Hadoop环境搭建及Demo

参考博客

Windows 10安装Hadoop 3.3.0教程 (kontext.tech)

Hadoop入门篇——伪分布模式安装 & WordCount词频统计 | Liu Baoshuai’s Blog

Hadoop安装教程 Linux版_linux和hadoop的安装_lnlnldczxy的博客-CSDN博客

hadoop启动出错 The value of property bind.address must not be null

Hadoop：MapReduce之倒排索引（Combiner和Partitioner的使用）

Error: Could not find or load main class org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.

使用Hadoop命令行执行jar包详解（生成jar、将文件上传到dfs、执行命令、下载dfs文件至本地）

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环境配置

WSL-Linux

Win商店下载Ubuntu，使用VS Code 连接到WSL，终端–>新建终断，在终端中进行配置。

配置 Java

先在终端输入java -version 查看是否已安装 java，有的话删掉再去Oracle官网下JDK1.8版本，若没有也去官网下JDK1.8版本。（hadoop 貌似最大仅支持 JDK11）

# 先更新一下
sudo apt-get updateflyboy@flyboy:~$ java -version
Command 'java' not found, but can be installed with:
sudo apt install openjdk-11-jre-headless  # version 11.0.18+10-0ubuntu1~22.04, or
sudo apt install openjdk-8-jre-headless   # version 8u362-ga-0ubuntu1~22.04
...........

下载后，终端执行cd /mnt/d/Download 进入到压缩包下载位置，再执行如下命令将其移到WSL里：

cd /mnt/d/Download
sudo mv jdk-8u391-linux-x64.tar.gz /home/EnvironmentSetting/Java/
# 此处会涉及到权限问题，后面会有介绍：设定flyboy相关文件操作权限
# 此处暂时用 sudo mkdir -p /home/EnvironmentSetting/Java 创建指定文件夹

然后cd /home/EnvironmentSetting/Java/ 再执行如下命令进行解压并将其移到/usr/local/java：

sudo tar -zxvf jdk-8u391-linux-x64.tar.gz
sudo mv jdk1.8.0_391/ /usr/local/java

之后，设置 JAVA_HOME 环境变量，以便在终端中运行 Java 程序：在终端中输入如下命令（该命令设置系统环境变量，.bashrc 为设置用户环境变量），按 i 进入编辑模式：

sudo vi /etc/profile

将如下 Java 的系统环境变量设置复制到最后：

JAVA_HOME=/usr/local/java
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar  

按 esc 退出编辑，输入 :wq 保存并退出。在 终端中输入 source /etc/profile，使配置生效。

若想很方便的通过 VS Code 修改 WSL-Linux 文件，可执行如下命令赋予当前用户相关操作权限：

# sudo chown -R myuser /path/to/folder
# myuser: 当前用户名, /path/to/folder:需要操作的文件夹路径
sudo chown -R flyboy /home

然后，通过 VS Code 打开 flyboy/.bashrc，将 java 的用户环境变量设置复制到最后即可：

# jdk环境
export JAVA_HOME=/usr/local/java
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar  
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH

在 终端中输入 source ~/.bashrc，使配置生效。输入如下命令验证 java 是否安装成功：

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配置 Hadoop

设置 ssh 免密登录

Hadoop 是分布式平台，需多机间协作，设置 ssh 免密登录可减少每次登陆主机输密码的繁琐流程。

• 安装 SSH：Ubuntu 默认已安装了 SSH client，此外还需安装 SSH server。

  sudo apt-get install openssh-server
  

• 设置免密登录：终端输入 ssh-keygen -t rsa 以生成密钥对，回车到底，将公钥的内容写入到 authorized_keys 文件中：

  ssh-keygen -t rsa
  cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
  

• 免密登录：终端输入 ssh localhost ，若能免密登录，即设置成功。

  ssh localhost
  

• 可能会报错：ssh: connect to host localhost port 22: Connection refused。

错误信息解决

重新下载，确认都已下载完毕：

sudo apt-get purge openssh-server  # purge 是卸载并删除配置文件
sudo apt-get install openssh-server openssh-client

