Mindustry开服记

前言

最近沉迷 Mindustry，忍不住自己开个服务器，所以开始了经典套路。

购买服务器

我，老穷逼一个，虽然没少去阿里云租抢占式实例服务器用，次次开都是不眨眼那种，动不动开高配那种，但是这些机器都是用一会儿就释放，一般活不过两天那种，但这次开游戏服务器想开久一点，就只能去淘宝找面板服租来玩了，毕竟要省钱，当然是想办法分摊成本，成本摊下来之后就便宜了。

之前呢，我也租过面板服，或者其他各种各样的 vps，用过之后知道老牌服务商呢，个个都是老油条，疯狂超开的，个个都是大内存洋垃圾 CPU，想玩的舒服点呢，只有去挑那些萌新淘宝卖家那些才稍微有那么一点点良心，超售情况没那么严重，自己能用到的服务器 CPU 性能相对多一点。

同时，Mindustry 作为一款垃圾优化游戏，主要吃单核性能，这也是我为什么要避开超售严重地方的原因了；另外说是垃圾优化游戏，但他内存却不怎么吃，当然，多少还是要给正常量的，避免疯狂的 GC，最起码也给个 1G 的内存，虽然多数时候只会用到 300 多左右，但是单位数量一多内存还是往上涨的。

所以，我挑服务器的时候，优先选成交记录少，看起来比较萌新的淘宝卖家，然后问问他们能不能在上面开其他游戏的服务器，问了几家，都是回我可以的，既然可以，那就看看谁先回我就选谁吧，然后就10 块钱上车了。

上车之后，客服还挺好人，问我要什么端口，然后我就顺手报了个 Mindustry 的默认端口 6567，然后对面丝毫没有意思到任何问题，_也不可能意识到有任何问题，因为他们根本不知道这是 Mindustry 的默认端口，毕竟人家卖的是 Minecraft 的面版服_，然后我把服务端 jar 丢上去后还帮我改好了参数，目前看起来还挺正常的。

初步观察

这个卖家用的是国人开发的基于 nodejs 的MCSManager面板，这个面板我没看他代码之前，感觉这个面板有点零碎，有点玩具的感觉。

文件管理感觉像是调用从其他项目复制过来的代码，和外面完全不是一个风格的说，个人甚至有点怀疑不知道是从哪个项目复制过来的代码改改用的，但我没调查，也不好说好坏对吧。

然后控制有两个，一个叫做模拟型终端，是个小窗口浮窗，另一个叫做命令控制台，是个大页面，好吧，一个页面里面出现了两个相同的功能的按钮，不过有点区别也问题不大，是吧，但是，模拟型终端那个能够解析颜色代码并正确显示颜色，而命令控制台则不能，同时虽然都提供输出记录上翻，但往上翻的数量还不如不做。

意外的机会

这个卖家打算上 docker 了，我这时候暗想，草，早知道这逼没上 docker 我他妈直接传 shell 脚本运行不就 nmd 提权了吗？但我这个 Mindustry 的协议上，是同时需要开放 TCP 和 UDP 端口的，而这个 MCSManger 面板，他是不支持同时开放 tcp 和 udp 的（截至指 2021-02-16 1:52 master 分支上依然是不支持多端口进而不能同时开放 tcp 和 udp），这种情况下，我的服务端并不能丢到 docker 里面去。

作为万年老技术人，老 JS 人，看了一下代码，查了下相关资料，开始与淘宝卖家 PY 交易，表示可以魔改一手面板，让他可以在上面跑，代价是他给我多几个月的服务器。恰逢这淘宝卖家又换服务器，把所有服务器都迁移了，我就进了一步，借他退役服务器来调试开发，而这个淘宝卖家又苦于没法开个 udp 端口给基岩版服务端跑，好家伙，双赢啊！

吐槽一句，原来淘宝开面版服的能有怎么低技术力低安全注意度的人吗。

接下来我就顺利的拿到旧服务器的 SSH 登录密码了，在上面完成了修改，大概也就改了一个文件，重写了下 docker 配置生成的部分的代码，让他支持了多端口号开放。并让他部署到了新服务器上，中间还漏了点错误处理，后面补上了。

然后我也连带拿到了新服务器的面板的管理权限，后来也拿到了新服务器的 SSH（一句话就拿到了，太简单了）。

MCSManager 爆炸，翼龙 pterodactyl 上位

在前面调查魔改资料的时候，意外发现了还有一个免费用的翼龙面板，看起来成熟度比较高，同时我也在其他 Mindustry 服务器的面板看到了在用这个面板。

在前面新服务器起来之后，服务器数量上来了，不知道是不是面板上代码的问题，疑似 nodejs 打开文件没有关闭，疯狂爆炸。想起这个面板，我自己忍不住开了一手新加坡的抢占式服务器，几个小时就顺利完成了面板和受控端的搭建，试用一下很香，超级香，截了几个图给他看，他也好像很感兴趣，于是约定第二台服务器上翼龙试下。

第二台服务器快要上了，我和这个淘宝卖家也 PY 交易了一波，翻译了这个面板，在一台他们的 vps 下面搭建了一个测试面板，并且踩了一大堆国内特有的坑（oray.io 的 docker 源国内超慢）。

第二台服务器不久就到了，我们也开始搭建正式的面板，我说要把面板和运行服务器分开，避免一起爆炸，他表示可以，然后问能不能搭在宝塔上，我说我没试过，让他整个独立的吧，磨叽了好一会儿才去租了回来。

（宝塔这玩意蛮坑爹的，因为大包办，很多东西为了符合宝塔的运维思路，没有丢在默认的地方，导致很多通用的教程到了宝塔这边都需要额外的注意才能使用）

（后来他自己琢磨搬到宝塔去了，虽然中间还是得我去处理一些关键的地方才完成搭建，但这都是后话了）

第二台服务器的网络是个 BGP，这个 BGP 有个坑，就是海外全屏蔽，这就引出来一大堆坑，一堆东西都只能是去找国内的镜像才能使用。这时候也亏有了前面的测试，知道阿里云那边有白嫖的 dockers 镜像构建仓库服务，才解决了 docker 的镜像问题。

这时候我也开始有了第二个 Mindustry 服务器，虽然第一个依然是鬼服的样子。

后面帮他们开第三第四台服务器就顺利很多了，我也因此开了第三第四个服务器

后记

事实证明，开淘宝店的人，技术未必到家，后面也未必有个技术在站场处理问题。

给某些人稍微说一句，这里虽然有一点运气成分，但是主要还是靠技术积累的。例如说，挑新开的淘宝卖家，这个没开过面板服的人不会注意到的，当然，这种操作其实也有风险，因为这种淘宝卖家可能三天两头重启服务器，毫无预兆的服务器崩溃，连带面板一起炸裂那种。我就没少经历这种事情，然后还得我去给他擦屁股收拾服务器。同时，你没点技术你能解决人家问题吗？？？

别说我捡到宝，只能说我有的知识比普通人其他人多那么一点点。

当然，自己几斤几两还是清楚的，有些地方我没有摸过，那些地方我依然是个菜逼，该低头的还是低头，该认别人是大佬的还是得认，平时还是得谦虚点，该请教别人的时候还是得请教。

