启动Hadoop进程并拷贝数据命令

时间: 2024-10-18 07:00:53 浏览: 78
启动Hadoop集群通常涉及以下几个步骤: 1. **启动NameNode**:这是Hadoop的核心组成部分,存储着文件系统的元数据。在命令行中,你可以使用`hdfs namenode -format`格式化新的NameNode,并通过`sbin/start-dfs.sh`启动它。 2. **启动DataNodes**:DataNodes负责实际的数据存储。运行`sbin/start-dfs.sh`同样可以启动它们,这个脚本会自动检测NameNode是否已经运行。 3. **启动YARN服务**(如果启用):Hadoop YARN是一个资源调度框架,可以使用`yarn-daemon.sh start resourcemanager`和`yarn-daemon.sh start nodemanager`命令分别启动ResourceManager和NodeManager。 4. **复制数据到HDFS**:假设你有一个本地文件,可以使用`hadoop fs -copyFromLocal`命令将文件复制到Hadoop分布式文件系统中,例如 `hadoop fs -put localfile /path/in/hdfs`. 5. **验证数据是否已上传**:可以使用`hadoop fs -ls`命令查看文件是否成功复制到指定目录。 记得在执行这些命令之前,需要确保Hadoop环境变量配置正确,如JAVA_HOME、HADOOP_HOME等。
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常用的linux命令和Hadoop操作是小猪猪

### 常用 Linux 命令 #### 切换目录 `cd` 是用来改变当前工作目录的命令。例如,要切换到 `/usr/local` 目录可以执行如下命令[^1]: ```bash cd /usr/local ``` #### 查看文件列表 `ls` 用于显示指定工作目录下的内容。可以通过 `-l` 参数查看更详细的文件信息: ```bash ls -l ``` #### 创建新目录 `mkdir` 可创建新的空目录,在给定路径下建立子目录: ```bash mkdir new_directory_name ``` #### 文件复制 `cp` 用于拷贝文件或目录。比如将 `source_file.txt` 复制为 `destination_file.txt` : ```bash cp source_file.txt destination_file.txt ``` 对于 HDFS 中的数据传输至本地系统可采用特定指令[^3]: ```bash hdfs dfs -copyToLocal /user/hadoop/test/.bashrc /usr/local/hadoop/ ``` ### Hadoop 操作教程 #### 启动 Hadoop 集群服务 启动所有 Hadoop 的守护进程之前需确保配置无误并已初始化好环境变量。通常情况下会通过脚本来完成这一系列动作: ```bash start-dfs.sh start-yarn.sh ``` #### 访问 HDFS 文件系统 利用 `hdfs dfs` 或者简称 `hadoop fs` 来浏览和管理位于 HDFS 上面的对象。下面是一些基本的操作实例: - 显示根目录下的文件结构: ```bash hdfs dfs -ls / ``` - 在 HDFS 下新建一个名为 'example' 的文件夹: ```bash hdfs dfs -mkdir /example ``` - 将本地文件上传到 HDFS: ```bash hdfs dfs -put localfile /user/hadoop/hdfspath ``` 这些只是入门级别的介绍;实际上还有更多高级特性和功能等待探索。

Hadoop3.3.0集群配置详细步骤,已有hadoop01,hadoop02,hadoop03

下面是Hadoop 3.3.0集群配置的详细步骤: 1. 安装Java环境 确保每台服务器上都已安装Java环境,并设置JAVA_HOME环境变量。 2. 下载Hadoop 3.3.0 从官网下载Hadoop 3.3.0二进制包,解压到每台服务器的相同目录下,例如:/opt/hadoop-3.3.0。 3. 配置Hadoop集群 在每台服务器上,编辑Hadoop的配置文件,主要包括core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml和yarn-site.xml。 core-site.xml: ``` <configuration> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://hadoop01:9000</value> </property> </configuration> ``` hdfs-site.xml: ``` <configuration> <property> <name>dfs.replication</name> <value>3</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.name.dir</name> <value>/data/hadoop/dfs/name</value> </property> <property> <name>dfs.datanode.data.dir</name> <value>/data/hadoop/dfs/data</value> </property> </configuration> ``` mapred-site.xml: ``` <configuration> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> </configuration> ``` yarn-site.xml: ``` <configuration> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name> <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>hadoop01</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name> <value>2048</value> </property> <property> <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name> <value>2048</value> </property> </configuration> ``` 其中,dfs.replication表示数据副本数,dfs.namenode.name.dir和dfs.datanode.data.dir分别表示NameNode和DataNode的数据存储路径,yarn.nodemanager.resource.memory-mb和yarn.scheduler.maximum-allocation-mb表示每个NodeManager的内存大小。 4. 配置SSH免密码登录 在每台服务器上,使用ssh-keygen命令生成公钥和私钥,并将公钥拷贝到其他服务器的authorized_keys文件中,实现SSH免密码登录。 5. 启动Hadoop集群 在NameNode服务器上,使用start-dfs.sh和start-yarn.sh命令启动Hadoop集群。在DataNode服务器上,使用start-dfs.sh命令启动DataNode进程。 6. 验证Hadoop集群 使用jps命令查看每台服务器上的Hadoop进程,确保NameNode、DataNode、ResourceManager和NodeManager进程均已启动。使用hadoop fs -ls /命令验证Hadoop集群是否正常工作。 以上就是Hadoop 3.3.0集群配置的详细步骤,希望能对您有所帮助。
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