尝试启动 ssh 服务，依据上述步骤再次生成密钥：

sudo service ssh start

结果可能报错 sshd: no hostkeys available – exiting。依次输入如下命令可解决该错误：

ssh-keygen -A
/etc/init.d/ssh start

然后重启：sudo service ssh restart ，再关闭防火墙设置，重新ssh localhost ：

flyboy@flyboy:~$ sudo service ssh restart* Restarting OpenBSD Secure Shell server sshd                           [ OK ] 
flyboy@flyboy:~$ sudo ufw disable 
Firewall stopped and disabled on system startup
flyboy@flyboy:~$ ssh localhost
The authenticity of host 'localhost (127.0.0.1)' can't be established.
ED25519 key fingerprint is SHA256:U/ETlYH9JEAIQ+9SR5vnQCdKxEgN/MX1JxLvN5rJlAE.
This key is not known by any other names
Are you sure you want to continue connecting (yes/no/[fingerprint])? 

输入 no，然后输入如下命令：

chmod 777 /etc/ssh/ssh_config
sudo vi /etc/ssh/ssh_config              

然后在这个文件的最后加上如下内容：

StrictHostKeyChecking no
UserKnownHostsFile /dev/null

flyboy@flyboy:~$ ssh localhost
Warning: Permanently added 'localhost' (ED25519) to the list of known hosts.
Welcome to Ubuntu 22.04.2 LTS (GNU/Linux 5.10.102.1-microsoft-standard-WSL2 x86_64)

警告信息的消除办法：创建~/.ssh/config 文件

vim ~/.ssh/config

在文件中输入如下内容再登录即可：

UserKnownHostsFile ~/.ssh/known_hosts

运行 ps -e | grep ssh，查看是否有sshd进程：

flyboy@flyboy:~$ ps -e | grep ssh1344 pts/9    00:00:00 ssh1345 ?        00:00:00 sshd1369 ?        00:00:00 sshd
...........................

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hadoop 下载与配置

官网下载 Hadoop ，然后将下载的压缩包文件移动后并解压到 /usr/local/hadoop 文件夹下：

cd /mnt/d/Download
# sudo mkdir -p /home/EnvironmentSetting/Temp
sudo mv hadoop-3.3.6.tar.gz /home/EnvironmentSetting/Temp/
cd /home/EnvironmentSetting/Temp
sudo tar -zxvf hadoop-3.3.6.tar.gz
sudo mv hadoop-3.3.6 /usr/local/hadoop

在 终端中输入 sudo vi /etc/profile ，按 i 进入编辑模式：

HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
export JAVA_LIBRARY_PATH=/usr/local/hadoop/lib/native

按 esc 退出编辑，输入 :wq 保存并退出。再输入source /etc/profile ，使配置的环境变量生效。

然后输入如下命令以通过 VS Code 修改 /usr/local/hadoop 下的所有文件：

# sudo chown -R 用户名 Hadoop安装目录 
sudo chown -R flyboy /usr/local/hadoop

然后通过 VS Code 打开 /usr/local/hadoop/etc/hadoop/ 文件夹：

打开配置 hadoop-env.sh 文件：

# 显式声明java路径
export JAVA_HOME=/usr/local/java
source ./hadoop-env.sh

然后，输入hadoop version 已验证是否安装成功：

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伪分布式配置

配置 core-site.xml 文件

sudo vi /usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml

<configuration><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://localhost:9000</value></property><!-- 指定hadoop运行时产生文件的存储路径 --><property><name>hadoop.tmp.dir</name><!-- 配置到hadoop目录下temp文件夹 --><value>file:/usr/local/hadoop/tmp</value></property>
</configuration>

配置 hdfs-site.xml 文件

sudo vi /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml

<configuration><property><!--指定hdfs保存数据副本的数量，包括自己，默认为3--><!--伪分布式模式，此值必须为1--><name>dfs.replication</name><value>1</value></property><property><name>dfs.namenode.name.dir</name><!-- name node 存放 name table 的目录 --><value>file:/usr/local/hadoop/tmp/hdfs/name</value></property><property><name>dfs.datanode.data.dir</name><!-- data node 存放数据 block 的目录 --><value>file:/usr/local/hadoop/tmp/hdfs/data</value></property><property><name>dfs.namenode.http-address</name><value>localhost:50070</value></property><property><name>dfs.secondary.http.address</name><value>localhost:50090</value></property> 
</configuration>

