Linux下单节点Hadoop伪分布式安装

本文详细介绍了Hadoop单机版的安装步骤,包括环境搭建、配置详解及验证过程。从下载安装包到配置环境变量,再到具体的Hadoop配置文件调整,确保读者能够顺利进行Hadoop的安装。

1 、下载 hadoop-1.1.2.tar.gz   jdk-7u25-linux-i586.tar.gz  将其分别解压到/usr/local下面,

        并将jdk的解压目录改名jdk1.7

2 、配置java的环境变量 vim /etc/profile 在最后面加入下面的内容

       JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.7
       CLASSPAHT=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
       PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
       export PATH JAVA_HOME

3、配置ssh的免密码登录

      注意:ubuntu  默认安装openssh-client,但是木有安装server
                  通过 /etc/init.d/ssh -start 启动server进程,如果提示ssh不存在 那么就是没安装server
                  通过 sudo apt-get install openssh-server命令安装即可  。fedora linux没有这个问题

      ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa

      这时通过  ls -l ~/.ssh/可以看到在~/.ssh/下生成两个文件id_rsa,id_rsa.pub

     执行命令  cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys生成 authorized_keys.

     如果配置成功,运行命令 ssh localhost 可以成功免密码登录

    实际上,hadoop的安装过程中,是否免密码登录是无关要紧的,但是如果不配置密码登录,

    每次启动hadoop都需要输入密码以登录到每台机器的DataNode上,考虑到一般的hadoop集群

    动辄拥有数百或上千台机器,因此一般来说都会配置SSH的免密码登录。

4、配置hadoop

      cd /usr/local/hadoop-1.1.2/conf 进入配置目录

      1) 修改hadoop-env.sh
           找到JAVA_HOME的配置选项,去掉前面的#号,

           并修改JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.7(按照实际情况修改)

      2) 修改 core-site.xml (定义hdfs的入口)

           在根目录下建立一个存放hdfs文件系统的目录,mkdir /hadoop_tmp,

           然后,在<configuration></configuration>之间添加内容,添加后如下:

           <configuration>
              <property>
              <name>fs.default.name</name>
             <value>hdfs://localhost:9000</value>
             </property>

             <property>      
                   <name>hadoop.tmp.dir</name>  
                    <value>/hadoop_tmp</value>   
                    <description>A base for other temporary directories.</description>              
              </property>

             </configuration>    

         hdfs默认目录/tmp,而/tmp目录每次启动都会被清空,导致格式化信息丢失,namenode无法启动,

         所以需要修改hadoop.tmp.dir

      3) 修改hdfs-site.xml

          在<configuration></configuration>之间添加内容,添加后如下:

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

             </configuration>

       4)修改mapred-site.xml(mapreduce job tracker入口)

            在<configuration></configuration>之间添加内容,添加后如下:
                 <configuration>
                     <property>
                        <name>mapred.job.tracker</name>
                        <value>localhost:9001</value>
                    </property>
               </configuration> 

          配置完成

5、在hadoop 的bin目录下运行 ./hadoop namenode -format格式化hadoop配置

      启动hadoop 命令: ./start-all.sh

      运行jps查看是否成功启动,正常启动可以看到下面五个节点
        JobTracker
        DataNode
        TaskTracker
        NameNode
        SecondaryNameNode

        打开浏览器,输入localhost:50030可以看到mapreduce的界面
        输入localhos:50070可以看到hdfs文件系统的管理界面

6、关闭hadoop   命令./stop-all.sh

 
   

内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
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