大数据分析实践报告

实验内容

  1. 在平台上完成安装配置 Java、Hadoop
  2. 运行 Hadoop 的样例 wordcount 程序

关键步骤及截图

前言 给小白说的话

在这里，如果你看到 rm -rf / --no-preserve-root 这样的文本或者是这样的

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dd if=/dev/zero of=/dev/vda

这种样式的文本，如果特殊说明，均为在终端中执行的命令。

连接到平台上的服务器

按照提供资料上，使用的是图形界面连接的资料，但大部分操作都没有利用上图形界面的优势，同时图形界面对网络带宽也相对较高，所以我这里选择了 Visual Studio Code 中的 Remote SSH 扩展作为我的连接方式。

连接后的界面

Remote SSH 采用的是通过 SSH 连接上服务器，在服务器上运行 VSCode 底层服务和扩展，并使用本地 VSCode 作为显示输出，提供了文件快速打开编辑染色等功能，在操作便利性和网络带宽上取得了较好的平衡。

但由于其依赖于 SSH，需要在系统中安装 openssh 客户端，在 Windows 10 较新的版本中已经附带，但对于部分 Windows 7 用户来说，需要自行安装。

附：使用方法

  1. 安装 VSCode ( 下载地址 )

  2. 安装 Remote – SSH 扩展和 Remote - SSH: Editing Configuration Files 扩展（左侧切换到扩展商店搜索安装）

  3. 在左侧新增的远程资源管理器中添加学校提供的服务器（需要先绑定外部 IP）

输入内容类似于 ssh root@192.16.1.1

5.然后会问我们保存到哪里，我们选择保存到自己用户目录下的配置文件

也是就 C:\Users\****\.ssh\config 那一项。

左侧就会多出刚才添加一项，我们右键 Connect to Host in new Window ，如果配置没错的话就会问你这是一台 Linux 还是 windows 主机，选 linux，初次连接会比较慢，稍微等一会儿就好了。

因为 VSCode 一般是推荐在文件夹/工作区里面操作，可能会弹出个框让你选工作目录，直接确定就行，没有的话就在终端中输入 code ~

附：连接后打开终端的快捷键

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Ctrl + ` (就是键盘数字1旁边那个键了！)

免密登录 (pubkey 登录) (公钥登录)

这个一般是被放到很后，不知道为什么不放到前面，迷惑。。。

我们用 VSCode 打开本地的C:\Users\你的用户名\.ssh\id_rsa.pub

  • 如果没有这个文件的话，可以在本地命令行执行ssh-keygen -t rsa，期间会有几个问题给你，直接一路回车就行。

复制里面的所有东西，在远程 VSCode 终端输入 code ~/.ssh/authorized_keys 打开 authorized_keys，粘贴进去，如果里面已经有内容了，就新起一行输入。

因为这里后面 hadoop 也需要这个免密登录，我们在服务器上也执行ssh-keygen -t rsa，并把 _ .ssh\id_rsa.pub _ (应该能在左侧的资源管理器中找到) 里面的内容也粘贴进 _authorized_keys_ 然后保存即可

连接外网

emmmm 这里也是要登录学校的网络啦，毕竟上不了网，会不爽的~

作为没有界面的环境，当然也是可以登录的！

下面是我用来登陆的 bash 命令，建议保存为一个 sh 文件并添加到 cron 中每隔一小时运行下。

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curl 'http://学校登录/drcom/login?callback=dr&DDDDD=用户名&upass=密码&0MKKey=123456&R1=0&R3=0&R6=0&para=00&v6ip=' \
  -H 'Connection: keep-alive' \
  -H 'Accept: text/javascript, application/javascript, application/ecmascript, application/x-ecmascript, */*; q=0.01' \
  -H 'User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.111 Safari/537.36' \
  -H 'X-Requested-With: XMLHttpRequest' \
  -H 'Accept-Language: zh-CN,zh;q=0.9,en;q=0.8,ja;q=0.7' \
  --compressed \
  --insecure

你们如果要用的话，自己看着替换吧！

设置 hostname 主机名

这个步骤一般被放在比较后，但我决定还是放一个比较前的位置吧！

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code /etc/hostname

打开 hostname 文件，把文件内容改成你想这台服务器叫的名字吧！一般情况下，不可换行，没有空格，只支持英文。我这里写的是 shugenatschool，本文中你看到这个的时候你可以自行替换成你自己的主机名。

按下 Ctrl+S 保存，然后

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reboot

重启！

安装 Java 及配置环境变量

既然前面都有网了，为什么直接从网上下，而是要从课程平台下载呢？？？

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apt install openjdk-8-jdk -y

当然直接 apt 安装啊！

emmm 安装完就是要去配置下环境变量啦！

因为系统自带的 profile 文件是会自动运行 /etc/profile.d/ 下的所有 .sh 文件，既然有那么好的设定，为什么不用呢？

于是就有这个命令来在这里新建文件并在 VSCode 中打开，

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code /etc/profile.d/java.sh

文件内容的话，就是下面两句

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export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

保存之后我们跑一个 source /etc/profile 来应用一下环境变量（正确的话是没有任何输出的）

接着我们尝试看看 Java 的版本 java -version 大概就会得到下面这样的输出：

Jvav Version

接下来应该是 Hadoop 了

按照老师给的教程里面给的 Hadoop 版本是 2.7.3 但显然不是最新的版本了，我们稍微更新一下版本，选个大版本号下的稳定版本吧。

清华镜像大法好！****保平安！(误)

网页截图

我们可以看到这里好几个版本，还有什么 current 什么 stable 的文件夹，稳定第一，我们分别点开 stable 和 stable2，里面存的是分别是 3.3.0 和 2.10.1，显然 3.3.0 已经是一个大版本的差距了，所以我们不选择 3.3.0，选择 2.10.1，然后接下来应该有同学问：这里好几个文件啊，该下哪一个？

stable2

很简单，就是hadoop-2.10.1.tar.gz这个文件，上面 CHANGES.md 和 RELEASENOTES.md 都是版本说明更新记录，rat 那个是个报告，site 是网站来的，你可以当手册翻一翻，src 就是源码，所以就只剩下这个 390M 的文件了。

让我们在平台上下载这个文件吧！

首先我们打开 /usr/local 这个文件夹

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code /usr/local

会跳出一个新的 VSCode 窗口，然后下载

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wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hadoop/common/stable2/hadoop-2.10.1.tar.gz

接着解压

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tar zxvf hadoop-2.10.1.tar.gz

解压完之后，我们在 VSCode 的左侧资源管理器刷新一下列表，可以看到多了一个 hadoop-2.10.1 的文件夹，右键重命名为 hadoop

同样的，Hadoop 也需要配置环境变量我们也是采用建立独立的 sh 文件来配置

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code /etc/profile.d/hadoop.sh

文件内容

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export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

保存之后我们跑一个 source /etc/profile 来应用一下环境变量（正确的话是没有任何输出的）

接着尝试看看 Hadoop 的版本 hadoop version ，来确认环境变量正确,大概会得到这样的输出吧！

hadoop Version

后面没有要改环境变量的地方了，我们reboot一下，让所有地方都应用上环境变量

配置 hadoop 伪分布式

为什么选择单节点伪分布式呢？因为我们没有那么大量的数据需要处理，而且简单

为了方便，我们切换工作目录到 hadoop 里面去code hadoop

配置 core-site.xml

我们在左侧 etc/hadoop 中找到 core-site.xml 文件，在 <configuration> 和 </configuration> 之间添加以下内容

