(1)下载Hadoop安装包并上传
下载Hadoop安装包到本地,并导入到Linux服务器的/opt/software路径下
(2)解压安装包
解压安装文件并放到/opt/module下面
bash
[root@hadoop100 ~]$ cd /opt/software
[root@hadoop100 software]$ tar -zxvf hadoop-3.1.3.tar.gz -C /opt/module/
(3)将Hadoop添加到环境变量
bash
[root@hadoop100 ~]$ vim /etc/profile.d/hadoop_env.sh
在hadoop_env.sh文件末尾添加如下内容:
#HADOOP_HOME
export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-3.1.3
export PATH=PATH:HADOOP_HOME/bin
export PATH=PATH:HADOOP_HOME/sbin
保存并退出: :wq
(4)让修改文件生效
bash
[root@hadoop100 ~]$ source /etc/profile
如果命令还不能让hadoop生效,则重启虚拟机
bash
[root@hadoop100 ~]$ sudo reboot
(5)测试是否安装成功
bash
[root@hadoop100 ~]$ hadoop version
(6)查看Hadoop目录结构
以下是Hadoop文件中重要的目录:
bin 目录:存放对 Hadoop 相关服务(hdfs,yarn,mapred)进行操作的脚本
etc 目录:Hadoop 的配置文件目录,存放 Hadoop 的配置文件
lib 目录:存放 Hadoop 的本地库(对数据进行压缩解压缩功能)
sbin 目录:存放启动或停止 Hadoop 相关服务的脚本
share 目录:存放 Hadoop 的依赖 jar 包、文档、和官方案例
(7)扩展:本地测试官方案例WordCount
WordCount是一个统计文件内单词数量的程序。可以理解为MapReduce的helloword。
1)创建测试文件
bash
[root@hadoop100 ~]$ cd /opt/module/hadoop-3.1.3
[root@hadoop100 hadoop-3.1.3]$ mkdir wcinput
[root@hadoop100 hadoop-3.1.3]$ cd wcinput
[root@hadoop100 wcinput]$ vim word.txt
在文件中输入以下内容:
hadoop yarn
hadoop mapreduce
test
test
保存并退出: :wq
2)执行程序
回到Hadoop目录/opt/module/hadoop-3.1.3,执行程序
bash
[root@hadoop100 wcinput]$ cd ../
[root@hadoop100 hadoop-3.1.3]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount wcinput wcoutput
命令结构:
hadoop jar Jar包的路径 Jar包的主类 传递给主类的参数地址 由主类执行后输出的结果地址
3)查看结果
bash
[root@hadoop100 hadoop-3.1.3]$ cat wcoutput/part-r-00000