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Hadoop 2.0配置

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Jun 07, 2016 pm 04:29 PM
hadoop yarn ~에 대한 구성

最近要做一次关于yarn的分享，于是想搭建一个Hadoop环境。Hadoop 2.0较之前的Hadoop 0.1x变化比较大，折腾了好久了，终于把环境搞好了。我搭建了一个两节点的集群，只配置了一些必须的参数，让集群勉强跑起来。 1、core-site.xml configurationpropertynamef

最近要做一次关于yarn的分享，于是想搭建一个Hadoop环境。Hadoop 2.0较之前的Hadoop 0.1x变化比较大，折腾了好久了，终于把环境搞好了。我搭建了一个两节点的集群，只配置了一些必须的参数，让集群勉强跑起来。

1、core-site.xml

<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://10.232.42.91:19000/</value>
</property>
</configuration>
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2、mapred-site.xml

<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
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3、yarn-site.xml

<configuration>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address</name>
<value>hdfs://10.232.42.91:19001/</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
<value>hdfs://10.232.42.91:19002/</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce.shuffle</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
<value>10.232.42.91:8030</value>
</property>
</configuration>
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把JAVA_HOME、HADOOP_HOME都设置到.bashrc里面去，然后运行sbin/start-all.sh。使用jps可以看到两个节点下运行的进程如下。

[master] jps
31318 ResourceManager
28981 DataNode
11580 JobHistoryServer
28858 NameNode
29155 SecondaryNameNode
31426 NodeManager
11016 Jps
[slave] jps
12592 NodeManager
11711 DataNode
17699 Jps
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上面这个JobHistoryServer需要单独启动，通过它可以看到每个application的详细日志。启动命令如下。

sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
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打开http://10.232.42.91:8088/cluster/cluster这个地址可以看到cluster的介绍信息。这里再也看不到slot相关的数据了。

Snip20130307_49

万事俱备。放点文本数据到hdfs://10.232.42.91:19000/input这个目录下，运行wordcount看看效果。

$ cd hadoop/share/hadoop/mapreduce
$ hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.0.3-alpha.jar wordcount hdfs://10.232.42.91:19000/input hdfs://10.232.42.91:19000/output
13/03/07 21:08:25 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
13/03/07 21:08:26 INFO service.AbstractService: Service:org.apache.hadoop.yarn.client.YarnClientImpl is inited.
13/03/07 21:08:26 INFO service.AbstractService: Service:org.apache.hadoop.yarn.client.YarnClientImpl is started.
13/03/07 21:08:26 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 3
13/03/07 21:08:26 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:3
13/03/07 21:08:26 WARN conf.Configuration: mapred.jar is deprecated. Instead, use mapreduce.job.jar
13/03/07 21:08:26 WARN conf.Configuration: mapred.output.value.class is deprecated. Instead, use mapreduce.job.output.value.class
13/03/07 21:08:26 WARN conf.Configuration: mapreduce.combine.class is deprecated. Instead, use mapreduce.job.combine.class
13/03/07 21:08:26 WARN conf.Configuration: mapreduce.map.class is deprecated. Instead, use mapreduce.job.map.class
13/03/07 21:08:26 WARN conf.Configuration: mapred.job.name is deprecated. Instead, use mapreduce.job.name
13/03/07 21:08:26 WARN conf.Configuration: mapreduce.reduce.class is deprecated. Instead, use mapreduce.job.reduce.class
13/03/07 21:08:26 WARN conf.Configuration: mapred.input.dir is deprecated. Instead, use mapreduce.input.fileinputformat.inputdir
13/03/07 21:08:26 WARN conf.Configuration: mapred.output.dir is deprecated. Instead, use mapreduce.output.fileoutputformat.outputdir
13/03/07 21:08:26 WARN conf.Configuration: mapred.map.tasks is deprecated. Instead, use mapreduce.job.maps
13/03/07 21:08:26 WARN conf.Configuration: mapred.output.key.class is deprecated. Instead, use mapreduce.job.output.key.class
13/03/07 21:08:26 WARN conf.Configuration: mapred.working.dir is deprecated. Instead, use mapreduce.job.working.dir
13/03/07 21:08:26 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1362658309553_0019
13/03/07 21:08:26 INFO client.YarnClientImpl: Submitted application application_1362658309553_0019 to ResourceManager at /10.232.42.91:19001
13/03/07 21:08:26 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://search042091.sqa.cm4.tbsite.net:8088/proxy/application_1362658309553_0019/
13/03/07 21:08:26 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1362658309553_0019
13/03/07 21:08:33 INFO mapreduce.Job: Job job_1362658309553_0019 running in uber mode : false
13/03/07 21:08:33 INFO mapreduce.Job:  map 0% reduce 0%
13/03/07 21:08:39 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 0%
13/03/07 21:08:44 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 100%
13/03/07 21:08:44 INFO mapreduce.Job: Job job_1362658309553_0019 completed successfully
13/03/07 21:08:44 INFO mapreduce.Job: Counters: 43
	File System Counters
		FILE: Number of bytes read=12698
		FILE: Number of bytes written=312593
		FILE: Number of read operations=0
		FILE: Number of large read operations=0
		FILE: Number of write operations=0
		HDFS: Number of bytes read=16947
		HDFS: Number of bytes written=8739
		HDFS: Number of read operations=12
		HDFS: Number of large read operations=0
		HDFS: Number of write operations=2
	Job Counters 
		Launched map tasks=3
		Launched reduce tasks=1
		Rack-local map tasks=3
		Total time spent by all maps in occupied slots (ms)=10750
		Total time spent by all reduces in occupied slots (ms)=4221
	Map-Reduce Framework
		Map input records=317
		Map output records=2324
		Map output bytes=24586
		Map output materialized bytes=12710
		Input split bytes=316
		Combine input records=2324
		Combine output records=885
		Reduce input groups=828
		Reduce shuffle bytes=12710
		Reduce input records=885
		Reduce output records=828
		Spilled Records=1770
		Shuffled Maps =3
		Failed Shuffles=0
		Merged Map outputs=3
		GC time elapsed (ms)=376
		CPU time spent (ms)=4480
		Physical memory (bytes) snapshot=557428736
		Virtual memory (bytes) snapshot=2105122816
		Total committed heap usage (bytes)=254607360
	Shuffle Errors
		BAD_ID=0
		CONNECTION=0
		IO_ERROR=0
		WRONG_LENGTH=0
		WRONG_MAP=0
		WRONG_REDUCE=0
	File Input Format Counters 
		Bytes Read=16631
	File Output Format Counters 
		Bytes Written=8739
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接下来玩玩yarn吧。Hadoop官方文档那篇WritingYarnApplications太让人蛋碎了，好在我领悟到distributedshell就是使用yarn编写的。要研究yarn的话，直接去Hadoop source里面找相应的代码研究即可。

