Hadoop 3.2.1 下载国内源

Hadoop是一个开源的分布式计算平台，用于处理大规模数据集。它使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为存储系统，并运行在多个计算机集群上，以提供高性能和容错能力。本文将介绍如何从国内源下载Hadoop 3.2.1，并提供相关代码示例。

Hadoop 3.2.1 下载国内源

Hadoop的官方网站提供了Hadoop的下载链接，但由于网络的限制，国内用户可能会遇到下载速度慢的问题。为了解决这个问题，我们可以使用国内的镜像源进行下载。以下是一些常用的国内源：

  • 阿里云镜像：[
  • 网易镜像：[
  • 清华大学镜像：[

你可以选择其中一个镜像源进行下载。下面是使用阿里云镜像进行下载的代码示例：

1. 下载Hadoop 3.2.1：

wget


2. 解压缩下载的文件：

tar -xzvf hadoop-3.2.1.tar.gz


3. 配置环境变量：
在 `~/.bashrc` 或 `~/.bash_profile` 文件中添加以下内容：

export HADOOP_HOME=/path/to/hadoop-3.2.1 export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin


4. 使环境变量生效：

source ~/.bashrc

Hadoop 架构

Hadoop的架构由以下几个组件组成：

  • HDFS：Hadoop分布式文件系统，用于存储大规模数据集。
  • YARN：Hadoop资源管理器，用于调度和管理集群上的计算资源。
  • MapReduce：Hadoop的计算模型，用于处理分布式计算任务。

下面是Hadoop的架构图：

erDiagram
    HDFS ||..|| YARN : 资源管理
    HDFS ||..|| MapReduce : 计算模型
    YARN ||..|| MapReduce : 计算模型

Hadoop 使用示例

使用Hadoop的示例代码如下所示：

1. 创建一个输入文件 `input.txt`，并写入一些数据。

2. 将输入文件上传到HDFS：

hdfs dfs -put input.txt /input/input.txt


3. 编写一个MapReduce程序，对输入文件进行处理。
- Mapper：
  ```java
  public class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> {
      private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
      private Text word = new Text();

      public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
          String line = value.toString();
          String[] words = line.split(" ");
          for (String word : words) {
              this.word.set(word);
              context.write(this.word, one);
          }
      }
  }
  ```

- Reducer：
  ```java
  public class MyReducer 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();
          }
          this.result.set(sum);
          context.write(key, this.result);
      }
  }
  ```

4. 打包编译好的MapReduce程序：

javac -classpath $(hadoop classpath) -d . MyMapper.java MyReducer.java jar cf wc.jar MyMapper*.class MyReducer*.class


5. 运行MapReduce