hadoop编译环境-CFANZ编程社区

Hadoop编译环境

介绍

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。在使用Hadoop之前，需要先搭建Hadoop编译环境，以便编译和运行Hadoop程序。本文将介绍如何搭建Hadoop编译环境，并提供代码示例。

准备工作

在搭建Hadoop编译环境之前，需要确保系统中已经安装了以下工具和软件：

Java Development Kit (JDK)：用于编译和运行Java代码。
Apache Maven：用于自动化构建和管理Java项目。

请确保以上工具和软件已正确安装并配置。

搭建Hadoop编译环境

以下是搭建Hadoop编译环境的步骤：

下载Hadoop源码

首先，我们需要从官方网站下载Hadoop的源码。打开终端，执行以下命令：
```
wget 
tar -xzvf hadoop-3.3.0-src.tar.gz
```
这将下载Hadoop的源码并解压到当前目录。
编译Hadoop

进入Hadoop源码目录，执行以下命令编译Hadoop：
```
cd hadoop-3.3.0-src
mvn package -Pdist,native -DskipTests -Dtar
```
这将使用Maven编译Hadoop，并生成二进制分发包。

配置环境变量

打开.bashrc文件，添加以下内容：

export HADOOP_HOME=/path/to/hadoop-3.3.0-src/hadoop-dist/target/hadoop-3.3.0
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH

保存并退出文件。执行以下命令生效环境变量：

source ~/.bashrc

测试Hadoop

执行以下命令启动Hadoop集群：
```
start-dfs.sh
```
然后，执行以下命令查看Hadoop集群状态：
```
hdfs dfsadmin -report
```
如果一切正常，你将看到Hadoop集群的状态信息。

代码示例

以下是一个简单的Hadoop程序示例，用于统计文本文件中每个单词的频率：

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;
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);
        }
    }

    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);
    }
}

以上代码示例包括一个