京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
单节点集群模式(a Single Node Cluster)又称伪分布模式,只需一个节点即可运行。这种模式一般只是用来学习或者开发、测试使用。实际使用中还是使用多节点的分布式。
1、环境变量配置
为了方便的执行Hadoop程序,需要配置很多系统环境变量。主要有以下几个变量
设置HADOOP_HOME为Hadoop的安装路径
export HADOOP_HOME=/home/hduser/hadoop
设置将hadoop添加到PATH,上文中已经介绍过hadoop的运行文件在bin和sbin目录下,通过设置PATH后,我们可以在任何位置执行hadoop命令。
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
设置hadoop其他环境变量
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
export YARN_HOME=$HADOOP_HOME
链接库的相关设置
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME
export HADOOP_OPTS=”-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib”
export JAVA_LIBRARY_PATH=$HADOOP_HOME/lib/native:$JAVA_LIBRARY_PATH
与配置Jdk的系统环境变量方法一致,我们只需将需要配置的系统变量添加到用户主目录下的.bashrc文件中即可。打开Ubuntu虚拟机,然后打开Xshell连接登陆到虚拟机,在用户主目录下执行命令 vim .bashrc
在新的框体中输入i进入编辑模式,然后在文件末尾输入下述内容
按esc退出编辑模式,输入:wq保存并退出
命令行中输入 source .bashrc命令更新一下系统环境变量
更新完成后我们可以通过echo $HADOOP_HOME测试系统变量是否添加成功,如下图所示表明已经成功。
Hadoop 默认模式为非分布式模式(本地模式),无需进行其他配置即可运行。非分布式即单 Java 进程,方便进行调试。在此我们可以在本地模式下运行部分Hadoop自带MapReduce例子来验证Hadoop能够正常运行,同时体验Hadoop中MapReduce运行命令格式。在命令行中输入
cd hadoop/ #进入Hadoop安装文件目录
mkdir ./input #在hadoop文件夹下创建输入文件
cp ./etc/hadoop/*.xml ./input #将配置文件作为输入文件
./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar grep ./input ./output 'dfs[a-z.]+' #运行MapReduce中grep例子,筛选符合正则表达式dfs[a-z]+的单词并统计其出现的次数,并将结果放入output文件夹中,关于正则表达式更多内容,参见附录三:正则表达式速查表格
cat ./output/* #查看运行结果
删除创建的文件使用以下命令
rm -r ./output
rm -r ./input
Hadoop 还可以在单节点上以伪分布式的方式运行,此时Hadoop 进程以分离的 Java 进程来运行,节点既作为NameNode 也作为 DataNode,同时读取的是 HDFS 中的文件。这种模式需要修改相应的配置文件,我们将会在下文中进行详细讲解。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12