大数据技术之Hadoop(入门)第4章 Hadoop运行模式
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。
Hadoop官方网站:http://hadoop.apache.org/
4.1 本地运行模式
4.1.1 官方grep案例
1)创建在hadoop-2.7.2文件下面创建一个input文件夹
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ mkdir input
2)将hadoop的xml配置文件复制到input
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ cp etc/hadoop/*.xml input
3)执行share目录下的mapreduce程序
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop jar
share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
4)查看输出结果
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ cat output/*
4.1.2 官方wordcount案例
1)创建在hadoop-2.7.2文件下面创建一个wcinput文件夹
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ mkdir wcinput
2)在wcinput文件下创建一个wc.input文件
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ cd wcinput
[[email protected] wcinput]$ touch wc.input
3)编辑wc.input文件
[[email protected] wcinput]$ vi wc.input 在文件中输入如下内容 hadoop yarn hadoop mapreduce atguigu atguigu 保存退出::wq |
4)回到hadoop目录/opt/module/hadoop-2.7.2
5)执行程序:
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount wcinput wcoutput
6)查看结果:
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ cat wcoutput/part-r-00000
atguigu 2
hadoop 2
mapreduce 1
yarn 1
4.2 伪分布式运行模式
4.2.1 启动HDFS并运行MapReduce程序
1)分析:
(1)配置集群
(2)启动、测试集群增、删、查
(3)执行wordcount案例
2)执行步骤
(1)配置集群
(a)配置:hadoop-env.sh
Linux系统中获取jdk的安装路径:
[atguigu@ hadoop101 ~]# echo $JAVA_HOME
/opt/module/jdk1.8.0_144
修改JAVA_HOME 路径:
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144 |
(b)配置:core-site.xml
<!-- 指定HDFS中NameNode的地址 --> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://hadoop101:9000</value> </property>
<!-- 指定hadoop运行时产生文件的存储目录 --> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp</value> </property> |
(c)配置:hdfs-site.xml
<!-- 指定HDFS副本的数量 --> <property> <name>dfs.replication</name> <value>1</value> </property> |
(2)启动集群
(a)格式化NameNode(第一次启动时格式化,以后就不要总格式化)
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs namenode -format
(b)启动NameNode
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
(c)启动DataNode
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
(3)查看集群
(a)查看是否启动成功
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ jps
13586 NameNode
13668 DataNode
13786 Jps
(b)查看产生的log日志
当前目录:/opt/module/hadoop-2.7.2/logs
[[email protected] logs]$ ls
hadoop-atguigu-datanode-hadoop.atguigu.com.log
hadoop-atguigu-datanode-hadoop.atguigu.com.out
hadoop-atguigu-namenode-hadoop.atguigu.com.log
hadoop-atguigu-namenode-hadoop.atguigu.com.out
SecurityAuth-root.audit
[[email protected] logs]# cat hadoop-atguigu-datanode-hadoop101.log
(c)web端查看HDFS文件系统
http://192.168.1.101:50070/dfshealth.html#tab-overview
注意:如果不能查看,看如下帖子处理
http://www.cnblogs.com/zlslch/p/6604189.html
(4)操作集群
(a)在hdfs文件系统上创建一个input文件夹
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/atguigu/input
(b)将测试文件内容上传到文件系统上
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfs -put wcinput/wc.input /user/atguigu/input/
(c)查看上传的文件是否正确
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfs -ls /user/atguigu/input/
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfs -cat /user/atguigu/ input/wc.input
(d)运行mapreduce程序
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /user/atguigu/input/ /user/atguigu/output
(e)查看输出结果
命令行查看:
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfs -cat /user/atguigu/output/*
浏览器查看
(f)将测试文件内容下载到本地
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -get /user/atguigu/ output/part-r-00000 ./wcoutput/
(g)删除输出结果
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ hdfs dfs -rm -r /user/atguigu/output
4.2.2 YARN上运行MapReduce 程序
1)分析:
(1)配置集群yarn上运行
(2)启动、测试集群增、删、查
(3)在yarn上执行wordcount案例
2)执行步骤
(1)配置集群
(a)配置yarn-env.sh
配置一下JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144 |
(b)配置yarn-site.xml
<!-- reducer获取数据的方式 --> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property>
