大数据学习记录_02_hadoop基础以及集群安装
第一部分 大数据简介
第一节 大数据的定义
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
第二节 大数据的特点
大数据的特点可以用ibm曾经提出的“5v”来描述，如下：
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volume 大量
采集、存储和计算的数据量都非常大
计算机存储单位一般都用b、kb、mb、gb、tb、pb、eb、zb、yb、bb、nb、db来表示，他们之间的关系是：
1gb = 1024 mb 1tb = 1024 gb
1pb = 1024 tb 1eb = 1024 pb
1zb = 1024 eb 1yb = 1024 zb 1bb = 1024 yb
1nb = 1024 bb
1db = 1024 nb
以pb为例，pb级数据量有多大？是怎样的一个概念？
假如手机播放mp3的速度为平均每分钟1mb，而1首歌曲的平均时长为4分钟，那么1pb存量的歌曲可以连续
播放2000年。
1pb 也相当于50%的全美学术研究图书馆藏书咨询内容。
（1）1986年，全球只有0.02eb也就是约21000tb的数据量
（2）2007年，全球就是280eb也就是约300000000tb的数据量，翻了14000倍
（3）近些年，由于移动互联网及物联网的出现，各种终端设备的接入，各种业务形式的普及，平均每40个月，全球的数据量就会翻倍！2012年，每天会产生2.5eb的数据量
（4）基于idc的报告预测，从2013年到2020年，全球数据量会从4.4zb猛增到44zb！而到了2025年，全球会有163zb的数据量！
全球的数据量已经大到爆了！而传统的关系型数据库根本处理不了如此海量的数据！
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velocity 高速
在大数据时代，数据的创建、存储、分析都要求被高速处理，比如电商网站的个性化推荐尽可能要求实时完成，这也是大数据区别于传统数据挖掘的显著特征。
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variety 多样
数据的形式和来源多样化。包括结构化、半结构化和非结构化数据，具体表现为网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。
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veracity 真实
确保数据的真实性，才能保证数据分析的正确性。
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value 低价值
数据价值密度相对较低，或者说是浪里淘沙却又弥足珍贵。互联网发展催生了大量数据，信息海量但价值
第三节 大数据的应用场景
随着大数据的发展，大数据技术已经广泛应用在众多行业，比如仓储物流、电商零售、汽车、电信、生物医学、人工智能、智慧城市等等领域，包括在疫情防控战中，大数据技术也发挥了重要的作用。
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仓储物流
大数据技术驱动了仓储物流领域的智能化发展，以苏宁为例，苏宁物流可在全国的各级仓库间实现只能分仓、就近备货和预测试调拨，实现“客户需要的商品就在离客户最近的配送中心”。
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电商零售
- 零售业“啤酒+纸尿裤”案例
- 个性推荐
- “双十一购物节” 实时销售额度大屏
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汽车
利用了大数据和物联网技术的无人汽车驾驶，在不远的未来将走入我们的日常生活
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电信
移动联通根据用户年龄、职业、消费情况，分析统计那种套餐适合哪类人，对市场人群精准定制
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生物医学
大数据可以帮助我们实现流行病预测、智慧医疗、健康管理，同时还可以帮助我们解读dna，了解更多的生命奥秘。比如影像大数据支撑下的早起肺癌支撑平台，基于大量病例数据样本，制定早期肺癌高危人群预警指标。
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智慧城市
大数据有效支撑智慧城市发展，成为城市的“数据大脑”。比如，在智慧城市建设上，杭州始终走在全国前列。如覆盖面广的移动支付、新颖的在线医疗模式、创新的物流运输模式，都受到较大关注。2016年，杭州被《中国新型智慧城市》白皮书评委“中国最智慧的城市”。
第二部分 hadoop简介
第一节 什么是hadoop
hadoop是一个适合大数据的分布式存储和计算平台。
如前所述，狭义上说hadoop就是一个框架平台，广义上讲hadoop代表了大数据的一个技术生态圈，包括很多其他的软件框架：
- hadoop（hdfs + mapreduce + yarn）
- hive 数据仓储工具
- hbase 海量列式非关系型数据
- flume 数据采集工具
- sqoop etl工具
- kafka 高吞吐消息中间件
- ......
