大数据处理技术:Hadoop开发环境搭建

目录

1 实验名称

2 实验目的

3 实验内容

4 实验原理

5 实验过程或源代码

5.1 JavaJDK的配置

5.2 Hadoop安装与伪分布式集群搭建

5.3 HDFS系统初体验

6 实验结果

6.1 JavaJDK的配置结果

6.2 Hadoop安装与伪分布式集群搭建结果

6.3 HDFS系统初体验结果


1 实验名称

       Hadoop开发环境搭建

2 实验目的

       了解Hadoop 起源,进行Hadoop 的安装和配置,包括JavaJDK的配置与Hadoop安装与伪分布式集群搭建。

3 实验内容

       (1)配置开发环境-JavaJDK的配置

       (2)配置开发环境-Hadoop安装与伪分布式集群搭建

       (3)HDFS系统初体验

4 实验原理

       Hadoop开发环境的搭建主要是为了在本地或远程服务器上创建一个支持Apache Hadoop框架运行的环境,这个框架主要用于处理大规模数据集。Hadoop开发环境的搭建的基本步骤和原理包括:首先,你需要Hadoop的最新稳定版本,通常包括Hadoop Distributed File System (HDFS) 和MapReduce两部分。其次配置环境变量和核心配置文件,将Hadoop的bin目录添加到系统路径中,以便于命令行使用Hadoop工具。然后启动守护进程并验证环境,最后可以编写和运行MapReduce程序。

5 实验过程或源代码

5.1 JavaJDK的配置

1.创建一个/app文件夹,我们之后的软件都将安装在该目录下。命令:mkdir /app,然后,切换到/opt目录下,来查看一下提供的压缩包。

2.解压JDK并将其移动到/app目录下,可以切换到/app目录下查看解压好的文件夹。

3.解压好JDK之后在环境变量中配置JDK,输入命令:vim /etc/profile 编辑配置文件;在文件末尾输入如下代码(不可以有空格):export JAVA_HOME CLASSPATH PATH;然后,保存并退出。最后:source /etc/profile使刚刚的配置生效。

4.测试一下环境变量是否配置成功,输入:java -version

5.2 Hadoop安装与伪分布式集群搭建

1.设置SSH免密登录,输入如下代码:ssh-keygen -t rsa -P '',生成无密码密钥对,询问保存路径直接输入回车,生成密钥对:id_rsa和id_rsa.pub,默认存储在/home/hadoop/.ssh目录下。<

### 搭建Hadoop开发环境 要在头歌平台或其他类似的环境中搭建Hadoop开发环境,通常需要完成以下几个方面的配置: #### 1. 安装Java运行环境 (JDK) Hadoop依赖于Java运行环境。以下是安装并配置JDK的过程[^2]。 ```bash mkdir /app cd /opt tar -zxvf jdk-8u171-linux-x64.tar.gz mv jdk1.8.0_171/ /app/ vim /etc/profile ``` 在`/etc/profile`文件中添加如下内容以设置环境变量: ```bash JAVA_HOME=/app/jdk1.8.0_171 CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/tools.jar PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH export JAVA_HOME CLASSPATH PATH ``` 保存后执行以下命令使更改生效: ```bash source /etc/profile java -version ``` 确认输出显示的是已安装的JDK版本号,则说明配置成功。 --- #### 2. 下载并解压Hadoop软件包 下载适合当前系统Hadoop压缩包,并将其放置到指定目录下。 ```bash wget https://downloads.apache.org/hadoop/common/stable/hadoop-3.x.y.tar.gz tar -zxvf hadoop-3.x.y.tar.gz mv hadoop-3.x.y /usr/local/hadoop ``` --- #### 3. 配置Hadoop环境变量 编辑`~/.bashrc`或`/etc/profile`文件,在其中加入以下内容以便全局访问Hadoop命令: ```bash export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin ``` 随后重新加载配置文件: ```bash source ~/.bashrc hadoop version ``` 如果能够正常打印出Hadoop版本信息,则表明环境变量配置无误。 --- #### 4. 修改核心配置文件 进入Hadoop配置目录修改必要的参数文件,主要包括但不限于以下几项: - **core-site.xml**: 设置HDFS默认存储路径以及临时文件夹位置; - **hdfs-site.xml**: 自定义副本数量和其他高级选项; - **mapred-site.xml**: 明确MapReduce作业管理器的位置; - **yarn-site.xml**: 调整YARN资源调度策略等属性。 示例配置片段展示如下(需依据实际需求调整): ```xml <!-- core-site.xml --> <configuration> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://localhost:9000</value> </property> </configuration> <!-- hdfs-site.xml --> <configuration> <property> <name>dfs.replication</name> <value>1</value> </property> </configuration> ``` --- #### 5. 启动服务并验证状态 依次启动NameNode、DataNode以及其他相关组件来初始化整个集群架构。 ```bash start-dfs.sh start-yarn.sh jps ``` 通过观察返回进程列表是否包含必要节点名称判断部署成果;另外也可以借助浏览器查看Web UI界面进一步核实状况,默认地址分别为[HDFS](http://localhost:9870/) 和[YARN](http://localhost:8088/)。 --- ### 使用Eclipse集成开发工具支持 为了更高效地编写和调试程序,推荐利用插件将项目导入至Eclipse IDE当中。具体操作流程可参照官方文档或者社区教程实现无缝衔接[^1]。 ```python from pyhive import hive conn = hive.Connection(host='your_host', port=10000, username='your_username') cursor = conn.cursor() cursor.execute('SELECT * FROM your_table LIMIT 10') for result in cursor.fetchall(): print(result) ``` 以上代码仅为示意如何连接远程数据库实例而非直接关联Hadoop本身功能模块,请酌情替换相应逻辑部分满足特定业务场景诉求。 ---
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