大数据技术之Hadoop运行模式和常见错误

3 章 Hadoop 运行模式

1）Hadoop 官方网站：http://hadoop.apache.org/
2）Hadoop 运行模式包括：本地模式、伪分布式模式以及完全分布式模式。
➢ 本地模式：单机运行，只是用来演示一下官方案例。生产环境不用。
➢ 伪分布式模式：也是单机运行，但是具备 Hadoop 集群的所有功能，一台服务器模
拟一个分布式的环境。个别缺钱的公司用来测试，生产环境不用。
➢ 完全分布式模式：多台服务器组成分布式环境。生产环境使用。

3.1 本地运行模式

（官方 WordCount） 1）创建在 hadoop-3.1.3 文件下面创建一个 wcinput 文件夹

[oldlu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ mkdir wcinput

2）在 wcinput 文件下创建一个 word.txt 文件

[oldlu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ cd wcinput

3）编辑 word.txt 文件
[oldlu@hadoop102 wcinput]$ vim word.txt
➢ 在文件中输入如下内容

hadoop yarn
hadoop mapreduce
oldlu
oldlu

➢ 保存退出：:wq
4）回到 Hadoop 目录/opt/module/hadoop-3.1.3
5）执行程序

[oldlu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar 
share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar 
wordcount wcinput wcoutput

6）查看结果
[oldlu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ cat wcoutput/part-r-00000
看到如下结果：

oldlu 2
hadoop 2
mapreduce 1
yarn 1

3.2 完全分布式运行模式（开发重点）

分析：
1）准备 3 台客户机（关闭防火墙、静态 IP、主机名称） 2）安装 JDK
3）配置环境变量
4）安装 Hadoop
5）配置环境变量
6）配置集群
7）单点启动
8）配置 ssh
9）群起并测试集群

3.2.1 虚拟机准备

详见 2.1、2.2 两节。

3.2.2 编写集群分发脚本 xsync

1）scp（secure copy）安全拷贝
（1）scp 定义
scp 可以实现服务器与服务器之间的数据拷贝。（from server1 to server2） （2）基本语法
scp -r $pdir/$fname $user@$host:$pdir/$fname
命令 递归 要拷贝的文件路径/名称 目的地用户@主机:目的地路径/名称
（3）案例实操
➢ 前提：在 hadoop102、hadoop103、hadoop104 都已经创建好的/opt/module、
/opt/software 两个目录，并且已经把这两个目录修改为 oldlu:oldlu
[oldlu@hadoop102 ~]$ sudo chown oldlu:oldlu -R
/opt/module
（a）在 hadoop102 上，将 hadoop102 中/opt/module/jdk1.8.0_212 目录拷贝到
hadoop103 上。
[oldlu@hadoop102 ~]$ scp -r /opt/module/jdk1.8.0_212
oldlu@hadoop103:/opt/module
（b）在 hadoop103 上，将 hadoop102 中/opt/module/hadoop-3.1.3 目录拷贝到
hadoop103 上。
[oldlu@hadoop103 ~]$ scp -r
oldlu@hadoop102:/opt/module/hadoop-3.1.3 /opt/module/
（c）在 hadoop103 上操作，将 hadoop102 中/opt/module 目录下所有目录拷贝到
hadoop104 上。
[oldlu@hadoop103 opt]$ scp -r
oldlu@hadoop102:/opt/module/*
oldlu@hadoop104:/opt/module
2）rsync 远程同步工具
rsync 主要用于备份和镜像。具有速度快、避免复制相同内容和支持符号链接的优点。
rsync 和 scp 区别：用 rsync 做文件的复制要比 scp 的速度快，rsync 只对差异文件做更
新。scp 是把所有文件都复制过去。
（1）基本语法
rsync -av $pdir/$fname $user@$host:$pdir/$fname
命令 选项参数 要拷贝的文件路径/名称 目的地用户@主机:目的地路径/名称
选项参数说明