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<property>
  <name>fs.defaultFS</name>
  <value>hdfs://shugenatschool:9000</value>
</property>
<property>
  <name>hadoop.tmp.dir</name>
  <value>/usr/local/hadoop/tmp</value>
</property>

改完之后的文件大概是这样的。

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<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<!--
  Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
  you may not use this file except in compliance with the License.
  You may obtain a copy of the License at

    http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0

  Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
  distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
  WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
  See the License for the specific language governing permissions and
  limitations under the License. See accompanying LICENSE file.
-->

<!-- Put site-specific property overrides in this file. -->

<configuration>
  <property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://shugenatschool:9000</value>
  </property>
  <property>
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>/usr/local/hadoop/tmp</value>
  </property>
</configuration>

保存，关闭文件。

配置 hdfs-site.xml

我们在左侧 etc/hadoop 中找到 hdfs-site.xml 文件，在 <configuration> 和 </configuration> 之间添加以下内容

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<property>
  <name>dfs.replication</name>
  <value>1</value>
</property>
<property>
  <name>dfs.namenode.name.dir</name>
  <value>/usr/local/hadoop/dfs/name</value>
</property>
<property>
  <name>dfs.namenode.name.dir</name>
  <value>/usr/local/hadoop/dfs/data</value>
</property>

改完之后应该是这样的

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<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<!--
  Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
  you may not use this file except in compliance with the License.
  You may obtain a copy of the License at

    http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0

  Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
  distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
  WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
  See the License for the specific language governing permissions and
  limitations under the License. See accompanying LICENSE file.
-->

<!-- Put site-specific property overrides in this file. -->

<configuration>
  <property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>1</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>/usr/local/hadoop/dfs/name</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>/usr/local/hadoop/dfs/data</value>
  </property>
</configuration>

保存，关闭文件。

修改 hadoop-env.sh

虽然我们确实定义了这个 JAVA_HOME 环境变量，但不知道为什么就是没读到这个。。。。

我们在左侧 etc/hadoop 中找到 hadoop-env.sh 文件，找到这一行

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export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}

修改为

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export JAVA_HOME="/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64"

