
Hadoop通过改变其配置文件来更改运行模式,我们通过修改如下四个配置文件core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml和yarn-site.xml即可让Hadoop以伪分布模式运行。
Hadoop的配置文件是 xml 格式,每个配置以声明 property 的 name 和 value的方式来实现。接下来让我们开始进行hadoop的配置吧,配置之前首先启动Ubuntu虚拟机,然后打开Xshell软件并连接登录虚拟机。
1、设置hadoop-env.sh配置文件
首先,我们需要修改hadoop运行相关的sh文件,以保证hadoop运行过程中能够正常使用其他软件或组件的功能,此处一般而言只需将JAVA功能添加在内既可。
cd ~/hadoop/etc/hadoop # 进入hadoop配置文件夹 vim hadoop-env.sh
在弹出的框体中输入i进入输入模式,此时可以编辑hadoop-env.sh了。
将JAVA路径写入到文件,只需修改
为如下代码
export JAVA_HOME=/usr/local/lib/jdk1.8
然后按Esc进入命令模式再输入:wq保存文件并退出。
注:后面编辑文件的操作有将不再反复赘述编辑器打开关闭过程,只对需要更改、编辑的内容进行说明。
2、配置core-site.xml文件
首先是core-site.xml,文件,该文件决定Hadoop core组件部分运行模式,在命令行中输入开始编辑文件
vim core-site.xml
在弹出的框体中输入i,然后配置如下内容
<configuration>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://localhost:9000</value>
</property>
</configuration>
编辑完成内容如下
3、配置hdfs-site.xml文件
hdfs-site.xml将决定hdfs的部分运行情况,在命令行中输入
vim hdfs-site.xml
在弹出的框体中输入配置内容
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:/home/hduser/tmp/dfs/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:/home/hduser/tmp/dfs/data</value>
</property>
</configuration>
4、配置mapred-site.xml文件
mapred-site.xml用于设置监控Map与Reduce程序的JobTracker任务分配情况以及运行情况。hadoop这里只提供了模板,可先复制再编辑,在命令行中输入
cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml # 复制模板 vim mapred-site.xml
在弹出的框体中输入配置内容
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
5、配置yarn-site.xml文件
在命令行中输入
vim yarn-site.xml
在弹出的框体中输入配置内容
<configuration>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce_shuffle.class</name> <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
</property>
</configuration>
伪分布模式的配置内容就这里,下篇文章我们介绍如何启动单节点集群。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15