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Spark快速大数据分析——Spark的Hadoop配置（肆）

發布時間：2023/12/20 编程问答 42 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了 Spark快速大数据分析——Spark的Hadoop配置（肆）小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

Spark快速大數據分析——Spark的Hadoop配置（肆）

本文主要參考林子雨老師的hadoop搭建文檔，在此放下鏈接，如需使用hadoop3.1.3版本可進行參考：
廈門大學林子雨老師博客

系列文章目錄

Spark快速大數據分析——Scala語言基礎（壹）。
Spark快速大數據分析——Spark安裝與IDEA 開發（貳）。
Spark快速大數據分析——Spark的WSL環境安裝與Hadoop環境配置（叁）

文章目錄

Spark快速大數據分析——Spark的Hadoop配置（肆）
- 系列文章目錄
- - 軟件環境：
- Hadoop單機配置(非分布式)
- - 注意！
- Hadoop偽分布式配置
- - Hadoop配置文件說明
  - 注意！
  - 注意！
- Hadoop無法正常啟動的解決方法
- 運行Hadoop偽分布式實例
- - 注意！

軟件環境：

Hadoop-3.2
Spark-3.1.3
JDK 8
WSL2 Ubuntu20.04
Windos10 20H2

Hadoop單機配置(非分布式)

Hadoop 默認模式為非分布式模式（本地模式），無需進行其他配置即可運行。非分布式即單 Java 進程，方便進行調試。

現在我們可以執行例子來測試一下Hadoop 的運行是否正常。

Hadoop 附帶了豐富的例子（運行 ./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar 可以看到所有例子），包括 wordcount、 terasort、join、grep 等。

在此我們選擇運行grep例子，我們將input文件夾的所有文件作為輸入，篩選當中符合正則表達式 dfs[a-z.]+ 的單詞并統計出現的次數，最后輸出結果到 output 文件夾中。

首先切換到hadoop用戶下：

jszszzy@LAPTOP-74GAR8S9:~$ su hadoop

切換對應文件夾下：

hadoop@LAPTOP-74GAR8S9:/home/jszszzy$ cd /usr/local/hadoop

創建一個input文件夾，把配置文件拷貝過來，將配置文件作為輸入文件：

hadoop@LAPTOP-74GAR8S9:/usr/local/hadoop$ mkdir ./input hadoop@LAPTOP-74GAR8S9:/usr/local/hadoop$ cp ./etc/hadoop/*.xml ./input

最后調用運行，注意不要換行！（顯示的可能有換行），注意版本和你本機安裝的版本相對應：

hadoop@LAPTOP-74GAR8S9:/usr/local/hadoop$ ./bin/hadoop jar./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.2.jar grep ./input ./output 'dfs[a-z.]+'

如果在這個地方產生報錯：

Error: Could not find or load main class jar..share.hadoop.mapreduce.hadoop

請刪除hadoop重新解壓一下，刪除命令如下，解壓命令參考第三篇：

cd /usr/local sudo rm -r hadoop

等待運行完成后查看結果：

hadoop@LAPTOP-74GAR8S9:/usr/local/hadoop$ cat ./output/* 1 dfsadmin

完成后結果如下：

顯示符合正則的單詞 dfsadmin 出現了1次。

注意！

注意，Hadoop 默認不會覆蓋結果文件，因此再次運行上面實例會提示出錯，需要先將 ./output 刪除。

刪除命令：

hadoop@LAPTOP-74GAR8S9:/usr/local/hadoop$ rm -r ./output

Hadoop偽分布式配置

Hadoop 可以在單節點上以偽分布式的方式運行，Hadoop 進程以分離的 Java 進程來運行，節點既作為 NameNode 也作為 DataNode，同時，讀取的是 HDFS 中的文件。

Hadoop 的配置文件位于 /usr/local/hadoop/etc/hadoop/ 中，偽分布式需要修改2個配置文件 core-site.xml 和 hdfssite.xml 。Hadoop的配置文件是 xml 格式，每個配置以聲明 property 的 name 和 value 的方式來實現。

修改配置文件 core-site.xml： vim ./etc/hadoop/core-site.xml ，將當中的

修改為下面配置：

<configuration><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>file:/usr/local/hadoop/tmp</value><description>Abase for other temporary directories.</description></property><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://localhost:9000</value></property></configuration>

同樣的，修改配置文件 hdfs-site.xml：

<configuration><property><name>dfs.replication</name><value>1</value></property><property><name>dfs.namenode.name.dir</name><value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/name</value></property><property><name>dfs.datanode.data.dir</name><value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/data</value></property> </configuration>

Hadoop配置文件說明

Hadoop 的運行方式是由配置文件決定的（運行 Hadoop 時會讀取配置文件），因此如果需要從偽分布式模式切換回非分布式模式，需要刪除 core-site.xml 中的配置項。

