Hadoop的运行模式

Hadoop官方网站

http://hadoop.apache.org/

Hadoop运行模式

• 本地模式：单机运行，只是用来演示一下官方案例。生产环境不用。

• 伪分布式模式：也是单机运行，但是具备Hadoop集群的所有功能，一台服务器模拟一个分布式的环境。个别缺钱的公司用来测试，生产环境不用。

• 完全分布式模式：多台服务器组成分布式环境。生产环境使用。

本地运行模式（官方 WordCount）

• 创建在hadoop-3.1.3文件下面创建一个wcinput文件夹

 [root@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ mkdir wcinput

• 在wcinput文件下创建一个word.txt文件

 [root@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ cd wcinput

• 编辑word.txt文件

 [root@hadoop102 wcinput]$ vim word.txt

 hadoop
 yarn
 hadoop 
 mapreduce
 atguigu 
 atguigu

• 回到 Hadoop 目录/opt/module/hadoop-3.1.3

• 执行程序

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

• 查看结果

 [root@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ cat wcoutput/part-r-00000 
 ?
 看到如下结果： 
 ?
 atguigu 2 
 hadoop  2
 mapreduce    1
 yarn   1

伪分布式模式

完全分布式模式（开发重点）

• 准备3台客户机（关闭防火墙、静态IP、主机名称）

• 安装JDK

• 配置环境变量

• 安装Hadoop

• 配置环境变量

• 配置集群

• 单点启动

• 配置ssh

• 群起并测试集群

虚拟机准备

编写集群分发脚本xsync

1、scp（secure copy）安全拷贝

• 定义

  scp可以实现服务器与服务器之间的数据拷贝。（from server1 to server2）

• 基本语法

  scp -r $pdir/$fname $user@$host:$pdir/$fname

  命令 递归 要拷贝的文件路径/名称 目的地用户@主机:目的地路径/名称

   scp  -r     $pdir/$fname       $user@$host:$pdir/$fname

• 实操

  • 前提：在 hadoop102、hadoop103、hadoop104 都已经创建好的/opt/module、 /opt/software 两个目录

  • 在hadoop102上，将hadoop102中/opt/module/jdk1.8.0_212目录拷贝到hadoop103上。

   [root@hadoop102 ~]$ scp -r /opt/module/jdk1.8.0_212 root@hadoop103:/opt/module

  • 在hadoop103上，将hadoop102中/opt/module/hadoop-3.1.3目录拷贝到hadoop103上。

   [root@hadoop103 ~]$ scp -r root@hadoop102:/opt/module/hadoop-3.1.3 /opt/module/ 

  • 在hadoop103上操作，将hadoop102中/opt/module目录下所有目录拷贝到hadoop104上。

   [root@hadoop103 opt]$ scp -r root@hadoop102:/opt/module/* root@hadoop104:/opt/module 

2、rsync远程同步工具

• 定义

  rsync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。

• 基本语法

  rsync -av $pdir/$fname $user@$host:$pdir/$fname

  命令 选项参数 要拷贝的文件路径/名称 目的地用户@主机:目的地路径/名称

   rsync -av pdir/fname user @user@host:pdir/fname

  选线参数说明

  选项	功能
  -a	归档拷贝
  -v	显示复制过程

• 实操

  • 删除hadoop103中/opt/module/hadoop-3.1.3/wcinput

   [root@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ rm -rf wcinput/

  • 同步hadoop102中的/opt/module/hadoop-3.1.3到hadoop103

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

3、xsync集群分发脚本

• 需求：循环复制文件到所有节点的相同目录下

• 在/home/bin目录下创建xsync文件

   [root@hadoop102 opt]$ cd /home/atguigu
   ?
   [root@hadoop102 ~]$ mkdir bin
   ?
   [root@hadoop102 ~]$ cd bin
   ?
   [root@hadoop102 bin]$ vim xsync

