设置HADOOP程序自启

最新推荐文章于 2025-04-30 15:43:22 发布
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#hadoop #shell #linux

设置自启：
cd /etc/init.d
touch hadoop.sh
chmod +x hadoop.sh

vi hadoop.sh
#add for chkconfig
#chkconfig: 2345 70 30
#description: the description of the shell #关于脚本的简短描述
#processname: servicename #第一个进程名，后边设置自启动的时候会用到

su - hadoop -c "zkServer.sh start"
su - hadoop -c "start-dfs.sh"
su - hadoop -c "start-yarn.sh"
su - hadoop -c "mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver"
su - hadoop -c "start-hbase.sh"
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pwd。
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这个方向初期比较容易入门一些，掌握一些基本技术，拿起各种现成的工具就可以开黑了。esacfi。
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qq_73841617的博客
06-20 1808
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hadoop群起脚本 #!/bin/bash if [ $# -lt 1 ] then echo "No Args Input..." exit ; fi case $1 in "start") echo " =================== 启动 hadoop集群 ===================" echo " --------------- 启动 hdfs ---------------" ssh hadoop102 "/o
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### Hadoop 自带示例程序及其使用方法 Hadoop 提供了一系列内置的示例程序，主要用于验证集群配置以及帮助开发者熟悉 MapReduce 编程模型。以下是常见的 Hadoop 自带示例程序列表及它们的使用方法。 #### 常见的 Hadoop 示例程序 1. **WordCount**: 统计文本文件中单词的数量。 2. **Grep**: 计算匹配特定正则表达式的记录数。 3. **PiEstimator**: 使用蒙特卡罗方法估算圆周率 π 的值。 4. **TeraSort**: 测试大规模数据排序性能的一个基准工具。 5. **RandomWriter**: 随机写入大量数据到分布式文件系统 (DFS) 中用于压力测试。 6. **SecondarySort**: 实现二次排序功能，通常作为高级编程技巧展示。 7. **DBInputFormat 和 DBOutputFormat**: 将关系型数据库中的表读取出来或者把处理后的结果存回数据库。 以上列举的是部分典型应用案例[^1]，实际可能因版本不同而有所差异。 #### 如何找到这些样本？ 对于大多数标准发行版而言，默认情况下会随附 `hadoop-mapreduce-examples` JAR 文件，其中包含了上述各类实用范例代码片段。具体位置取决于安装方式与路径设置；例如，在某些环境中可以发现如下形式命名的包： ``` /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-<version>.jar ``` 如果采用 Cloudera CDH 版本，则其存储地址类似于下面这样[^2]: ``` /opt/cloudera/parcels/CDH-x.y.z-p.q.r/lib/hadoop-0.20-mapreduce/hadoop-examples*.jar ``` #### 执行 WordCount 示例的具体操作流程 假设已经成功搭建好单节点或多节点模式下的 Hadoop 平台，并完成了必要的初始化工作之后，按照以下步骤来调用预定义好的 WordCount 功能： 1. 创建一个新的目录结构用来存放待分析的数据集以及最终产生的统计成果； ```bash hadoop fs -mkdir -p /user/<your_username>/input ``` 2. 把准备完毕的目标文档放置于此新建立起来的位置之下； ```bash hadoop fs -put local_path_to_file /user/<your_username>/input/ ``` 3. 启动计算进程本身——指定所使用的算法名称连同相应的参数选项一起传递给命令行解释器； ```bash hadoop jar path/to/hadoop-mapreduce-examples-<version>.jar wordcount input output ``` 这里需要注意替换掉 `<your_username>` 变量的实际用户名称还有确切版本号信息等内容项以便适配各自具体的场景需求情况[^3]. 通过这样的过程即可顺利完成整个端到端的任务执行周期演示效果观察体验啦！ ```python # Python 脚本仅作示意用途，不参与本次讨论范围内的实现细节描述 print("This is just an example of how to run a job.") ```
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