$ hadoop jar hadoop-yarn-applications-distributedshell-2.0.3-alpha.jar --jar hadoop-yarn-applications-distributedshell-2.0.3-alpha.jar org.apache.hadoop.yarn.applications.distributedshell.Client --shell_command uname --shell_args '-a'
13/03/07 21:42:44 INFO service.AbstractService: Service:org.apache.hadoop.yarn.client.YarnClientImpl is inited.
13/03/07 21:42:44 INFO distributedshell.Client: Initializing Client
13/03/07 21:42:44 INFO distributedshell.Client: Running Client
13/03/07 21:42:44 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
13/03/07 21:42:44 INFO service.AbstractService: Service:org.apache.hadoop.yarn.client.YarnClientImpl is started.
13/03/07 21:42:44 INFO distributedshell.Client: Got Cluster metric info from ASM, numNodeManagers=2
13/03/07 21:42:44 INFO distributedshell.Client: Got Cluster node info from ASM
13/03/07 21:42:44 INFO distributedshell.Client: Got node report from ASM for, nodeId=search042091.sqa.cm4:39557, nodeAddresssearch042091.sqa.cm4:8042, nodeRackName/default-rack, nodeNumContainers0, nodeHealthStatusis_node_healthy: true, health_report: "", last_health_report_time: 1362663711950, 
13/03/07 21:42:44 INFO distributedshell.Client: Got node report from ASM for, nodeId=search041134.sqa.cm4:49313, nodeAddresssearch041134.sqa.cm4:8042, nodeRackName/default-rack, nodeNumContainers0, nodeHealthStatusis_node_healthy: true, health_report: "", last_health_report_time: 1362663712038, 
13/03/07 21:42:44 INFO distributedshell.Client: Queue info, queueName=default, queueCurrentCapacity=0.0, queueMaxCapacity=1.0, queueApplicationCount=17, queueChildQueueCount=0
13/03/07 21:42:44 INFO distributedshell.Client: User ACL Info for Queue, queueName=root, userAcl=SUBMIT_APPLICATIONS
13/03/07 21:42:44 INFO distributedshell.Client: User ACL Info for Queue, queueName=root, userAcl=ADMINISTER_QUEUE
13/03/07 21:42:44 INFO distributedshell.Client: User ACL Info for Queue, queueName=default, userAcl=SUBMIT_APPLICATIONS
13/03/07 21:42:44 INFO distributedshell.Client: User ACL Info for Queue, queueName=default, userAcl=ADMINISTER_QUEUE
13/03/07 21:42:44 INFO distributedshell.Client: Min mem capabililty of resources in this cluster 1024
13/03/07 21:42:44 INFO distributedshell.Client: Max mem capabililty of resources in this cluster 8192
13/03/07 21:42:44 INFO distributedshell.Client: AM memory specified below min threshold of cluster. Using min value., specified=10, min=1024
13/03/07 21:42:44 INFO distributedshell.Client: Setting up application submission context for ASM
13/03/07 21:42:44 INFO distributedshell.Client: Copy App Master jar from local filesystem and add to local environment
13/03/07 21:42:45 INFO distributedshell.Client: Set the environment for the application master
13/03/07 21:42:45 INFO distributedshell.Client: Setting up app master command
13/03/07 21:42:45 INFO distributedshell.Client: Completed setting up app master command ${JAVA_HOME}/bin/java -Xmx1024m org.apache.hadoop.yarn.applications.distributedshell.ApplicationMaster --container_memory 10 --num_containers 1 --priority 0 --shell_command uname --shell_args -a --debug 1><log_dir>/AppMaster.stdout 2><log_dir>/AppMaster.stderr 