保存文件，关闭

格式化 namenode

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hdfs namenode -format

会得到一大串的消息

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20/12/13 11:31:39 INFO namenode.NameNode: STARTUP_MSG: 
/************************************************************
STARTUP_MSG: Starting NameNode
STARTUP_MSG:   host = shugenatschool/10.101.3.195
STARTUP_MSG:   args = [-format]
STARTUP_MSG:   version = 2.10.1
STARTUP_MSG:   classpath = /usr/local/hadoop/etc/hadoop:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/netty-3.10.6.Final.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/jersey-core-1.9.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/asm-3.2.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/servlet-api-2.5.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/commons-cli-1.2.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/gson-2.2.4.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/zookeeper-3.4.14.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/guava-11.0.2.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/jackson-core-asl-1.9.13.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/json-smart-1.3.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/curator-recipes-2.13.0.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/spotbugs-annotations-3.1.9.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/commons-collections-3.2.2.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/commons-math3-3.1.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/nimbus-jose-jwt-7.9.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/jaxb-api-2.2.2.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/jets3t-0.9.0.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/api-asn1-api-1.0.0-M20.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/snappy-java-1.0.5.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/jetty-util-6.1.26.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/paranamer-2.3.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/audience-annotations-0.5.0.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/jaxb-impl-2.2.3-1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/jetty-sslengine-6.1.26.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/commons-net-3.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/commons-lang3-3.4.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/xmlenc-0.52.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/commons-beanutils-1.9.4.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/hadoop-auth-2.10.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/jackson-xc-1.9.13.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/apacheds-kerberos-codec-2.0.0-M15.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/apacheds-i18n-2.0.0-M15.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/httpcore-4.4.4.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/stax-api-1.0-2.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/api-util-1.0.0-M20.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/hadoop-annotations-2.10.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/jettison-1.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/curator-framework-2.13.0.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/curator-client-2.13.0.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/commons-io-2.4.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/commons-configuration-1.6.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/junit-4.11.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/jsp-api-2.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/stax2-api-3.1.4.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/jcip-annotations-1.0-1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.25.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/commons-digester-1.8.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/commons-codec-1.4.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/jsch-0.1.55.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/java-xmlbuilder-0.4.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/slf4j-api-1.7.25.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/mockito-all-1.8.5.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/jersey-json-1.9.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/log4j-1.2.17.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/jackson-mapper-asl-1.9.13.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/httpclient-4.5.2.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/protobuf-java-2.5.0.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/jackson-jaxrs-1.9.13.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/jersey-server-1.9.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/commons-lang-2.6.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/commons-logging-1.1.3.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/commons-compress-1.19.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/hamcrest-core-1.3.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/jsr305-3.0.2.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/activation-1.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/htrace-core4-4.1.0-incubating.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/jetty-6.1.26.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/woodstox-core-5.0.3.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/avro-1.7.7.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/hadoop-common-2.10.1-tests.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/hadoop-nfs-2.10.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/hadoop-common-2.10.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/netty-3.10.6.Final.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/jersey-core-1.9.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/asm-3.2.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/servlet-api-2.5.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/commons-cli-1.2.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/guava-11.0.2.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/jackson-core-asl-1.9.13.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/jackson-core-2.9.10.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/okhttp-2.7.5.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/jetty-util-6.1.26.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/xmlenc-0.52.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/commons-daemon-1.0.13.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/netty-all-4.1.50.Final.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/commons-io-2.4.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/commons-codec-1.4.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/leveldbjni-all-1.8.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/jackson-annotations-2.9.10.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/hadoop-hdfs-client-2.10.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/xercesImpl-2.12.0.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/log4j-1.2.17.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/jackson-mapper-asl-1.9.13.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/jackson-databind-2.9.10.6.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/protobuf-java-2.5.0.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/jersey-server-1.9.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/commons-lang-2.6.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/okio-1.6.0.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/commons-logging-1.1.3.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/xml-apis-1.4.01.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/jsr305-3.0.2.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/htrace-core4-4.1.0-incubating.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/jetty-6.1.26.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/hadoop-hdfs-rbf-2.10.1-tests.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/hadoop-hdfs-nfs-2.10.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/hadoop-hdfs-native-client-2.10.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/hadoop-hdfs-2.10.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/hadoop-hdfs-native-client-2.10.1-tests.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/hadoop-hdfs-client-2.10.1-tests.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/hadoop-hdfs-client-2.10.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/hadoop-hdfs-2.10.1-tests.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/hadoop-hdfs-rbf-2.10.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/netty-3.10.6.Final.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/jersey-client-1.9.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/jersey-core-1.9.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/asm-3.2.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/servlet-api-2.5.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/commons-cli-1.2.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/gson-2.2.4.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/ehcache-3.3.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/zookeeper-3.4.14.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/aopalliance-1.0.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/guava-11.0.2.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/jackson-core-asl-1.9.13.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/HikariCP-java7-2.4.12.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/json-smart-1.3.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/curator-recipes-2.13.0.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/spotbugs-annotations-3.1.9.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/commons-collections-3.2.2.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/commons-math3-3.1.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/nimbus-jose-jwt-7.9.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/jaxb-api-2.2.2.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/jets3t-0.9.0.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/api-asn1-api-1.0.0-M20.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/snappy-java-1.0.5.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/jetty-util-6.1.26.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/paranamer-2.3.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/audience-annotations-0.5.0.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/jaxb-impl-2.2.3-1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/jetty-sslengine-6.1.26.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/commons-net-3.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/guice-3.0.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/commons-lang3-3.4.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/xmlenc-0.52.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/commons-beanutils-1.9.4.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/jackson-xc-1.9.13.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/apacheds-kerberos-codec-2.0.0-M15.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/fst-2.50.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/apacheds-i18n-2.0.0-M15.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/httpcore-4.4.4.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/stax-api-1.0-2.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/json-io-2.5.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/api-util-1.0.0-M20.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/metrics-core-3.0.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/jettison-1.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/jersey-guice-1.9.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/curator-framework-2.13.0.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/curator-client-2.13.0.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/commons-io-2.4.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/commons-configuration-1.6.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/jsp-api-2.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/java-util-1.9.0.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/stax2-api-3.1.4.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/jcip-annotations-1.0-1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/guice-servlet-3.0.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/commons-digester-1.8.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/mssql-jdbc-6.2.1.jre7.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/commons-codec-1.4.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/jsch-0.1.55.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/java-xmlbuilder-0.4.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/leveldbjni-all-1.8.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/jersey-json-1.9.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/geronimo-jcache_1.0_spec-1.0-alpha-1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/log4j-1.2.17.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/javax.inject-1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/jackson-mapper-asl-1.9.13.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/httpclient-4.5.2.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/protobuf-java-2.5.0.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/jackson-jaxrs-1.9.13.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/jersey-server-1.9.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/commons-lang-2.6.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/commons-logging-1.1.3.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/commons-compress-1.19.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/jsr305-3.0.2.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/activation-1.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/htrace-core4-4.1.0-incubating.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/jetty-6.1.26.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/woodstox-core-5.0.3.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/avro-1.7.7.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/hadoop-yarn-common-2.10.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/hadoop-yarn-applications-unmanaged-am-launcher-2.10.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/hadoop-yarn-server-timeline-pluginstorage-2.10.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/hadoop-yarn-server-sharedcachemanager-2.10.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/hadoop-yarn-registry-2.10.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/hadoop-yarn-server-tests-2.10.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/hadoop-yarn-server-applicationhistoryservice-2.10.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/hadoop-yarn-server-router-2.10.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/hadoop-yarn-server-resourcemanager-2.10.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/hadoop-yarn-api-2.10.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/hadoop-yarn-applications-distributedshell-2.10.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/hadoop-yarn-server-web-proxy-2.10.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/hadoop-yarn-server-common-2.10.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/hadoop-yarn-server-nodemanager-2.10.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/hadoop-yarn-client-2.10.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib/netty-3.10.6.Final.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib/jersey-core-1.9.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib/asm-3.2.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib/aopalliance-1.0.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib/jackson-core-asl-1.9.13.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib/snappy-java-1.0.5.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib/paranamer-2.3.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib/guice-3.0.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib/hadoop-annotations-2.10.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib/jersey-guice-1.9.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib/commons-io-2.4.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib/junit-4.11.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib/guice-servlet-3.0.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib/leveldbjni-all-1.8.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib/log4j-1.2.17.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib/javax.inject-1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib/jackson-mapper-asl-1.9.13.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib/protobuf-java-2.5.0.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib/jersey-server-1.9.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib/commons-compress-1.19.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib/hamcrest-core-1.3.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib/avro-1.7.7.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-core-2.10.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-common-2.10.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-hs-2.10.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.10.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.10.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-shuffle-2.10.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.10.1-tests.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-app-2.10.1.jar:/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-hs-plugins-2.10.1.jar:/usr/local/hadoop/contrib/capacity-scheduler/*.jar
STARTUP_MSG:   build = https://github.com/apache/hadoop -r 1827467c9a56f133025f28557bfc2c562d78e816; compiled by 'centos' on 2020-09-14T13:17Z
STARTUP_MSG:   java = 1.8.0_275
************************************************************/
20/12/13 11:31:39 INFO namenode.NameNode: registered UNIX signal handlers for [TERM, HUP, INT]
20/12/13 11:31:40 INFO namenode.NameNode: createNameNode [-format]
Formatting using clusterid: CID-17273503-35c6-49ff-a837-e628584a6685
20/12/13 11:31:41 INFO namenode.FSEditLog: Edit logging is async:true
20/12/13 11:31:41 INFO namenode.FSNamesystem: KeyProvider: null
20/12/13 11:31:41 INFO namenode.FSNamesystem: fsLock is fair: true
20/12/13 11:31:41 INFO namenode.FSNamesystem: Detailed lock hold time metrics enabled: false
20/12/13 11:31:41 INFO namenode.FSNamesystem: fsOwner             = root (auth:SIMPLE)
20/12/13 11:31:41 INFO namenode.FSNamesystem: supergroup          = supergroup
20/12/13 11:31:41 INFO namenode.FSNamesystem: isPermissionEnabled = true
20/12/13 11:31:41 INFO namenode.FSNamesystem: HA Enabled: false
20/12/13 11:31:41 INFO common.Util: dfs.datanode.fileio.profiling.sampling.percentage set to 0. Disabling file IO profiling
20/12/13 11:31:41 INFO blockmanagement.DatanodeManager: dfs.block.invalidate.limit: configured=1000, counted=60, effected=1000
20/12/13 11:31:41 INFO blockmanagement.DatanodeManager: dfs.namenode.datanode.registration.ip-hostname-check=true
20/12/13 11:31:41 INFO blockmanagement.BlockManager: dfs.namenode.startup.delay.block.deletion.sec is set to 000:00:00:00.000
20/12/13 11:31:41 INFO blockmanagement.BlockManager: The block deletion will start around 2020 Dec 13 11:31:41
20/12/13 11:31:41 INFO util.GSet: Computing capacity for map BlocksMap
20/12/13 11:31:41 INFO util.GSet: VM type       = 64-bit
20/12/13 11:31:41 INFO util.GSet: 2.0% max memory 889 MB = 17.8 MB
20/12/13 11:31:41 INFO util.GSet: capacity      = 2^21 = 2097152 entries
20/12/13 11:31:41 INFO blockmanagement.BlockManager: dfs.block.access.token.enable=false
20/12/13 11:31:41 WARN conf.Configuration: No unit for dfs.heartbeat.interval(3) assuming SECONDS
20/12/13 11:31:41 WARN conf.Configuration: No unit for dfs.namenode.safemode.extension(30000) assuming MILLISECONDS
20/12/13 11:31:41 INFO blockmanagement.BlockManagerSafeMode: dfs.namenode.safemode.threshold-pct = 0.9990000128746033
20/12/13 11:31:41 INFO blockmanagement.BlockManagerSafeMode: dfs.namenode.safemode.min.datanodes = 0
20/12/13 11:31:41 INFO blockmanagement.BlockManagerSafeMode: dfs.namenode.safemode.extension = 30000
20/12/13 11:31:41 INFO blockmanagement.BlockManager: defaultReplication         = 3
20/12/13 11:31:41 INFO blockmanagement.BlockManager: maxReplication             = 512
20/12/13 11:31:41 INFO blockmanagement.BlockManager: minReplication             = 1
20/12/13 11:31:41 INFO blockmanagement.BlockManager: maxReplicationStreams      = 2
20/12/13 11:31:41 INFO blockmanagement.BlockManager: replicationRecheckInterval = 3000
20/12/13 11:31:41 INFO blockmanagement.BlockManager: encryptDataTransfer        = false
20/12/13 11:31:41 INFO blockmanagement.BlockManager: maxNumBlocksToLog          = 1000
20/12/13 11:31:41 INFO namenode.FSNamesystem: Append Enabled: true
20/12/13 11:31:41 INFO namenode.FSDirectory: GLOBAL serial map: bits=24 maxEntries=16777215
20/12/13 11:31:41 INFO util.GSet: Computing capacity for map INodeMap
20/12/13 11:31:41 INFO util.GSet: VM type       = 64-bit
20/12/13 11:31:41 INFO util.GSet: 1.0% max memory 889 MB = 8.9 MB
20/12/13 11:31:41 INFO util.GSet: capacity      = 2^20 = 1048576 entries
20/12/13 11:31:41 INFO namenode.FSDirectory: ACLs enabled? false
20/12/13 11:31:41 INFO namenode.FSDirectory: XAttrs enabled? true
20/12/13 11:31:41 INFO namenode.NameNode: Caching file names occurring more than 10 times
20/12/13 11:31:41 INFO snapshot.SnapshotManager: Loaded config captureOpenFiles: falseskipCaptureAccessTimeOnlyChange: false
20/12/13 11:31:41 INFO util.GSet: Computing capacity for map cachedBlocks
20/12/13 11:31:41 INFO util.GSet: VM type       = 64-bit
20/12/13 11:31:41 INFO util.GSet: 0.25% max memory 889 MB = 2.2 MB
20/12/13 11:31:41 INFO util.GSet: capacity      = 2^18 = 262144 entries
20/12/13 11:31:41 INFO metrics.TopMetrics: NNTop conf: dfs.namenode.top.window.num.buckets = 10
20/12/13 11:31:41 INFO metrics.TopMetrics: NNTop conf: dfs.namenode.top.num.users = 10
20/12/13 11:31:41 INFO metrics.TopMetrics: NNTop conf: dfs.namenode.top.windows.minutes = 1,5,25
20/12/13 11:31:42 INFO namenode.FSNamesystem: Retry cache on namenode is enabled
20/12/13 11:31:42 INFO namenode.FSNamesystem: Retry cache will use 0.03 of total heap and retry cache entry expiry time is 600000 millis
20/12/13 11:31:42 INFO util.GSet: Computing capacity for map NameNodeRetryCache
20/12/13 11:31:42 INFO util.GSet: VM type       = 64-bit
20/12/13 11:31:42 INFO util.GSet: 0.029999999329447746% max memory 889 MB = 273.1 KB
20/12/13 11:31:42 INFO util.GSet: capacity      = 2^15 = 32768 entries
20/12/13 11:31:42 INFO namenode.FSImage: Allocated new BlockPoolId: BP-1937264665-10.101.3.195-1607830302045
20/12/13 11:31:42 INFO common.Storage: Storage directory /usr/local/hadoop/tmp/dfs/name has been successfully formatted.
20/12/13 11:31:42 INFO namenode.FSImageFormatProtobuf: Saving image file /usr/local/hadoop/tmp/dfs/name/current/fsimage.ckpt_0000000000000000000 using no compression
20/12/13 11:31:42 INFO namenode.FSImageFormatProtobuf: Image file /usr/local/hadoop/tmp/dfs/name/current/fsimage.ckpt_0000000000000000000 of size 323 bytes saved in 0 seconds .
20/12/13 11:31:42 INFO namenode.NNStorageRetentionManager: Going to retain 1 images with txid >= 0
20/12/13 11:31:42 INFO namenode.FSImage: FSImageSaver clean checkpoint: txid = 0 when meet shutdown.
20/12/13 11:31:42 INFO namenode.NameNode: SHUTDOWN_MSG: 
/************************************************************
SHUTDOWN_MSG: Shutting down NameNode at shugenatschool/10.101.3.195
************************************************************/

