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[大数据]3.Hadoop3.x 项目测试

Hadoop3.x 项目测试

项目一 : 本地运行模式测试

[atguigu@hadoop102 /]$ cd opt/module/hadoop-3.1.3
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ mkdir wcinput
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ cd wcinput
[atguigu@hadoop102 wcinput]$ vim word.txt
输入:
------------------------------------------
Hello World !
I'm whiteCat!
I love code !
I love the world!
------------------------------------------
:wq
[atguigu@hadoop102 wcinput]$ cd ..
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount wcinput/ ./wcoutput
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ cd wcoutput/
[atguigu@hadoop102 wcoutput]$ ll
[atguigu@hadoop102 wcoutput]$ cat part-r-00000

图片/Hadoop3.x 项目测试1.png

注意 : 当创建成功之后再使用bin/hadoop jar …语句会报错, 报错内容如下图所示

图片/Hadoop3.x 项目测试2.png

项目二 : 集群文件同步测试

① 删除103主机/opt/module/hadoop-3.1.3路径下的wcinput和wcoutput文件夹

[atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ rm -rf /opt/module/hadoop-3.1.3/wcinput/ /opt/module/hadoop-3.1.3/wcoutput/

② 在102主机上同步102主机中的hadoop文件夹到103主机.

[atguigu@hadoop102 module]$ rsync -av /opt/module/hadoop-3.1.3/ atguigu@hadoop103:/opt/module/hadoop-3.1.3/

注意1 : rsync 命令主要用于备份和镜像.

注意2: scp 命令和 rsync 命令的区别在于scp是把所有文件都复制过去,而rsync 只对差异文件做更新.

项目三 : 上传文件到集群测试

① 在102主机上上传小文件到集群

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mkdir /wcinput
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -put $HADOOP_HOME/wcinput/word.txt /wcinput
2022-05-13 22:17:01,989 INFO sasl.SaslDataTransferClient: SASL encryption trust check: localHostTrusted = false, remoteHostTrusted = false

②在102主机上上传大文件到集群

[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -put  /opt/software/jdk-8u212-linux-x64.tar.gz  /
2022-05-13 22:19:28,188 INFO sasl.SaslDataTransferClient: SASL encryption trust check: localHostTrusted = false, remoteHostTrusted = false
2022-05-13 22:19:33,352 INFO sasl.SaslDataTransferClient: SASL encryption trust check: localHostTrusted = false, remoteHostTrusted = false


[atguigu@hadoop102 subdir0]$ pwd
/opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/data/current/BP-1330503042-192.168.10.102-1652450143404/current/finalized/subdir0/subdir0
(上述路径是数据的存储位置)

[atguigu@hadoop102 subdir0]$ ll
总用量 191944
-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu        60 5月  13 22:17 blk_1073741825
-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu        11 5月  13 22:17 blk_1073741825_1001.meta
-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 134217728 5月  13 22:19 blk_1073741826
-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu   1048583 5月  13 22:19 blk_1073741826_1002.meta
-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu  60795424 5月  13 22:19 blk_1073741827
-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu    474975 5月  13 22:19 blk_1073741827_1003.meta


[atguigu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741825
Hello World !
I'm whiteCat!
I love code !
I love the world!


[atguigu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741826>>tmp.tar.gz
[atguigu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741827>>tmp.tar.gz
[atguigu@hadoop102 subdir0]$ ll
总用量 585160
-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu        60 5月  13 22:17 blk_1073741825
-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu        11 5月  13 22:17 blk_1073741825_1001.meta
-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 134217728 5月  13 22:19 blk_1073741826
-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu   1048583 5月  13 22:19 blk_1073741826_1002.meta
-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu  60795424 5月  13 22:19 blk_1073741827
-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu    474975 5月  13 22:19 blk_1073741827_1003.meta
-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 195013152 5月  14 00:55 tmp.tar.gz


[atguigu@hadoop102 subdir0]$ tar -zxvf tmp.tar.gz 
...
[atguigu@hadoop102 subdir0]$ ll
总用量 585160
-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu        60 5月  13 22:17 blk_1073741825
-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu        11 5月  13 22:17 blk_1073741825_1001.meta
-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 134217728 5月  13 22:19 blk_1073741826
-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu   1048583 5月  13 22:19 blk_1073741826_1002.meta
-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu  60795424 5月  13 22:19 blk_1073741827
-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu    474975 5月  13 22:19 blk_1073741827_1003.meta
drwxr-xr-x. 7 atguigu atguigu       245 4月   2 2019 jdk1.8.0_212
-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 195013152 5月  14 00:55 tmp.tar.gz

③ 执行 wordcount 程序

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