京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
启用HDFS文件系统之前,需要对其进行格式化;格式化只需做一次
在192.168.31.130上执行如下命令
cd /opt/linuxsir/hadoop/bin
./hdfs namenode -format
rm -rf /opt/linuxsir/hadoop/logs/*.*
ssh root@192.168.31.132 rm -rf /opt/linuxsir/hadoop/logs/*.*
ssh root@192.168.31.133 rm -rf /opt/linuxsir/hadoop/logs/*.*
cd /opt/linuxsir/hadoop/sbin
./start-all.sh
\如果要停止,请执行如下命令
cd /opt/linuxsir/hadoop/sbin
./stop-all.sh
clear
cd /opt/linuxsir/hadoop/sbin
./start-dfs.sh
./start-yarn.sh
\如果要停止,请执行如下命令,即分开停止HDFS和YARN
cd /opt/linuxsir/hadoop/sbin
./stop-yarn.sh
./stop-dfs.sh
现在,可以在三个节点上,查看进程,验证Hadoop是否成功启动
[root@hd-master bin]# jps
6262 NameNode
28630 Jps
6455 SecondaryNameNode
6618 ResourceManager
[root@hd-master bin]# ssh root@192.168.31.132 jps
3431 NodeManager
20697 Jps
3311 DataNode
[root@hd-master bin]# ssh root@192.168.31.133 jps
3313 DataNode
3431 NodeManager
20295 Jps
到目前为止,启动HDFS和YARN以后,各个节点的进程,如下图所示
| 层级 | hd-master | hd-slave1 | hd-slave2 |
|---|---|---|---|
| hdfs层 | NameNode、Secondary、NameNode | DataNode | DataNode |
| Yarn层 | ResourceManager | NodeManager | NodeManager |
| hardware各个节点 | 192.168.31.131 | 192.168.31.132 | 192.168.31.133 |
在hd-master上运行如下命令,报告HDFS的基本信息
cd /opt/linuxsir/hadoop
./bin/hdfs dfsadmin -report
[root@hd-master bin]# cd /opt/linuxsir/hadoop
[root@hd-master hadoop]# ./bin/hdfs dfsadmin -report
Configured Capacity: 63116517376 (58.78 GB)
Present Capacity: 52430880768 (48.83 GB)
DFS Remaining: 52430462976 (48.83 GB)
DFS Used: 417792 (408 KB)
DFS Used%: 0.00%
Under replicated blocks: 2
Blocks with corrupt replicas: 0
Missing blocks: 0
Missing blocks (with replication factor 1): 0
-------------------------------------------------
Live datanodes (2):
Name: 192.168.31.133:50010 (hd-slave2)
Hostname: hd-slave2
Decommission Status : Normal
Configured Capacity: 31558258688 (29.39 GB)
DFS Used: 208896 (204 KB)
Non DFS Used: 5349883904 (4.98 GB)
DFS Remaining: 26208165888 (24.41 GB)
DFS Used%: 0.00%
DFS Remaining%: 83.05%
Configured Cache Capacity: 0 (0 B)
Cache Used: 0 (0 B)
Cache Remaining: 0 (0 B)
Cache Used%: 100.00%
Cache Remaining%: 0.00%
Xceivers: 1
Last contact: Fri Oct 11 01:29:14 PDT 2024
Name: 192.168.31.132:50010 (hd-slave1)
Hostname: hd-slave1
Decommission Status : Normal
Configured Capacity: 31558258688 (29.39 GB)
DFS Used: 208896 (204 KB)
Non DFS Used: 5335752704 (4.97 GB)
DFS Remaining: 26222297088 (24.42 GB)
DFS Used%: 0.00%
DFS Remaining%: 83.09%
Configured Cache Capacity: 0 (0 B)
Cache Used: 0 (0 B)
Cache Remaining: 0 (0 B)
Cache Used%: 100.00%
Cache Remaining%: 0.00%
Xceivers: 1
Last contact: Fri Oct 11 01:29:14 PDT 2024
如果Hadoop启动出问题,可以通过查看日志来寻找原因。每次启动Hadoop,应该首先清空三个节点的logs目录,方便寻找错误。
当启动出错,可以到相应节点上,查看日志文件。哪个节点启动出错,就看哪个节点的日志文件。由于有无密码ssh登录,可以通过主节点登录到其它节点,去查看所有节点的日志文件。
日志文件分别在hd-master、hd-slave1、hd-slave2的/opt/linuxsir/hadoop/logs目录下。
启动Hadoop之前,删除log文件
如果启动出问题,log文件里就是最新的出错信息
rm -rf /opt/linuxsir/hadoop/logs/*.*
ssh root@192.168.31.132 rm -rf /opt/linuxsir/hadoop/logs/*.*
ssh root@192.168.31.133 rm -rf /opt/linuxsir/hadoop/logs/*.*
若干web管理界面,列表如下
访问NameNode管理页面,监控文件系统。 http://192.168.31.131:50070/