配置 mapred-site.xml 文件

sudo vi /usr/local/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml

<configuration><property><!--指定mapreduce运行在yarn上--><name>mapreduce.framework.name</name><value>yarn</value></property>
</configuration>

配置 yarn-site.xml 文件

sudo vi /usr/local/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml

<configuration>
<!-- Site specific YARN configuration properties --><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.address</name><value>localhost:9000</value></property>
</configuration>

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启动 hadoop

初始化

在 终端中输入如下命令进行初始化操作（只初次启动需要）：

hdfs namenode -format

启动 hadoop 集群

在 终端中输入start-all.sh（或分别输入 start-dfs.sh 和 start-yarn.sh）：

start-all.sh
hadoop fs -ls /

使用 jps (JavaVirtualMachineProcessStatus) 命令查看 hadoop 是否已启动，运行的 java 进程中应包含以下几种：

4050 Jps
3956 NodeManager
3653 SecondaryNameNode
3414 NameNode
3852 ResourceManager
3518 DataNode

查看 NameNode 和 Yarn

访问 http://localhost:50070/dfshealth.html#tab-overview

访问 http://localhost:8088/cluster

关闭 hadoop 集群

在 终端中输入 stop-all.sh （或 stop-yarn.sh + stop-dfs.sh）:

stop-all.sh

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错误解决

值得注意的是：必须消除ssh localhost带来的警告信息，否则会一直出现如下错误：

hdfs namenode -format：21/02/03 03:58:54 ERROR namenode.NameNode: Failed to start namenode.

jps后仅启动如下服务：(ResourceManager未启动，所以8088端口访问失败)

flyboy@flyboy:/usr/local/hadoop$ jps
13569 Jps
12289 NameNode
12441 DataNode
12972 NodeManager
8685 SecondaryNameNode

Hadoop伪分布式无法启动ResourceManager问题解决办法

查阅logs下有关ResourceManager的日志信息发现报错如下：

org.apache.hadoop.yarn.exceptions.YarnRuntimeException: java.net.BindException: Problem binding to [localhost:9000] java.net.BindException: Address already in use; For more details see:  http://wiki.apache.org/hadoop/BindException

修改 yarn-site.xml 内容：

<configuration>
<!-- Site specific YARN configuration properties --><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property>
</configuration>

停止服务后删除 hadoop/tmp 文件夹重新格式化启动：

stop-all.sh
sudo rm -r ./tmp
hdfs namenode -format
start-all.sh
hadoop fs -ls /
jps

jps后服务均启动：

17392 DataNode
17604 SecondaryNameNode
17974 NodeManager
18486 Jps
17837 ResourceManager
17231 NameNode

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倒排索引

案例设定

• 实现效果：统计各文档中出现的每个单词在各文档中出现的次数。

• 输入：例如 a.txt，b.txt，c.txt…。每个文档的内容为若干行单词，单词间用空格分开；例如a.txt的内容如下：

  a b c d e f g
  aa bb cc dd g
  e t y g s t k
  

• 分区要求：以 a-m 字母开头（不区分大小写）的单词出现在 0 区；以 n-z 字母开头的单词出现在 1 区；其余开头的单词出现在 2 区；

• 单词的输出形式：c a.txt->1,b.txt->1，其中 c 是单词（亦为key），”a.txt->1,b.txt->1” 表示输出的 value，即 c 在 a.txt 文档中出现1次，在 b.txt 文档中出现1次；

• 案例说明：

  • Mapper：统计各文档中不同单词的出现次数；例如，如果输入文本是"Hello world, hello Java"且文件名为"example.txt"，则映射器会生成以下键值对：

    • 键：“Hello->example.txt”， 值：“1”
    • 键：“world,->example.txt”，值：“1”
    • 键：“hello->example.txt”， 值：“1”
    • 键：“Java->example.txt”， 值：“1”

  • Reducer，将以上结果作为输入，将相同的键进行聚合（在reducer前可以进行组合归约以及分区归约以加速reducer归约速度），将相同键的所有值拼接为一个字符串，处理后输出倒排索引；输出结果（K，V）的形式为：hello a.txt->2,b.txt->1 。

  • 注：根据 context 获取文件名方法：

    FileSplit inputSplit = (FileSplit)context.getInputSplit();
    Path path = inputSplit.getPath();
    String filename = path.getName();
    

