YARN是Hadoop 2.0中的資源管理系統,它的基本設計思想是將MRv1中的JobTracker拆分紅了兩個獨立的服務:一個全局的資源管理器ResourceManager和每一個應用程序特有的ApplicationMaster。html
其中ResourceManager負責整個系統的資源管理和分配,而ApplicationMaster負責單個應用程序的管理。vim
建立一個words.txt 文件並上傳app
vi words.txt
Hello World
Hello Tom
Hello Jack
Hello Hadoop
Bye hadoop
將words.txt上傳到hdfs的根目錄框架
/home/xupanpan/hadoop/hadoop/bin/hadoop fs -put /home/xupanpan/hadoop/word.txt /
一、配置etc/hadoop/mapred-site.xml:oop
mv /home/xupanpan/hadoop/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml.template /home/xupanpan/hadoop/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml
vim /home/xupanpan/hadoop/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml
<configuration> <!-- 通知框架MR使用YARN --> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> </configuration>
二、配置etc/hadoop/yarn-site.xml:測試
vim /home/xupanpan/hadoop/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml
三、YARN的啓動spa
/home/xupanpan/hadoop/hadoop/sbin/start-yarn.sh
http://192.168.20.225:8088/cluster.net
三、YARN的中止
設計
sbin/stop-yarn.sh
如今咱們的hdfs和yarn都運行成功了,咱們開始運行一個WordCount的MP程序來測試咱們的單機模式集羣是否能夠正常工做。3d
咱們的MapperReduce將會跑在YARN上,結果將存在HDFS上:
用hadoop執行一個叫 hadoop-mapreduce-examples.jar 的 wordcount 方法,其中輸入參數爲 hdfs上根目錄的words.txt 文件,而輸出路徑爲 hdfs跟目錄下的out目錄,運行過程以下:
/home/xupanpan/hadoop/hadoop/bin/hadoop jar /home/xupanpan/hadoop/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.0.jar wordcount hdfs://127.0.0.1:9000/word.txt hdfs://127.0.0.1:9000/out
說明咱們已經計算出了,單詞出現的次數。
至此,咱們Hadoop的單機模式搭建成功。