（2）案例实操

（a）删除 hadoop103 中/opt/module/hadoop-3.1.3/wcinput
[oldlu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ rm -rf wcinput/
（b）同步 hadoop102 中的/opt/module/hadoop-3.1.3 到 hadoop103
[oldlu@hadoop102 module]$ rsync -av hadoop-3.1.3/
oldlu@hadoop103:/opt/module/hadoop-3.1.3/
3）xsync 集群分发脚本
（1）需求：循环复制文件到所有节点的相同目录下
（2）需求分析：
（a）rsync 命令原始拷贝：
rsync -av /opt/module oldlu@hadoop103:/opt/
（b）期望脚本：
xsync 要同步的文件名称
（c）期望脚本在任何路径都能使用（脚本放在声明了全局环境变量的路径）
[oldlu@hadoop102 ~]$ echo $PATH
/usr/local/bin:/usr/bin:/usr/local/sbin:/usr/sbin:/home/atgu
igu/.local/bin:/home/oldlu/bin:/opt/module/jdk1.8.0_212/bi
n

（3）脚本实现
（a）在/home/oldlu/bin 目录下创建 xsync 文件
[oldlu@hadoop102 opt]$ cd /home/oldlu
[oldlu@hadoop102 ~]$ mkdir bin
[oldlu@hadoop102 ~]$ cd bin
[oldlu@hadoop102 bin]$ vim xsync
在该文件中编写如下代码
#!/bin/bash
1.判断参数个数
if [ $# -lt 1 ]
then
echo Not Enough Arguement!
exit;
fi
2.遍历集群所有机器
for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
echo ==================== $host ====================
3.遍历所有目录，挨个发送
for file in $@
do
4.判断文件是否存在
if [ -e $file]then5.获取父目录pdir=$(cd -P $(dirname KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '#' at position 14: file); pwd) #̲6. 获取当前文件的名称 f…(basename $file)
ssh $host “mkdir -p $pdir”
rsync -av $pdir/$fname $host:$pdir
else
echo $filedoesnotexists!fidonedone（b）修改脚本xsync具有执行权限[oldlu@hadoop102bin]$ chmod +x xsync
（c）测试脚本
[oldlu@hadoop102 ~]$ xsync /home/oldlu/bin
（d）将脚本复制到/bin 中，以便全局调用
[oldlu@hadoop102 bin]$ sudo cp xsync /bin/
（e）同步环境变量配置（root 所有者）
[oldlu@hadoop102 ~]$ sudo ./bin/xsync
/etc/profile.d/my_env.sh
注意：如果用了 sudo，那么 xsync 一定要给它的路径补全。
让环境变量生效
[oldlu@hadoop103 bin]$ source /etc/profile
[oldlu@hadoop104 opt]$ source /etc/profile

3.2.3 SSH 无密登录配置

1）配置 ssh
（1）基本语法
ssh 另一台电脑的 IP 地址
（2）ssh 连接时出现 Host key verification failed 的解决方法
[oldlu@hadoop102 ~]$ ssh hadoop103
➢ 如果出现如下内容
Are you sure you want to continue connecting (yes/no)?
➢ 输入 yes，并回车
（3）退回到 hadoop102
[oldlu@hadoop103 ~]$ exit
2）无密钥配置
（1）免密登录原理

（2）生成公钥和私钥
[oldlu@hadoop102 .ssh]$ pwd
/home/oldlu/.ssh
[oldlu@hadoop102 .ssh]$ ssh-keygen -t rsa
然后敲（三个回车），就会生成两个文件 id_rsa（私钥）、id_rsa.pub（公钥）
（3）将公钥拷贝到要免密登录的目标机器上
[oldlu@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop102
[oldlu@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop103
[oldlu@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop104
注意：
还需要在 hadoop103 上采用 oldlu 账号配置一下无密登录到 hadoop102、hadoop103、
hadoop104 服务器上。
还需要在 hadoop104 上采用 oldlu 账号配置一下无密登录到 hadoop102、hadoop103、
hadoop104 服务器上。
还需要在 hadoop102 上采用 root 账号，配置一下无密登录到 hadoop102、hadoop103、
hadoop104； 3）.ssh 文件夹下（~/.ssh）的文件功能解释

3.2.4 集群配置

1）集群部署规划
注意：
➢ NameNode 和 SecondaryNameNode 不要安装在同一台服务器
➢ ResourceManager 也很消耗内存，不要和 NameNode、SecondaryNameNode 配置在
同一台机器上。