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实现过程

IntelliJ IDEA 创建 Maven 工程

项目层次结构如图：

pom.xml

<properties><hadoop.version>3.3.6</hadoop.version><project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
</properties><dependencies><dependency><groupId>junit</groupId><artifactId>junit</artifactId><version>3.8.1</version><scope>test</scope></dependency><dependency><groupId>org.apache.hadoop</groupId><artifactId>hadoop-client</artifactId><version>${hadoop.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.hadoop</groupId><artifactId>hadoop-common</artifactId><version>${hadoop.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.hadoop</groupId><artifactId>hadoop-hdfs</artifactId><version>${hadoop.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.hadoop</groupId><artifactId>hadoop-mapreduce-client-core</artifactId><version>${hadoop.version}</version></dependency>
</dependencies>

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完整代码

ReversedIndexMain.java

package org.team.ReversedIndex;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;// 创建倒排索引的主类
public class ReversedIndexMain{public static void main(String[] args) throws Exception {Job job = Job.getInstance(new Configuration());   // 创建Job类的新实例，并配置必要的设置job.setJarByClass(ReversedIndexMain.class);       // 指定作业的主类job.setMapperClass(ReversedMapper.class);    // 设置 mapper 类job.setMapOutputKeyClass(Text.class);        // 指定 mapper 输出的键值类型job.setMapOutputValueClass(Text.class);job.setReducerClass(ReversedReducer.class);    // 设置 reducer 类job.setOutputKeyClass(Text.class);             // 指定 reducer 输出的键值类型job.setOutputValueClass(Text.class);// 设置组合器类:可选的优化步骤,在将数据发送给reducer之前执行本地归约操作job.setCombinerClass(ReversedCombiner.class);job.setPartitionerClass(ReversedPartitioner.class);    // 设置自定义分区器类job.setNumReduceTasks(3);    // 设置归约任务的数量,以指定所需的 reducer 数量// 设置输入,输出路径.输入路径是包含输入文件的目录,输出路径是存储输出的目录FileInputFormat.setInputPaths(job,args[0]);FileOutputFormat.setOutputPath(job,new Path(args[1]));// 提交作业以执行,并等待其完成boolean result = job.waitForCompletion(true);//判断作业是否完成控制程序结束System.exit(result?0:1);}
}

ReversedMapper.java

package org.team.ReversedIndex;import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;
import java.io.IOException;// 倒排mapper类实现：扫描每个文档里的数据,不论重复,出现就标1
public class ReversedMapper extends Mapper<LongWritable, Text,Text,Text> {private Text outKey = new Text();private Text outValue = new Text("1");    // 默认值 1@Overrideprotected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {// 获取输入片段的文件名，然后使用split(" ")将文本数据拆分为单词数组FileSplit inputSplit = (FileSplit)context.getInputSplit();String fileName = inputSplit.getPath().getName();String[] words = value.toString().split(" ");for (String word : words) {outKey.set(word+"->"+fileName);    // 将单词和文件名以箭头连接起来作为输出键context.write(outKey,outValue);    // 将输出键值对写入上下文（Context）中}}
}

ReversedCombiner.java

package org.team.ReversedIndex;import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import java.io.IOException;// 倒排组合器实现:接收来自mapper的部分键值对数据,并在本地对相同的键进行聚合,计算各个值的总和
public class ReversedCombiner extends Reducer<Text,Text,Text, Text> {private Text outKey = new Text();private Text outValue = new Text();@Overrideprotected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {// 迭代values参数,可获取与当前键相关联的所有值.将每个值解析为整数并累加到count变量中.// 然后,使用key参数获取当前键的字符串表示,并使用split("->")方法将其拆分为单词和文件名.// 将单词设置为outKey,并将文件名和计数以"fileName->count"的形式设置为outValue.int count = 0;for (Text value : values) {count+=Integer.parseInt(value.toString());}String[] words = key.toString().split("->");outKey.set(words[0]);outValue.set(words[1]+"->"+count);context.write(outKey,outValue);}
}

