HADOOp清华镜像下载

原创

mob649e8162c013 2024-10-24 05:42:38 ©著作权

文章标签 Hadoop hadoop apache 文章分类 Hadoop 大数据

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者mob649e8162c013的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任

HADOOP清华镜像下载指南

Hadoop是一个开源框架，广泛用于大数据的存储和处理。对于学习和开发，快速获取Hadoop的安装包至关重要。清华大学提供了便捷的Hadoop镜像下载服务，使得用户能够迅速获取Hadoop的相关文件。本文将详细介绍Hadoop的安装及相关代码示例。

下载Hadoop

访问清华大学开源软件镜像站
打开浏览器，访问清华大学开源软件镜像站：[
找到Hadoop目录
在首页，您将看到一个软件列表，找到Hadoop目录，通常在apache文件夹下。
选择版本
选择您想要下载的Hadoop版本，如hadoop-3.3.0.tar.gz。点击下载链接，文件将开始下载。
解压缩文件
下载完成后，您需要解压缩文件。在终端中执行以下命令：
```
tar -xzvf hadoop-3.3.0.tar.gz
```

配置环境变量

下载并解压缩后，需要配置环境变量。按照以下步骤进行操作：

打开终端并输入以下命令编辑环境变量文件：
```
nano ~/.bashrc
```

在文件末尾添加以下内容：

export HADOOP_HOME=~/hadoop-3.3.0
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin

保存并退出编辑器，然后运行：
```
source ~/.bashrc
```

启动Hadoop

在配置完环境变量后，可以使用以下命令启动Hadoop：

start-dfs.sh
start-yarn.sh

您可以使用以下命令检查Hadoop是否在运行：

jps

如果一切顺利，您会看到NameNode, DataNode, ResourceManager, NodeManager等进程正在运行。

流程图

下面是Hadoop安装流程的图示：

flowchart TD
    A[访问清华镜像站] --> B[找到Hadoop目录]
    B --> C[选择版本]
    C --> D[下载文件]
    D --> E[解压缩文件]
    E --> F[配置环境变量]
    F --> G[启动Hadoop]
    G --> H[检查进程]

代码示例

以下是一个展示如何使用Java编写Hadoop程序的简单示例。这个程序将读取文本文件并统计单词出现的次数。

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;

public class WordCount {
    public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
        private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
        private Text word = new Text();

        public void map(Object key, Text value) throws IOException, InterruptedException {
            for (String str : value.toString().split("\\s+")) {
                word.set(str);
                context.write(word, one);
            }
        }
    }

    public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
        private IntWritable result = new IntWritable();

        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
            int sum = 0;
            for (IntWritable val : values) {
                sum += val.get();
            }
            result.set(sum);
            context.write(key, result);
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "word count");
        job.setJarByClass(WordCount.class);
        job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
        job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
        job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}