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
近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14