ReversedPartitioner.java

package org.team.ReversedIndex;import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Partitioner;
// 倒排分区器实现:根据键的首字母将键值对分配到不同的分区中
public class ReversedPartitioner extends Partitioner<Text,Text> {@Overridepublic int getPartition(Text text, Text text2, int i) {// 将文本类型的键转换为字符串,并获取该字符串的第一个字符(以小写形式).然后,使用字符的ASCII码进行判断,将键分配到不同的分区.// 如此操作可以将具有相似首字母的键分配到同一分区中,从而提高 Reduce 阶段的效率char head = Character.toLowerCase(text.toString().charAt(0));if(head>='a'&& head<='m')return 0;else if(head>'m'&& head<='z')return 1;elsereturn 2;}
}

ReversedReducer.java

package org.team.ReversedIndex;import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;import java.io.IOException;
// 归约类实现：接收来自映射器的键值对数据，并将相同的键进行聚合，将相同键的所有值拼接为一个字符串
public class ReversedReducer extends Reducer<Text,Text, Text,Text> {private Text outValue = new Text();@Overrideprotected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {// 迭代values参数,以获取与当前键相关联的所有值.使用StringBuilder对象将这些值逐个添加到字符串中,并使用逗号分隔,// 最后,通过 substring() 方法去除字符串末尾的逗号,并将结果设置为 outValue的值// 然后,使用 context.write()方法将输出键值对写入上下文(Context)中StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();for (Text value : values) {stringBuilder.append(value.toString()).append(",");}String outStr = stringBuilder.substring(0,stringBuilder.length()-1);outValue.set(outStr);context.write(key,outValue);}
}

IDEA测试

注：本地测试也需要配置 hadoop 的 windows 环境，与上述配置 Linux 的类似。

数据集：

配置运行参数：（下次运行需手动删除 output 文件夹，否则报错）

测试结果：

Maven 打包

如图所示，在右侧点击 Maven 的package进行打包，打包结果会在项目的target文件夹中输出。最终需要的只是Jar包。

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Hadoop 集群运行

将Windows里用IDEA生成的Jar包copy到Linux用户目录下：/home/flyboy/。然后将本地文件上传至dfs文件系统中：将Windows里用IDEA跑的数据集也copy到/home/flyboy/下，然后在dfs系统中新建一个名为 local 的文件夹，将当前目录切换到 hadoop 安装目录下，使用如下命令：

cd /usr/local/hadoop
hdfs dfs -mkdir /local
hadoop fs -ls /    # 查看是否创建成功

访问 http://localhost:50070/dfshealth.html#tab-overview ，点击“Utilities --> Browse the file system“，在地址栏上输入“/”，则在dfs系统上的所有文件夹及文件都会显示，如下图：

使用如下命令将数据集上传至 local 目录下：

hdfs dfs -put /home/flyboy/input/*.txt /local/

上传完毕，在上图页面上点击Name下的local链接，打开如下页面，发现数据集在列表中，点击a.txt链接，会弹出a.txt的详细信息。

使用如下命令将当前目录切换到根目录：

cd /
hadoop jar /home/flyboy/HadoopJob-1.0-SNAPSHOT.jar org/team/App /local/*.txt /output 1

其中，/home/flyboy/HadoopJob-1.0-SNAPSHOT.jar 是 jar 包所在目录，org.team/App 是因为 main 程序是放在org.team 包下的App.java下，/local/*.txt 是 dfs 文件系统下的输入文件，/output 是设定的输出目录。1 表示执行倒排索引。执行完毕，在浏览器中可以看到多了一个output的文件夹，其内容和IDEA测试一致。

# 查看测试结果
hadoop fs -cat /output/part-r-00000

遇到的错误

在服务器上运行 jar 包报错：

Error: Could not find or load main class org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster
Please check whether your <HADOOP_HOME>/etc/hadoop/mapred-site.xml contains the below configuration:
<property><name>yarn.app.mapreduce.am.env</name><value>HADOOP_MAPRED_HOME=${full path of your hadoop distribution directory}</value>
</property>
<property><name>mapreduce.map.env</name><value>HADOOP_MAPRED_HOME=${full path of your hadoop distribution directory}</value>
</property>
<property><name>mapreduce.reduce.env</name><value>HADOOP_MAPRED_HOME=${full path of your hadoop distribution directory}</value>
</property>

根据错误日志，修改 mapred-site-xml 文件，在其中插入以下代码：（随后停止服务删除tmp重新格式化）

<property><name>yarn.app.mapreduce.am.env</name><value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value></property><property><name>mapreduce.map.env</name><value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value></property><property><name>mapreduce.reduce.env</name><value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value></property>

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