此外，偽分布式雖然只需要配置 fs.defaultFS 和 dfs.replication 就可以運行（官方教程如此），不過若沒有配置 hadoop.tmp.dir 參數，則默認使用的臨時目錄為 /tmp/hadoo-hadoop，而這個目錄在重啟時有可能被系統清理掉，導致必須重新執行 format 才行。所以我們進行了設置，同時也指定 dfs.namenode.name.dir 和 dfs.datanode.data.dir，否則在接下來的步驟中可能會出錯。

我們繼續回到配置：

配置完成后，執行 NameNode 的格式化，注意這里路徑是什么:

hadoop@LAPTOP-74GAR8S9:/usr/local/hadoop$ ./bin/hdfs namenode -format

成功的話，會看到 “successfully formatted” 的提示，具體返回信息類似如下：

hadoop@LAPTOP-74GAR8S9:/usr/local/hadoop$ ./bin/hdfs namenode -format WARNING: /usr/local/hadoop/logs does not exist. Creating. 2022-04-14 13:20:01,596 INFO namenode.NameNode: STARTUP_MSG: /************************************************************ STARTUP_MSG: Starting NameNode STARTUP_MSG: host = LAPTOP-74GAR8S9.localdomain/127.0.1.1 STARTUP_MSG: args = [-format] STARTUP_MSG: version = 3.2.2 STARTUP_MSG: classpath = /usr/local/hadoop/etc/hadoop:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/netty-3.10.6.Final.

注意！

如果在這一步報錯：

Error: JAVA_HOME is not set and could not be found.

則說明之前設置 JAVA_HOME 環境變量那邊就沒設置好，請按教程先設置好 JAVA_HOME 變量，否則后面的過程都是進行不下去。

如果已經按照前面教程在.bashrc文件中設置了JAVA_HOME。還是出現 Error: JAVA_HOME is not set and could not be found. 的錯誤。

那么，請到hadoop的安裝目錄修改配置文件/usr/local/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh”，在里面找到“export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}”這行，然后，把它修改成JAVA安裝路徑的具體地址，比如，“export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/default-java”，然后，再次啟動Hadoop。

設置后仍報錯：

打開環境配置文件：

添加：export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64

接著開啟NameNode和DataNode守護進程:

hadoop@LAPTOP-74GAR8S9:/usr/local/hadoop$ cd /usr/local/hadoop hadoop@LAPTOP-74GAR8S9:/usr/local/hadoop$ ./sbin/start-dfs.sh

輸入命令以后開始運行：

hadoop@LAPTOP-74GAR8S9:/usr/local/hadoop$ cd /usr/local/hadoop hadoop@LAPTOP-74GAR8S9:/usr/local/hadoop$ ./sbin/start-dfs.sh

如果有報錯如下：

hadoop@LAPTOP-HO0AHQKI:/usr/local/hadoop$ sudo ./sbin/start-dfs.sh WARNING: HADOOP_SECURE_DN_USER has been replaced by HDFS_DATANODE_SECURE_USER. Using value of HADOOP_SECURE_DN_USER. Starting namenodes on [localhost] localhost: root@localhost: Permission denied (publickey). Starting datanodes localhost: root@localhost: Permission denied (publickey). Starting secondary namenodes [LAPTOP-HO0AHQKI] LAPTOP-HO0AHQKI: root@laptop-ho0ahqki: Permission denied (publickey).

請使用：

exit

退出ssh！

注意！

若出現如下SSH提示，輸入yes即可：

啟動時可能會出現如下 WARN 提示：WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform… using builtin-java classes where applicable WARN 提示可以忽略，并不會影響正常使用。

啟動 Hadoop 時提示 Could not resolve hostname 如果啟動 Hadoop 時遇到輸出非常多“ssh: Could not resolve hostname xxx”的異常情況，如下圖所示：

這個并不是 ssh 的問題，可通過設置 Hadoop 環境變量來解決。首先按鍵盤的 ctrl + c 中斷啟動，然后在 ~/.bashrc 中，增加如下兩行內容（設置過程與 JAVA_HOME 變量一樣，其中 HADOOP_HOME 為 Hadoop 的安裝目錄）：

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native

保存后，務必執行 source ~/.bashrc 使變量設置生效，然后再次執行 ./sbin/start-dfs.sh 啟動 Hadoop。

啟動完成后，可以通過命令 jps 來判斷是否成功啟動，若成功啟動則會列出如下進程: “NameNode”、”DataNode” 和 “SecondaryNameNode”（如果 SecondaryNameNode 沒有啟動，請運行 sbin/stop-dfs.sh 關閉進程，然后再次嘗試啟動嘗試）。如果沒有 NameNode 或 DataNode ，那就是配置不成功，請仔細檢查之前步驟，或通過查看啟動日志排查原因。

