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Ubuntu搭建Hadoop环境-创新互联
本文是在一个全新的Ubuntu 22.04 虚拟机上安装Hadoop 3.3.4。
- Ubuntu 22.04
- JDK 11
- Hadoop 3.3.4
首先安装JDK：
# apt install openjdk-11-jdk-headless安装好以后查看：
# java -version
openjdk version "11.0.17" 2022-10-18
OpenJDK Runtime Environment (build 11.0.17+8-post-Ubuntu-1ubuntu222.04)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 11.0.17+8-post-Ubuntu-1ubuntu222.04, mixed mode, sharing)注意：Hadoop 3.3.4貌似不支持JDK 17，会报一个类似java.lang.IllegalStateException: Unable to load cache item的错误，换成JDK 11就好了。参见https://blog.csdn.net/duke_ding2/article/details/123932532。
然后要求在localhost上ssh免密登录，效果如下：
# ssh localhost
Ubuntu 22.04.1 LTS
Last login: Wed Nov 30 18:29:00 2022 from 9.200.47.148如果需要配置ssh免密登录，只需在客户端机器生成一对public/private key，把public key复制到服务器端机器（本例就是本机）的~/.ssh/authorized_keys里面即可，具体做法不再赘述，可以网上搜一下。
访问https://hadoop.apache.org/，下载Hadoop的压缩文件。我下载的文件是hadoop-3.3.4.tar.gz。
# wget https://dlcdn.apache.org/hadoop/common/hadoop-3.3.4/hadoop-3.3.4.tar.gz解压缩：
# tar -zxvf hadoop-3.3.4.tar.gz编辑etc/hadoop/hadoop-env.sh文件，添加：
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk-amd64注：我是用which java和ll命令来查看java所在目录的。
有3种模式：
- Local (Standalone) Mode
- Pseudo-Distributed Mode
- Fully-Distributed Mode
Hadoop的默认配置就支持非分布式模式。所以现在就可以试一下。比如，复制一些文件到input目录，然后统计里面的一些特定文本信息。
# mkdir input
# cp etc/hadoop/*.xml input
# bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.4.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
# cat output/*
1 dfsadmin查看output目录：
# ll output/
total 16
drwxr-xr-x 2 root root 88 Nov 30 18:39 ./
drwxr-xr-x 13 1024 1024 4096 Nov 30 18:42 ../
-rw-r--r-- 1 root root 8 Nov 30 18:39 ._SUCCESS.crc
-rw-r--r-- 1 root root 12 Nov 30 18:39 .part-r-00000.crc
-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 30 18:39 _SUCCESS
-rw-r--r-- 1 root root 11 Nov 30 18:39 part-r-00000
# cat output/part-r-00000
1 dfsadmin修改etc/hadoop/core-site.xml文件，添加如下配置：
fs.defaultFS hdfs://localhost:9000 修改etc/hadoop/hdfs-site.xml文件，添加如下配置：
dfs.replication 1 注意确认一下ssh localhost可以免密登录。
格式化HDFS：
# bin/hdfs namenode -format启动HDFS，报错如下：
# sbin/start-dfs.sh
Starting namenodes on [localhost]
ERROR: Attempting to operate on hdfs namenode as root
ERROR: but there is no HDFS_NAMENODE_USER defined. Aborting operation.
Starting datanodes
ERROR: Attempting to operate on hdfs datanode as root
ERROR: but there is no HDFS_DATANODE_USER defined. Aborting operation.
Starting secondary namenodes [schlepps1.fyre.ibm.com]
ERROR: Attempting to operate on hdfs secondarynamenode as root
ERROR: but there is no HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER defined. Aborting operation.在网上搜了一下，解决方法是，在etc/hadoop/hadoop-env.sh里添加以下几行内容：
export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
export YARN_NODEMANAGER_USER=root参考：https://stackoverflow.com/questions/48129029/hdfs-namenode-user-hdfs-datanode-user-hdfs-secondarynamenode-user-not-defined
现在，就可以用sbin/start-dfs.sh命令启动HDFS了。
同理，也可以用sbin/stop-dfs.sh命令停止HDFS。
启动HDFS后，可以通过浏览器访问http://：
在HDFS里初始化root的根目录：
# bin/hdfs dfs -mkdir /user
# bin/hdfs dfs -mkdir /user/root此时，目录是空的：
# bin/hdfs dfs -ls我们来创建一个input目录：
# bin/hdfs dfs -mkdir input再来查看一下：
# bin/hdfs dfs -ls
Found 1 items
drwxr-xr-x - root supergroup 0 2022-11-30 19:51 input接下来，复制一些文件到HDFS。例如，input2是一个本地目录，里面有aaa.txt和bbb.txt两个文本文件。把这两个文件复制到HDFS：
# bin/hdfs dfs -put /root/Downloads/hadoop-3.3.4/input2/* input查看文件内容：
# bin/hdfs dfs -cat input/aaa.txt
abcdef
hi
haha
hello
world
hhii
# bin/hdfs dfs -cat input/bbb.txt
hhh
hihihi
aaabbb
cccddd
high
12345统计hi出现的次数：
# bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.4.jar grep input output 'hi'运行完之后，会自动生成output目录。把output目录复制出来：
# bin/hdfs dfs -get output output注：我先把已存在的本地output目录删掉了。
# ll output
total 8
drwxr-xr-x 2 root root 42 Nov 30 19:55 ./
drwxr-xr-x 14 1024 1024 4096 Nov 30 19:55 ../
-rw-r--r-- 1 root root 5 Nov 30 19:55 part-r-00000
-rw-r--r-- 1 root root 0 Nov 30 19:55 _SUCCESS# cat output/part-r-00000
6 hi略
参考https://hadoop.apache.orghttps://yanglinwei.blog.csdn.net/article/details/125170230https://stackoverflow.com/questions/48129029/hdfs-namenode-user-hdfs-datanode-user-hdfs-secondarynamenode-user-not-defined
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