• 在该文件编写代码

   #!/bin/bash
   #1.判断参数个数
   if [ $# -lt 1 ]
   then
   echo Not Enough Arguement!
   exit;
   fi
   #2.遍历集群所有机器
   for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104
   do
   echo ================$host============
   #3.遍历所有目录。挨个发送
   for file in $@
   do
   #4.判断文件是否存在
   if [ -e $file ]
   then
   #5.获取父目录
   pdir=$(cd -P $(dirname $file); pwd)
   #6.获取当前文件的名称
   fname=$(basename $file)
   ssh $host "mkdir -p $pdir"
   rsync -av $pdir/$fname $host:$pdir
   else
   echo $file does not exists!
   fi
   done
   done

• 修改脚本xsync的权限

   [root@hadoop102 bin]$ chmod 777(+x) xsync

• 测试脚本

   [atguigu@hadoop102 ~]$ xsync /home/atguigu/bin

• 将脚本复制到/bin中，以便全局调用

   [root@hadoop102 bin]$ sudo cp xsync /bin/

• 同步环境变量配置（root所有者）

   [root@hadoop102 ~]$ sudo ./bin/xsync /etc/profile.d/my_env.sh

SSH免密登录

配置ssh

• 基本语法

  ssh 另一台电脑的 IP 地址

• ssh 连接时出现 Host key verification failed 的解决方法

   [atguigu@hadoop102 ~]$ ssh hadoop103 

• 如果出现如下内容

   Are you sure you want to continue connecting (yes/no)? 

  • 输入 yes，并回车

• 退回到 hadoop102

  [atguigu@hadoop103 ~]$ exit

• 查看sshd的状态：

 systemctl status sshd

无密钥配置

免密登录原理

生成公钥和密钥

 [root@hadoop102 .ssh]$ pwd /home/atguigu/.ssh   [root@hadoop102 .ssh]$ssh-keygen -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）

将公钥拷贝到免密登录的目标机器上

 [root@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop102
 [root@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop103
 [root@hadoop102 .ssh]$ ssh-copy-id hadoop104

注意：

• 还需要在hadoop103上采用root账号配置一下无密登录到hadoop102、hadoop103、hadoop104服务器上。

• 还需要在hadoop104上采用root账号配置一下无密登录到hadoop102、hadoop103、hadoop104服务器上。

• 还需要在hadoop102上采用root账号，配置一下无密登录到hadoop102、hadoop103、hadoop104；

ssh的文件功能

known_hosts	记录ssh访问过计算机的公钥（public key）
id_rsa	生成的私钥
id_rsa.pub	生成的公钥
authorized_keys	存放授权过的无密登录服务器公钥

集群配置

集群部署

	hadoop102	Hadoop103	hadoop104
HDFS	NameNodeDataNode	DataNode	SecondaryNameNodeDataNode
YARN	NodeManager	ResourceManagerNodeManager	NodeManager

• 注意：

  1. NameNode和SecondaryNameNode不要安装在同一台服务器

  2. ResourceManager也很消耗内存，不要和NameNode、SecondaryNameNode配置在同一台机器上。

配置文件

• Hadoop配置文件分为两类：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。

• 默认配置文件

  要获取的默认文件	文件存放在 Hadoop 的 jar 包中的位置
  [core-default.xml]	hadoop-common-3.1.3.jar/core-default.xm
  [hdfs-default.xml]	hadoop-hdfs-3.1.3.jar/hdfs-default.xml
  [yarn-default.xml]	hadoop-yarn-common-3.1.3.jar/yarn-default.xm
  [mapred-default.xml]	hadoop-yarn-common-3.1.3.jar/yarn-default.xm

• 自定义配置文件

  core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml、mapred-site.xml 四个配置文件存放在 $HADOOP_HOME/etc/hadoop 这个路径上，用户可以根据项目需求重新进行修改配置。

配置集群

• 核心配置文件

  配置 core-site.xml

   [atguigu@hadoop102 ~]$ cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop [atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim core-site.xml

  文件内容如下：

   <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
   <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
   <configuration>
   <!-- 指定 NameNode 的地址 -->
   <property>
   <name>fs.defaultFS</name>
   <value>hdfs://hadoop102:8020</value>
   </property>
   <!-- 指定 hadoop 数据的存储目录 -->
   <property>
   <name>hadoop.tmp.dir</name>
   <value>/opt/module/hadoop-3.1.3/data</value>
   </property>
   <!-- 配置 HDFS 网页登录使用的静态用户为 atguigu -->
   <property>
   <name>hadoop.http.staticuser.user</name>
   <value>atguigu</value>
   </property>
   </configuration>

