Hadoop学习之路，YARN的配置与安装（2）

Hadoop中YARN的配置 etc/hadoop/mapred-site.xml文件编辑

    
        mapreduce.framework.name
        yarn
    

etc/hadoop/yarn-site.xml文件编辑

    
        yarn.nodemanager.aux-services
        mapreduce_shuffle
    

启动yarn

[vagary@vagary ~]$ jps
21049 DataNode
2187 Jps
21275 SecondaryNameNode
20926 NameNode
[vagary@vagary ~]$ start-yarn.sh
Starting resourcemanager
Starting nodemanagers
[vagary@vagary ~]$ jps
21049 DataNode
2842 Jps
21275 SecondaryNameNode
2493 NodeManager
2366 ResourceManager
20926 NameNode

然后查看对应端口号

[root@vagary ~]#  netstat -nlp | grep 2366
tcp        0      0 0.0.0.0:8088            0.0.0.0:*               LISTEN      2366/java
tcp        0      0 0.0.0.0:8030            0.0.0.0:*               LISTEN      2366/java
tcp        0      0 0.0.0.0:8031            0.0.0.0:*               LISTEN      2366/java
tcp        0      0 0.0.0.0:8032            0.0.0.0:*               LISTEN      2366/java
tcp        0      0 0.0.0.0:8033            0.0.0.0:*               LISTEN      2366/java

然后web界面查看，这样子我们就算安装成功了，如果访问不成功，证明安全组没打开，打开该端口安全组就行

然后因为8088端口经常会成为挖矿的一个点，所以需要再进行一些配置，伪装端口，再打开yarn-site.xml文件，再加一条设置，这里我修改为9527了，只要改成不常用的都可以

        yarn.resourcemanager.webapp.address
        ${yarn.resourcemanager.hostname}:9527
    

设置完成，再重新启动yarn，查看端口，已经修改为9527了

[vagary@vagary hadoop]$ jps
17990 ResourceManager
18119 NodeManager
21049 DataNode
18521 Jps
21275 SecondaryNameNode
20926 NameNode
[root@vagary ~]# netstat -nlp | grep 17990
tcp        0      0 0.0.0.0:9527            0.0.0.0:*               LISTEN      17990/java
tcp        0      0 0.0.0.0:8030            0.0.0.0:*               LISTEN      17990/java
tcp        0      0 0.0.0.0:8031            0.0.0.0:*               LISTEN      17990/java
tcp        0      0 0.0.0.0:8032            0.0.0.0:*               LISTEN      17990/java
tcp        0      0 0.0.0.0:8033            0.0.0.0:*               LISTEN      17990/java

将Hadoop的pid临时路径改到本地,编辑 hadoop-env.sh文件，加入一下配置

[vagary@vagary hadoop]$ vi hadoop-env.sh

export HADOOP_PID_DIR=/home/vagary/tmp
export HADOOP_SECURE_PID_DIR=/home/vagary/tmp

运行一个mapreduce实例，现在本地创建一个txt文件

[vagary@vagary data]$ vi wordcount.txt

文件内容：

hadoop hdfs hdfs hive
hdfs sqoop flume java
Java Hadoop hadoop

在Hadoop上创建文件夹,这里我们选择创建级联文件夹（-p）

[vagary@vagary data]$ hdfs dfs -mkdir -p /wordcount/input

将文件上传到刚刚创建好的Hadoop文件目录中

[vagary@vagary data]$ hdfs dfs -put wordcount.txt /wordcount/input

运行个mapreduce任务，调用jar+任务名+输入路径+输出路径,具体用法：

[vagary@vagary hadoop]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /wordcount/input /wordcount/output

会报以下错误：

需要在etc/hadoop/mapred-site.xml文件下再加入一下配置：

  yarn.app.mapreduce.am.env
  HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}


  mapreduce.map.env
  HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}


  mapreduce.reduce.env
  HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}

yarn.app.mapreduce.am.env含义：
用户为MR应用程序主进程添加了环境变量，指定为逗号分隔的列表
mapreduce.map.env:为map添加环境变量
mapreduce.reduce.env：为reduce添加环境变量
现在再重新运行任务：

[vagary@vagary hadoop]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /wordcount/input /wordcount/output

出现以下结果，就成功了：

查看结果显示：

[vagary@vagary hadoop]$ hdfs dfs -cat /wordcount/output/*
2022-03-19 19:02:59,158 INFO sasl.SaslDataTransferClient: SASL encryption trust check: localHostTrusted = false, remoteHostTrusted = false
Hadoop  1
Java    1
flume   1
hadoop  2
hdfs    3
hive    1
java    1
sqoop   1