hadoop单击模式环境搭建
一 安装jdk
下载相应版本的jdk安装到相应目录,我的安装目录是/usr/lib/jdk1.8.0_40
下载完成后,在/etc/profile中设置一下环境变量,在文件最后追加如下内容
export JAVA_HOME=/usr/lib/jdk1..0_40
export JRE_HOME=/usr/lib/jdk1..0_40/jre
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib:$CLASSPATH
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin:$PATH
二 安装ssh---------sudo apt-get install ssh
主要使用其管理远端守护进程,这里是单击模式,所以,不重要.
三 下载hadoop
http://hadoop.apache.org/releases.html
建议下载稳定版本的,我下载的是hadoop2.6.4,并把它放在了/usr/local/目录下
hadoop运行在apache服务器上的,需要java环境的支持,所以,下载的hadoop需要配置java环境变量,使java认识hadoop,同时也要使hadoop放到java环境中.
1 设置 ~/.bashrc,为登录的hadoop用户设置环境变量
export JAVA_HOME=/usr/lib/jdk1..0_40 export HADOOP_INSTALL=/usr/local/hadoop-2.6. export PATH=$PATH:$HADOOP_INSTALL/bin
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/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"
设置完成之后,要运行
source ~/.bashrc
使设置的环境变量生效
2 配置hadoop
在 /usr/local/hadoop-2.6.4/etc/hadoop/下打开hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/lib/jdk1..0_40
export JRE_HOME=/usr/lib/jdk1..0_40/jre
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib:$CLASSPATH
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin:$PATH
到这里hadoop单击模式就配置好了
运行
./bin/hadoop version
可看到如下信息
Hadoop 2.6.
Subversion https://git-wip-us.apache.org/repos/asf/hadoop.git -r 5082c73637530b0b7e115f9625ed7fac69f937e6
Compiled by jenkins on --12T09:45Z
Compiled with protoc 2.5.
From source with checksum 8dee2286ecdbbbc930a6c87b65cbc010
This command was run using /usr/local/hadoop-2.6./share/hadoop/common/hadoop-common-2.6..jar
说明hadoop配置好了
下面来运行一下hadoop自带的wordcount程序检验一下
1 在hadoop目录下创建input文件夹,将/etc/hadoop中的配置文件复制到里面作为待测文件
mkdir input
cp etc/hadoop/* input/
2 运行程序,计数
在hadoop目录下运行命令
./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6..jar grep input output '[a-z.]+'
意思是,通过example那个jar包,将a-z开头的单词数统计出来
看到如下运行信息
File System Counters
FILE: Number of bytes read=
FILE: Number of bytes written=
FILE: Number of read operations=
FILE: Number of large read operations=
FILE: Number of write operations=
Map-Reduce Framework
Map input records=
Map output records=
Map output bytes=
Map output materialized bytes=
Input split bytes=
Combine input records=
Combine output records=
Reduce input groups=
Reduce shuffle bytes=
Reduce input records=
Reduce output records=
Spilled Records=
Shuffled Maps =
Failed Shuffles=
Merged Map outputs=
GC time elapsed (ms)=
CPU time spent (ms)=
Physical memory (bytes) snapshot=
Virtual memory (bytes) snapshot=
Total committed heap usage (bytes)=
Shuffle Errors
BAD_ID=
CONNECTION=
IO_ERROR=
WRONG_LENGTH=
WRONG_MAP=
WRONG_REDUCE=
File Input Format Counters
Bytes Read=
File Output Format Counters
Bytes Written=
说明运行成功
查看运行结果
cat output/*
再次运行的话,需要 rm -r output/ 删除output文件夹才能再次运行
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