hadoop安装前置步骤:重新编译hadoop

重新编译hadoop的原因是官方提供的包不支持一些常用的底层加密算法,使用hadoop时会报错

编译参考博客: https://blog.youkuaiyun.com/zhanglong_4444/article/details/89266116

如图:snappy加密是不支持的,现在开始准备编译工作:

在/opt/下面创建两个文件夹software(编译用到的软件放在这里)和sourcecode(Hadoop放在这里)。

mkdir -p /opt/sourcecode /opt/software
tar -xzvf hadoop-3.2.1-src.tar.gz

安装jdk。可以参考我之前的博客https://blog.youkuaiyun.com/guodongtanghe/article/details/106961325里面的安装jdk步骤

然后开始安装maven

1、安装wget命令

yum -y install wget

2、下载maven安装包

 wget http://mirrors.cnnic.cn/apache/maven/maven-3/3.5.4/binaries/apache-maven-3.5.4-bin.tar.gz

tar -zvxf apache-maven-3.5.4-bin.tar.gz解压maven,并配置好下载镜像和本地仓库,

配置变量

vi /etc/profile

export MAVEN_HOME=/opt/software/apache-maven-3.5.4
export MAVEN_OPTS="-Xms256m -Xmx512m"
//在原有的基础上添加$MAVEN_HOME/bin:
export PATH=$MAVEN_HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:$PATH

source /etc/profile
验证安装是否成功

mvn -version

 

安装protobuf2.5.0(必须是这个版本)

下载地址 https://pan.baidu.com/s/1pJlZubT

tar -zvxf protobuf-all-2.5.0.tar.gz

cd protobuf-2.5.0进入目录

yum install -y gcc gcc-c++ make cmake

./configure --prefix=/usr/local/protobuf

make && make install

时间比较久,耐心等待

完成后修改环境变量

vim /etc/profile

export PROTOC_HOME=/usr/local/protobuf

export PATH=$PROTOC_HOME/bin:$FINDBUGS_HOME/bin:$MAVEN_HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:$PATH

source /etc/profile

protoc --version

下载findbugs http://findbugs.sourceforge.net/downloads.html ,下载后上传到虚拟机

解压缩并配置环境变量

tar -zxvf findbugs-3.0.1.tar.gz

移动到 /opt目录下

mv findbugs-3.0.1 /opt

配置环境变量:

在 /etc/profile 文件末尾添加:

export FINDBUGS_HOME=/opt/findbugs-3.0.1

export PATH=$PATH:$FINDBUGS_HOME/bin

保存退出,并使更改生效。

查看安装结果

 findbugs -version
3.0.1

下载其他需要的依赖:

yum install -y openssl openssl-devel svn ncurses-devel zlib-devel libtool
yum install -y snappy snappy-devel bzip2 bzip2-devel lzo lzo-devel lzop autoconf automake

这些都是出错后解决安装的,建议提前都安装好,安装完了基本编译错误也就都解决了= =

yum install -y graphviz

yum install -y protobuf-devel

#添加protobuf libpath

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/protobuf/lib

yum install -y zlib* libssl*

source ~/.bash_profile

升级cmake:

wget https://cmake.org/files/v3.12/cmake-3.12.2-Linux-x86_64.tar.gz

tar zxvf cmake-3.12.2-Linux-x86_64.tar.gz

mv cmake-3.12.2-Linux-x86_64 /opt/cmake-3.12.2
ln -sf /opt/cmake-3.12.2/bin/*  /usr/bin/

重新安装ssl

下载ssl https://github.com/openssl/openssl/releases 1.1.0版本

yum remove openssl
tar -zxvf openssl-OpenSSL_1_1_0l.tar.gz
cd openssl-OpenSSL_1_1_0l
./config shared zlib  --prefix=/usr/local/openssl && make && make install
ln -s /usr/local/lib64/libssl.so.1.1 /usr/lib64/libssl.so.1.1
ln -s /usr/local/lib64/libcrypto.so.1.1 /usr/lib64/libcrypto.so.1.1

开始编译:cd到源码所在目录内执行编译命令:mvn clean package -Pdist,native -DskipTests -Dtar

 

