Hadoop是一个开源的分布式计算框架,用于存储和处理大规模数据集。启动Hadoop的命令取决于你的Hadoop集群配置和版本。以下是一些常见的启动命令和相关概念。
如果你是在单台机器上运行Hadoop(伪分布式模式),可以使用以下命令启动Hadoop集群:
# 启动HDFS
$HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh
# 启动YARN
$HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh
对于多节点集群,启动过程稍微复杂一些,通常需要分别在NameNode、DataNode、ResourceManager和NodeManager节点上执行不同的命令。
原因:可能是配置文件错误、端口冲突或权限问题。 解决方法:
core-site.xml
、hdfs-site.xml
等配置文件是否正确。chmod
和chown
命令确保Hadoop目录和文件的权限正确。原因:可能是资源不足、配置错误或网络问题。 解决方法:
yarn-site.xml
配置文件。以下是一个简单的Hadoop MapReduce示例,用于计算单词频率:
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;
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);
}
}
希望这些信息对你有所帮助!如果有更多具体问题,请随时提问。
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