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
【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-06-17【核心关键词】数据库、电商、知识、产品、数据产品、监管业务、产品经理、业务系统、用户行为分析、用户分析、数据分析、电商 ...
2026-06-16在 Python 动态类型与面向对象的编程体系中,变量定义与类实例化是构建代码逻辑的两大核心基石。变量是数据存储、传递与运算的基 ...
2026-06-16 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据和表结构数据有什么区别”“数据类型误判会引发哪些分析错误” ...
2026-06-16在 MySQL 查询性能优化体系中,索引是降低查询耗时、提升数据库吞吐的核心手段。其中联合索引与覆盖索引是实际开发中最高频的两 ...
2026-06-15在数据仓库建设与商业智能分析体系中,维度建模是应用最广泛的建模方法论,而事实表与维度表是维度建模的两大核心构件,共同构成 ...
2026-06-15 很多数据分析师能熟练计算指标,但当被问到“这家企业的核心业务目标是什么”“如何把模糊的战略目标拆解为可量化的指标”“ ...
2026-06-15在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10