第二节 hadoop起源
hadoop的发展历程可以用如下过程概述：
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nutch
hadoop最早起源于nutch，nutch 的创始人是doug cutting。
nutch 是一个开源 java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。包括全文搜索和web爬虫，但随着抓取网页数量的增加，遇到了严重的可扩展性问题——如何解决数十亿网页的存储和索引问题。
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google论文（老三驾马车 gfs、mapreduce、bigtable）
2003年、2004年谷歌发表的两篇论文为该问题提供了可行的解决方案。gfs，可用于处理海量网页的存储；
mapreduce，可用于处理海量网页的索引计算问题。
google的三篇论文（三驾马车）
gfs：google的分布式文件系统（google file system）
mapreduce：google的分布式计算框架
bigtable：大型分布式数据库
发展演变关系：
gfs —> hdfs
google mapreduce —> hadoop mapreduce
bigtable —> hbase
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hadoop产生
google公布了部分gfs和mapreduce思想的细节，doug cutting等人用2年的业余时间实现了dfs和mapreduce机制，使nutch性能飙升。
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成为apache*项目
2005年，hadoop 作为lucene的子项目nutch的一部分引入apache
2006年，hadoop从nutch剥离出来独立
2008年，hadoop成为apache的*项目
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cloudera公司成立
第三节 hadoop的特点
第四节 hadoop的发行版本
目前hadoop发行版非常多，有cloudera发行版（cdh）、hortonworks发行版、华为发行版、intel发行版等，所有这些发行版均是基于apache hadoop衍生出来的，之所以有这么多的版本，是由apache hadoop的开源协议决定的（任何人可以对其进行修改，并作为开源或商业产品发布/销售）。
企业中主要用到的三个版本分别是：apache hadoop版本（最原始的，所有发行版均基于这个版本进行改进）、cloudera版本（cloudera’s distribution including apache hadoop，简称“cdh”）、hortonworks版本（hortonworks data platform，简称“hdp”）。
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apache hadoop 原始版本
官网地址：
优点：拥有全世界的开源贡献，代码更新版本比较快
缺点：版本的升级，版本的维护，以及版本之间的兼容性，学习非常方便
apache所有软件的下载地址（包括各种历史版本）：
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软件收费版本clouderamanager cdh版本 --生产环境使用
官网地址：
cloudera主要是美国一家大数据公司在apache开源hadoop的版本上，通过自己公司内部的各种补丁，实现版本之间的稳定运行，大数据生态圈的各个版本的软件都提供了对应的版本，解决了版本的升级困难，版本兼容性等各种问题，生产环境强烈推荐使用
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免费开源版本hortonworks hdp版本--生产环境使用
官网地址： hortonworks主要是雅虎主导hadoop开发的副总裁，带领二十几个核心成员成立hortonworks，核心产品软件hdp（ambari），hdf免费开源，并且提供一整套的web管理界面，供我们可以通过web界面管理我们的集群状态，web管理界面软件hdf网址（http://ambari.apache.org/）
第五节 apache hadoop 版本更迭
0.x 系列版本：hadoop当中最早的一个开源版本，在此基础上演变而来的1.x以及2.x的版本
1.x 版本系列：hadoop版本当中的第二代开源版本，主要修复0.x版本的一些bug等
2.x 版本系列：架构产生重大变化，引入了yarn平台等许多新特性