2）配置文件说明
Hadoop 配置文件分两类：默认配置文件和自定义配置文件，只有用户想修改某一默认
配置值时，才需要修改自定义配置文件，更改相应属性值。
（1）默认配置文件：

（2）自定义配置文件：

core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml、mapred-site.xml 四个配置文件存放在
$HADOOP_HOME/etc/hadoop 这个路径上，用户可以根据项目需求重新进行修改配置

3）配置集群
（1）核心配置文件
配置 core-site.xml

[oldlu@hadoop102 ~]$ cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop
[oldlu@hadoop102 hadoop]$ vim core-site.xml

文件内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
 <!-- 指定 NameNode 的地址 -->
 <property>
 <name>fs.defaultFS</name>
 <value>hdfs://hadoop102:8020</value>
 </property>
 <!-- 指定 hadoop 数据的存储目录 -->
 <property>
 <name>hadoop.tmp.dir</name>
 <value>/opt/module/hadoop-3.1.3/data</value>
 </property>

<!-- 配置 HDFS 网页登录使用的静态用户为 oldlu -->
<property>
<name>hadoop.http.staticuser.user</name>
<value>oldlu</value>
</property>
</configuration>

（2）HDFS 配置文件
配置 hdfs-site.xml
[oldlu@hadoop102 hadoop]$ vim hdfs-site.xml
文件内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<!-- nn web 端访问地址-->
<property>
 <name>dfs.namenode.http-address</name>
 <value>hadoop102:9870</value>
 </property>
<!-- 2nn web 端访问地址-->
 <property>
 <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
 <value>hadoop104:9868</value>
 </property>
</configuration> 

（3）YARN 配置文件
配置 yarn-site.xml
[oldlu@hadoop102 hadoop]$ vim yarn-site.xml
文件内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>
 <!-- 指定 MR 走 shuffle -->
 <property>
 <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
 <value>mapreduce_shuffle</value>
 </property>
 <!-- 指定 ResourceManager 的地址-->
 <property>
 <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
 <value>hadoop103</value>
 </property>
 <!-- 环境变量的继承 -->
 <property>
 <name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
 
<value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CO
NF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAP
RED_HOME</value>
 </property>
</configuration>

（4）MapReduce 配置文件
配置 mapred-site.xml
[oldlu@hadoop102 hadoop]$ vim mapred-site.xml
文件内容如下：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<!-- 指定 MapReduce 程序运行在 Yarn 上 -->
 <property>
 <name>mapreduce.framework.name</name>
 <value>yarn</value>
 </property>
</configuration> 