一些错误总结:https://blog.youkuaiyun.com/plifemao/article/details/86711771

如果失败,一定要先mvn clean 在重新编译

编译好后会出现一个hadoop-3.2.1.tar.gz这个tar包。
路径:/opt/sourcecode/hadoop-3.2.1-src/hadoop-dist/target/hadoop-3.2.1.tar.gz

 

 

<think>好的,我现在需要帮助用户解决关于Dify循环实现的问题。首先,我需要明确用户的具体需求。他们提到“dify 循环实现”或“dify 如何处理循环”,但Dify本身可能没有直接称为“循环”的功能,所以需要结合现有文档中的信息来推断可能的解决方案。 根据用户提供的引用内容,Dify工作流中有迭代节点[^1]。这可能类似于编程中的循环结构,用于重复执行某个任务。例如,在处理列表数据或需要多次执行同一操作时,迭代节点可以派上用场。我需要详细解释迭代节点的配置和使用步骤,确保用户能够理解如何设置循环次数或遍历数据集。 另外,用户可能对如何处理循环中的错误或性能问题感兴趣。引用[2]提到在Dify中处理PEM文件的问题,这可能涉及在循环中正确处理数据格式,避免错误积累。需要提醒用户在循环中注意错误处理和资源管理,确保每次迭代的稳定性。 引用[3]中的例子展示了如何结合FastAPI和Selenium进行实时监控并生成GIF,这可能涉及循环截取浏览器内容。虽然Dify本身可能不直接控制这类循环,但可以通过外部脚本或定时任务触发工作流,模拟循环执行。这部分需要说明如何将外部循环机制与Dify结合使用。 接下来,我需要组织回答结构。首先介绍迭代节点的基本概念和配置步骤,然后讨论循环中的数据处理和错误处理,最后补充外部触发循环的方法。同时,生成相关问题以帮助用户进一步探索,比如优化循环性能或处理复杂数据结构。 需要确保回答符合格式要求,使用正确的中文表达,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但当前问题不涉及数学公式,所以可能不需要使用。同时,引用标识要自然地添加到相关段落末尾,如、[^2]、[^3]。 最后,检查是否有遗漏点,比如Dify的其他循环相关功能或用户可能遇到的常见问题,确保回答全面且易于理解。</think>在Dify中处理循环逻辑主要通过**迭代节点**实现,以下是具体实现方式和应用场景的解析: ### 一、Dify循环实现机制 Dify通过**工作流设计器**中的迭代节点处理循环需求,其核心原理类似编程中的`for循环`。迭代节点可遍历以下数据类型: - 数组列表:`["A","B","C"]` - 字典集合:`{"key1":"value1", "key2":"value2"}` - 数值范围:通过`range()`函数生成序列 配置示例: ```python # 模拟迭代节点的数据输入 input_data = { "dataset": [1,2,3,4,5], "process_logic": "item * 2" # 对每个元素执行乘以2的操作 } ``` ### 二、迭代节点的关键配置步骤 1. **数据源绑定**:将数组/字典类型变量连接到迭代节点的输入端口 2. **循环变量命名**:设定当前元素的变量名(默认为`item`) 3. **子流程设计**:在迭代节点内部构建需要重复执行的逻辑模块 4. **结果聚合**:通过`outputs`收集所有迭代结果,支持数组或对象格式 $$ \text{总耗时} = \sum_{i=1}^{n}(单次迭代时间_i) + 系统开销 $$ ### 三、循环中的特殊处理 1. **错误中断控制**: - 启用`continueOnError`参数可跳过失败迭代 - 通过`try-catch`模块包裹敏感操作 2. **并行优化**: ```python # 伪代码示例 Parallel.forEach(dataset, lambda item: process(item)) ``` 3. **结果过滤**: ```python filtered = filter(lambda x: x%2==0, processed_results) ``` ### 四、应用场景案例 1. **批量文件处理**:遍历存储桶中的文件列表进行格式转换 2. **数据清洗**:对数据库查询结果集进行逐条校验 3. **API轮询**:定时循环调用第三方接口直到满足特定条件
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