提前注意：请注意路径是否和我的相同，放置的位置不同，请修改标红处
HDFS部署
HDFS介绍及部署
http://t.csdnimg.cn/Q3H3Y
部署说明
Hadoop HDFS分布式文件系统，我们会启动：
NameNode进程作为管理节点
DataNode进程作为工作节点
SecondaryNamenode作为辅助
同理，Hadoop YARN分布式资源调度，会启动：
ResourceManager进程作为管理节点
NodeManager进程作为工作节点
ProxyServer、JobHistoryServer这两个辅助节点
那么，MapReduce呢？
MapReduce运行在YARN容器内，无需启动独立进程
所以关于MapReduce和YARN的部署，其实就是2件事情：
关于MapReduce： 修改相关配置文件，但是没有进程可以启动
关于YARN： 修改相关配置文件， 并启动ResourceManager、NodeManager进程以及辅助进程（代理服务器、历史服务器）。
通过表格进行汇总
集群规划
MapReduce配置文件
在 $HADOOP_HOME/etc/hadoop 文件夹内，修改：
mapred-env.sh文件，
添加如下
export JAVA_HOME=/export/server/jdk
export HADOOP_JOB_HISTORYSERVER_HEAPSIZE=1000
export HADOOP_MAPRED_ROOT_LOGGER=INFO,RFA
mapred-site.xml文件
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
<description></description>
</property><property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>node1:10020</value>
<description></description>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>node1:19888</value>
<description></description>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir</name>
<value>/data/mr-history/tmp</value>
<description></description>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.done-dir</name>
<value>/data/mr-history/done</value>
<description></description>
</property>
<property>
<name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=$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>
</configuration>
YARN配置文件
在 $HADOOP_HOME/etc/hadoop 文件夹内，修改：
yarn-env.sh文件
export JAVA_HOME=/export/server/jdk
export HADOOP_HOME=/export/server/hadoop
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export HADOOP_LOG_DIR=$HADOOP_HOME/logs
yarn-site.xml文件
<configuration>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>node1</value>
<description></description>
</property><property>
<name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>
<value>/data/nm-local</value>
<description>Comma-separated list of paths on the local filesystem where intermediate data is written.</description>
</property><property>
<name>yarn.nodemanager.log-dirs</name>
<value>/data/nm-log</value>
<description>Comma-separated list of paths on the local filesystem where logs are written.</description>
</property><property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
<description>Shuffle service that needs to be set for Map Reduce applications.</description>
</property><property>
<name>yarn.log.server.url</name>
<value>http://node1:19888/jobhistory/logs</value>
<description></description>
</property><property>
<name>yarn.web-proxy.address</name>
<value>node1:8089</value>
<description>proxy server hostname and port</description>
</property>
<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
<description>Configuration to enable or disable log aggregation</description>
</property><property>
<name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name>
<value>/tmp/logs</value>
<description>Configuration to enable or disable log aggregation</description>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler</value>
<description></description>
</property><property>
<name>yarn.nodemanager.log.retain-seconds</name>
<value>10800</value>
<description>Default time (in seconds) to retain log files on the NodeManager Only applicable if log-aggregation is disabled.</description>
</property>
</configuration>
解释：
MapReduce和YARN的配置文件修改好后，需要分发到其它的服务器节点中。
分发
scp mapred-env.sh mapred-site.xml yarn-env.sh yarn-site.xml node2:`pwd`/
scp mapred-env.sh mapred-site.xml yarn-env.sh yarn-site.xml node3:`pwd`/
分发完成配置文件，就可以启动YARN的相关进程啦。
集群启动命令介绍
常用的进程启动命令如下：
一键启动YARN集群：
$HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh
会基于yarn-site.xml中配置的yarn.resourcemanager.hostname来决定在哪台机器上启动resourcemanager
会基于workers文件配置的主机启动NodeManager
一键停止YARN集群：
$HADOOP_HOME/sbin/stop-yarn.sh
在当前机器，单独启动或停止进程
$HADOOP_HOME/bin/yarn --daemon start|stop resourcemanager|nodemanager|proxyserver
start和stop决定启动和停止
可控制resourcemanager、nodemanager、proxyserver三种进程
历史服务器启动和停止
$HADOOP_HOME/bin/mapred --daemon start|stop historyserver
独立进程启停可用
$HADOOP_HOME/bin/yarn --daemon
控制resourcemanager、nodemanager、proxyserver
$HADOOP_HOME/bin/mapred --daemon
控制historyserver
开始启动YARN集群
在node1服务器，以hadoop用户执行
首先执行：
$HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh
一键启动所需的: ResourceManager NodeManager ProxyServer（代理服务器）
其次执行：
$HADOOP_HOME/bin/mapred --daemon start historyserver
启动: HistoryServer（历史服务器）
jps
查看java进程
查看YARN的WEB UI页面
打开 http://node1:8088 即可看到YARN集群的监控页面（ResourceManager的WEB UI）
在最后，可以给虚拟机打上快照，保存安装状态
提交MapReduce程序至YARN运行
在部署并成功启动YARN集群后，我们就可以在YARN上运行各类应用程序了。
们目前先来体验一下在YARN上执行MapReduce程序的过程。
Hadoop官方内置了一些预置的MapReduce程序代码，我们无需编程，只需要通过命令即可使用。
常用的有2个MapReduce内置程序：
wordcount：单词计数程序。 统计指定文件内各个单词出现的次数
pi：求圆周率 通过蒙特卡罗算法（统计模拟法）求圆周率
这些内置的示例MapReduce程序代码，都在： $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.1.jar 这个文件内。
可以通过 hadoop jar 命令来运行它，提交MapReduce程序到YARN中。
语法：
hadoop jar 程序文件 java类名 [程序参数] ... [程序参数]
提交wordcount示例程序
单词计数示例程序的功能很简单：
给定数据输入的路径（HDFS）、给定结果输出的路径（HDFS）
将输入路径内的数据中的单词进行计数，将结果写到输出路径
我们可以准备一份数据文件，并上传到HDFS中。
请随意填写内容，假设文件为words.txt，上传到HDFS
hadoop fs -mkdir -p /input/wordcount
hadoop fs -mkdir /output
hadoop fs -put words.txt /input/wordcount/
执行如下命令，提交示例MapReduce程序WordCount到YARN中执行
hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.1.jar wordcount hdfs://node1:8020/input/wordcount/ hdfs://node1:8020/output/wc1
注意： 参数wordcount，表示运行jar包中的单词计数程序（Java Class）
参数1是数据输入路径（hdfs://node1:8020/input/wordcount/)
参数2是结果输出路径(hdfs://node1:8020/output/wc1)， 需要确保输出的文件夹不存在
提交程序后，可以在YARN的WEB UI页面看到运行中的程序（http://node1:8088/cluster/apps)
执行完成后，可以查看HDFS上的输出结果
_SUCCESS文件是标记文件，表示运行成功，本身是空文件
part-r-00000，是结果文件，结果存储在以part开头的文件中
执行完成后，可以借助历史服务器查看到程序的历史运行信息 ps：如果没有启动历史服务器和代理服务器，此操作无法完成（页面信息由历史服务器提供，鼠标点击跳转到新网页功能由代理服务器提供）
查看运行日志
点击logs链接，可以查看到详细的运行日志信息。 此功能基于：
1. 配置文件中配置了日志聚合功能，并设置了历史服务器
2. 启动了代理服务器和历史服务器
3. 历史服务器进程会将日志收集整理，形成可以查看的网页内容供我们查看。
所以，如果发现无法查看程序运行历史以及无法查看程序运行日志信息，请检查上述1、2、3是否都正确设置。