我们之需要看到这一句就行了。

1
20/12/13 11:31:42 INFO common.Storage: Storage directory /usr/local/hadoop/tmp/dfs/name has been successfully formatted.

启动 hadoop

执行命令start-dfs.sh

应该会得到下列输出：

1
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Starting namenodes on [shugenatschool]
shugenatschool: starting namenode, logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-root-namenode-shugenatschool.out
localhost: starting datanode, logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-root-datanode-shugenatschool.out
Starting secondary namenodes [0.0.0.0]
0.0.0.0: starting secondarynamenode, logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-root-secondarynamenode-shugenatschool.out

接着执行命令start-yarn.sh

应该会得到下列输出：

1
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3
starting yarn daemons
starting resourcemanager, logging to /usr/local/hadoop/logs/yarn-root-resourcemanager-shugenatschool.out
localhost: starting nodemanager, logging to /usr/local/hadoop/logs/yarn-root-nodemanager-shugenatschool.out

这时候 hadoop 应该算是启动完成了。

我们可以用jps看看正在运行的 hadoop 进程

应该会得到下列类似输出：

运行 wordcount 样例程序

添加输入文件

首先在 HDFS 中创建输入文件夹(没有输出)

1
hadoop fs -mkdir /input

然后把要统计的文件丢进去，我们这里以README.txt为例子，(没有输出)

1
hadoop fs -put README.txt /input

然后我们不放心的话，可以查看一下input文件夹下的文件列表

1
hadoop fs -ls README.txt /input

应该会得到下列类似输出

执行样例程序

1
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.10.1.jar wordcount /input /output

