DDR爱好者之家 Design By 杰米

一、Java环境搭建

(1)下载JDK并解压(当前操作系统为Ubuntu16.04,jdk版本为jdk-8u111-Linux-x64.tar.gz)

新建/usr/java目录,切换到jdk-8u111-linux-x64.tar.gz所在目录,将这个文件解压缩到/usr/java目录下。

tar -zxvf jdk-8u101-linux-x64.tar.gz -C /usr/java/ 

(2)设置环境变量

修改.bashrc,在最后一行写入下列内容。

sudo vim ~/.bashrc 
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_111 
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar 
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH 

详解Ubuntu16.04下Hadoop 2.7.3的安装与配置

运行如下命令使环境变量生效。

source ~/.bashrc 

 打开profile文件,插入java环境配置节。

sudo vim /etc/profile 
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_111 
export JAVA_BIN=$JAVA_HOME/bin 
export JAVA_LIB=$JAVA_HOME/lib 
export CLASSPATH=.:$JAVA_LIB/tools.jar:$JAVA_LIB/dt.jar 
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH 

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打开environment 文件,追加jdk目录和jdk下的lib的目录,如下所示。

sudo vim /etc/environment 

复制代码 代码如下:
PATH="/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games:/usr/java/jdk1.8.0_111/lib:/usr/java/jdk1.8.0_111" 
 

详解Ubuntu16.04下Hadoop 2.7.3的安装与配置

使配置生效

source /etc/environment 

验证java环境是否配置成功

java -version 

二、安装ssh-server并实现免密码登录

(1)下载ssh-server

sudo apt-get install openssh-server 

(2)启动ssh

sudo /etc/init.d/ssh start 

(3)查看ssh服务是否启动,如果有显示相关ssh字样则表示成功。

ps -ef|grep ssh 

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(4)设置免密码登录

使用如下命令,一直回车,直到生成了rsa。

ssh-keygen -t rsa 

导入authorized_keys

cat ~/.ssh/id_rsa.pub  ~/.ssh/authorized_keys 

 测试是否免密码登录localhost

ssh localhost 

关闭防火墙

ufw disable 

三、安装Hadoop单机模式和伪分布模式。

(1)下载hadoop-2.7.3.tar.gz,解压到/usr/local(单机模式搭建)。

sudo tar zxvf hadoop-2.7.3.tar.gz -C /usr/local 

 切换到/usr/local下,将hadoop-2.7.3重命名为hadoop,并给/usr/local/hadoop设置访问权限。

cd /usr/local 
sudo mv hadoop-2.7.3 hadoop 
sudo chmod 777 /usr/local/hadoop 

(2)配置.bashrc文件

sudo vim ~/.bashrc

(如果没有安装vim,请用 sudo apt install vim 安装。)

在文件末尾追加下面内容,然后保存。

#HADOOP VARIABLES START 
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_111 
export HADOOP_INSTALL=/usr/local/hadoop 
export PATH=$PATH:$HADOOP_INSTALL/bin 
export PATH=$PATH:$HADOOP_INSTALL/sbin 
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_INSTALL 
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_INSTALL 
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_INSTALL 
export YARN_HOME=$HADOOP_INSTALL 
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_INSTALL/lib/native 
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_INSTALL/lib" 
#HADOOP VARIABLES END 

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执行下面命令,使添加的环境变量生效:

source ~/.bashrc 

(3)hadoop配置 (伪分布模式搭建)

配置hadoop-env.sh

sudo vim /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh 
# The java implementation to use. 
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_111 
export HADOOP=/usr/local/hadoop 
export PATH=$PATH:/usr/local/hadoop/bin 

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 配置yarn-env.sh

sudo vim /usr/local/hadoop/etc/hadoop/yarn-env.sh 
# export JAVA_HOME=/home/y/libexec/jdk1.6.0/ 
JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_111 

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配置core-site.xml,在home目录下创建 /home/lyh/hadoop_tmp目录,然后在core-site.xml中添加下列内容。

sudo mkdir /home/lyh/hadoop_tmp 
sudo vim /usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml 
<configuration> 
    <!-- 指定HDFS老大(namenode)的通信地址 --> 
    <property> 
        <name>fs.defaultFS</name> 
        <value>hdfs://localhost: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>/home/lyh/hadoop_tmp</value> 
    </property> 
</configuration> 