• HDFS配置文件

  配置 hdfs-site.xml

   [atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim hdfs-site.xml

  文件内容如下：

   <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
   <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
   <configuration>
   <!-- nn web 端访问地址-->
   <property>
   <name>dfs.namenode.http-address</name>
   <value>hadoop102:9870</value>
   </property>
   <!-- 2nn web 端访问地址-->
   <property>
   <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
   <value>hadoop104:9868</value>
   </property>
   </configuration>

   

• YARN配置文件

  配置 yarn-site.xml

   [atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim yarn-site.xml

  文件内容如下： 

  <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
   <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
   <configuration>
   <!-- 指定 MR 走 shuffle -->
   <property>
   <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
   <value>mapreduce_shuffle</value>
   </property>
   <!-- 指定 ResourceManager 的地址-->
   <property>
   <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
   <value>hadoop103</value>
   </property>
   <!-- 环境变量的继承 -->
   <property>
   <name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
   <value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CO
   NF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAP
   RED_HOME</value>
   </property>
   </configuration>

• MapReduce配置文件

  配置 mapred-site.xml

   [atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim mapred-site.xml

  文件内容如下：

• 分发Hadoop配置文件

   [atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync /opt/module/hadoop3.1.3/etc/hadoop/

• 查看分发情况

   [atguigu@hadoop103 ~]$ cat /opt/module/hadoop?3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml
   [atguigu@hadoop104 ~]

   <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
   <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
   <configuration>
   <!-- 指定 MapReduce 程序运行在 Yarn 上 -->
   <property>
   <name>mapreduce.framework.name</name>
   <value>yarn</value>
   </property>
   </configuration>

   

  $ cat /opt/module/hadoop?3.1.3/etc/hadoop/core-site.xml
   ?

群起集群

1. 配置 workers

    [atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim /opt/module/hadoop?3.1.3/etc/hadoop/workers

   在该文件中增加如下内容：

    hadoop102 
    hadoop103
    hadoop104

   • 注意：该文件中添加的内容结尾不允许有空格，文件中不允许有空行。

   同步所有节点配置文件

    [atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync /opt/module/hadoop-3.1.3/etc

2. 启动集群

   • 如果集群是第一次启动，需要在 hadoop102 节点格式化 NameNode（注意：格式 化 NameNode，会产生新的集群 id，导致 NameNode 和 DataNode 的集群 id 不一致，集群 找不到已往数据。如果集群在运行过程中报错，需要重新格式化 NameNode 的话，一定要 先停止 namenode 和 datanode 进程，并且要删除所有机器的 data 和 logs 目录，然后再进行 格式化。）

      [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs namenode -format

   • 启动 HDFS

      [atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-dfs.sh

   • 在配置了 ResourceManager 的节点（hadoop103）启动 YARN

      [atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/start-yarn.sh

   • Web 端查看 HDFS 的 NameNode

     浏览器中输入：http://hadoop102:9870

     查看 HDFS 上存储的数据信息

   • Web 端查看 YARN 的 ResourceManager

     浏览器中输入：http://hadoop103:8088

     查看 YARN 上运行的 Job 信息

3. 集群基本测试

   • 上传文件到集群

     上传小文件

      [atguigu@hadoop102 ~]$ hadoop fs -mkdir /input
      [atguigu@hadoop102 ~]$ hadoop fs -put
      $HADOOP_HOME/wcinput/word.txt /input

     上传大文件

      [atguigu@hadoop102 ~]$ hadoop fs -put /opt/software/jdk-8u212-
      linux-x64.tar.gz /

   • 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

      [atguigu@hadoop102 subdir0]$ pwd
      /opt/module/hadoop-3.1.3/data/dfs/data/current/BP-1436128598-
      192.168.10.102-1610603650062/current/finalized/subdir0/subdir0

     查看 HDFS 在磁盘存储文件内容

      [atguigu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741825
      hadoop yarn
      hadoop mapreduce
      atguigu
      atguigu

   • 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
      [atguigu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741836>>tmp.tar.gz
      [atguigu@hadoop102 subdir0]$ cat blk_1073741837>>tmp.tar.gz
      [atguigu@hadoop102 subdir0]$ tar -zxvf tmp.tar.gz