4）在集群上分发配置好的 Hadoop 配置文件
[oldlu@hadoop102 hadoop]$ xsync /opt/module/hadoop-
3.1.3/etc/hadoop/
5）去 103 和 104 上查看文件分发情况
[oldlu@hadoop103 ~]$ cat /opt/module/hadoop-
3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml
[oldlu@hadoop104 ~]$ cat /opt/module/hadoop-
3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml
3.2.5 群起集群
1）配置 workers
[oldlu@hadoop102 hadoop]$ vim /opt/module/hadoop-
3.1.3/etc/hadoop/workers
在该文件中增加如下内容：
hadoop102
hadoop103
hadoop104
注意：该文件中添加的内容结尾不允许有空格，文件中不允许有空行。
同步所有节点配置文件
[oldlu@hadoop102 hadoop]$ xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/etc
2）启动集群
（1）如果集群是第一次启动，需要在 hadoop102 节点格式化 NameNode（注意：格式
化 NameNode，会产生新的集群 id，导致 NameNode 和 DataNode 的集群 id 不一致，集群找
不到已往数据。如果集群在运行过程中报错，需要重新格式化 NameNode 的话，一定要先停 止 namenode 和 datanode 进程，并且要删除所有机器的 data 和 logs 目录，然后再进行格式
化。）
[oldlu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs namenode -format
（2）启动 HDFS
[oldlu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-dfs.sh
（3）在配置了 ResourceManager 的节点（hadoop103）启动 YARN
[oldlu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-yarn.sh
（4）Web 端查看 HDFS 的 NameNode
（a）浏览器中输入：http://hadoop102:9870
（b）查看 HDFS 上存储的数据信息
（5）Web 端查看 YARN 的 ResourceManager
（a）浏览器中输入：http://hadoop103:8088
（b）查看 YARN 上运行的 Job 信息
3）集群基本测试
（1）上传文件到集群
➢ 上传小文件
[oldlu@hadoop102 ~]$ hadoop fs -mkdir /input
[oldlu@hadoop102 ~]$ hadoop fs -put
$HADOO{P}_{H}OME/wcinput/word.txt/input➢上传大文件[oldlu@hadoop102]$ hadoop fs -put /opt/software/jdk-8u212-
linux-x64.tar.gz / （2）上传文件后查看文件存放在什么位置
➢ 查看 HDFS 文件存储路径
[oldlu@hadoop102 subdir0]$ pwd
/opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/data/current/BP-1436128598-
192.168.10.102-1610603650062/current/finalized/subdir0/subdir0
➢ 查看 HDFS 在磁盘存储文件内容
[oldlu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741825
hadoop yarn
hadoop mapreduce
oldlu
oldlu
（3）拼接
-rw-rw-r–. 1 oldlu oldlu 134217728 5 月 23 16:01 blk_1073741836
-rw-rw-r–. 1 oldlu oldlu 1048583 5 月 23 16:01 blk_1073741836_1012.meta
-rw-rw-r–. 1 oldlu oldlu 63439959 5 月 23 16:01 blk_1073741837
-rw-rw-r–. 1 oldlu oldlu 495635 5 月 23 16:01 blk_1073741837_1013.meta
[oldlu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741836>>tmp.tar.gz
[oldlu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741837>>tmp.tar.gz
[oldlu@hadoop102 subdir0]$ tar -zxvf tmp.tar.gz
（4）下载
[oldlu@hadoop104 software]$ hadoop fs -get /jdk-8u212-linuxx64.tar.gz ./
（5）执行 wordcount 程序
[oldlu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar
share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar
wordcount /input /output

3.2.6 配置历史服务器

为了查看程序的历史运行情况，需要配置一下历史服务器。具体配置步骤如下：
1）配置 mapred-site.xml
[oldlu@hadoop102 hadoop]$ vim mapred-site.xml
在该文件里面增加如下配置。

<!-- 历史服务器端地址 -->
<property>
 <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
 <value>hadoop102:10020</value>
</property>
<!-- 历史服务器 web 端地址 -->
<property>
 <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
 <value>hadoop102:19888</value>
</property>

2）分发配置
[oldlu@hadoop102 hadoop]$ xsync
$HADOO{P}_{H}OME/etc/hadoop/mapred-site.xml3）在hadoop102启动历史服务器[oldlu@hadoop102hadoop]$ mapred --daemon start historyserver
4）查看历史服务器是否启动
[oldlu@hadoop102 hadoop]$ jps
5）查看 JobHistory
http://hadoop102:19888/jobhistory
3.2.7 配置日志的聚集
日志聚集概念：应用运行完成以后，将程序运行日志信息上传到 HDFS 系统上。

日志聚集功能好处：可以方便的查看到程序运行详情，方便开发调试。
注意：开启日志聚集功能，需要重新启动 NodeManager 、ResourceManager 和
HistoryServer。
开启日志聚集功能具体步骤如下： 1）配置 yarn-site.xml
[oldlu@hadoop102 hadoop]$ vim yarn-site.xml
在该文件里面增加如下配置。

<!-- 开启日志聚集功能 -->
<property>
 <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
 <value>true</value>
</property>
<!-- 设置日志聚集服务器地址 -->
<property> 
 <name>yarn.log.server.url</name> 
 <value>http://hadoop102:19888/jobhistory/logs</value>
</property>
<!-- 设置日志保留时间为 7 天 -->
<property>
 <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
 <value>604800</value>
</property>

