Hadoop MapReduce在Ubuntu上如何实现

在Ubuntu上实现Hadoop MapReduce涉及多个步骤，包括安装Java、配置Hadoop环境、启动Hadoop集群等。以下是一个基本的指南：

1. 安装Java

Hadoop需要Java运行时环境（JRE）或Java开发工具包（JDK）。你可以使用以下命令安装OpenJDK：

sudo apt update
sudo apt install openjdk-11-jdk

验证安装：

java -version

2. 下载并解压Hadoop

从Apache Hadoop官方网站下载最新版本的Hadoop，并将其解压到你的目录中。例如：

wget https://downloads.apache.org/hadoop/common/hadoop-3.3.1/hadoop-3.3.1.tar.gz
tar -xzvf hadoop-3.3.1.tar.gz -C /usr/local/

3. 配置Hadoop环境变量

编辑/etc/profile文件或~/.bashrc文件，添加以下内容：

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk-amd64
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-3.3.1
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

使配置生效：

source /etc/profile

4. 配置Hadoop

编辑Hadoop的配置文件，主要位于$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下。

core-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://localhost:9000</value>
    </property>
</configuration>

hdfs-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
</configuration>

mapred-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

yarn-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
</configuration>

5. 格式化HDFS

在首次启动Hadoop之前，需要对HDFS进行格式化：

hdfs namenode -format

6. 启动Hadoop集群

启动HDFS和YARN：

start-dfs.sh
start-yarn.sh

7. 验证Hadoop集群

检查HDFS和YARN的状态：

jps

你应该看到以下进程：

NameNode
DataNode
SecondaryNameNode
ResourceManager
NodeManager

8. 运行MapReduce作业

你可以使用Hadoop提供的示例程序来测试MapReduce作业。例如，运行wordcount示例：

hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.1.jar wordcount input output

确保input目录存在并且包含一些文本文件，output目录将被创建用于存储结果。

9. 停止Hadoop集群

停止HDFS和YARN：

stop-dfs.sh
stop-yarn.sh

通过以上步骤，你可以在Ubuntu上成功实现Hadoop MapReduce。根据你的需求，你可能需要进一步调整配置和优化性能。