   • 下载

      [atguigu@hadoop104 software]$ hadoop fs -get /jdk-8u212-linux?x64.tar.gz ./

   • 执行wordcount程序

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

配置历史服务器

为了查看程序的历史运行情况，需要配置一下历史服务器。具体配置步骤如下：

1. 配置 mapred-site.xml

    [atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim mapred-site.xml

   在该文件里面增加如下配置。

    <!-- 历史服务器端地址 -->
    <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    <value>hadoop102:10020</value>
    </property>
    <!-- 历史服务器 web 端地址 -->
    <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
    <value>hadoop102:19888</value>
    </property>

2. 分发配置

    [atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync $HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml

3. 在 hadoop102 启动历史服务器

    [atguigu@hadoop102 hadoop]$ mapred --daemon start historyserver

4. 在 hadoop102 启动历史服务器

    [atguigu@hadoop102 hadoop]$ jps

5. 查看 JobHistory

   http://hadoop102:19888/jobhistory

配置日志的聚集

• 日志聚集概念：应用运行完成以后，将程序运行日志信息上传到 HDFS 系统上。

• 日志聚集功能好处：可以方便的查看到程序运行详情，方便开发调试。

• 注意：开启日志聚集功能，需要重新启动 NodeManager 、ResourceManager 和 HistoryServer。

1. 配置 yarn-site.xml

    [atguigu@hadoop102 hadoop]$ vim yarn-site.xml

   在该文件里面增加如下配置。

    <!-- 开启日志聚集功能 -->
    <property>
    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
    <value>true</value>
    </property>
    <!-- 设置日志聚集服务器地址 -->
    <property>
    <name>yarn.log.server.url</name>
    <value>http://hadoop102:19888/jobhistory/logs</value>
    </property>
    <!-- 设置日志保留时间为 7 天 -->
    <property>
    <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
    <value>604800</value>
    </property>

2. 分发配置

    [atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync $HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn?site.xml

3. 关闭 NodeManager 、ResourceManager 和 HistoryServer

    [atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ sbin/stop-yarn.sh
    ?
    [atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ mapred --daemon stop historyserver

4. 启动 NodeManager 、ResourceManage 和 HistoryServer

    [atguigu@hadoop103 ~]$ start-yarn.sh
    [atguigu@hadoop102 ~]$ mapred --daemon start historyserver

5. 删除 HDFS 上已经存在的输出文件

    [atguigu@hadoop102 ~]$ hadoop fs -rm -r /output

6. 执行 WordCount 程序

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

7. 查看日志

   • 历史服务器地址

     http://hadoop102:19888/jobhistory

   • 历史服务器地址

   • 查看任务运行日志

   • 运行日志详情

集群启动/停止方式总结

1. 各个模块分开启动/停止（配置 ssh 是前提）常用

   • 整体启动/停止 HDFS

      start-dfs.sh/stop-dfs.sh

   • 整体启动/停止 YARN

      start-yarn.sh/stop-yarn.sh

2. 各个服务组件逐一启动/停止

   • 分别启动/停止 HDFS 组件

      hdfs --daemon start/stop namenode/datanode/secondarynamenode

   • 启动/停止 YARN

      yarn --daemon start/stop resourcemanager/nodemanager

编写 Hadoop 集群常用脚本

1. Hadoop 集群启停脚本

   • 包含 HDFS，Yarn，Historyserver：myhadoop.sh

      [atguigu@hadoop102 ~]$ cd /home/atguigu/bin [atguigu@hadoop102 bin]$ vim myhadoop.sh

     输入如下内容

      #!/bin/bash
      if [ $# -lt 1 ]
      then
      echo "No Args Input..."
      exit ;
      fi
      case $1 in
      "start")
      echo " =================== 启动 hadoop 集群 ==================="
      echo " --------------- 启动 hdfs ---------------"
      ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-dfs.sh"
      echo " --------------- 启动 yarn ---------------"
      ssh hadoop103 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-yarn.sh"
      echo " --------------- 启动 historyserver ---------------"
      ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon start
      historyserver"
      ;;
      "stop")
      echo " =================== 关闭 hadoop 集群 ==================="
      echo " --------------- 关闭 historyserver ---------------"
      ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/bin/mapred --daemon stop
      historyserver"
      echo " --------------- 关闭 yarn ---------------"
      ssh hadoop103 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-yarn.sh"
      echo " --------------- 关闭 hdfs ---------------"
      ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/stop-dfs.sh"
      ;;
      *)
      echo "Input Args Error..."
      ;;
      esac ?

