hadoop学习笔记:运行wordcount对文件字符串进行统计案例

我最近使用四台Centos虚拟机搭建了一套分布式hadoop环境,简单模拟了线上上的hadoop真实分布式集群,主要用于业余学习大数据相关体系。

其中,一台服务器作为NameNode,一台作为Secondary NameNode,剩下两台当做DataNodes节点服务器,类似下面这样一个架构——

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NameNode Secondary NameNode DataNodes
master1(192.168.200.111)        
master2(192.168.200.112)        
slave1(192.168.200.117)        
slave2(192.168.200.115)        

接下来,就是开始通过hadoop自带的wordcount来统计一下文件当中的符数量。

启动hadoop集群后,在集群可用情况下,按照以下步骤:
一、进入到hadoop安装目录,创建一个测试文件example.txt

我的安装目录是:/opt/hadoop/app/hadoop/hadoop-2.7.5

[root@192 hadoop-2.7.5]# pwd /opt/hadoop/app/hadoop/hadoop-2.7.5

新建一个example.txt,并随机写入一些符:

aaa bbb cccc dedef dedf dedf ytrytrgtrcdscdscdsc dedaxa cdsvfbgf uyiuyi ss xaxaxaxa

接着,在hdfs文件系统上新建一个input文件夹,用来存放example.txt文件——

[root@192 hadoop-2.7.5]# hdfs dfs -mkdir /input

然后,将example.txt复制到hdfs系统上的input目录下——

[root@192 hadoop-2.7.5]# hdfs dfs -put example.txt /input

检查一下,可以看到,example.txt文件已经在input目录底下了——

[root@192 hadoop-2.7.5]# hdfs dfs -ls /input Found 1 items -rw-r--r-- 3 root supergroup 84 2021-10-20 12:43 /input/example.txt

这些准备工作做好后,就可以开始使用hadoop自带的jar包来统计文件example.txt当中各字符的数量了。

二、运行wordcount对文件字符进行统计

直接在NameNode节点对应的服务器上执行——

[root@192 hadoop-2.7.5]# hadoop jar /opt/hadoop/app/hadoop/hadoop-2.7.5/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.5.jar wordcount /input /output

这行指令的大概意思是,分布式计算统计input目录底下的文件中的字符数量,将统计结果reduce到output当中,故而,最后若执行没问题,可以在output目录下获取到统计结果记录。

我第一次执行时,发生了一个异常,即执行完后,日志运行到INFO mapreduce.Job: Running job: job_1631618032849_0002这一行时,就直接卡在了这里,没有任何动静了——

[hadoop@192 bin]$ hadoop jar /opt/hadoop/app/hadoop/hadoop-2.7.5/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.5.jar wordcount /input /output 21/10/20 10:43:29 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at master1/192.168.200.111:8032 21/10/20 10:43:30 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 1 21/10/20 10:43:30 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:1 21/10/20 10:43:31 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1631618032849_0002 21/10/20 10:43:31 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1631618032849_0002 21/10/20 10:43:31 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: :8088/proxy/application_1631618032849_0002/ 21/10/20 10:43:31 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1631618032849_0002

百度了一番后,根据一些思路,最后将mapred-site.xml最开始的配置由

<?xml version="1.0"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="http://www.likecs.com/configuration.xsl"?> <configuration> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> </configuration>

改成这里——

<configuration> <property> <name>mapreduce.job.tracker</name> <value>hdfs://master1:8001</value> <final>true</final> </property> </configuration>

接着,重启了hadoop集群,就正常了,日志信息就没有卡顿,而是一步执行完成,打印以下的日志记录——

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过程如果没有出现问题,就可以到最后一步,查看统计完的结果。

三、获取统计结果

以上步骤执行完后,直接输入指令查看output目录下的信息,可以看到,里面生成了两个文件——

[root@192 hadoop-2.7.5]# hdfs dfs -ls /output Found 2 items -rw-r--r-- 3 root supergroup 0 2021-10-20 12:47 /output/_SUCCESS -rw-r--r-- 3 root supergroup 101 2021-10-20 12:47 /output/part-r-00000

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