3.x 版本系列：ec技术、yarn的时间轴服务等新特性
第六节 hadoop的优缺点
hadoop的优点
- hadoop具有存储和处理数据能力的高可靠性。
- hadoop通过可用的计算机集群分配数据，完成存储和计算任务，这些集群可以方便的扩展到数以千计的节点中，具有高扩展性。
- hadoop能够在姐点之间进行动态的移动数据，并保证各个节点的动态平衡，处理速度非常快，具有高效性。
- hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配，具有高容错性。
hadoop的缺点
- hadoop不适用于低延迟数据访问
- hadoop不能高效存储大量小文件
- hadoop不支持多用户写入并任意修改文件
第三部分 apache hadoop的组成
hadoop = hdfs（分布式文件系统） + mapreduce（分布式计算框架） + yarn（资源协调框架） + common模块
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hadoop hdfs：（hadoop distribute file system）一个高可靠、高吞吐量的分布式文件系统，比如：100t数据存储
将数据切割，100t数据拆分为10g一个数据块由一个电脑节点存储这个数据块。
数据切割、制作副本、分散存储
图片中涉及到的几个角色：
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namenode（nn）：存储文件的元数据，比如文件名、文件目录结构、文件属性（生成时间、副本数、文件权限），以及每个文件的块列表和块所在的datanode等。
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secondarynamenode（2nn）：辅助namenode更好的工作，用来监控hdfs状态的辅助后台程序，每隔一段时间获取hdfs元数据快照。
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datanode（dn）：在本地文件系统存储文件块数据，以及块数据的校验
注意：nn，2nn，dn这些即使角色名称，进程名称，代指电脑节点名称！！
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hadoop mapreduce：一个分布式的离线并行计算框架
拆解任务、分散处理、汇整结果
map阶段就是“分”的阶段，并行处理输入数据；
reduce阶段就是“合”的节点，对map阶段结果进行汇总；
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hadoop yarn：作业调度与集群资源管理的框架
计算资源协调
yarn中有如下几个主要角色，同样，即使用户名、也是进程名，也代指所在的计算机节点名称。
resourcemanager(rm)：处理客户端请求，启动/监控applicationmaster、监控nodemanager、资源分配与调度；
nodemanager(nm)：单个节点上的资源管理、处理来自resourcemanager的命令、处理来自applicationmaster的命令；
applicationmaster(am)：数据切分、为应用程序申请资源，并分配给内部任务、任务监控与容错。
container：对任务运行环境的抽象，封装了cpu、内存等多维资源以及环境变量、启动命令等任务运行相关的信息。
直白点来说，resourcemanager是老大，nodemanager是小弟，applicationmaster是计算任务专员。
- hadoop common：支持其他模块的工具模块（configuration、rpc、序列化机制、日志操作等）
第四部分 apache hadoop 完全分布式集群搭建
搭建环境
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软件和操作系统版本
hadoop框架是采用java语编写的，需要java环境（jvm），jdk版为jdk8
集群使用vmware虚拟机虚拟三台linux节点，linux操作系统为centos7
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hadoop搭建方式
单机模式：单节点模式，非集群，生产环境不会使用
单机伪分布式模式：单节点，多线程模拟集群的效果，生产不会使用这种方式
完全分布式集群模式：多台节点，真正的分布式hadoop集群的搭建（生产环境）
第一节：虚拟机环境准备
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三台虚拟机（静态ip，关闭防火墙，修改主机名，配置免密登录）
配置过程详见上一章...