13/03/07 21:42:45 INFO distributedshell.Client: Submitting application to ASM
13/03/07 21:42:45 INFO client.YarnClientImpl: Submitted application application_1362658309553_0020 to ResourceManager at /10.232.42.91:19001
13/03/07 21:42:46 INFO distributedshell.Client: Got application report from ASM for, appId=20, clientToken=null, appDiagnostics=, appMasterHost=N/A, appQueue=default, appMasterRpcPort=0, appStartTime=1362663765373, yarnAppState=ACCEPTED, distributedFinalState=UNDEFINED, appTrackingUrl=search042091.sqa.cm4.tbsite.net:8088/proxy/application_1362658309553_0020/, appUser=henshao
13/03/07 21:42:47 INFO distributedshell.Client: Got application report from ASM for, appId=20, clientToken=null, appDiagnostics=, appMasterHost=N/A, appQueue=default, appMasterRpcPort=0, appStartTime=1362663765373, yarnAppState=ACCEPTED, distributedFinalState=UNDEFINED, appTrackingUrl=search042091.sqa.cm4.tbsite.net:8088/proxy/application_1362658309553_0020/, appUser=henshao
13/03/07 21:42:48 INFO distributedshell.Client: Got application report from ASM for, appId=20, clientToken=null, appDiagnostics=, appMasterHost=, appQueue=default, appMasterRpcPort=0, appStartTime=1362663765373, yarnAppState=RUNNING, distributedFinalState=UNDEFINED, appTrackingUrl=search042091.sqa.cm4.tbsite.net:8088/proxy/application_1362658309553_0020/, appUser=henshao
13/03/07 21:42:49 INFO distributedshell.Client: Got application report from ASM for, appId=20, clientToken=null, appDiagnostics=, appMasterHost=, appQueue=default, appMasterRpcPort=0, appStartTime=1362663765373, yarnAppState=RUNNING, distributedFinalState=UNDEFINED, appTrackingUrl=search042091.sqa.cm4.tbsite.net:8088/proxy/application_1362658309553_0020/, appUser=henshao
13/03/07 21:42:50 INFO distributedshell.Client: Got application report from ASM for, appId=20, clientToken=null, appDiagnostics=, appMasterHost=, appQueue=default, appMasterRpcPort=0, appStartTime=1362663765373, yarnAppState=RUNNING, distributedFinalState=UNDEFINED, appTrackingUrl=search042091.sqa.cm4.tbsite.net:8088/proxy/application_1362658309553_0020/, appUser=henshao
13/03/07 21:42:51 INFO distributedshell.Client: Got application report from ASM for, appId=20, clientToken=null, appDiagnostics=, appMasterHost=, appQueue=default, appMasterRpcPort=0, appStartTime=1362663765373, yarnAppState=RUNNING, distributedFinalState=UNDEFINED, appTrackingUrl=search042091.sqa.cm4.tbsite.net:8088/proxy/application_1362658309553_0020/, appUser=henshao
13/03/07 21:42:52 INFO distributedshell.Client: Got application report from ASM for, appId=20, clientToken=null, appDiagnostics=, appMasterHost=, appQueue=default, appMasterRpcPort=0, appStartTime=1362663765373, yarnAppState=FINISHED, distributedFinalState=SUCCEEDED, appTrackingUrl=search042091.sqa.cm4.tbsite.net:8088/proxy/application_1362658309553_0020/, appUser=henshao
13/03/07 21:42:52 INFO distributedshell.Client: Application has completed successfully. Breaking monitoring loop
13/03/07 21:42:52 INFO distributedshell.Client: Application completed successfully
</log_dir></log_dir>
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运行完成之后，找不到输出在哪儿，费了好大的劲，终于在hadoop/logs/userlogs下面找到输出了。不知道为何运行了两个container。

