Linux环境下编译的Hadoop 2.7.6是Apache Hadoop的一个特定版本,优化在Linux操作系统上的性能表现。Hadoop是一个开源框架,专注于大规模数据集的存储和处理。它由两个核心组件组成:Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce编程模型。此版本引入了YARN作为资源管理器,取代了旧版的JobTracker,提升了任务调度和资源分配效率。另外,HDFS Federation支持多个NameNode,增强了可扩展性和可用性。默认的块大小为128MB,可根据需求进行调整以优化存储和I/O性能。安全性方面,引入了Kerberos认证,确保数据操作的安全性。最后,使用Avro作为数据序列化工具,实现高效的数据交换。在Linux上编译Hadoop的过程包括环境准备、源码获取、配置编译选项、执行编译和构建以及最后的测试验证。
Linux环境下编译的Hadoop 2.7.6详解
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提示
确保您的系统满足 Hadoop 的最低要求。
按照 Hadoop 官方文档中的说明操作。
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实验步骤
准备环境
使用CentOS操作系统,确保虚拟机安装和网络连接正常。
安装Java环境
Hadoop依赖Java,执行 yum install java 安装Java环境。
下载与安装Hadoop
从Hadoop官方网站下载相应版本,解压缩后将Hadoop目录配置到环境变量中。
配置Hadoop文件
修改 core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml 和 yarn-site.xml 等配置文件,设定伪分布式模式。
启动HDFS与YARN
执行 start-dfs.sh 和 start-yarn.sh 启动Hadoop的文件系统和资源管理。
运行WordCount实例测试
将测试文件上传到HDFS,运行 hadoop jar hadoop-mapreduce-examples.jar wordcount 命令测试WordCount程序,并验证输出结果。
注意事项
确保各文件的权限正确,使用 chmod 命令对相关目录和文件进行权限配置。
如遇网络问题,可检查虚拟机网络设置和Hadoop配置。
本实验通过配置和运行Hadoop的基本流程,掌握了大数据环境下基本的HDFS和MapReduce操作。
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