2.4 Hadoop集群初体验

任务目的

• 掌握启动 HDFS 集群和 YARN 集群的方式
• 进一步熟悉 HDFS 和 YARN 的 Web UI 界面
• 熟悉执行 MapReduce 程序的流程

任务清单

• 任务1：启动 Hadoop 集群
• 任务2：查看进程启动情况
• 任务3：WordCount 单词统计案例
• 任务4：PI 案例

详细任务步骤

任务1：启动 Hadoop 集群

　　在本平台上，虽然已经为大家搭建好了 Hadoop 伪分布式集群，但是并没有启动，所以在使用集群之前，需要依次启动 HDFS 集群和 YARN 集群，这里我们使用脚本一键启动的方式启动。命令如下所示：

　　（1）HDFS集群

　　在本机上使用如下方式一键启动HDFS集群：

start-dfs.sh

　　效果图如下所示：

图1

　　（2）YARN集群

　　在本机上使用如下方式一键启动YARN集群：

start-yarn.sh

　　效果图如下所示：

图2

任务2：查看进程启动情况

　　在本机上执行 ​​jps​​ 命令，在打印结果中会看到 6 个进程，分别是 NodeManager、SecondaryNameNode 、ResourceManager、Jps、DataNode 和 NameNode，如果出现了这 6 个进程表示进程启动成功。如下图所示：

图3

任务3：WordCount 单词统计案例

　　（1）首先，通过本机的浏览器访问 http://localhost:50070 或 ​​http://本机IP地址:50070​​ 打开 HDFS 的 Web UI 界面。其次，选择 Utilities——》Browse the file system

图4

　　（2）在本机的/root目录下，新建一个名为 data 的文件夹，然后再执行 “vim word.txt” 指令新建一个 word.txt 文本文件，并编写一些单词内容，如下图所示：

图5

　　（3）接着，在 HDFS 上创建 /wordcount/input 目录，并将 word.txt 文件上传至该目录下，具体指令如下所示：

hadoop fs -mkdir -p /wordcount/input
 hadoop fs -put /root/data/word.txt /wordcount/input

　　效果如下所示：

图6

　　上述指令是 Hadoop 提供的进行文件系统操作的 HDFS Shell 相关指令，此处不必深究具体使用，在下一章会进行详细说明。

　　执行完上述指令后，再次查看 HDFS 的 Web UI 界面，会发现 /wordcount/input 目录创建成功并上传了指定的 word.txt 文件，如下图所示：

图7

　　（4）进入$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/ 目录下，使用​​ll​​指令查看文件夹内容，如下图所示：

图8

　　从上图可以看出，在该文件夹下自带了很多 Hadoop 的 MapReduce 示例程序。其中，hadoop-mapreduce-examples-2.7.7.jar 包中包含了计算单词个数、计算PI值等功能的程序。

　　因此，这里可以直接使用 hadoop-mapreduce-examples-2.7.7.jar 示例包，对 HDFS 上的 word.txt 文件进行单词统计，在 jar 包位置执行如下命令：

hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.7.7.jar wordcount /wordcount/input/word.txt /wordcount/output

　　上述指令中：

• hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.7.7.jar ：表示执行一个Hadoop的jar包程序；
• wordcount：表示执行jar包程序中的单词统计功能；
• /wordcount/input/word.txt：表示进行单词统计的HDFS文件路径；
• /wordcount/output：表示进行单词统计后的输出HDFS结果路径。

　　执行完上述指令后，示例包中的 MapReduce 程序开始执行，效果图如下所示：

图9

　　也可以通过YARN集群的Web UI界面查看运行状态，在本机的浏览器上访问 http://localhost:8088 或 ​​http://本机IP地址:8088​​ 。效果图如下所示：

图10

　　（5）在“单词统计”示例程序执行成功后，再次刷新并查看 HDFS 的 Web UI 界面，效果如下图所示：

图11

　　从上图可以看出，MapReduce 程序执行成功后，在 HDFS 上自动创建了指定的输出目录 /wordcount/output，并且输出了 _SUCCESS 和 part-r-00000 结果文件。其中， _SUCCESS 文件用于表示此次任务成功执行的标识，而 part-r-00000 表示单词统计的结果。

　　（6）接着，我们使用 HDFS Shell 的相关指令查看 part-r-00000 的内容，具体指令如下所示：

hadoop fs -cat /wordcount/output/part-r-00000

　　效果如下图所示：

图12

　　从上图可以看出，MapReduce 示例程序成功统计出了 /wordcount/input/word.txt 文本中的单词数量，并进行了结果输出。

任务4：PI 案例

　　进入 $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/ 目录下，使用如下指令计算 PI 值：

hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.7.7.jar pi 5 5

　　上述指令中：

• hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.7.7.jar ：表示执行一个Hadoop的jar包程序；
• pi：表示执行jar包程序中计算PI值的功能；
• 第1个5：表示运行10次map任务；
• 第2个5：表示每个map任务，投掷的次数。

　　执行完上述指令后，示例包中的 MapReduce 程序开始执行，效果图如下所示：

图13

　　执行结果如下所示：

图14

　　从上图可以看出，MapReduce 程序执行成功后，计算出了 PI 值。但是我们发现其计算结果与实际 PI 值有一定的偏差，若是想要计算更精切的 PI 值，我们可以将执行命令中的2个数值增大：

hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.7.7.jar pi 100 10000

　　执行结果：

图15

　　从结果可以验证，给出的数值越大，计算的 PI 值越精确，当然程序运行时间也会越长。若是想要提前结束程序，可以使用 ​​ctrl+c​​ 终止当前程序。