2）分发配置
[oldlu@hadoop102 hadoop]$ xsync KaTeX parse error: Unexpected character: '' at position 28: …etc/hadoop/yarn̲site.xml 3）关闭 N… sbin/stop-yarn.sh
[oldlu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ mapred --daemon stop
historyserver
4）启动 NodeManager 、ResourceManage 和 HistoryServer
[oldlu@hadoop103 ~]$ start-yarn.sh
[oldlu@hadoop102 ~]$ mapred --daemon start historyserver
5）删除 HDFS 上已经存在的输出文件
[oldlu@hadoop102 ~]$ hadoop fs -rm -r /output
6）执行 WordCount 程序
[oldlu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar
share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar
wordcount /input /output
7）查看日志
（1）历史服务器地址
http://hadoop102:19888/jobhistory
（2）历史任务列表

（3）查看任务运行日志

（4）运行日志详情

3.2.8 集群启动/停止方式总结

1）各个模块分开启动/停止（配置 ssh 是前提）常用
（1）整体启动/停止 HDFS
start-dfs.sh/stop-dfs.sh
（2）整体启动/停止 YARN
start-yarn.sh/stop-yarn.sh
2）各个服务组件逐一启动/停止
（1）分别启动/停止 HDFS 组件
hdfs --daemon start/stop namenode/datanode/secondarynamenode
（2）启动/停止 YARN
yarn --daemon start/stop resourcemanager/nodemanager
3.2.9 编写 Hadoop 集群常用脚本
1）Hadoop 集群启停脚本（包含 HDFS，Yarn，Historyserver）：myhadoop.sh
[oldlu@hadoop102 ~]$ cd /home/oldlu/bin
[oldlu@hadoop102 bin]$ vim myhadoop.sh
➢ 输入如下内容

#!/bin/bash
if [ $# -lt 1 ]
then
 echo "No Args Input..."
 exit ;
fi
case $1 in
"start")
 echo " =================== 启动 hadoop 集群 ==================="
 echo " --------------- 启动 hdfs ---------------"
 ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-dfs.sh"
 echo " --------------- 启动 yarn ---------------"
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 ssh hadoop103 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-yarn.sh"
 echo " --------------- 启动 historyserver ---------------"
 ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon start 
historyserver"
;;
"stop")
 echo " =================== 关闭 hadoop 集群 ==================="
 echo " --------------- 关闭 historyserver ---------------"
 ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon stop 
historyserver"
 echo " --------------- 关闭 yarn ---------------"
 ssh hadoop103 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-yarn.sh"
 echo " --------------- 关闭 hdfs ---------------"
 ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-dfs.sh"
;;
*)
 echo "Input Args Error..."
;;
esac

➢ 保存后退出，然后赋予脚本执行权限
[oldlu@hadoop102 bin]$ chmod +x myhadoop.sh
2）查看三台服务器 Java 进程脚本：jpsall
[oldlu@hadoop102 ~]$ cd /home/oldlu/bin
[oldlu@hadoop102 bin]$ vim jpsall
➢ 输入如下内容

#!/bin/bash
for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
 echo =============== $host ===============
 ssh $host jps 
done

➢ 保存后退出，然后赋予脚本执行权限
[oldlu@hadoop102 bin]$ chmod +x jpsall
3）分发/home/oldlu/bin 目录，保证自定义脚本在三台机器上都可以使用
[oldlu@hadoop102 ~]$ xsync /home/oldlu/bin/

3.2.10 常用端口号说明

3.2.11 集群时间同步

如果服务器在公网环境（能连接外网），可以不采用集群时间同步，因为服务器会定期
和公网时间进行校准；
如果服务器在内网环境，必须要配置集群时间同步，否则时间久了，会产生时间偏差，
导致集群执行任务时间不同步。
1）需求
找一个机器，作为时间服务器，所有的机器与这台集群时间进行定时的同步，生产环境
根据任务对时间的准确程度要求周期同步。测试环境为了尽快看到效果，采用 1 分钟同步一
次。