     保存后退出，然后赋予脚本执行权限

      [atguigu@hadoop102 bin]$ chmod +x myhadoop.sh

      

2. 查看三台服务器 Java 进程脚本：jpsall

    [atguigu@hadoop102 ~]$ cd /home/atguigu/bin
    [atguigu@hadoop102 bin]$ vim jpsall

   输入内容

    #!/bin/bash
    for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104
    do
    echo =============== $host ===============
    ssh $host jps
    done

    

   ?

   保存后退出，然后赋予脚本执行权限

    [atguigu@hadoop102 bin]$ chmod +x jpsall

3. 分发/home/atguigu/bin 目录，保证自定义脚本在三台机器上都可以使用

    [atguigu@hadoop102 ~]$ xsync /home/atguigu/bin/

常用端口号说明

端口名称	Hadoop2.x	Hadoop3.x
NameNode 内部通信端口	8020 / 9000	8020 / 9000/9820
NameNode HTTP UI	50070	9870
MapReduce 查看执行任务端口	8088	8088
历史服务器通信端口	19888	19888

集群时间同步

• 如果服务器在公网环境（能连接外网），可以不采用集群时间同步，因为服务器会定 期和公网时间进行校准；

• 如果服务器在内网环境，必须要配置集群时间同步，否则时间久了，会产生时间偏差， 导致集群执行任务时间不同步。

需求

• 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，生产环 境根据任务对时间的准确程度要求周期同步。测试环境为了尽快看到效果，采用 1 分钟同 步一次。

时间服务器配置（必须 root 用户）

1. 查看所有节点 ntpd 服务状态和开机自启动状态

    [atguigu@hadoop102 ~]$ sudo systemctl status ntpd [atguigu@hadoop102 ~]$ sudo systemctl start ntpd [atguigu@hadoop102 ~]$ sudo systemctl is-enabled ntpd

2. 修改 hadoop102 的 ntp.conf 配置文件

    [atguigu@hadoop102 ~]$ sudo vim /etc/ntp.conf

   修改内容

   • 修改 1（授权 192.168.10.0-192.168.10.255 网段上的所有机器可以从这台机器上查 询和同步时间）

      #restrict 192.168.10.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap
      为 
      restrict 192.168.10.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap

   • 修改 2（集群在局域网中，不使用其他互联网上的时间）

      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

   • 添加 3（当该节点丢失网络连接，依然可以采用本地时间作为时间服务器为集群 中的其他节点提供时间同步）

      server 127.127.1.0 
      ?
      fudge 127.127.1.0 stratum 10 

3. 修改 hadoop102 的/etc/sysconfig/ntpd 文件

    [atguigu@hadoop102 ~]$ sudo 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 服务

    [atguigu@hadoop102 ~]$ sudo systemctl start ntpd

5. 设置 ntpd 服务开机启动

    [atguigu@hadoop102 ~]$ sudo systemctl enable ntpd

其他机器配置（必须 root 用户）

1. 关闭所有节点上 ntp 服务和自启动

    [atguigu@hadoop103 ~]$ sudo systemctl stop ntpd
    [atguigu@hadoop103 ~]$ sudo systemctl disable ntpd
    [atguigu@hadoop104 ~]$ sudo systemctl stop ntpd
    [atguigu@hadoop104 ~]$ sudo systemctl disable ntpd

2. 在其他机器配置 1 分钟与时间服务器同步一次

    [atguigu@hadoop103 ~]$ sudo crontab -e

   编写定时任务如下：

     */1 * * * * /usr/sbin/ntpdate hadoop102

3. 修改任意机器时间

    [atguigu@hadoop103 ~]$ sudo date -s "2021-9-11 11:11:11"

4. 1 分钟后查看机器是否与时间服务器同步

    [atguigu@hadoop103 ~]$ sudo date