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在
/opt目录下创建文件夹mkdir -p /opt/software --软件安装包存放目录 mkdir -p /opt/servers --软件安装目录
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hadoop下载地址：
https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-2.9.2/
hadoop官网地址：
http://hadoop.apache.org/
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上传hadoop安装文件到
/opt/software
第二节 集群规划
| 框架 | wanglj01 | wanglj02 | wanglji03 |
|---|---|---|---|
| hdfs | namenode、datanode | datanode | secondarynamenode、datanode |
| yarn | nodemanager | nodemanager | nodemanager、resourcemanager |
第三节 安装hadoop
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登录wanglj01节点；进入
/opt/software,解压安装文件到/opt/serverstar -zxvf hadoop-2.9.2.tar.gz -c ../servers/
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添加hadoop到环境变量中
vim /etc/profile # 添加以下内容 ## hadoop_home export hadoop_home=/opt/servers/hadoop-2.9.2 export path=$path:$hadoop_home/bin export path=$path:$hadoop_home/sbin # 保存文件修改后使环境变量生效 source /etc/profile
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验证hadoop
hadoop version
校验结果：
-
hadoop目录
drwxr-xr-x. 2 501 dialout 194 nov 13 2018 bin drwxr-xr-x. 3 501 dialout 20 nov 13 2018 etc drwxr-xr-x. 2 501 dialout 106 nov 13 2018 include drwxr-xr-x. 3 501 dialout 20 nov 13 2018 lib drwxr-xr-x. 2 501 dialout 239 nov 13 2018 libexec -rw-r--r--. 1 501 dialout 106210 nov 13 2018 license.txt -rw-r--r--. 1 501 dialout 15917 nov 13 2018 notice.txt -rw-r--r--. 1 501 dialout 1366 nov 13 2018 readme.txt drwxr-xr-x. 3 501 dialout 4096 nov 13 2018 sbin drwxr-xr-x. 4 501 dialout 31 nov 13 2018 share 1. bin目录:对hadoop进行操作的相关命令，如hadoop,hdfs等 2. etc目录：hadoop的配置文件目录，入hdfs-site.xml,core-site.xml等 3. lib目录：hadoop本地库（解压缩的依赖） 4. sbin目录：存放的是hadoop集群启动停止相关脚本，命令 5. share目录：hadoop的一些jar,官方案例jar，文档等
3.1 集群配置
集群配置说明
hadoop集群配置 = hdfs集群配置 + mapreduce集群配置 + yarn集群配置
- hdfs集群配置
- 将jdk路径明确配置给hdfs（修改hadoop-env.sh）
- 指定namenode节点以及数据存储目录（修改core-site.xml）
- 制定secondarynamenode节点（修改hdfs-site.xml）
- 制定datanode从节点（修改
/etc/hadoop/slaves文件，每个节点配置信息占一行）
- mapreduce集群配置
- 将jdk路径明确配置给mapreduce（修改mapred-env.sh）
- 指定mapreduce计算框架运行yarm资源调度框架（修改mapred-site.xml）
- yarn集群配置
- 将jdk路径明确配置给yarn（修改yarn-env.sh）
- 指定resourcemanager老大节点所在的计算机节点（修改yarn-site.xml）
- 制定nodemanager节点（会通过slaves文件内容确定）
集群配置具体步骤
hdfs 集群配置
cd /opt/servers/hadoop-2.9.2/ect/hadoop
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配置jdk路径（hadoop-env.sh）
vim hadoop-env.sh export java_home=/opt/servers/jdk1.8.0_231
-
指定namenode节点以及数据存储目录（修改core-site.xml）
vim core-site.xml <!-- 指定hdfs中namenode的地址 --> <property> <name>fs.defaultfs</name> <value>hdfs://wanglj01:9000</value> </property> <!-- 指定hadoop运行时产生文件的存储目录 --> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/opt/servers/hadoop-2.9.2/data/tmp</value> </property>
core-site.xml的默认配置官方文档：
https://hadoop.apache.org/docs/r2.9.2/hadoop-project-dist/hadoop-common/core- default.xml
注意：如果希望在web页面可以操作hdfs文件系统，需要增加以下配置：
<!-- 设置用户 --> <property> <name>hadoop.http.staticuser.user</name> <value>root</value> </property> <!-- 不开启权限检查 --> <property> <name>dfs.permissions.enabled</name> <value>false</value> </property>
-
指定secondarynamenode节点（修改hdfs-site.xml）
vim hdfs-site.xml <!-- 指定hadoop辅助名称节点主机配置 --> <property> <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name> <value>wanglj03:50090</value> </property> <!--副本数量 --> <property> <name>dfs.replication</name> <value>3</value> </property>
官方默认配置：
https://hadoop.apache.org/docs/r2.9.2/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/hdfs- default.xml
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指定datanode从节点（修改slaves文件，每个节点配置信息占一行）
vim slaves wanglj01 wanglj02 wnaglj03
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。