<!-- 指定YARN的ResourceManager的地址 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>hadoop101</value> </property> |
(c)配置:mapred-env.sh
配置一下JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144 |
(d)配置: (对mapred-site.xml.template重新命名为) mapred-site.xml
[[email protected] hadoop]$ mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml
[[email protected] hadoop]$ vi mapred-site.xml
<!-- 指定mr运行在yarn上 --> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> |
(2)启动集群
(a)启动前必须保证namenode和datanode已经启动
(b)启动resourcemanager
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
(c)启动nodemanager
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager
(3)集群操作
(a)yarn的浏览器页面查看
http://192.168.1.101:8088/cluster
(b)删除文件系统上的output文件
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfs -rm -R /user/atguigu/output
(c)执行mapreduce程序
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /user/atguigu/input /user/atguigu/output
(d)查看运行结果
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfs -cat /user/atguigu/output/*
4.2.3 配置历史服务器
1)配置mapred-site.xml
[[email protected] hadoop]$ vi mapred-site.xml
<property> <name>mapreduce.jobhistory.address</name> <value>hadoop101:10020</value> </property> <property> <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name> <value>hadoop101:19888</value> </property> |
2)查看启动历史服务器文件目录:
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ ls sbin/ | grep mr
mr-jobhistory-daemon.sh
3)启动历史服务器
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
4)查看历史服务器是否启动
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ jps
5)查看jobhistory
http://192.168.1.101:19888/jobhistory
4.2.4 配置日志的聚集
日志聚集概念:应用运行完成以后,将日志信息上传到HDFS系统上。
开启日志聚集功能步骤:
(1)配置yarn-site.xml
[[email protected] hadoop]$ vi yarn-site.xml
<!-- 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> |
(2)关闭nodemanager 、resourcemanager和historymanager
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh stop resourcemanager
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver
(3)启动nodemanager 、resourcemanager和historymanager
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
(4)删除hdfs上已经存在的hdfs文件
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs dfs -rm -R /user/atguigu/output
(5)执行wordcount程序
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /user/atguigu/input /user/atguigu/output
(6)查看日志
http://192.168.1.101:19888/jobhistory
4.2.5 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:存放在hadoop相应的jar包中
[core-default.xml]
hadoop-common-2.7.2.jar/ core-default.xml
[hdfs-default.xml]
hadoop-hdfs-2.7.2.jar/ hdfs-default.xml
[yarn-default.xml]
hadoop-yarn-common-2.7.2.jar/ yarn-default.xml
[mapred-default.xml]
hadoop-mapreduce-client-core-2.7.2.jar/ mapred-default.xml
(2)自定义配置文件:存放在$HADOOP_HOME/etc/hadoop
core-site.xml
hdfs-site.xml
yarn-site.xml
mapred-site.xml
4.3 完全分布式运行模式
分析:
1)准备3台客户机(关闭防火墙、静态ip、主机名称)
2)安装jdk
3)配置环境变量
4)安装hadoop
5)配置环境变量
6)配置集群
7)单点启动
8)配置ssh
9)群起并测试集群
4.3.1 虚拟机准备
详见3.1章。
4.3.2 编写集群分发脚本xsync
1)scp:secure copy 安全拷贝
(1)scp定义:
scp可以实现服务器与服务器之间的数据拷贝。
(2)案例实操
(a)将hadoop101中/opt/module目录下的软件拷贝到hadoop102上。
[atguigu@hadoop101 /]$ scp -r /opt/module/* atguigu@hadoop102:/opt/module
(b)将hadoop101服务器上的/opt/module目录下的软件拷贝到hadoop103上。
[atguigu@hadoop103 opt]$ scp -r atguigu@hadoop101:/opt/module/* hadoop103:/opt/module
(c)在hadoop103上操作将hadoop101中/opt/module目录下的软件拷贝到hadoop104上。
[atguigu@hadoop103 opt]$ scp -r hadoop101:/opt/module/* hadoop104:/opt/module
2) rsync
rsync远程同步工具,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)查看rsync使用说明
man rsync | more
(2)基本语法
rsync -rvl $pdir/$fname [email protected]$host:$pdir
命令 命令参数 要拷贝的文件路径/名称 目的用户@主机:目的路径
(3)选项说明
选项 |
功能 |
-r |
递归 |
-v |
显示复制过程 |
-l |
拷贝符号连接 |
(4)案例实操
把本机/opt/software目录同步到hadoop102服务器的root用户下的/opt/目录
[[email protected] opt]$ rsync -rvl /opt/software/* hadoop102:/opt/software/
3)脚本需求分析:循环复制文件到所有节点的相同目录下。
(1)原始拷贝:
