[Linux操作系统]Ubuntu 下 Hadoop 配置详解与实践|ubuntu配置hadoop环境,Ubuntu Hadoop 配置，Ubuntu下Hadoop环境配置全攻略，从入门到精通,Linux操作系统,云主机博士

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本文详细介绍了在Ubuntu操作系统下配置Hadoop环境的步骤与实践。内容涵盖了Hadoop的安装、环境变量设置、核心配置文件修改等关键环节，旨在帮助用户在Ubuntu系统中顺利搭建Hadoop分布式计算平台。

本文目录导读：

Hadoop 简介
安装前的准备工作
安装 Hadoop
验证 Hadoop 配置

随着大数据时代的到来，Hadoop 作为一种分布式计算框架，被广泛应用于处理海量数据，本文将详细介绍如何在 Ubuntu 系统下配置 Hadoop，帮助读者更好地理解和掌握 Hadoop 的安装与使用。

Hadoop 简介

Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，由 Apache Software Foundation（ASF）维护，它主要包括以下几个核心组件：

1、Hadoop 分布式文件系统（HDFS）：用于存储海量数据。

2、Hadoop YARN：资源调度与管理。

3、Hadoop mapReduce：分布式计算模型。

安装前的准备工作

1、安装 java 环境

Hadoop 是基于 Java 开发的，因此需要安装 Java 环境，可以使用以下命令安装 OpenJDK：

sudo apt-get install openjdk-8-jdk

安装完成后，可以使用java -version 命令检查 Java 版本。

2、安装 SSH

Hadoop 集群中的节点需要通过 SSH 进行通信，因此需要安装 SSH 服务，使用以下命令安装 SSH：

sudo apt-get install ssh

安装完成后，启动 SSH 服务：

sudo service ssh start

3、配置 SSH 免密登录

为了方便管理集群，需要配置 SSH 免密登录，生成 SSH 密钥对：

ssh-keygen -t rsa -P ''

将公钥复制到其他节点的~/.ssh/authorized_keys 文件中：

ssh-copy-id 用户名@其他节点IP

安装 Hadoop

1、下载 Hadoop

从 Hadoop 官网下载最新版本的 Hadoop，这里以 hadoop-3.2.1 为例：

wget https://archive.apache.org/dist/hadoop/3.2.1/hadoop-3.2.1.tar.gz

2、解压 Hadoop

解压下载的 Hadoop 压缩包：

tar -zxf hadoop-3.2.1.tar.gz

3、配置环境变量

编辑~/.bashrc 文件，添加以下内容：

export HADOOP_HOME=/path/to/hadoop-3.2.1
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

使环境变量生效：

source ~/.bashrc

4、配置 Hadoop

（1）配置 HDFS

编辑$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hdfs-site.xml 文件，添加以下内容：

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
</configuration>

（2）配置 YARN

编辑$HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml 文件，添加以下内容：

<configuration>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
</configuration>

（3）配置 MapReduce

编辑$HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml 文件，添加以下内容：

<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

5、格式化 HDFS

在 Hadoop 主节点上执行以下命令，格式化 HDFS：

hdfs namenode -format

6、启动 Hadoop

启动 HDFS：

start-dfs.sh

启动 YARN：

start-yarn.sh

验证 Hadoop 配置

1、查看集群状态

执行以下命令，查看 Hadoop 集群状态：

hdfs dfsadmin -report

2、运行 WordCount 程序

将以下 WordCount 程序保存为WordCount.java：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;
public class WordCount {
    public static class TokenizerMapper
            extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{
        private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();
        public void map(Object key, Text value, Context context
        ) throws IOException, InterruptedException {
            String[] words = value.toString().split("\s+");
            for (String w : words) {
                word.set(w);
                context.write(word, one);
            }
        }
    }
    public static class IntSumReducer
            extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
        private IntWritable result = new IntWritable();
        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
                           Context context
        ) throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            for (IntWritable val : values) {
                sum += val.get();
            }
            result.set(sum);
            context.write(key, result);
        }
    }
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
        job.setJarByClass(WordCount.class);
        job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
        job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
        job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

编译 WordCount 程序：

javac -cp $HADOOP_HOME/share/hadoop/common/hadoop-common-3.2.1.jar:$HADOOP_HOME/share/hadoop/common/hadoop-auth-3.2.1.jar:$HADOOP_HOME/share/hadoop/hdfs/hadoop-hdfs-3.2.1.jar:$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-core-3.2.1.jar -d . WordCount.java

运行 WordCount 程序：

hadoop jar WordCount.jar WordCount /input /output

运行完成后，查看/output 目录下的结果。

本文详细介绍了如何在 Ubuntu 系统下配置 Hadoop，包括安装前的准备工作、安装 Hadoop、配置 Hadoop 以及验证 Hadoop 配置，通过本文，读者可以掌握 Hadoop 的基本安装与使用方法，为进一步学习大数据处理打下基础。

关键词：Ubuntu, Hadoop, 配置, 安装, SSH, Java, HDFS, YARN, MapReduce, WordCount, 集群状态, 环境变量, 格式化, 启动, 验证, 编译, 运行, 结果, 总结

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本文标签属性：

Ubuntu Hadoop：ubuntu hadoop环境搭建

环境配置：java环境配置

Ubuntu Hadoop 配置：ubuntu hadoop环境搭建