Linux JDK安装与卸载

本文提供三种JDK安装方法:手动解压并配置环境变量、使用yum安装及rpm安装。每种方法都详细介绍了步骤及验证过程。
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JDK安装:
方法一:手动解压JDK的压缩包,然后设置环境变量
1.在/usr/目录下创建java目录
[root@localhost ~]# mkdir/usr/java[root@localhost ~]# cd /usr/java
2.下载,然后解压
[root@localhost java]# curl -O http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/7u79-b15/jdk-7u79-linux-x64.tar.gz [root@localhost java]# tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz
3.设置环境变量
[root@localhost java]# vi /etc/profile
添加如下内容:
#set java environmentJAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_79JRE_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_79/jreCLASS_PATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/libPATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/binexport JAVA_HOME JRE_HOME CLASS_PATH PATH
让修改生效:
[root@localhost java]# source /etc/profile
4.验证
[root@localhost java]# java -versionjava version "1.7.0_79"Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.7.0_79-b15)Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 24.79-b02, mixed mode)
方法二:用yum安装JDK(CentOS) 
1.查看yum库中都有哪些jdk版本
[root@localhost ~]# yum search java|grep jdkldapjdk-javadoc.x86_64 : Javadoc for ldapjdkjava-1.6.0-openjdk.x86_64 : OpenJDK Runtime Environmentjava-1.6.0-openjdk-demo.x86_64 : OpenJDK Demosjava-1.6.0-openjdk-devel.x86_64 : OpenJDK Development Environmentjava-1.6.0-openjdk-javadoc.x86_64 : OpenJDK API Documentationjava-1.6.0-openjdk-src.x86_64 : OpenJDK Source Bundlejava-1.7.0-openjdk.x86_64 : OpenJDK Runtime Environmentjava-1.7.0-openjdk-demo.x86_64 : OpenJDK Demosjava-1.7.0-openjdk-devel.x86_64 : OpenJDK Development Environmentjava-1.7.0-openjdk-javadoc.noarch : OpenJDK API Documentationjava-1.7.0-openjdk-src.x86_64 : OpenJDK Source Bundlejava-1.8.0-openjdk.x86_64 : OpenJDK Runtime Environmentjava-1.8.0-openjdk-demo.x86_64 : OpenJDK Demosjava-1.8.0-openjdk-devel.x86_64 : OpenJDK Development Environmentjava-1.8.0-openjdk-headless.x86_64 : OpenJDK Runtime Environmentjava-1.8.0-openjdk-javadoc.noarch : OpenJDK API Documentationjava-1.8.0-openjdk-src.x86_64 : OpenJDK Source Bundleldapjdk.x86_64 : The Mozilla LDAP Java SDK
2.选择版本,进行安装,我们这里安装1.7版本
[root@localhost ~]# yum install java-1.7.0-openjdk
安装完之后,默认的安装目录是在: /usr/lib/jvm/java-1.7.0-openjdk-1.7.0.75.x86_64
3.设置环境变量
[root@localhost ~]# vi /etc/profile
添加如下内容:
#set java environmentJAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.7.0-openjdk-1.7.0.75.x86_64JRE_HOME=$JAVA_HOME/jreCLASS_PATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/libPATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/binexport JAVA_HOME JRE_HOME CLASS_PATH PATH
让修改生效:
[root@localhost java]# source /etc/profile
3.验证 同上。
注:因为采用yum安装jdk,系统考虑到多版本的问题,会用alternatives进行版本控制。开始,相应版本的jdk安装在/usr/lib/jvm/之后,会在alternatives中注册,在/etc/alternatives目录下会产生一些链接到/usr/lib/jvm/中刚安装好的jdk版本。
在/usr/bin下面会有链接到/etc/alternatives的相应的文件。比如,/usr/bin下面会有一个链接文件java的映射关系如下:
/usr/bin/java->/etc/alternatives/java/etc/alternatives/java-> /usr/lib/jvm/jre-1.7.0-openjdk.x86_64/bin/java
这样,java命令不用设置环境变量,就可以正常运行了。但如果对于tomcat或其他软件来说还是要设置环境变量。
同样,如果安装新的版本jdk,就会重新链接到最新安装的jdk版本。当然,也可以使用alternatives修改所要使用的版本。