rsync -rvl /opt/module [email protected]:/opt/
(2)期望脚本:
xsync要同步的文件名称
(3)在/home/atguigu/bin这个目录下存放的脚本,atguigu用户可以在系统任何地方直接执行。
4)脚本实现:
(1)在/home/atguigu目录下创建bin目录,并在bin目录下xsync创建文件,文件内容如下:
[[email protected] ~]$ mkdir bin
[[email protected] ~]$ cd bin/
[[email protected] bin]$ touch xsync
[[email protected] bin]$ vi xsync
#!/bin/bash #1 获取输入参数个数,如果没有参数,直接退出 pcount=$# if((pcount==0)); then echo no args; exit; fi
#2 获取文件名称 p1=$1 fname=`basename $p1` echo fname=$fname
#3 获取上级目录到绝对路径 pdir=`cd -P $(dirname $p1); pwd` echo pdir=$pdir
#4 获取当前用户名称 user=`whoami`
#5 循环同步 for((host=103; host<105; host++)); do echo --------------------- hadoop$host ---------------- rsync -rvl $pdir/$fname [email protected]$host:$pdir done |
(2)修改脚本 xsync 具有执行权限
[[email protected] bin]$ chmod 777 xsync
(3)调用脚本形式:xsync 文件名称
[[email protected] bin]$ xsync /home/atguigu/bin
4.3.3 集群配置
1)集群部署规划
|
hadoop102 |
hadoop103 |
hadoop104 |
HDFS
|
NameNode DataNode |
DataNode |
SecondaryNameNode DataNode |
YARN |
NodeManager |
ResourceManager NodeManager |
NodeManager |
2)配置集群
(1)核心配置文件
core-site.xml
[[email protected] hadoop]$ vi core-site.xml
<!-- 指定HDFS中NameNode的地址 --> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://hadoop102:9000</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/module/hadoop-2.7.2/data/tmp</value> </property> |
(2)hdfs配置文件
hadoop-env.sh
[[email protected] hadoop]$ vi hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144 |
hdfs-site.xml
[[email protected] hadoop]$ vi hdfs-site.xml
<property> <name>dfs.replication</name> <value>3</value> </property>
<property> <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name> <value>hadoop104:50090</value> </property> |
(3)yarn配置文件
yarn-env.sh
[[email protected] hadoop]$ vi yarn-env.sh
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144 |
yarn-site.xml
[[email protected] hadoop]$ vi yarn-site.xml
<!-- reducer获取数据的方式 --> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property>
<!-- 指定YARN的ResourceManager的地址 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>hadoop103</value> </property> |
(4)mapreduce配置文件
mapred-env.sh
[[email protected] hadoop]$ vi mapred-env.sh
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144 |
mapred-site.xml
[[email protected] hadoop]$ cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml
[[email protected] hadoop]$ vi mapred-site.xml
<!-- 指定mr运行在yarn上 --> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> |
3)在集群上分发配置好的Hadoop配置文件
[[email protected] hadoop]$ xsync /opt/module/hadoop-2.7.2/
4)查看文件分发情况
[[email protected]3 hadoop]$ cat /opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/core-site.xml
4.3.4 集群单点启动
(0)如果集群是第一次启动,需要格式化NameNode
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ hadoop namenode -format
- 在hadoop102上启动NameNode
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ hadoop-daemon.sh start namenode
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ jps
3461 NameNode
3531 Jps
- 在hadoop102、hadoop103以及hadoop104上分别启动DataNode
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ hadoop-daemon.sh start datanode
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ jps
3461 NameNode
3608 Jps
3561 DataNode
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ hadoop-daemon.sh start datanode
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ jps
3190 DataNode
3279 Jps
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ hadoop-daemon.sh start datanode
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ jps
3237 Jps
3163 DataNode
4.3.5 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
[[email protected] opt] $ ssh 192.168.1.103
The authenticity of host '192.168.1.103 (192.168.1.103)' can't be established.
RSA key fingerprint is cf:1e:de:d7:d0:4c:2d:98:60:b4:fd:ae:b1:2d:ad:06.
Are you sure you want to continue connecting (yes/no)?
Host key verification failed.
