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Ubuntu HDFS配置后如何测试

时间2025-10-14 21:41:04发布访客分类主机资讯浏览1236
导读:Ubuntu HDFS配置后测试步骤 1. 基础服务进程验证 配置完成后,首先需确认HDFS核心进程是否正常启动。在终端执行jps命令,若输出中包含NameNode(主节点)、DataNode(数据节点)进程(伪分布式模式下无Seconda...

Ubuntu HDFS配置后测试步骤

1. 基础服务进程验证

配置完成后,首先需确认HDFS核心进程是否正常启动。在终端执行jps命令,若输出中包含NameNode(主节点)、DataNode(数据节点)进程(伪分布式模式下无SecondaryNameNode,集群模式下需包含),则说明HDFS服务启动成功。

2. Web UI界面检查

通过浏览器访问HDFS的Web管理界面,直观查看集群状态:

  • HDFS状态页:http://localhost:9870(Hadoop 3.x版本)或http://localhost:50070(Hadoop 2.x版本),确认“Live Nodes”显示当前DataNode节点在线(伪分布式模式为1个)。
  • YARN资源页(若配置了YARN):http://localhost:8088,检查“Active Nodes”显示NodeManager节点正常。

3. HDFS基本文件操作测试

使用HDFS命令行工具执行常见文件操作,验证文件系统的读写功能:

  • 创建目录hdfs dfs -mkdir -p /user/test-p参数递归创建父目录)。
  • 上传本地文件:将本地文件(如/etc/hosts)上传至HDFS:hdfs dfs -put /etc/hosts /user/test/
  • 列出目录内容hdfs dfs -ls /user/test,确认上传的文件存在。
  • 读取文件内容hdfs dfs -cat /user/test/hosts,检查文件内容是否与本地一致。
  • 下载文件hdfs dfs -get /user/test/hosts ./hosts_copy,将HDFS文件下载至本地,验证数据完整性。
  • 删除文件hdfs dfs -rm /user/test/hosts,清理测试文件。

4. MapReduce示例程序测试

运行Hadoop自带的MapReduce示例程序,验证集群的计算能力:

  • WordCount(词频统计)
    ① 准备测试数据:echo "Hello Hadoop World" > input.txtecho "Hadoop is awesome" > > input.txt
    ② 上传数据至HDFS:hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop/wordcount/inputhdfs dfs -put input.txt /user/hadoop/wordcount/input/
    ③ 执行WordCount任务:yarn jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar wordcount /user/hadoop/wordcount/input /user/hadoop/wordcount/output
    ④ 查看结果:hdfs dfs -cat /user/hadoop/wordcount/output/part-r-00000,预期输出单词及出现次数(如Hadoop 2is 2awesome 1World 1)。
  • Pi计算(蒙特卡洛算法)yarn jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar pi 10 100,验证任务调度功能,预期输出π的近似值(如3.141592653589793)。

5. 性能基准测试(可选)

使用Hadoop自带的TestDFSIO工具评估HDFS的读写性能:

  • 写入性能测试yarn jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-*.jar TestDFSIO -write -nrFiles 10 -size 1GB(生成10个1GB文件,测量写入吞吐量)。
  • 读取性能测试yarn jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-*.jar TestDFSIO -read -nrFiles 10 -size 1GB(读取上述文件,测量读取吞吐量)。
  • 结果分析:通过输出的“Throughput”(吞吐量,单位MB/s)评估集群性能,若吞吐量符合预期(如伪分布式模式下写入约50-100MB/s),则说明配置正常。

注意事项

  • 测试前需确保Java环境(java -version显示Java 8或11)、SSH免密登录(ssh localhost无需密码)已正确配置。
  • 若测试过程中出现权限问题,可执行hdfs dfs -chmod -R 777 /user/test临时开放目录权限(生产环境需谨慎使用)。
  • 伪分布式模式下,SecondaryNameNode进程不会启动,属于正常现象;集群模式下需确保所有节点进程正常。

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