【Hadoop 分布式部署 五：分布式部署之分发、基本测试及监控】

1.对  hadoop 进行格式化

　　　　到  /opt/app/hadoop-2.5.0  目录下　　执行命令：    bin/hdfs namenode -format

　　　　　　执行的效果图如下  (  下图成功   格式化     不要没事格式化  )

　　　　　　        

 

2.启动dfs   

　　　执行命令(在  /opt/app/hadoop-2.5.0/目录下):    sbin/start-dfs.sh      

　　　　　　执行之后的效果就如下图 （可以看到  3个DataNode已经启动起来了，NameNode  和 secondarynamenode 也已经启动起来了）

　　　　　　

　　　　　　然后在分别上这三台机器上查看一下启动情况

　　　　　　节点一（hadoop-senior.zuoayn.com）

　　　　　　

　　　　　　 节点二 （hadoop-senior02.zuoyan.com）

　　　　　　

　　　　　　节点三（Hadoop-senior03.zuoyan.com）

　　　　　　

 

　　　　　　可以看到 每个节点上执行的任务  都是我们当时设计的，我的这种情况是比较幸运的没有出现什么错误，都启动起来了，但是有的时候会出现  

　　　　　　:Temporary  failure in name resolutionop-senior02.zuoyan.com

　　　　　　:Temporary  failure in name resolutionop-senior.zuoyan.com 

　　　　　　出现这个原因是因为 拷贝虚拟机出现的问题  出现这种情况的原因 就是域名解析问题   机器重启  ，还有另一种方式解决

　　　　　　就是到每个机器上单独去启动   使用命令 ：sbin/hadoop-daemon.sh start datanode 

　　　　　    

通过浏览器打开查看一下启动情况:

　　　　　　输入网址：http://hadoop-senior.zuoyan.com:50070（这里也就是第一个主机的ip地址，因为我映射到了windows的hosts中，所以也能通过这个主机名访问）

　　　　　　　点击主页的  LiveNodes  就可以看见如下的界面

　　　　　　　这个界面上显示的就是我们的节点

　　　　　　　　　　　　

使用一些命令进行测试一下

　　　　　　　　创建目录命令:    bin/hdfs  dfs -mkdir -p /user/beifeng/tmp/conf

　　　　　　　　

　　　　　　　　上传文件命令:   bin/hdfs dfs -put /etc/hadoop/*.-site.xml  /user/beifeng/tmp/conf

　　　　　　　　

                            读取文件命令:   bin/hdfs dfs -text /user/beifeng/tmp/conf/core-site.xml   (下图就是成功的读取出来了)

　　　　　　　　

　　　　　　　　

　　　　　　　　

3.启动yarn  

　　　　(在/opt/app/hadoop-2.5.0 的目录下  )   使用命令:  sbin/start-yarn.sh

　　　　

 

　　　　在启动yarn的时候我的出先了一个问题  就是resourcemanager  启动不起来  不论是在  第一个节点上看，还是在第二个节点上看  都没有resourcemanager 

　　　　　 

　　　　　　日志信息如下

　　　　　　

 

 　　　　　　　最终在开源中国上查找到了解决方案  

　　　　　　　　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。

 

4.测试Mapreduce程序

　　　　　　　　首先创建一个目录用来存放输入数据  命令:    bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/beifeng/mapreduce/wordcount/input

　　　　　　　　

　　　　　　　　上传文件到文件系统上去  命令：bin/hdfs dfs -put /opt/modules/hadoop-2.5.0/wc.input /user/beifeng/mapreduce/wordcount/input

　　　　　　　　　

　　　　　　　　使用命令查看一下文件是否上传成功 命令:bin/hdfs dfs -ls /user/beifeng/mapreduce/wordcount/input   (可以看到wc.input 已经在这个目录下)

　　　　　　　　　　

　　　　　　　　

　　　　　　　　完成准备工作之后  就开始使用 yarn 来运行wordcount 程序 

　　　　　　　　命令: bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0.jar wordcount /user/beifeng/mapreduce/wordcount/input    /user/beifeng/mapreduce/wordcount/output

　　　　　　　　程序已经开始在机器上运行了

　　　　　　　　

　　　　　　　　

　　　　　　　　从WEB页面上看到的效果

　　　　　　　　

　　　　　　　　

　　　　　　　　最后在使用hdfs 的命令来查看一下   wordcount 统计的结果  命令 ：bin/hdfs -dfs -text /user/beifeng/mapreduce/wordcount/output/part*

　　　　　　　　

　　　　　　　　

 

到此  配置结束，但是剩下的还有 环境问题解决  和  集群基础测试