得到下列日志

日志 
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20/12/13 12:06:32 INFO Configuration.deprecation: session.id is deprecated. Instead, use dfs.metrics.session-id
20/12/13 12:06:32 INFO jvm.JvmMetrics: Initializing JVM Metrics with processName=JobTracker, sessionId=
20/12/13 12:06:32 INFO input.FileInputFormat: Total input files to process : 1
20/12/13 12:06:32 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:1
20/12/13 12:06:33 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_local327845771_0001
20/12/13 12:06:33 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://localhost:8080/
20/12/13 12:06:33 INFO mapreduce.Job: Running job: job_local327845771_0001
20/12/13 12:06:33 INFO mapred.LocalJobRunner: OutputCommitter set in config null
20/12/13 12:06:33 INFO output.FileOutputCommitter: File Output Committer Algorithm version is 1
20/12/13 12:06:33 INFO output.FileOutputCommitter: FileOutputCommitter skip cleanup \_temporary folders under output directory:false, ignore cleanup failures: false
20/12/13 12:06:33 INFO mapred.LocalJobRunner: OutputCommitter is org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputCommitter
20/12/13 12:06:33 INFO mapred.LocalJobRunner: Waiting for map tasks
20/12/13 12:06:33 INFO mapred.LocalJobRunner: Starting task: attempt_local327845771_0001_m_000000_0
20/12/13 12:06:34 INFO output.FileOutputCommitter: File Output Committer Algorithm version is 1
20/12/13 12:06:34 INFO output.FileOutputCommitter: FileOutputCommitter skip cleanup \_temporary folders under output directory:false, ignore cleanup failures: false
20/12/13 12:06:34 INFO mapred.Task: Using ResourceCalculatorProcessTree : [ ]
20/12/13 12:06:34 INFO mapred.MapTask: Processing split: hdfs://shugenatschool:9000/input/README.txt:0+1366
20/12/13 12:06:34 INFO mapred.MapTask: (EQUATOR) 0 kvi 26214396(104857584)
20/12/13 12:06:34 INFO mapred.MapTask: mapreduce.task.io.sort.mb: 100
20/12/13 12:06:34 INFO mapred.MapTask: soft limit at 83886080
20/12/13 12:06:34 INFO mapred.MapTask: bufstart = 0; bufvoid = 104857600
20/12/13 12:06:34 INFO mapred.MapTask: kvstart = 26214396; length = 6553600
20/12/13 12:06:34 INFO mapred.MapTask: Map output collector class = org.apache.hadoop.mapred.MapTask$MapOutputBuffer
20/12/13 12:06:34 INFO mapred.LocalJobRunner: 
20/12/13 12:06:34 INFO mapred.MapTask: Starting flush of map output
20/12/13 12:06:34 INFO mapred.MapTask: Spilling map output
20/12/13 12:06:34 INFO mapred.MapTask: bufstart = 0; bufend = 2055; bufvoid = 104857600
20/12/13 12:06:34 INFO mapred.MapTask: kvstart = 26214396(104857584); kvend = 26213684(104854736); length = 713/6553600
20/12/13 12:06:34 INFO mapred.MapTask: Finished spill 0
20/12/13 12:06:34 INFO mapred.Task: Task:attempt_local327845771_0001_m_000000_0 is done. And is in the process of committing
20/12/13 12:06:34 INFO mapred.LocalJobRunner: map
20/12/13 12:06:34 INFO mapred.Task: Task 'attempt_local327845771_0001_m_000000_0' done.
20/12/13 12:06:34 INFO mapred.Task: Final Counters for attempt_local327845771_0001_m_000000_0: Counters: 23
        File System Counters
                FILE: Number of bytes read=303493
                FILE: Number of bytes written=798348
                FILE: Number of read operations=0
                FILE: Number of large read operations=0
                FILE: Number of write operations=0
                HDFS: Number of bytes read=1366
                HDFS: Number of bytes written=0
                HDFS: Number of read operations=5
                HDFS: Number of large read operations=0
                HDFS: Number of write operations=1
        Map-Reduce Framework
                Map input records=31
                Map output records=179
                Map output bytes=2055
                Map output materialized bytes=1836
                Input split bytes=108
                Combine input records=179
                Combine output records=131
                Spilled Records=131
                Failed Shuffles=0
                Merged Map outputs=0
                GC time elapsed (ms)=13
                Total committed heap usage (bytes)=243269632
        File Input Format Counters 
                Bytes Read=1366
20/12/13 12:06:34 INFO mapred.LocalJobRunner: Finishing task: attempt_local327845771_0001_m_000000_0
20/12/13 12:06:34 INFO mapred.LocalJobRunner: map task executor complete.
20/12/13 12:06:34 INFO mapred.LocalJobRunner: Waiting for reduce tasks
20/12/13 12:06:34 INFO mapred.LocalJobRunner: Starting task: attempt_local327845771_0001_r_000000_0
20/12/13 12:06:34 INFO output.FileOutputCommitter: File Output Committer Algorithm version is 1
20/12/13 12:06:34 INFO output.FileOutputCommitter: FileOutputCommitter skip cleanup _temporary folders under output directory:false, ignore cleanup failures: false
20/12/13 12:06:34 INFO mapred.Task:  Using ResourceCalculatorProcessTree : [ ]
20/12/13 12:06:34 INFO mapred.ReduceTask: Using ShuffleConsumerPlugin: org.apache.hadoop.mapreduce.task.reduce.Shuffle@781b9f43
20/12/13 12:06:34 INFO reduce.MergeManagerImpl: MergerManager: memoryLimit=334338464, maxSingleShuffleLimit=83584616, mergeThreshold=220663392, ioSortFactor=10, memToMemMergeOutputsThreshold=10
20/12/13 12:06:34 INFO reduce.EventFetcher: attempt_local327845771_0001_r_000000_0 Thread started: EventFetcher for fetching Map Completion Events
20/12/13 12:06:34 INFO reduce.LocalFetcher: localfetcher#1 about to shuffle output of map attempt_local327845771_0001_m_000000_0 decomp: 1832 len: 1836 to MEMORY
20/12/13 12:06:34 INFO reduce.InMemoryMapOutput: Read 1832 bytes from map-output for attempt_local327845771_0001_m_000000_0
20/12/13 12:06:34 INFO reduce.MergeManagerImpl: closeInMemoryFile -> map-output of size: 1832, inMemoryMapOutputs.size() -> 1, commitMemory -> 0, usedMemory ->1832
20/12/13 12:06:34 WARN io.ReadaheadPool: Failed readahead on ifile
EBADF: Bad file descriptor
        at org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$POSIX.posix_fadvise(Native Method)
at org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$POSIX.posixFadviseIfPossible(NativeIO.java:267)
        at org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$POSIX$CacheManipulator.posixFadviseIfPossible(NativeIO.java:146)
        at org.apache.hadoop.io.ReadaheadPool$ReadaheadRequestImpl.run(ReadaheadPool.java:208)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)
20/12/13 12:06:34 INFO reduce.EventFetcher: EventFetcher is interrupted.. Returning
20/12/13 12:06:34 INFO mapreduce.Job: Job job_local327845771_0001 running in uber mode : false
20/12/13 12:06:34 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 0%
20/12/13 12:06:34 INFO mapred.LocalJobRunner: 1 / 1 copied.
20/12/13 12:06:34 INFO reduce.MergeManagerImpl: finalMerge called with 1 in-memory map-outputs and 0 on-disk map-outputs
20/12/13 12:06:34 INFO mapred.Merger: Merging 1 sorted segments
20/12/13 12:06:34 INFO mapred.Merger: Down to the last merge-pass, with 1 segments left of total size: 1823 bytes
20/12/13 12:06:34 INFO reduce.MergeManagerImpl: Merged 1 segments, 1832 bytes to disk to satisfy reduce memory limit
20/12/13 12:06:34 INFO reduce.MergeManagerImpl: Merging 1 files, 1836 bytes from disk
20/12/13 12:06:34 INFO reduce.MergeManagerImpl: Merging 0 segments, 0 bytes from memory into reduce
20/12/13 12:06:34 INFO mapred.Merger: Merging 1 sorted segments
20/12/13 12:06:34 INFO mapred.Merger: Down to the last merge-pass, with 1 segments left of total size: 1823 bytes
20/12/13 12:06:34 INFO mapred.LocalJobRunner: 1 / 1 copied.
20/12/13 12:06:34 INFO Configuration.deprecation: mapred.skip.on is deprecated. Instead, use mapreduce.job.skiprecords
20/12/13 12:06:35 INFO mapred.Task: Task:attempt_local327845771_0001_r_000000_0 is done. And is in the process of committing
20/12/13 12:06:35 INFO mapred.LocalJobRunner: 1 / 1 copied.
20/12/13 12:06:35 INFO mapred.Task: Task attempt_local327845771_0001_r_000000_0 is allowed to commit now
20/12/13 12:06:35 INFO output.FileOutputCommitter: Saved output of task 'attempt_local327845771_0001_r_000000_0' to hdfs://shugenatschool:9000/output/\_temporary/0/task_local327845771_0001_r_000000
20/12/13 12:06:35 INFO mapred.LocalJobRunner: reduce > reduce
20/12/13 12:06:35 INFO mapred.Task: Task 'attempt_local327845771_0001_r_000000_0' done.
20/12/13 12:06:35 INFO mapred.Task: Final Counters for attempt_local327845771_0001_r_000000_0: Counters: 29
File System Counters
FILE: Number of bytes read=307197
FILE: Number of bytes written=800184
FILE: Number of read operations=0
FILE: Number of large read operations=0
FILE: Number of write operations=0
HDFS: Number of bytes read=1366
HDFS: Number of bytes written=1306
HDFS: Number of read operations=8
HDFS: Number of large read operations=0
HDFS: Number of write operations=3
Map-Reduce Framework
Combine input records=0
Combine output records=0
Reduce input groups=131
Reduce shuffle bytes=1836
Reduce input records=131
Reduce output records=131
Spilled Records=131
Shuffled Maps =1
Failed Shuffles=0
Merged Map outputs=1
GC time elapsed (ms)=0
Total committed heap usage (bytes)=243269632
Shuffle Errors
BAD_ID=0
CONNECTION=0
IO_ERROR=0
WRONG_LENGTH=0
WRONG_MAP=0
WRONG_REDUCE=0
File Output Format Counters
Bytes Written=1306
20/12/13 12:06:35 INFO mapred.LocalJobRunner: Finishing task: attempt_local327845771_0001_r_000000_0
20/12/13 12:06:35 INFO mapred.LocalJobRunner: reduce task executor complete.
20/12/13 12:06:35 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 100%
20/12/13 12:06:35 INFO mapreduce.Job: Job job_local327845771_0001 completed successfully
20/12/13 12:06:35 INFO mapreduce.Job: Counters: 35
File System Counters
FILE: Number of bytes read=610690
FILE: Number of bytes written=1598532
FILE: Number of read operations=0
FILE: Number of large read operations=0
FILE: Number of write operations=0
HDFS: Number of bytes read=2732
HDFS: Number of bytes written=1306
HDFS: Number of read operations=13
HDFS: Number of large read operations=0
HDFS: Number of write operations=4
Map-Reduce Framework
Map input records=31
Map output records=179
Map output bytes=2055
Map output materialized bytes=1836
Input split bytes=108
Combine input records=179
Combine output records=131
Reduce input groups=131
Reduce shuffle bytes=1836
Reduce input records=131
Reduce output records=131
Spilled Records=262
Shuffled Maps =1
Failed Shuffles=0
Merged Map outputs=1
GC time elapsed (ms)=13
Total committed heap usage (bytes)=486539264
Shuffle Errors
BAD_ID=0
CONNECTION=0
IO_ERROR=0
WRONG_LENGTH=0
WRONG_MAP=0
WRONG_REDUCE=0
File Input Format Counters
Bytes Read=1366
File Output Format Counters
Bytes Written=1306