方法三:用rpm安装JDK 
1.下载
[hadoop@localhost ~]$ curl -O http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/7u79-b15/jdk-7u79-linux-x64.rpm
2.使用rpm命令安装
[root@localhost ~]# rpm -ivh jdk-7u79-linux-x64.rpmPreparing... ########################################### [100%] 1:jdk ###########################################[100%]Unpacking JAR files... rt.jar... jsse.jar... charsets.jar... tools.jar... localedata.jar... jfxrt.jar...
3.设置环境变量
[root@localhost java]# vi /etc/profile
添加如下内容:
#set java environmentJAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_79JRE_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_79/jreCLASS_PATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/libPATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/binexport JAVA_HOME JRE_HOME CLASS_PATH PATH
让修改生效:
[root@localhost java]# source /etc/profile
4.验证
[root@localhost java]# java -versionjava version "1.7.0_79"Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.7.0_79-b15)Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 24.79-b02, mixed mode)
和yum安装类似,不用设置环境变量就可以,运行java命令。rpm安装方式默认会把jdk安装到/usr/java/jdk1.7.0_79,然后通过三层链接,链接到/usr/bin,具体链接如下:
[root@localhost ~]# cd /bin[root@localhost bin]# ll|grep javalrwxrwxrwx. 1 root root 25 Mar 28 11:24 jar ->/usr/java/default/bin/jarlrwxrwxrwx. 1 root root 26 Mar 28 11:24 java -> /usr/java/default/bin/javalrwxrwxrwx. 1 root root 27 Mar 28 11:24 javac ->/usr/java/default/bin/javaclrwxrwxrwx. 1 root root 29 Mar 28 11:24 javadoc ->/usr/java/default/bin/javadoclrwxrwxrwx. 1 root root 28 Mar 28 11:24 javaws ->/usr/java/default/bin/javawslrwxrwxrwx. 1 root root 30 Mar 28 11:24 jcontrol ->/usr/java/default/bin/jcontrol[root@localhost bin]# cd /usr/java/[root@localhost java]# lltotal 4lrwxrwxrwx. 1 root root 16 Mar 28 11:24 default-> /usr/java/latestdrwxr-xr-x. 8 root root 4096 Mar 28 11:24 jdk1.7.0_79lrwxrwxrwx. 1 root root 21 Mar 28 11:24 latest -> /usr/java/jdk1.7.0_79


1、检验系统原版本
[root@localhost ~]# java -versionjavaversion"1.7.0_24"OpenJDK Runtime Environment (build1.7.0_24-b18)OpenJDK HotSpot(TM) Client VM (build24.45-b08, mixed mode, sharing)

2、进一步查看JDK信息:
[root@localhost ~]# rpm -qa | grep javatzdata-java-2012c-1.el6.noarchjava-1.7.0-openjdk-1.7.0.45-1.45.1.11.1.el6.x86_64

3、卸载OpenJDK,执行以下操作:
[root@localhost ~]# rpm -e --nodeps tzdata-java-2012c-1.el6.noarch[root@localhost ~]# rpm -e --nodeps java-1.7.0-openjdk-1.7.0.45-1.45.1.11.1.el6.x86_64


基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究Matlab代码实现,重点在于通过数值方法提升NMPC在动态系统中的鲁棒性稳定性。文中结合实时迭代机制,构建了能够应对系统不确定性外部扰动的双模预测控制框架,并利用Matlab进行仿真验证,展示了该模型在复杂非线性系统控制中的有效性实用性。同时,文档列举了大量相关的科研方向技术应用案例,涵盖优化调度、路径规划、电力系统管理、信号处理等多个领域,体现了该方法的广泛适用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于解决非线性动态系统的实时控制问题,如机器人控制、无人机路径跟踪、微电网能量管理等;②帮助科研人员复现论文算法,开展NMPC相关创新研究;③为复杂系统提供高精度、强鲁棒性的预测控制解决方案。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注NMPC的实时迭代机制双模稳定设计原理,并参考文档中列出的相关案例拓展应用场景,同时可借助网盘资源获取完整代码数据支持。
UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)》的技术文档,重点围绕超宽带(UWB)惯性测量单元(IMU)融合定位技术展开,通过Matlab代码实现对两种定位方式的性能进行对比分析。文中详细阐述了UWB单独定位UWB-IMU融合定位的原理、算法设计及仿真实现过程,利用多传感器数据融合策略提升定位精度稳定性,尤其在复杂环境中减少信号遮挡和漂移误差的影响。研究内容包括系统建模、数据预处理、滤波算法(如扩展卡尔曼滤波EKF)的应用以及定位结果的可视化误差分析。; 适合人群:具备一定信号处理、导航定位或传感器融合基础知识的研究生、科研人员及从事物联网、无人驾驶、机器人等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高精度室内定位系统的设计优化,如智能仓储、无人机导航、工业巡检等;②帮助理解多源传感器融合的基本原理实现方法,掌握UWBIMU互补优势的技术路径;③为相关科研项目或毕业设计提供可复现的Matlab代码参考实验验证平台。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注数据融合策略滤波算法部分,同时可通过修改参数或引入实际采集数据进行扩展实验,以加深对定位系统性能影响因素的理解。
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