编译好的 ARM 版本的 Hadoop

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Hadoop是一个开源的分布式计算平台，用于处理庞大和复杂的数据集。它由Apache基金会开发和维护，支持以可靠的方式存储和处理大规模数据集。Hadoop由两个核心组件组成：Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop分布式计算框架（MapReduce）。

在许多场景中，我们需要在ARM架构的设备上运行Hadoop，例如嵌入式系统、物联网设备等。本文将介绍如何编译和构建适用于ARM架构的Hadoop版本，并提供一些代码示例来帮助读者轻松入门。

准备工作

编译ARM版本的Hadoop需要以下准备工作：

  1. 安装Java开发工具包（JDK）
  2. 下载Hadoop源代码
  3. 安装配置编译工具链

安装Java开发工具包（JDK）

首先，我们需要安装适用于ARM架构的Java开发工具包。可以从Oracle官方网站下载适用于ARM平台的JDK，也可以使用OpenJDK。

下载Hadoop源代码

在编译Hadoop之前，我们需要下载Hadoop的源代码。可以从Apache官方网站的下载页面获取最新的源代码压缩包。

安装配置编译工具链

编译ARM版本的Hadoop需要ARM架构的编译工具链。可以使用GNU工具链（GCC）来进行编译。确保安装了适用于ARM架构的GCC版本，并正确配置环境变量。

编译Hadoop

下面是编译ARM版本的Hadoop的步骤：

  1. 解压下载的Hadoop源代码压缩包：
tar -xzvf hadoop-x.y.z.tar.gz
  1. 进入解压后的Hadoop源代码目录：
cd hadoop-x.y.z
  1. 编辑hadoop-hdfs-project/hadoop-hdfs/pom.xml文件，将以下内容添加到<profiles>标签中：
<profile>
  <id>arm</id>
  <activation>
    <os>
      <arch>arm</arch>
    </os>
  </activation>
  <properties>
    <maven.compiler.target>1.7</maven.compiler.target>
    <maven.compiler.source>1.7</maven.compiler.source>
    <native>arm</native>
  </properties>
</profile>
  1. 执行以下命令编译Hadoop：
mvn package -Pdist,native -DskipTests -Dtar

这将会编译Hadoop并生成编译好的ARM版本的Hadoop二进制文件和相关库文件。

使用编译好的ARM版本的Hadoop

一旦编译完成，我们就可以在ARM架构的设备上使用编译好的Hadoop了。下面是一个简单的代码示例，演示如何在ARM设备上运行一个简单的Hadoop任务。

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
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;
import java.util.StringTokenizer;

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, Context context) throws IOException, InterruptedException {
      StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
      while (itr.hasMoreTokens()) {
        word.set(itr.nextToken());
        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);