不管，我们直接拉取输出文件，把整个 output 文件夹拉下来

1
hadoop fs -get /output

我们可以在output/part-r-00000看到类似这样的统计信息

你可以复制所有内容到 excel 中，会自动分为两列，一列是单词，一列是出现次数

有一些奇怪的数据可能因为分词不对的原因混了进来，可以自行删除。

结束语

到此，这个实践就结束了。

顺带，欢迎把这个文档拿去当二次教学辅助材料，如果需要修改后二次发布，请务必保证内容正确！

吐槽

老师给的材料好像一般般。。。还好我没少和 linux 系的系统打架。

SimpleBox主播使用指南 V0.1

SimpleBox

有些地方的设定会比较迷惑，原因的话，可以看上一篇。但后面应该会慢慢改善的。。。

申请

目前能够申请提问箱的办法大概就是找我本人去给你上配置。。。

需要准备有：

  • 头像一个 (正方形，宽高分辨率不低于256px)
  • 称呼 (你会不知道你叫什么吗?)
  • 一段自我介绍，建议自己分行一下，单行过长自动分行之后的效果不好看
  • 想要的子域名，可以直接打开一下看看有没有

然后找我的方式可以是有两种：

申请成功之后我会发给你一个Magic Code，请务必妥善保管好，不要泄漏出去给任何人知道，如果别人拿到意味着别人可以以你的身份回答你的DD的问题哦。

使用Magic Code

这个输入方式有点诡异，感觉就像打游戏时的小彩蛋的说。

在你的个人首页快速点击头像，当你达成一秒五次郎的成就在一秒内点击超过5次的时候，会跳出一个输入框，输入你的Magic Code，点确定，你就是大佬啦！

未读、已读、已答复

完成了上一步之后，你点击主页的查看大佬的回答页面中，会多出3个标签页：未读、已读、已答复三个列表，然后点击提问就可以查看提问，完成已读、答复、删除操作了。

SimpleBox服务上线了

SimpleBox

前言

提问箱这种东西，大概在一年多之前我就想给自己做一个，但那个想法想了下，并没有将之付诸行动。

直到上一周吧，突然知道国内的popiask倒了，我挺惊讶的，我不知道他为什么会倒下，但据说是备案没了，好像也挺合理的，毕竟只要有用户输入的地方就什么东西都可能出现，如果没有足够的审核力量的话，在国内只有被枪毙的命。

然后，我脑子突然抽了，就想自己动手整一个提问箱了，虽然自己可能不用，或者说没有人会给我提问的，但还是整了出来吧。

技术选择

前端：Vue + iView

后端：Serverless function (nodejs) + Mongodb

部署：Vercel.com + Mongodb.com

除了Serverless function 以外，都是自己熟悉用开的东西，很顺手就掏出来用了。

之前有个项目我听别人说，没去选iView选了个ant-design-vue，结果要那套东西，只有基础东西，但更加精细的东西是缺失的，只能够东找一个东西，西找一个东西，自己缝缝补补，搞出个缝合怪来顶着用，很难受，把我动力都给磨没了。

后端这块我掏出的Serverless function对我来说，用了一下，有爽有不爽的地方吧，爽的地方就是直接把每一个接口都对应在了文件路径上，不需要去搞一堆route之类的，放在对应的位置就完事了。不爽的地方就是，我没有找到合适的调试方法，本地测试的时候都是一次调用一个nodejs实例，用完就没了，完全没法去attach打断点调试，调试的时候只能够靠反复console.log和F5调用，要是能打断点慢慢看对象，顺带repl一发后面的代码，能提高效率。