2）时间服务器配置（必须 root 用户）
（1）查看所有节点 ntpd 服务状态和开机自启动状态
[oldlu@hadoop102 ~]$ sudo systemctl status ntpd
[oldlu@hadoop102 ~]$ sudo systemctl start ntpd
[oldlu@hadoop102 ~]$ sudo systemctl is-enabled ntpd
（2）修改 hadoop102 的 ntp.conf 配置文件
[oldlu@hadoop102 ~]$ sudo vim /etc/ntp.conf
修改内容如下
（a）修改 1（授权 192.168.10.0-192.168.10.255 网段上的所有机器可以从这台机器上查
询和同步时间）
#restrict 192.168.10.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap
为 restrict 192.168.10.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap
（b）修改 2（集群在局域网中，不使用其他互联网上的时间）
server 0.centos.pool.ntp.org iburst
server 1.centos.pool.ntp.org iburst
server 2.centos.pool.ntp.org iburst
server 3.centos.pool.ntp.org iburst
为#server 0.centos.pool.ntp.org iburst
#server 1.centos.pool.ntp.org iburst
#server 2.centos.pool.ntp.org iburst
#server 3.centos.pool.ntp.org iburst
（c）添加 3（当该节点丢失网络连接，依然可以采用本地时间作为时间服务器为集群中
的其他节点提供时间同步）
server 127.127.1.0
fudge 127.127.1.0 stratum 10
（3）修改 hadoop102 的/etc/sysconfig/ntpd 文件
[oldlu@hadoop102 ~]$ sudo vim /etc/sysconfig/ntpd
增加内容如下（让硬件时间与系统时间一起同步）
SYNC_HWCLOCK=yes
（4）重新启动 ntpd 服务
[oldlu@hadoop102 ~]$ sudo systemctl start ntpd
（5）设置 ntpd 服务开机启动
[oldlu@hadoop102 ~]$ sudo systemctl enable ntpd
3）其他机器配置（必须 root 用户）
（1）关闭所有节点上 ntp 服务和自启动
[oldlu@hadoop103 ~]$ sudo systemctl stop ntpd
[oldlu@hadoop103 ~]$ sudo systemctl disable ntpd
[oldlu@hadoop104 ~]$ sudo systemctl stop ntpd
[oldlu@hadoop104 ~]$ sudo systemctl disable ntpd
（2）在其他机器配置 1 分钟与时间服务器同步一次
[oldlu@hadoop103 ~]$ sudo crontab -e
编写定时任务如下：
*/1 * * * * /usr/sbin/ntpdate hadoop102
（3）修改任意机器时间
[oldlu@hadoop103 ~]$ sudo date -s “2021-9-11 11:11:11”
（4）1 分钟后查看机器是否与时间服务器同步
[oldlu@hadoop103 ~]$ sudo date

4 常见错误及解决方案

1）防火墙没关闭、或者没有启动 YARN
INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop108/192.168.10.108:8032
2）主机名称配置错误
3）IP 地址配置错误
4）ssh 没有配置好
5）root 用户和 oldlu 两个用户启动集群不统一
6）配置文件修改不细心
7）不识别主机名称
java.net.UnknownHostException: hadoop102: hadoop102
at
java.net.InetAddress.getLocalHost(InetAddress.java:1475)
at
org.apache.hadoop.mapreduce.JobSubmitter.submitJobInternal(Job
Submitter.java:146)
at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$10.run(Job.java:1290)
at org.apache.hadoop.mapreduce.Job$10.run(Job.java:1287)
at java.security.AccessController.doPrivileged(Native
Method)
at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415)
解决办法：
（1）在/etc/hosts 文件中添加 192.168.10.102 hadoop102
（2）主机名称不要起 hadoop hadoop000 等特殊名称
8）DataNode 和 NameNode 进程同时只能工作一个。

9）执行命令不生效，粘贴 Word 中命令时，遇到-和长–没区分开。导致命令失效
解决办法：尽量不要粘贴 Word 中代码。
10）jps 发现进程已经没有，但是重新启动集群，提示进程已经开启。
原因是在 Linux 的根目录下/tmp 目录中存在启动的进程临时文件，将集群相关进程删
除掉，再重新启动集群。
11）jps 不生效
原因：全局变量 hadoop java 没有生效。解决办法：需要 source /etc/profile 文件。
12）8088 端口连接不上
[oldlu@hadoop102 桌面]$ cat /etc/hosts
注释掉如下代码
#127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
#::1 hadoop102