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配置hdfs-site.xml

sudo vim /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml 
<configuration> 
    <!-- 指定HDFS副本的数量 --> 
    <property> 
        <name>dfs.replication</name> 
        <value>1</value> 
    </property> 
</configuration> 

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配置yarn-site.xml

sudo vim /usr/local/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml 
<configuration> 
<!-- Site specific YARN configuration properties --> 
    <property> 
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> 
        <value>mapreduce_shuffle</value> 
    </property> 
    <property> 
        <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name> 
        <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value> 
    </property> 
    <property> 
        <name>yarn.resourcemanager.address</name> 
        <value>127.0.0.1:8032</value> 
    </property> 
    <property> 
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name> 
        <value>127.0.0.1:8030</value> 
    </property> 
    <property> 
        <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name> 
        <value>127.0.0.1:8031</value> 
    </property> 
</configuration> 

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(4)关机重启系统。

四、测试Hadoop是否安装并配置成功。

(1)验证Hadoop单机模式安装完成

hadoop version 

能够显示Hadoop的版本号即可说明单机模式已经配置完成。

(2)启动hdfs使用为分布模式。

格式化namenode

hdfs namenode -format 

有 "……has been successfully formatted" 等字样出现即说明格式化成功。注意:每次格式化都会生成一个namenode对应的ID,多次格式化之后,如果不改变datanode对应的ID号,运行wordcount向input中上传文件时会失败。

启动hdfs

start-all.sh 

详解Ubuntu16.04下Hadoop 2.7.3的安装与配置

显示进程

jps 

详解Ubuntu16.04下Hadoop 2.7.3的安装与配置

在浏览器中输入http://localhost:50070/,出现如下页面

详解Ubuntu16.04下Hadoop 2.7.3的安装与配置

输入 http://localhost:8088/,出现如下页面

详解Ubuntu16.04下Hadoop 2.7.3的安装与配置

则说明伪分布安装配置成功了。

停止hdfs

stop-all.sh 

详解Ubuntu16.04下Hadoop 2.7.3的安装与配置

五、运行wordcount

(1)启动hdfs。

start-all.sh 

(2)查看hdfs底下包含的文件目录

hadoop dfs -ls / 

如果是第一次运行hdfs,则什么都不会显示。

详解Ubuntu16.04下Hadoop 2.7.3的安装与配置

(3)在hdfs中创建一个文件目录input,将/usr/local/hadoop/README.txt上传至input中。

hdfs dfs -mkdir /input 
hadoop fs -put /usr/local/hadoop/README.txt /input 

详解Ubuntu16.04下Hadoop 2.7.3的安装与配置

详解Ubuntu16.04下Hadoop 2.7.3的安装与配置

(4)执行以下命令运行wordcount,并将结果输出到output中。

复制代码 代码如下:
hadoop jar /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar wordcount /input /output 

详解Ubuntu16.04下Hadoop 2.7.3的安装与配置

出现类似上图的页面说明wordcount运行成功。注意:请将图中红色线框中的内容替换为自己的hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar文件的路径信息。

(5)执行成功后output 目录底下会生成两个文件 _SUCCESS 成功标志的文件,里面没有内容。 一个是 part-r-00000 ,通过以下命令查看执行的结果,如下图。

hadoop fs -cat /output/part-r-00000 

详解Ubuntu16.04下Hadoop 2.7.3的安装与配置

附:hdfs常用命令

hadoop fs -mkdir /tmp/input       在HDFS上新建文件夹 
hadoop fs -put input1.txt /tmp/input 把本地文件input1.txt传到HDFS的/tmp/input目录下 
hadoop fs -get input1.txt /tmp/input/input1.txt 把HDFS文件拉到本地 
hadoop fs -ls /tmp/output         列出HDFS的某目录 
hadoop fs -cat /tmp/ouput/output1.txt 查看HDFS上的文件 
hadoop fs -rmr /home/less/hadoop/tmp/output 删除HDFS上的目录 
hadoop dfsadmin -report 查看HDFS状态,比如有哪些datanode,每个datanode的情况 
hadoop dfsadmin -safemode leave 离开安全模式 
hadoop dfsadmin -safemode enter 进入安全模式 

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。