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指定mapreduce使用的jdk路径（修改mapred-env.sh）
vim mapred-env.sh export java_home=/opt/servers/jdk1.8.0_231
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指定mapreduce计算框架运行yarn资源调度框架（修改mapred-site.xml）
mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml vim mapred-site.xml <!-- 指定mr运行在yarn上 --> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property>
mapred-site.xml默认配置
https://hadoop.apache.org/docs/r2.9.2/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/mapred-default.xml
yarn集群配置
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指定jdk路径
vim yarn-env.sh export java_home=/opt/servers/jdk1.8.0_231
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指定resourcemanager的master节点信息（修改yarn-site.xml）
vim yarn-site.xml <!-- 指定yarn的resourcemanager的地址 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>wanglj03</value> </property> <!-- reducer获取数据的方式 --> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property>
yarn-site.xml的默认配置
https://hadoop.apache.org/docs/r2.9.2/hadoop-yarn/hadoop-yarn-common/yarn-default.xml
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指定nodemanager节点（slaves文件已修改）
注意：hadoop安装目录所属用户和所属用户组信息，默认是501 dialout，而我们操作hadoop集群的用户使
用的是虚拟机的root用户，
所以为了避免出现信息混乱，修改hadoop安装目录所属用户和用户组！！
chown -r root:root /opt/servers/hadoop-2.9.2
3.2 分发配置
编写集群分发脚本 rsync-script
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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的区别：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。
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基本语法
rsync -rvl $pdir/$fname $user@$host:$pdir/$fname # rsync 命令 # -rvl 选项参数 # $pdir/$fname 要拷贝的文件路径/名称 # $user@$host:$pdir/$fname 目的用户@主机:目的路径/名称
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选项参数说明
选项 功能 -r 递归 -v 显示复制过程 -l 拷贝符号链接
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rsync 案例
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三台虚拟机安装rsync
yum install -y rsync
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把
wanglj01机器上的/opt/software目录同步到wanglj02服务器的root用户下的/opt/目录rsync -rvl /opt/software/ root@wanglj02:/opt/software
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集群分发脚本编写
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需求：循环复制文件到集群所有节点的相同目录下
rsync命令原始拷贝：
rsync -rvl /opt/module root@wanglj03:/opt/
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期望脚本
脚本+要同步的文件名称
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说明
在
/user/local/bin这个目录下存放的脚本，root用户可以在系统任何地方直接执行。 -
脚本实现
# 创建脚本 cd /usr/local/bin touch rsync-script # 编辑脚本 vim rsync-script # 以下是shell脚本内容： #!/bin/bash #1 获取命令输入参数的个数，如果个数为0，直接退出命令 paramnum=$# if((paramnum==0)); then echo no params; exit; fi #2 根据传入参数获取文件名称 p1=$1 file_name=`basename $p1` echo fname=$file_name #3 获取输入参数的绝对路径 pdir=`cd -p $(dirname $p1); pwd` echo pdir=$pdir #4 获取用户名称 user=`whoami` #5 循环执行rsync for((host=1; host<4; host++)); do echo ------------------- wanglj0$host -------------- rsync -rvl $pdir/$file_name $user@wanglj0$host:$pdir done
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修改脚本权限
chmod 777 rsync-script
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测试脚本
调用脚本形式：rsync-script 文件名称
rsync-script /opt/servers/hadoop-2.9.2
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第四节 启动集群
注意：如果集群是第一次启动，需要在namenode所在的节点格式化namenode，飞第一次不用执行格式化namenode操作。
4.1 集群启动
- 格式化：
hadoop namenode -format
格式化后创建的文件：/opt/servers/hadoop-2.9.2/data/tmp/dfs/name/current
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启动hdfs
cd /opt/servers/hadoop-2.9.2/sbin/ # 启动集群 ./start-dfs.sh # 查看所有java进城 jps
其它两台机器上执行jsp命令：
[root@wanglj02 ~]# jps 30758 datanode 30847 jps [root@wanglj03 ~]# jps 19159 datanode 19258 secondarynamenode 19307 jps
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启动yarn（在wanglj03上）
