Hadoop，大数据离不开它

2026-11-14 [版本更新] 来源：人文荟萃网

搭建数仓，hadoop虽然有点落伍，但还是不可或缺的。本文描述下单机版的hadoop运作机制。

HDFS是Google GFS的开源实现，是一个分布式文件系统，是大数据技术的基石，直接上架构图：

主要包含Namenode和Datanodes，MapReduce主要就是在Datanodes进行并行计算。

core-site.xml：

fs.defaultFS Ha; hdfs://localhost:8001 hadoop.tmp.dir /root/hadoop-3.2.2/tmp

其中8001端口就代表hdfs的根路径，另外hdfs-site.xml配置参数也非常多。

比如dfs.repdolication表示hdfs副本集，单机版就设置1;dfs.namenode.http-address是NameNode web管理地址，可以查看hdfs的一些情况;dfs.datanode.address是DataNode的端口;dfs.namenode.name.dir和dfs.namenode.data.dir表示Namenode和Datanodes的存储目录，默认继承于hadoop.tmp.dir值。

如果修改目录相关的参op数，需要格式化hdfs：

$ bin/hdfs namenode -format

经验就是建议删除dfs.namenode.data.dir下的文件，再格式化。

一旦hdfs可用，操作它们就像操作本地文件一样：

#创建登陆用户的根目录，有了根目录，则不需要指定hdfs://前缀 $ ./bin/hdfs dfs -mkdir -p&n，大bsp; "hdfs://localhost:8001/user/root" $ ./bin/hdfs dfs -mkdir -p test2 $ ./bin/hdfs dfs -put ~/test.log hdfs://localhost:8001/test&n数据bsp;$ ./bin/hdfs dfs -put ~/test.log test2 $ ./bin/hdfs dfs -ls test2 $ ./bin/hdfs dfs -cat test2/test.log

接下去说说MapReduce，主要离不包含map和reduce过程，另外不能忘记shuffle，map相对于从hdfs dataNodes处理数据，然后shuffle将相关联的数据交给reduce进行处理。

运行MapReduce过程很简单：

$ bin/hdfs dfs -mkdir input $ bin/hdfs dfs -put etc/hadoop/*.xml input开它 # 将mapreduce任务执行的结果放入 hdfs output 目录中 $ bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.2.jar grep input output 'dfs[a-z.]+' &Hanbsp;bin/hdfs dfs -cat output/*

早期的MapReduce即包含计算框架，又包含调度框架，比较臃肿，比如想在当前集群运行另外一种计算任务，就不方便了，所以后来从MapReduce中将调度框架抽取出来，命名为Yarn，这样不管是MapReduce还是Spark只要符合Yarn接口定义，就能被Yarn调度，MR和Spark专做做分布式运算，相当于解耦了。

Yarn的架构图如do下：

主要包括ResourceManager和NodeManager，另外为了分布式运算NodeManager一般和HDFS的DataNodes运行在一起。

ResourceManager主要包含Scheduler和ApplicationsManager。

修改yarn-site.xml：

yarn.nodemanager.aux-services op mapreduce_shuffle yarn.resourcemanager.webapp.address 0.0.0.0:7088

其中，mapreduce_shuffle表示调度MapReduce任务，7088 是Yarn的Web管，大理地址;当然Yarn还有很多的参数。

修改 mapred-site.xml：

mapreduce.framework.name yarn

mapreduce.framework.name的值yarn表示MapReduce使用Yarn调度。

然后执行yarn调度：

$ bin/yarn&nbs数据p;jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.2.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'

只是将上面的hadoop修改为yarn，不过结果测试，不管怎么写，yarn都是生效的，通过yarn Web UI能看出来。