$ tree hadoop/logs/userlogs/application_1362658309553_0018
application_1362658309553_0018
|-- container_1362658309553_0018_01_000001
|   |-- AppMaster.stderr
|   `-- AppMaster.stdout
`-- container_1362658309553_0018_01_000002
    |-- stderr
    `-- stdout
$ cat hadoop/logs/userlogs/application_1362658309553_0018/container_1362658309553_0018_01_000002/stdout
Linux search042091.sqa.cm4 2.6.18-164.el5 #1 SMP Tue Aug 18 15:51:48 EDT 2009 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux
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好，开始用yarn调度一个程序。我写了一个脚本，里面启动了服务器。

$ cat ~/start_sp.sh 
#!/bin/env bash
source /home/admin/.bashrc
/home/admin/sp/bin/sap_server -c /home/admin/sp/sp_worker/etc/sap_server_app.cfg -l /home/admin/sp/sp_worker/etc/sap_server_log.cfg -k restart
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启动起来之后，进程关系图如下。

Snip20130308_58

接着我把脚本直接kill掉，期待yarn给我重启脚本。发现application运行结束了，AppMaster.stderr日志里面有如下内容。

13/03/08 21:40:02 INFO distributedshell.ApplicationMaster: Got response from RM for container ask, completedCnt=1
13/03/08 21:40:02 INFO distributedshell.ApplicationMaster: Got container status for containerID=container_1362747551045_0017_01_000002, state=COMPLETE, exitStatus=137, diagnostics=
Killed by external signal
13/03/08 21:40:02 INFO distributedshell.ApplicationMaster: Current application state: loop=464, appDone=true, total=1, requested=1, completed=1, failed=1, currentAllocated=1
13/03/08 21:40:02 INFO distributedshell.ApplicationMaster: Application completed. Signalling finish to RM
13/03/08 21:40:02 INFO service.AbstractService: Service:org.apache.hadoop.yarn.client.AMRMClientImpl is stopped.
13/03/08 21:40:02 INFO distributedshell.ApplicationMaster: Application Master failed. exiting
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原文地址：Hadoop 2.0配置, 感谢原作者分享。

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제목: Linux 시스템에서 FTPS를 구성하고 설치하는 방법에는 특정 코드 예제가 필요합니다. Linux 시스템에서 FTPS는 FTP와 비교하여 전송된 데이터를 TLS/SSL 프로토콜을 통해 암호화하므로 성능이 향상됩니다. 데이터 전송의 보안. 이 기사에서는 Linux 시스템에서 FTPS를 구성 및 설치하는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 1단계: vsftpd 설치 터미널을 열고 다음 명령을 입력하여 vsftpd를 설치합니다. sudo

CentOS7 시스템에 DRBD를 설치하고 구성하는 방법은 무엇입니까? 고가용성 및 데이터 중복성 구현에 대한 튜토리얼입니다! CentOS7 시스템에 DRBD를 설치하고 구성하는 방법은 무엇입니까? 고가용성 및 데이터 중복성 구현에 대한 튜토리얼입니다! Feb 22, 2024 pm 02:13 PM

DRBD(DistributedReplicatedBlockDevice)는 데이터 중복성과 고가용성을 달성하기 위한 오픈 소스 솔루션입니다. 다음은 CentOS7 시스템에 DRBD를 설치하고 구성하는 튜토리얼입니다. DRBD 설치: 터미널을 열고 CentOS7 시스템에 관리자로 로그인합니다. 다음 명령을 실행하여 DRBD 패키지를 설치하십시오. sudoyuminstalldrbd DRBD 구성: DRBD 구성 파일(일반적으로 /etc/drbd.d 디렉토리에 있음)을 편집하여 DRBD 자원에 대한 설정을 구성하십시오. 예를 들어 기본 노드와 백업 노드의 IP 주소, 포트 및 장치를 정의할 수 있습니다. 기본 노드와 백업 노드 사이에 네트워크 연결이 있는지 확인하십시오.

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