./start-yarn.sh
注意：namenode和resourcemanager不是在同一台机器上，不能在namenode上启动yarn，应该在resourcemanager所在的机器上启动yarn。
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web端查看hdfs界面（这里直接用wanglj01是因为有提前配置hosts）
http://wanglj01:50070/dfshealth.html#tab-overview
4.2 hadoop集群启动停止命令汇总
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各个服务组件逐一启动/停止
分别启动/停止hdfs组件
hadoop-daemon.sh start / stop namenode / datanode / secondarynamenode
启动/停止yarn
yarn-daemon.sh start / stop resourcemanager / nodemanager
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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
第五节 集群测试
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hdfs 分布式存储测试
从linux本地文件系统上传下载文件验证hdfs集群工作正常
hdfs dfs -mkdir -p /test/input #本地hoome目录创建一个文件 cd /root vim test.txt hello hdfs #上传linxu文件到hdfs hdfs dfs -put /root/test.txt /test/input #从hdfs下载文件到linux本地 hdfs dfs -get /test/input/test.txt
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mapreduce 分布式计算测试
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在hdfs文件系统根目录下创建一个
wcinput文件夹hdfs dfs -mkdir /wcinput
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在
/root/目录下创建一个wc.txt文件（本地系统文件）cd /root/ # 创建文件 touch wc.txt # 编辑文件 vim wc.txt
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在文件中输入如下内容
hadoop mapreduce yarn hdfs hadoop mapreduce mapreduce yarn spark flink zookeeper
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上传wc.txt到hdfs目录
/wcinput下hdfs dfs -put wc.txt /wcinput
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回到hadoop目录
/opt/servers/hadoop-2.9.2执行程序hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.9.2.jar wordcount /wcinput /wcoutput
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查看结果
hdfs dfs -cat /wcoutput/part-r-00000 doop 1 flink 1 hadoop 1 hdfs 1 mapreduce 3 spark 1 yarn 2 zookeeper 1
也可以在web页面访问到该文件：
-
第六节 配置历史服务器
在yarn中运行的任务产生的日志数据不能查看，为了查看程序的历史运行情况，需要配置一下历史服务器日志。具体配置步骤如下：
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配置
mapred-site.xmlvim mapred-site.xml # 增加如下配置 <!-- 历史服务器端地址 --> <property> <name>mapreduce.jobhistory.address</name> <value>wanglj01:10020</value> </property> <!-- 历史服务器web端地址 --> <property> <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name> <value>wanglj01:19888</value> </property>
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分发到其它节点
rsync-script mapred-site.xml
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启动历史服务器
./mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
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查看jobhistory
http://wanglj01:19888/jobhistory
6.1 配置日志的聚集
日志聚集：应用（job）运行完成以后，将应用运行日志信息从各个task汇总上传到hdfs系统上。
日志聚集的优势：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historymanager。
开启日志聚集功能具体步骤如下：
- 配置
yarn-site.xml
vim yarn-site.xml # 在文件里面增加如下配置 <!-- 日志聚集功能使能 --> <property> <name>yarn.log-aggregation-enable</name> <value>true</value> </property> <!-- 日志保留时间设置7天 --> <property> <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name> <value>604800</value> </property>
-
分发到其它节点
rsync-script yarn-site.xml
-
重启
nodemanager、resourcemanager和historymanagercd /opt/servers/hadoop-2.9.2/ # 全部关闭 ./sbin/yarn-daemon.sh stop resourcemanager ./sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager ./sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver # 重新开启 ./sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager ./sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager ./sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
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删除hdfs上已经存在的输出文件
hdfs dfs -rm -r /wcoutput
-
执行wordcount程序
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.9.2.jar wordcount /wcinput /wcoutput
-
查看日志
http://wanglj01:19888/jobhistory
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