使用后：

Hadoop無法正常啟動的解決方法

一般可以查看啟動日志來排查原因
，注意幾點：啟動時會提示形如 “DBLab-XMU: starting namenode, logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoopnamenode-DBLab-XMU.out”，其中 DBLab-XMU 對應你的機器名，但其實啟動日志信息是記錄在 /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-namenode-DBLab-XMU.log 中，所以應該查看這個后綴為 .log 的文件；
每一次的啟動日志都是追加在日志文件之后，所以得拉到最后面看，對比下記錄的時間就知道了。
一般出錯的提示在最后面，通常是寫著 Fatal、Error、Warning 或者 Java Exception 的地方。
可以在網上搜索一下出錯信息，看能否找到一些相關的解決方法

此外，若是 DataNode 沒有啟動，可嘗試如下的方法（注意這會刪除 HDFS 中原有的所有數據，如果原有的數據很重要請不要這樣做）：

$ # 針對 DataNode 沒法啟動的解決方法 $ cd /usr/local/hadoop $ ./sbin/stop-dfs.sh # 關閉 $ rm -r ./tmp # 刪除 tmp 文件，注意這會刪除 HDFS 中原有的所有數據 $ ./bin/hdfs namenode -format # 重新格式化 NameNode $ ./sbin/start-dfs.sh # 重啟

運行Hadoop偽分布式實例

上面的單機模式，grep 例子讀取的是本地數據，偽分布式讀取的則是 HDFS 上的數據。要使用 HDFS，首先需要在 HDFS 中創建用戶目錄：

hadoop@LAPTOP-74GAR8S9:/usr/local/hadoop$ ./bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop

接著將 ./etc/hadoop 中的 xml 文件作為輸入文件復制到分布式文件系統中，即將 /usr/local/hadoop/etc/hadoop 復制到分布式文件系統中的 /user/hadoop/input 中。我們使用的是 hadoop 用戶，并且已創建相應的用戶目錄 /user/hadoop ，因此在命令中就可以使用相對路徑如 input，其對應的絕對路徑就是 /user/hadoop/input:

hadoop@LAPTOP-74GAR8S9:/usr/local/hadoop$ ./bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop/input hadoop@LAPTOP-74GAR8S9:/usr/local/hadoop$ ./bin/hdfs dfs -put ./etc/hadoop/*.xml input

可以使用ls查看一下文件信息：

hadoop@LAPTOP-74GAR8S9:/usr/local/hadoop$ ./bin/hdfs dfs -ls input Found 9 items -rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 9213 2022-04-14 13:37 input/capacity-scheduler.xml -rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 1033 2022-04-14 13:37 input/core-site.xml -rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 11392 2022-04-14 13:37 input/hadoop-policy.xml -rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 1079 2022-04-14 13:37 input/hdfs-site.xml -rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 620 2022-04-14 13:37 input/httpfs-site.xml -rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 3518 2022-04-14 13:37 input/kms-acls.xml -rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 682 2022-04-14 13:37 input/kms-site.xml -rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 758 2022-04-14 13:37 input/mapred-site.xml -rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 690 2022-04-14 13:37 input/yarn-site.xml

偽分布式運行 MapReduce 作業的方式跟單機模式相同，區別在于偽分布式讀取的是HDFS中的文件（可以將單機步驟中創建的本地 input 文件夾，輸出結果 output 文件夾都刪掉來驗證這一點）。

注意：命令沒有換行：

hadoop@LAPTOP-74GAR8S9:/usr/local/hadoop$ ./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.2.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'

查看運行結果的命令（查看的是位于 HDFS 中的輸出結果）：

hadoop@LAPTOP-74GAR8S9:/usr/local/hadoop$ ./bin/hdfs dfs -cat output/* 1 dfsadmin 1 dfs.replication 1 dfs.namenode.name.dir 1 dfs.datanode.data.dir

Hadoop 運行程序時，輸出目錄不能存在，否則會提示錯誤 “org.apache.hadoop.mapred.FileAlreadyExistsException: Output directory hdfs://localhost:9000/user/hadoop/output already exists”

因此若要再次執行，需要執行如下命令刪除 output 文件夾:

hadoop@LAPTOP-74GAR8S9:/usr/local/hadoop$ ./bin/hdfs dfs -rm -r output Deleted output

注意！

運行程序時，輸出目錄不能存在運行 Hadoop 程序時，為了防止覆蓋結果，程序指定的輸出目錄（如 output）不能存在，否則會提示錯誤，因此運行前需要先刪除輸出目錄。在實際開發應用程序時，可考慮在程序中加上如下代碼，能在每次運行時自動刪除輸出目錄，避免繁瑣的命令行操作：

Configuration conf = new Configuration(); Job job = new Job(conf); /* 刪除輸出目錄 */ Path outputPath = new Path(args[1]); outputPath.getFileSystem(conf).delete(outputPath, true);

若要關閉 Hadoop，則運行：

hadoop@LAPTOP-74GAR8S9:/usr/local/hadoop$ ./sbin/stop-dfs.sh Stopping namenodes on [localhost] Stopping datanodes Stopping secondary namenodes [LAPTOP-74GAR8S9]

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Spark快速大数据分析——Spark的Hadoop配置（肆）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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