(3)解决方案如下:直接输入yes
2)无**配置
(1)免密登录原理
(2)生成公钥和私钥:
[[email protected] .ssh]$ ssh-****** -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
[[email protected] .ssh]$ ssh-copy-id hadoop102
[[email protected] .ssh]$ ssh-copy-id hadoop103
[[email protected] .ssh]$ ssh-copy-id hadoop104
3).ssh文件夹下(~/.ssh)的文件功能解释
(1)known_hosts :记录ssh访问过计算机的公钥(public key)
(2)id_rsa :生成的私钥
(3)id_rsa.pub :生成的公钥
(4)authorized_keys :存放授权过得无密登录服务器公钥
4.3.6 集群测试
1)配置slaves
/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/slaves
[[email protected] hadoop]$ vi slaves
hadoop102 hadoop103 hadoop104 |
2)启动集群
(1)如果集群是第一次启动,需要格式化NameNode
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs namenode -format
(2)启动HDFS:
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ sbin/start-dfs.sh
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ jps
4166 NameNode
4482 Jps
4263 DataNode
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ jps
3218 DataNode
3288 Jps
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ jps
3221 DataNode
3283 SecondaryNameNode
3364 Jps
(3)启动yarn
[[email protected]3 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-yarn.sh
注意:NameNode和ResourceManger如果不是同一台机器,不能在NameNode上启动 yarn,应该在ResouceManager所在的机器上启动yarn。
(4)web端查看SecondaryNameNode
(a)浏览器中输入:http://hadoop104:50090/status.html
(b)查看SecondaryNameNode信息。
3)集群基本测试
(1)上传文件到集群
上传小文件
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -mkdir -p /user/atguigu/input
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -put wcinput/wc.input /user/atguigu/input
上传大文件
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop fs -put /opt/software/hadoop-2.7.2.tar.gz /user/atguigu/input
(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
[[email protected] subdir0]$ pwd
/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/data/current/BP-938951106-192.168.10.107-1495462844069/current/finalized/subdir0/subdir0
查看HDFS在磁盘存储文件内容
[[email protected] subdir0]$ cat blk_1073741825
hadoop yarn
hadoop mapreduce
atguigu
atguigu
(3)拼接
-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 134217728 5月 23 16:01 blk_1073741836
-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 1048583 5月 23 16:01 blk_1073741836_1012.meta
-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 63439959 5月 23 16:01 blk_1073741837
-rw-rw-r--. 1 atguigu atguigu 495635 5月 23 16:01 blk_1073741837_1013.meta
[[email protected] subdir0]$ cat blk_1073741836>>tmp.file
[[email protected] subdir0]$ cat blk_1073741837>>tmp.file
[[email protected] subdir0]$ tar -zxvf tmp.file
(4)下载
[[email protected] hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop fs -get /user/atguigu/input/hadoop-2.7.2.tar.gz ./
4)性能测试集群
(1)写海量数据
(2)读海量数据
4.3.7 集群启动/停止方式
1)各个服务组件逐一启动/停止
(1)分别启动/停止hdfs组件
hadoop-daemon.sh start|stop namenode|datanode|secondarynamenode
(2)启动/停止yarn
yarn-daemon.sh start|stop resourcemanager|nodemanager
2)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
3)全部启动/停止集群(不建议使用)
start-all.sh
stop-all.sh
4.3.8 集群时间同步
时间同步的方式: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,比如,每隔十分钟,同步一次时间。
配置时间同步实操:
1)时间服务器配置(必须root用户)
(1)检查ntp是否安装
[[email protected] 桌面]# rpm -qa|grep ntp
ntp-4.2.6p5-10.el6.centos.x86_64
fontpackages-filesystem-1.41-1.1.el6.noarch
ntpdate-4.2.6p5-10.el6.centos.x86_64
(2)修改ntp配置文件
[[email protected] 桌面]# vi /etc/ntp.conf
修改内容如下
a)修改1(设置本地网络上的主机不受限制。)
#restrict 192.168.1.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap为
restrict 192.168.1.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap
b)修改2(设置为不采用公共的服务器)
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(添加默认的一个内部时钟数据,使用它为局域网用户提供服务。)
server 127.127.1.0
fudge 127.127.1.0 stratum 10
(3)修改/etc/sysconfig/ntpd 文件
[[email protected] 桌面]# 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
[[email protected] 桌面]# service ntpd status
ntpd 已停
[[email protected] 桌面]# service ntpd start
正在启动 ntpd: [确定]
(5)执行:
[[email protected] 桌面]# chkconfig ntpd on
2)其他机器配置(必须root用户)
(1)在其他机器配置10分钟与时间服务器同步一次
[[email protected]3 hadoop-2.7.2]# crontab -e
编写脚本
*/10 * * * * /usr/sbin/ntpdate hadoop102
(2)修改任意机器时间
[[email protected]3 hadoop]# date -s "2017-9-11 11:11:11"
(3)十分钟后查看机器是否与时间服务器同步
[[email protected]3 hadoop]# date
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