访问ResourceManager(整个Cluster)管理页面,监控集群状况。 http://192.168.31.131:9099/ 这个端口缺省是8088,由于端口冲突,改成9099, 参考yarn-site.xml

MapReduce JobHistory Server的管理页面,查看MapReduce作业提交历史;需要事先启动JobHistory Server。 http://192.168.31.131:19888/

cd /opt/linuxsir/hadoop/bin
hdfs dfsadmin -safemode leave
\ 用户可以通过dfsadmin -safemode value 来操作安全模式,参数value的说明如下:
\ enter - 进入安全模式
\ leave - 强制NameNode离开安全模式
\ get - 返回安全模式是否开启的信息
\ wait - 等待,一直到安全模式结束
cd /opt/linuxsir/hadoop/bin
./hdfs dfs -rm -r /input \ 递归式删除目录
./hdfs dfs -mkdir /input \ 创建目录
./hdfs dfs -chmod a+rwx /input \ 授权
./hdfs dfs -mkdir /output \ 创建目录
./hdfs dfs -copyFromLocal /opt/linuxsir/test.txt /input \ 拷贝文件到HDFS
\ 或者./hdfs dfs -put /opt/linuxsir/test.txt /input
./hdfs dfs -cat /input/test.txt | head \ 显示文件的头几行
注意,需要事先启动HDFS和YARN
cd /opt/linuxsir/hadoop/bin
./hdfs dfs -cat /input/test.txt
./hadoop jar /opt/linuxsir/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar wordcount /input/test.txt /output
./hdfs dfs -ls /output
./hdfs dfs -cat /output/part-r-00000
为了运行wordcount,必须保证hdfs分布式文件系统的/output不存在。如果存在可以把它删除,命令如下
cd /opt/linuxsir/hadoop/bin
./hdfs dfs -ls /output
./hdfs dfs -rm /output/*
./hdfs dfs -rmdir /output
在hd-master节点上,配置History Server
1、在.../etc/hadoop/mapred-site.xml中配置以下内容
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>hd-master:10020</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>hd-master:19888</value>
</property>
2、把hd-master的新配置分发到所有节点即hd-slave1和hd-slave2。
clear
scp /opt/linuxsir/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml hd-slave1:/opt/linuxsir/hadoop/etc/hadoop
scp /opt/linuxsir/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml hd-slave2:/opt/linuxsir/hadoop/etc/hadoop
3、启动服务,在hd-master这台服务器上执行以下语句。 注意,需要事先启动HDFS和YARN
cd /opt/linuxsir/hadoop/sbin
mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
clear
jps
ssh root@192.168.31.132 jps
ssh root@192.168.31.133 jps
访问MapReduce JobHistory Server
http://192.168.31.131:19888/
为了顺利运行该实例,需要编辑/opt/linuxsir/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml配置文件,添加如下配置
<!-- for windows access linux HDFS -->
<property>
<name>dfs.permissions.enabled</name>
<value>false</value>
</property>
这里分享一个你一定用得到的小程序——CDA数据分析师考试小程序。
它是专为CDA数据分析认证考试报考打造的一款小程序。可以帮你快速报名考试、查成绩、查证书、查积分,通过该小程序,考生可以享受更便捷的服务。
扫码加入CDA小程序,与圈内考生一同学习、交流、进步!

数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12在数据分析日常工作中,Excel数据筛选是数据清洗、数据提取、样本筛选的核心基础操作。传统Excel手动筛选、函数筛选方式,面对多 ...
2026-08-12 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-08-12在数据分析、统计建模、数据挖掘与商业调研过程中,原始数据往往无法做到绝对干净规整。受系统故障、人工录入失误、设备误差、突 ...
2026-08-11在数据分析工作中,聚类分析是典型的无监督学习方法,核心作用是依据数据自身的多维特征,将相似样本自动划分为若干类别,实现“ ...
2026-08-11 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-11AB实验是互联网产品迭代、营销优化、功能升级的核心科学验证手段,通过流量随机分组、对照组与实验组对比,科学验证策略、功能、 ...
2026-08-10在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率、降低数据库IO开销、优化系统性能的核心手段。普通单列索引仅适配简单查询场景,面对 ...
2026-08-10 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-08-10在数字化市场调研体系中,大数据与小数据是两类核心调研数据形态,分别对应海量行为统计与精准样本深度调研。行业普遍存在认知误 ...
2026-08-07数据透视表是Excel、WPS中最核心的数据分析工具,凭借快速汇总、分组统计、动态筛选的优势,被广泛应用于销量统计、业绩复盘、数 ...
2026-08-07 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-08-07在商品销量、市场需求、营收规模等业务数据中,季节性波动是最普遍、最核心的数据特征。零售快消、食品餐饮、家电服饰、电商行业 ...
2026-08-06在流量红利消退、市场竞争白热化的商业环境中,传统依托经验、跟风投放、广撒网式的营销模式,逐渐暴露出成本高、精准度低、转化 ...
2026-08-06