摘要：也可以将托管集群设置为快捷方式，通过左侧快捷方式菜单栏点击进入。框架集群中仅部署。用于做存储集群，有专属的节点机型。节点管理节点，负责协调整个集群服务。目前仅节点支持绑定。通过云主机内网进行登录。登录密码为集群创建时设置的密码。
本文档将带领您如何创建UHadoop集群，并使用UHadoop集群完成数据处理任务。
本章简单介绍了用户使用UHadoop服务时如何快速创建集群，如已创建完毕，请跳至第二章查看如何提交任务。
1、进入产品页面在“全部产品”菜单中点击“托管Hadoop集群 UHadoop”进入产品页面。
也可以将“托管Hadoop集群 UHadoop”设置为快捷方式，通过左侧快捷方式菜单栏点击进入。
2、点击【创建集群】按钮3、按需配置【基本设置】4、软件设置VPC和子网信息必填。详情参考私有网络VPC。
该模块提供集群软件、集群框架的选择。
集群框架：
根据应用场景的不同，可选择不同的集群框架。
Hadoop框架 集群中同时部署HDFS和YARN，适用于存储和计算在同一集群。
HDFS框架 集群中仅部署HDFS。用于做存储集群，有专属的HDFS节点机型。
计算框架 不部署HDFS，仅部署YARN。
HDFS框架和计算框架适用于存储计算分离架构。HDFS集群可作为多个独立计算集群的存储集群。 计算集群和存储集群（Hadoop框架、HDFS框架）的关系是多对一。可以在集群详情页看到已经联通的集群。
创建计算集群前需要您已有HDFS集群或Hadoop框架的集群。选择计算集群后，必须要指定【集群存储】，即指定计算集群读写数据的位置。
发行版：
发行版命名方式：uhadoop [ 版本号 ]
每个发行版中有多个大数据生态软件，如HBase、Spark、Hive等。
框架版本：
集群中 Hadoop 的版本，不同发行版的框架版本不同。
集群种类：
不同种类代表集群会安装不同的集群软件。未在此处选择的软件，也可在集群创建完成后，通过集群管理添加。
5、节点设置节点配额总量 最多可创建的节点数量。如需更大配额，可联系客户经理或技术支持申请开通。
Master节点 管理节点，负责协调整个集群服务。一个集群中有且仅有两个管理节点，一主一备，保证高可用。 除了基础服务（如Hadoop、Hive、HBase）的管理端部署在Master上外，一些插件（如Hue、Oozie、Sqoop2、Airflow）也会安装于Master节点上，因此，如若安装大量插件服务，Master节点配置建议高于C1-2xlarge。
Core节点 核心节点，用于存储数据（HDFS）与运行任务。由于核心节点用于存储数据，因此数量须大于等于2（默认集群文件副本数配置为3），您可以根据业务需求添加更多的核心节点。
Task节点 任务节点，用于执行任务。任务节点不存储数据，您可以在集群运行期间动态进行添加和删除。
不同磁盘类型配置选择建议 第一参考是数据量，数据量按照您需求的业务数据量*3计算（HDFS默认将文件存储3份拷贝，来保证高可用）。 若数据量超过6T后，推荐使用密集存储系列节点（密集存储系列采用SATA硬盘，更适合海量数据的存储）。 若对磁盘性能和存储量都有需求，可使用物理机。
不同CPU、MEM机型的选择 CPU、MEM的选择可按照计算复杂度与数据读写的频度，如果计算不是很复杂，小配置即可，如果复杂度较高，建议4核以上机型。 Spark对内存需求较大，建议选择12G MEM以上的机型。
6、访问设置了解各节点配置详情，请参考产品价格。
填充节点root密码。
7、等待集群部署根据集群规模不同，所需要的部署时间会有所差异，创建时间基本在15分钟左右。
在集群创建成功后，点击集群管理，进入集群节点详情页面。
2、登录集群
通过控制台登录。
绑定外网eip，本地可通过外网ssh连接登录。目前仅master节点支持绑定。
Eip使用详情请见EIP说明文档。
本例中可通过`ssh root@106.75.135.10 -p22`进行登录。
通过云主机（uhost）内网ssh进行登录。
本例中可在云主机上通过`ssh root@10.13.186.23 -p22`进行登录。
3、任务提交登录密码为集群创建时设置的密码。
利用hadoop命令查看hdfs目录信息
创建目录，并上传测试数据
[root@uhadoop-******-master1 ~]# hadoop fs -mkdir /input
[root@uhadoop-******-master1 ~]# hadoop fs -put /home/hadoop/conf/* /input执行WordCount任务
[root@uhadoop-******-master1 ~]# hadoop jar /home/hadoop/hadoop-examples.jar wordcount /input /output如果/output目录已存在，请删除该目录或使用其他目录。
查看wordcount任务的结果
[root@uhadoop-******-master1 ~]# hadoop fs -cat /output/part-r-00000
!= 3
"" 6
"". 4
"$HADOOP_CLASSPATH" 1
"$JAVA_HOME" 2
"$YARN_HEAPSIZE" 1
"$YARN_LOGFILE" 1
"$YARN_LOG_DIR" 1
"$YARN_POLICYFILE" 1
"*" 17
...若集群安装了spark服务，可提交spark任务
spark-submit --master yarn --deploy-mode client --num-executors 1 --executor-cores 1 --executor-memory 1G $SPARK_HOME/examples/src/main/python/pi.py 100屏幕信息中会打印任务执行结果：
Pi is roughly 3.141313更多使用内容，请参考 UHadoop开发指南
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