解决头歌Hadoop开发环境搭建的具体操作步骤-摩杜云开发者社区

头歌Hadoop开发环境搭建

引言

Hadoop是一个基于Java的开源分布式计算框架，用于处理大规模数据集。搭建Hadoop开发环境是进行Hadoop应用开发的第一步。本文将介绍如何搭建Hadoop开发环境，并提供代码示例以帮助读者更好地理解。

环境准备

在开始搭建Hadoop开发环境之前，需要准备以下环境：

JDK：确保安装了Java开发工具包。
Hadoop安装包：从Hadoop官方网站下载最新版本的安装包。
Linux或者Windows操作系统：Hadoop可以在Linux和Windows上运行，本文以Linux为例。

安装Hadoop

步骤1：解压安装包

将下载的Hadoop安装包解压到任意目录，例如/opt/hadoop。

$ tar -zxvf hadoop-3.3.1.tar.gz
$ mv hadoop-3.3.1 /opt/hadoop

步骤2：配置环境变量

编辑~/.bashrc文件，在文件末尾添加以下内容，保存并退出。

export HADOOP_HOME=/opt/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

执行以下命令使配置生效。

$ source ~/.bashrc

步骤3：配置Hadoop

进入Hadoop安装目录，编辑etc/hadoop/hadoop-env.sh文件，设置Java环境变量。

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64

编辑etc/hadoop/core-site.xml文件，配置Hadoop的核心属性。

<configuration>
  <property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://localhost:9000</value>
  </property>
</configuration>

编辑etc/hadoop/hdfs-site.xml文件，配置Hadoop分布式文件系统（HDFS）的属性。

<configuration>
  <property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>1</value>
  </property>
</configuration>

步骤4：启动Hadoop

执行以下命令启动Hadoop。

$ start-dfs.sh
$ start-yarn.sh

步骤5：验证安装

打开浏览器，访问http://localhost:9870，将显示Hadoop集群的状态信息。

示例代码

下面是一个简单的Hadoop示例代码，用于统计文本文件中各单词的出现次数。

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;

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;

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);
    }
  }

  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