Ubuntu12.04下安装Hadoop2.4.0 (单机模式)

    增加hadoop用户组,同时在该组里增加hadoop用户后续在涉及到hadoop操作时,我们使用用户

 

1、创建hadoop用户组

 

        

 

 

 

    2、创建hadoop用户

    

    sudo adduser -ingroup hadoop hadoop

    回车后会提示输入新的UNIX密码,这是新建用户hadoop的密码输入回车即可。

    如果不输入密码,回车后会重新提示输入密码,即密码不能为空。

    最后确认信息是否正确,如果没问题,输入 Y,回车即可。

    

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

    3、为hadoop用户添加权限

 

     输入:sudo gedit /etc/sudoers

     回车,打开sudoers文件

     给hadoop用户赋予和root用户同样的权限

 

 

    

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

二、用新增加的hadoop用户登录Ubuntu系统

 

三、安装ssh

sudo apt-get install openssh-server

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

安装完成后,启动服务

sudo /etc/init.d/ssh start

 

查看服务是否正确启动:ps -e | grep ssh

 

 

 

 

 

 

设置免密码登录,生成私钥和公钥

ssh-keygen -t rsa -P ""

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

此时会在/home/hadoop/.ssh下生成两个文件:id_rsa和id_rsa.pub,前者为私钥,后者为公钥。

下面我们将公钥追加到authorized_keys中,它用户保存所有允许以当前用户身份登录到ssh客户端用户的公钥内容。

cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

 

 

 

登录ssh

ssh localhost

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

      

退出

exit

安装hadoop2.4.0

    1、官网下载http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/

    2、安装

        解压

        tar zxvf hadoop-2.4.0.tar.gz        

        假如我们要把hadoop安装到/usr/local下

        拷贝到/usr/local/下,文件夹为hadoop

        sudo mv hadoop-2.4.0 /usr/local/hadoop        

        

 

赋予用户对该文件夹的读写权限

        sudo chmod 774 /usr/local/hadoop

    

 

3、配置

      

        1)配置~/.bashrc

        

配置该文件前需要知道Java的安装路径,用来设置JAVA_HOME环境变量,可以使用下面命令行查看安装路径

        update-alternatives - -config java

        执行结果如下:

        

    

 

 

 

完整的路径为

    /usr/lib/jvm/java-7-openjdk-amd64/jre/bin/java

    我们只取前面的部分 /usr/lib/jvm/java-7-openjdk-amd64

    配置.bashrc文件

    sudo gedit ~/.bashrc

    

    该命令会打开该文件的编辑窗口,在文件末尾追加下面内容,然后保存,关闭编辑窗口。

#HADOOP VARIABLES START

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-7-openjdk-amd64

export HADOOP_INSTALL=/usr/local/hadoop

export PATH=$PATH:$HADOOP_INSTALL/bin

export PATH=$PATH:$HADOOP_INSTALL/sbin

export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_INSTALL

export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_INSTALL

export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_INSTALL

export YARN_HOME=$HADOOP_INSTALL

export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_INSTALL/lib/native

export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_INSTALL/lib"

#HADOOP VARIABLES END

 

 

最终结果如下图:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

执行下面命,使添加的环境变量生效:

        source ~/.bashrc

2)编辑/usr/local/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh

 

        执行下面命令打开该文件的编辑窗口

        sudo gedit /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh

找到JAVA_HOME变量,修改此变量如下

        export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-7-openjdk-amd64    

        修改后的hadoop-env.sh文件如下所示

    

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

六、WordCount测试

 

单机模式安装完成,下面通过执行hadoop自带实例WordCount验证是否安装成功

    /usr/local/hadoop路径下创建input文件夹    

mkdir input

 

    拷贝README.txt到input    

cp README.txt input

    执行WordCount

    bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/sources/hadoop-mapreduce-examples-2.4.0-sources.jar org.apache.hadoop.examples.WordCount input output

    

 

 

执行结果:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

执行 cat output/*,查看字符统计结果

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 



### 部署 Stable Diffusion 的准备工作 为了成功部署 Stable Diffusion,在本地环境中需完成几个关键准备事项。确保安装了 Python 和 Git 工具,因为这些对于获取源码和管理依赖项至关重要。 #### 安装必要的软件包和支持库 建议创建一个新的虚拟环境来隔离项目的依赖关系。这可以通过 Anaconda 或者 venv 实现: ```bash conda create -n sd python=3.9 conda activate sd ``` 或者使用 `venv`: ```bash python -m venv sd-env source sd-env/bin/activate # Unix or macOS sd-env\Scripts\activate # Windows ``` ### 下载预训练模型 Stable Diffusion 要求有预先训练好的模型权重文件以便能够正常工作。可以从官方资源或者其他可信赖的地方获得这些权重文件[^2]。 ### 获取并配置项目代码 接着要做的就是把最新的 Stable Diffusion WebUI 版本拉取下来。在命令行工具里执行如下指令可以实现这一点;这里假设目标路径为桌面下的特定位置[^3]: ```bash git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git ~/Desktop/stable-diffusion-webui cd ~/Desktop/stable-diffusion-webui ``` ### 设置 GPU 支持 (如果适用) 当打算利用 NVIDIA 显卡加速推理速度时,则需要确认 PyTorch 及 CUDA 是否已经正确设置好。下面这段简单的测试脚本可以帮助验证这一情况[^4]: ```python import torch print(f"Torch version: {torch.__version__}") if torch.cuda.is_available(): print("CUDA is available!") else: print("No CUDA detected.") ``` 一旦上述步骤都顺利完成之后,就可以按照具体文档中的指导进一步操作,比如调整参数、启动服务端口等等。整个过程中遇到任何疑问都可以查阅相关资料或社区支持寻求帮助。
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