Ubuntu云服务器配置Hadoop
随着大数据技术的快速发展和广泛应用，Hadoop已经成为大数据处理领域中最流行的分布式计算框架之一。本文将介绍如何在Ubuntu云服务器上正确配置Hadoop环境，以便能够使用Hadoop进行数据处理。
1. Ubuntu云服务器环境配置
首先，我们需要在Ubuntu云服务器上安装Java环境。Hadoop需要Java来运行，因此Java环境是必要的。打开终端，输入以下命令：
“`
sudo apt-get update
sudo apt-get install openjdk-8-jdk
“`
然后，我们需要安装SSH服务器，以便与其他节点通信。在终端上输入以下命令：
“`
sudo apt-get install openssh-server
“`
完成上述操作之后，将Ubuntu云服务器的IP地址和主机名添加到Hosts文件中，以便在配置Hadoop集群时使用。在终端上输入以下命令，打开hosts文件:
“`
sudo nano /etc/hosts
“`
添加以下行：
“`
“`
其中，“是Ubuntu云服务器的IP地址，“是我们指定的主机名。
完成上述操作后，我们需要下载Hadoop并配置Hadoop环境。
2. Hadoop环境配置
首先，下载Hadoop压缩包。在终端上输入以下命令：
“`
wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-3.0.3/hadoop-3.0.3.tar.gz
“`
然后解压Hadoop：
“`
tar xvf hadoop-3.0.3.tar.gz
“`
解压完成后，将Hadoop文件夹移动到`/usr/local/`目录下：
“`
sudo mv hadoop-3.0.3 /usr/local/hadoop
“`
接下来，我们需要编辑Hadoop配置文件。在终端上输入以下命令：
“`
sudo nano /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh
“`
找到以下语句：
“`
# export JAVA_HOME=/usr/lib/j2sdk1.5-sun
“`
将其更改为以下内容：
“`
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64/
“`
保存并退出文件。
接下来，编辑Hadoop配置文件`/usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml`。在终端上输入以下命令：
“`
sudo nano /usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml
“`
将以下内容添加到文件末尾：
“`
fs.default.name
hdfs://:9000
“`
其中，“是我们在Hosts文件中指定的主机名。
保存并退出文件。
接下来，编辑Hadoop配置文件`/usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml`。在终端上输入以下命令：
“`
sudo nano /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml
“`
将以下内容添加到文件末尾：
“`
dfs.replication
1
dfs.namenode.name.dir
/usr/local/hadoop/hdfs/namenode
dfs.namenode.data.dir
/usr/local/hadoop/hdfs/datanode
“`
其中，`dfs.replication`表示Hadoop将数据复制到的节点数。在单节点上运行Hadoop时，该值应为1。`dfs.namenode.name.dir`和`dfs.namenode.data.dir`是Hadoop将名称和数据节点储存的本地目录。
保存并退出文件。
接下来，编辑Hadoop配置文件`/usr/local/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml`。在终端上输入以下命令：
“`
sudo cp /usr/local/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml.template /usr/local/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml
sudo nano /usr/local/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml
“`
将以下内容添加到文件末尾：
“`
mapreduce.framework.name
yarn
yarn.app.mapreduce.am.resource.mb
512
“`
其中，`mapreduce.framework.name`表示MapReduce框架的名称。`yarn.app.mapreduce.am.resource.mb`是每个应用程序管理器所需的内存量。
保存并退出文件。
接下来，编辑Hadoop配置文件`/usr/local/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml`。在终端上输入以下命令：
“`
sudo nano /usr/local/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml
“`
将以下内容添加到文件末尾：
“`
yarn.nodemanager.aux-services
mapreduce_shuffle
yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class
org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler
“`
其中，`yarn.nodemanager.aux-services`表示NodeManager的辅助服务列表。`yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class`表示ShuffleHandler的类名。
完成上述操作后，我们需要为Hadoop创建目录。在终端上输入以下命令：
“`
sudo mkdir -p /usr/local/hadoop/hdfs/namenode
sudo mkdir -p /usr/local/hadoop/hdfs/datanode
“`
设置Hadoop环境变量，以便在Hadoop运行时将其包含。在终端上输入以下命令：
“`
sudo nano ~/.bashrc
“`
添加以下行：
“`
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
“`
保存并退出文件。
3. 启动Hadoop
一旦Hadoop环境变量已经配置并保存，我们就可以启动Hadoop了。在终端输入以下命令：
“`
start-dfs.sh
start-yarn.sh
“`
这将启动Hadoop分布式文件系统（HDFS）和资源管理器（YARN）。
要查看Hadoop是否正在运行，您可以通过输入以下命令查看NameNode和DataNode的状态：
“`
jps
“`
返回值中应该要看到`NameNode`，`DataNode`，`ResourceManager`和`NodeManager`这四个进程的信息。
4. 测试Hadoop
一旦Hadoop正在运行，我们就可以测试它是否正常工作。我们可以使用WordCount程序来检查Hadoop集群是否正确安装和配置。
将本地文件上传到HDFS上：
“`
hdfs dfs -mkdir /wordcount
hdfs dfs -put /usr/local/hadoop/LICENSE.TXT /wordcount
“`
下载Hadoop样例代码并编译：
“`
sudo apt-get install git
git clone https://github.com/apache/hadoop.git
cd hadoop/
mvn package -Pdist,native -DskipTests -Dtar -Dmaven.javadoc.skip=true -Drequire.snappy -Dprotobuf.version=2.5.0
“`
将编译好的`hadoop-mapreduce-examples-3.0.3.jar`文件拷贝到Ubuntu云服务器上：
“`
scp hadoop-dist/target/hadoop-3.0.3.tar.gz user@example.com:/home/user/hadoop-3.0.3.tar.gz
“`
运行WordCount例程并查看结果：
“`
hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-3.0.3.jar wordcount /wordcount/LICENSE.TXT /wordcount/output
hdfs dfs -cat /wordcount/output/part-r-00000
“`
如果结果中显示了文件中每个单词出现的次数，则说明Hadoop已经正确地安装和配置了。
总结
本文介绍了在Ubuntu云服务器上配置Hadoop环境的过程，包括Java环境、SSH服务器、Hadoop下载、配置文件和环境变量设置。我们还测试了Hadoop是否正常工作，并使用WordCount程序查看Hadoop集群是否正确安装和配置。希望这篇文章能够对Hadoop初学者有所帮助。
以上就是小编关于“ubuntu云服务器配置hadoop”的分享和介绍
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