN集群
YARN集群的启停命令
一键启动脚本
启动：
$HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh
从yarn-site.xml中读取配置，确定ResourceManager所在机器，并启动它。
读取workers文件，确定机器，启动全部的NodeManager。
在当前机器启动ProxyServer（代理服务器）。
关闭：
$HADOOP_HOME/sbin/stop-yarn.sh
start-yarn.sh
jps
stop-yarn.sh
单进程启停
除了一键启停外，也可以单独控制进程的启停。
$HADOOP_HOME/bin/yarn，此程序也可以用以单独控制所在机器的进程的启停
用法：yarn --daemon (start|stop) (resourcemanager|nodemanager|proxyserver)
yarn --daemon start resourcemanager
yarn --daemon stop resourcemanager
yarn --daemon start nodemanager
yarn --daemon stop nodemanager
yarn --daemon start proxyserver
yarn --daemon stop proxyserver
$HADOOP_HOME/bin/mapred，此程序也可以用以单独控制所在机器的历史服务器的启停
用法：mapred --daemon (start|stop) historyserver
mapred --daemon stop historyserver
mapred --daemon start historyserver
提交MapReduce任务到YARN执行
YARN作为资源调度管控框架，其本身提供资源供许多程序运行，常见的有：MapReduce程序、Spark程序、Flink程序
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。
cd /export/server/hadoop/share/hadoop/mapreduce/
ll
cd
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。
hadoop it bigdata hello world
hello bigdata hdfs
it is hadoop hdfs
hdfs mapreduce yarn
hadoop yarn
将上面内容保存到Linux中为words.txt文件，并上传到HDFS
start-dfs.sh
vim words.txt
hadoop fs -mkdir -p /input
hadoop fs -mkdir /output
hadoop fs -ls /
hadoop fs -put words.txt /input/
hadoop fs -ls /input/
执行如下命令，提交示例MapReduce程序WordCount到YARN中执行
start-yarn.sh
mapred --daemon start historyserver
hadoop jar /export/server/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.4.jar wordcount hdfs://node1:8020/input hdfs://node1:8020/output/wc
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/wc)， 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
hadoop fs -ls /output/wc
hadoop fs -cat /output/wc/*
- _SUCCESS文件是标记文件，表示运行成功，本身是空文件
- part-r-00000，是结果文件，结果存储在以part开头的文件中
执行完成后，可以借助历史服务器查看到程序的历史运行信息
ps：如果没有启动历史服务器和代理服务器，此操作无法完成（页面信息由历史服务器提供，鼠标点击跳转到新网页功能由代理服务器提供）
查看运行日志
点击logs链接，可以查看到详细的运行日志信息。
此功能基于：
- 配置文件中配置了日志聚合功能，并设置了历史服务器
- 启动了代理服务器和历史服务器
- 历史服务器进程会将日志收集整理，形成可以查看的网页内容供我们查看。
所以，如果发现无法查看程序运行历史以及无法查看程序运行日志信息，请检查上述1、2、3是否都正确设置。
提交求圆周率示例程序
可以执行如下命令，使用蒙特卡罗算法模拟计算求PI（圆周率）
hadoop jar /export/server/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.4.jar pi 3 1000
参数pi表示要运行的Java类，这里表示运行jar包中的求pi程序
参数3，表示设置几个map任务
参数1000，表示模拟求PI的样本数（越大求的PI越准确，但是速度越慢）
（样本1000太小，不够精准）