部署的时候我选了两个白嫖的东西，Vercel这家是面向前端开发服务的，他们对所有个人提供无限流量的CDN、持续构建、Serverless function和自定义域名，之前只是当他一个白嫖的静态站来用，就像现在这个博客，这次叠加上Serverless function来使用还是第一次。他这边的serverless function帮我省了不少事，不用自己去解析请求体，直接开箱就是解析好的东西，对我这种弱渣简直是福利。Mongodb这边呢，之前偶然留意到他家提供免费的512MB的mongodb服务器，然后开了一下，在前面的项目中尝试性的使用了一下，然后就丢下来了，到了上周翻出来用的时候，发现还是活着的，还发现似乎可以无限白嫖512的样子，所以就用下来了。

不足

由于Vercel这边似乎没有保留实例预热的功能，结果就是在第一次调用访问数据库的操作都需要等个两三秒才能够响应过来，但好在他不是立刻销毁实例，似乎还会让他运行一段时间，所以短时间内后面的数据库操作相应速度还是可以的。

但也由于同样的原因，我为了保证打开页面的速度，只好把主播页的配置写死成config.js随代码一起发布，而不是存入数据库，进而导致我无法做账号系统之类的。不过也给我省了一些事，毕竟写个账号系统也是需要多一堆东西，例如说注册登录改密码之类的，这些都挺烦的。

还有一个就SSR，很想做的说，毕竟做了之后后面请求的时候就能直接显示是谁的提问箱，但我今天测试的时候，前端构建的代码并不在serverless function可以读到的范围内，只好作罢了。

未来

大概是增加一部分自定义化的东西吧，同时尝试结合github action之类的，实现主播自主修改一部分东西，虽然这样来风险有点大，但还是可以试一下的。

另一方方面就是研究下国内的serverless function生态，看看能不能提供一套让国内pro势自己部署管理的方案什么的。

在VS环境下构建OBS

前言

我想，看到我这篇文章的人，都是和我一样想偷懒的人

环境准备

0、Windows 10

这个没什么好说的，建议跟随官方更新，虽然有点烦。

LTSB(LTSC)的用户就不用看下去了，先重装系统成普通的吧。

1、Git

https://git-scm.com/

下载后无脑下一步安装就可以了，不需要特别注意

2、Visual Studio 2017 Community

https://visualstudio.microsoft.com/

谢天谢地，VS有个很好的下载安装器兼模块管理器Visual Studio Installer，配置还是挺简单的，在网页上下载到的实际就是这个安装器，在里面下载的速度还不错，不用挂代理也有个很好的速度，在这个安装器里面你可以很方便的就完成更新VS，安装各种模块，包括模块与模块之间的依赖他给你处理好了。

安装VS的时候，工作负载选上”使用C++的桌面开发”，还有“用于CMake的Visual C++ 工具”，至于其他可以自己看着勾选，下面是我的勾选：

VS安装选择

emmm，有人可能要问我为什么不用下载CMake，因为上面我们勾选的“用于CMake的Visual C++ 工具”里面就已经包含了后面VS会调用的CMake

依赖项下载

well，OBS帮我们把大部分的依赖文件都帮我们打了个包，我们只需要下载他这个压缩包

https://obsproject.com/downloads/dependencies2017.zip

还有Qt

https://www.qt.io/cn

然而令我觉得有点恶心的是Qt官方下载必须要去注册登录才能下载，那怕你选的是开源的版本，于是我就在想，怎么常用的开发库，怎么会在国内没有镜像呢？

于是我就去清华大学开源软件镜像站找了一下，还真的有

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/qt/archive/qt/

根据OBS上给的开发指引，VS2017构建的话Qt需要版本号大于5.9.7，我个人选择了 5.9.7 的版本，下载速度，各位可以尝试使用其他新的版本去构建应该不会有什么问题。
在安装qt的时候，建议手动勾选一下安装内容，默认安装我不太信任，下面是我的勾选：

Qt安装选择

因为这里我用的编译器是msvc,所以我勾选的是msvs 64bit.

OBS本体代码拉取

因为github是在国外，建议拉取的时候自行挂一下代理，不然只有几kb/s的速度是慢的可怕

注意，因为OBS里面有submodule，所以拉取的时候建议一并拉取，也就是用这条命令：

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git clone --recursive https://github.com/obsproject/obs-studio.git

开始！

嗯，就是现在才是开始。

我们用VS打开刚才拉取的OBS代码文件夹，在右侧解决方案资源管理器找到CMakeLists.txt右键找到更改CMake设置，点下去，会弹出这样的窗口

将配置添加到CMakeSettings

我这里选择的x64-Debug,后面如果要添加其他的配置，可以对CMakeSettings.json右键添加配置。

接下来他会自动生成一个CMakeSettings.json的文件，内容如下

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{
  "configurations": [
    {
      "name": "x64-Debug",
      "generator": "Ninja",
      "configurationType": "Debug",
      "inheritEnvironments": [
        "msvc_x64_x64"
      ],
      "buildRoot": "${env.USERPROFILE}\\CMakeBuilds\\${workspaceHash}\\build\\${name}",
      "installRoot": "${env.USERPROFILE}\\CMakeBuilds\\${workspaceHash}\\install\\${name}",
      "cmakeCommandArgs": "",
      "buildCommandArgs": "-v",
      "ctestCommandArgs": ""
    }
  ]
}

我们要在里面这个配置中添加名为”variables”的值

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[{
  "name": "QTDIR",
  "value": "你的QT安装目录/Qt5.9.7/5.9.7/msvc2017_64"
},
{
  "name": "DepsPath",
  "value": "依赖包的解压位置/win64"
}]

最后得到的CMakeSettings.json大概是这样的

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{
  "configurations": [
    {
      "name": "x64-Debug",
      "generator": "Ninja",
      "configurationType": "Debug",
      "inheritEnvironments": [
        "msvc_x64_x64"
      ],
      "buildRoot": "${env.USERPROFILE}\\CMakeBuilds\\${workspaceHash}\\build\\${name}",
      "installRoot": "${env.USERPROFILE}\\CMakeBuilds\\${workspaceHash}\\install\\${name}",
      "cmakeCommandArgs": "",
      "buildCommandArgs": "-v",
      "ctestCommandArgs": "",
      "variables": [
        {
          "name": "QTDIR",
          "value": "D:/Qt/Qt5.9.7/5.9.7/msvc2017_64"
        },
        {
          "name": "DepsPath",
          "value": "D:/dependencies2017/win64"
        }
      ]
    }
  ]
}

然后，保存，再次右键CMakeLists.txt，应该会发现多了很多东西，点全部生成，然后等一下，如果右下方的输出或者是错误列表没有提示错误并且提示生成成功，我们就成功构建了一个OBS。

右键菜单

接下来我们要让这个OBS跑起来，在上方工具栏的启动项选择中，选择”OBS64.exe（安装）”，然后启动，我们就可以看到我们熟悉的OBS界面了，当然，你平时OBS的设置也会在里面显示出来。

OBS

厚颜无耻之言

个人还是有些问题想问下的，各位对于这个命令提示符默认的936造成的部分字符无法正常生成是怎么解决的？

你好，世界！

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