Hadoop Common 开源项目使用教程

Hadoop Common 开源项目使用教程

1. 项目介绍

Hadoop Common 是 Apache Hadoop 项目的一部分，提供了 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）和高可用性的 YARN 资源管理器的核心库和实用工具。它包含了 Java 库和XML配置文件，是构建 Hadoop 应用程序的基础。

本项目是 Apache Hadoop Common 的一个镜像，由 Cloudera 维护。它遵循 Apache-2.0 许可，为开源社区提供稳定和可靠的分布式计算解决方案。

2. 项目快速启动

快速启动 Hadoop Common 需要进行以下步骤：

1. 克隆项目：

   git clone https://github.com/cloudera/hadoop-common.old.git
   

2. 进入项目目录：

   cd hadoop-common.old
   

3. 构建项目：

   mvn clean install -DskipTests
   

   注意：上述命令会跳过测试，以加快构建速度。

4. 配置 Hadoop：

   在 conf/hadoop-env.sh 文件中设置环境变量，例如：

   export HADOOP_HOME=/path/to/hadoop-common.old
   export HADOOP_CLASSPATH=$HADOOP_HOME/lib/*
   

5. 运行示例：

   使用 hadoop 命令运行示例程序，例如 wordcount：

   hadoop jar path/to/hadoop-examples-*.jar wordcount input output
   

   这将处理 input 目录中的文本文件，并将结果输出到 output 目录。

3. 应用案例和最佳实践

• 分布式文件存储：使用 HDFS 存储大量数据，并通过 NameNode 和 DataNode 实现高可用性和容错。

• 大数据处理：利用 MapReduce 框架进行大规模数据集的并行处理。

• 资源管理：通过 YARN 管理计算资源，优化任务调度和资源分配。

最佳实践：

• 保持配置文件的简洁和标准化，便于管理和维护。
• 在生产环境中启用高可用性和数据备份。
• 使用最新的稳定版本，并关注社区的更新和安全补丁。

4. 典型生态项目

• Hive：一个建立在 Hadoop 上的数据仓库工具，可以用来进行数据摘要、查询和分析。

• Spark：一种快速、通用、易于使用的大数据处理框架，与 Hadoop 兼容。

• Flink：一个流处理框架，用于处理无界和有界的数据流。

• HBase：一个基于 HDFS 的非关系型数据库，适用于随机实时读写的应用场景。

以上就是 Hadoop Common 的基本使用教程。通过上述步骤，您可以开始构建自己的分布式计算解决方案。