怎样在 Ubuntu 上运行 Hadoop 程序

在 Ubuntu 上运行 Hadoop 程序的完整步骤

一 环境准备与安装

• 安装 Java（Hadoop 3.x 建议使用 OpenJDK 8 或 11）：
  • 安装命令：sudo apt update && sudo apt install openjdk-11-jdk
  • 验证版本：java -version
• 下载并解压 Hadoop（示例版本 3.3.1）：
  • 下载：wget https://downloads.apache.org/hadoop/common/hadoop-3.3.1/hadoop-3.3.1.tar.gz
  • 解压与移动：tar -xzf hadoop-3.3.1.tar.gz && sudo mv hadoop-3.3.1 /usr/local/hadoop
• 配置环境变量（写入 ~/.bashrc 或 /etc/profile.d/hadoop.sh）：
  • 内容：

    export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
    export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
    export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
    

  • 使生效：source ~/.bashrc
• 说明：Hadoop 由 HDFS、YARN、MapReduce 组成，本流程以单机伪分布式为例，便于学习与开发。

二 配置 Hadoop 伪分布式

• 配置文件路径：$HADOOP_CONF_DIR（即 /usr/local/hadoop/etc/hadoop）
• 核心配置示例：
  • core-site.xml

    
      
        fs.defaultFS
        hdfs://localhost:9000
      
    
    

  • hdfs-site.xml

    
      
        dfs.replication
        1
      
      
        dfs.namenode.name.dir
        /usr/local/hadoop/data/namenode
      
    
    

  • mapred-site.xml（如文件为模板，先重命名为 mapred-site.xml）

    
      
        mapreduce.framework.name
        yarn
      
    
    

  • yarn-site.xml

    
      
        yarn.resourcemanager.hostname
        localhost
      
      
        yarn.nodemanager.aux-services
        mapreduce_shuffle
      
      
        yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class
        org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler
      
    
    

• 初始化与启动：
  • 格式化 HDFS：hdfs namenode -format
  • 启动 HDFS：start-dfs.sh
  • 启动 YARN：start-yarn.sh
  • 验证进程：jps（应看到 NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager）
  • Web 界面：HDFS http://localhost:9870，YARN http://localhost:8088。

三 运行第一个 MapReduce 程序 WordCount

• 准备输入数据到 HDFS：
  • hdfs dfs -mkdir -p /user/$USER/input
  • 可使用本地示例：hdfs dfs -put $HADOOP_HOME/etc/hadoop/*.xml /user/$USER/input
• 方式一 使用 Hadoop 自带示例 JAR（最简便）
  • 执行：hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.1.jar wordcount /user/$USER/input /user/$USER/output
• 方式二 自行编译打包运行（示例）
  • 编译：$HADOOP_HOME/bin/hadoop com.sun.tools.javac.Main WordCount.java
  • 打包：jar cf wc.jar WordCount*.class
  • 运行：hadoop jar wc.jar WordCount /user/$USER/input /user/$USER/output2
• 查看结果：
  • hdfs dfs -cat /user/$USER/output/part-r-00000
• 注意：输出目录不能已存在，否则作业会失败。

四 常用管理与排错命令

• 服务启停：
  • 启动：start-dfs.sh、start-yarn.sh
  • 停止：stop-dfs.sh、stop-yarn.sh
• HDFS 常用：
  • 列目录：hdfs dfs -ls /
  • 上传：hdfs dfs -put localfile /user/$USER/
  • 下载：hdfs dfs -get /user/$USER/file ./
• 作业与资源：
  • 查看应用：yarn application -list
  • 查看日志：yarn logs -applicationId
• 进程检查与端口：
  • jps 确认守护进程
  • 访问 9870/8088 检查 HDFS/YARN 是否正常。

五 常见问题与优化建议

• Java 版本不匹配：Hadoop 3.3.x 常见搭配为 JDK 8 或 11，版本差异可能导致启动或运行异常，建议统一版本并正确设置 JAVA_HOME。
• SSH 与权限：伪分布式通常需配置本机 SSH 免密登录；如使用专用用户运行 Hadoop，注意目录与数据的权限设置。
• 目录权限与路径：为 dfs.namenode.name.dir 等目录预先创建并赋予 hadoop 用户读写权限，避免因权限导致格式化或启动失败。
• 资源不足：单机环境内存紧张时，可在 yarn-site.xml 调低容器内存参数（如 yarn.nodemanager.resource.memory-mb），或减少作业并发。
• 输出目录冲突：每次运行前确保输出目录不存在，或使用不同输出路径，避免作业报错退出。

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