openEuler 25.09 实操指南：飞腾 arm64 服务器的 C 程序开发与 Hadoop 伪集群部署及性能测试

前言

Linux 系统中运行 C 程序是每一位开发者的基本功，而 openEuler 作为一款由华为主导、社区驱动的开源操作系统，不仅兼容主流的 Linux 生态，还为开发者提供了高性能、安全性与可扩展性兼备的运行环境。

本文将以 openEuler 25.09 为基础系统，详细演示从查看系统信息、安装 GCC 编译器，到编写、编译和运行 C 程序的全过程。通过本次实战，你将熟悉 openEuler 的命令行操作方式，并掌握如何在该系统上完成一个 C 程序的生命周期管理。

openEuler 介绍

openEuler 华为主导、社区共同建设的开源操作系统，打造一个面向多样性计算架构的统一平台，基于 Linux 内核深度优化，兼容 x86、ARM、RISC-V 等多种硬件，具备高性能、高安全性和强扩展能力，广泛应用于云计算、AI、边缘计算等领域，openEuler 不仅拥有完善的软件生态和活跃的开发者社区，还通过持续创新与协同共建，成为操作系统的重要代表，助力构建开放、可靠、智能的数字基础底座。

高性能与多架构支持：openEuler 深度优化 Linux 内核，支持 x86、ARM、RISC-V 等多种硬件架构，具备卓越的系统调度与资源管理能力，在云计算、AI 推理及高并发场景下表现出色

高安全与高可靠性：系统内置多层安全防护机制，支持安全启动、访问控制与系统完整性验证，已通过多项国家级安全认证，可广泛应用于金融、电信、能源等关键行业

开放生态与智能化创新： openEuler 拥有活跃的全球开源社区，融合容器、虚拟化、AI 调优等创新技术，配套丰富的开发工具与软件仓库，为开发者提供灵活、高效、可持续的操作系统生态

环境准备与系统确认

1、进行 C 程序开发之前，首先需要确认系统环境是否配置正确

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hostnamectl

2、安装 GCC 编译器（该命令会自动下载并安装 GNU 编译器集合（GCC），包括编译器核心文件与相关依赖包。安装过程中，dnf 将显示依赖关系解析与安装进度）

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sudo dnf -y install gcc

3、安装完成后，使用以下命令验证安装是否成功

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gcc --version

4、验证编译环境与依赖库（在安装完 GCC 后，可通过编译一个简单的测试程序来验证环境是否正常工作）

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echo 'int main(){return 0;}' > test.c
gcc test.c -o test
./test && echo "✅ C 编译环境正常"

5、安装 Vim / nano 编辑器（为方便编写 C 程序代码，可以安装一个文本编辑器，openEuler 默认带有 vi，但推荐安装更强大的 vim）

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sudo dnf -y install vim

C 程序实战任务

执行命令：hostnamectl，查看主机信息

1、当编译器安装完毕后，我们就可以编写第一个 C 语言程序，C 语言的源文件后缀通常为 .c，我们以最经典的 "Hello World" 程序为例

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vim hello.c

2、入编辑器后，按下 i 进入插入模式，然后输入以下内容

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#include <stdio.h>

int main() {
    printf("Hello, openEuler World~\n");
    return 0;
}

安装GCC

执行命令：dnf -y install gcc

执行命令：gcc --version，验证是否安装成功，显示gcc版本号：10.3.1

编写C程序

执行命令：vim hello.c

编译C程序

执行命令：gcc hello.c -o hello，生成可执行文件hello

执行命令：ll hello，查看可执行文件hello信息

运行C程序

执行命令：./hello

openEuler Hadoop 集群部署基准测试

FT2000+ arm64 架构服务器与 openEuler 操作系统的适配场景，核心围绕 Hadoop 单机伪集群的部署实施与基准性能测试展开。通过梳理适配性部署流程、明确关键配置要点，结合标准基准测试方案，验证 Hadoop 在该软硬件环境下的运行稳定性与核心性能表现，为 arm64 架构下大数据平台的轻量化部署与性能评估提供实操参考

lscpu输出对应的是一台服务器：采用 ARM aarch64 架构，搭载飞腾 FT-2000+/64 64 核单线程处理器，分 8 个 NUMA 节点优化内存访问，配备 L1（每核 32KB）、L2 缓存，是典型 64 核服务器配置

前置条件

服务器已安装 Java 1.8（需确保 JAVA_HOME 路径正确）
已安装多线程下载工具 axel（未安装可执行 yum install axel -y 或 apt install axel -y）
拥有 root 权限（用于创建用户）

创建 Hadoop 用户并切换

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# 创建 hadoop 用户（root 权限执行）
useradd hadoop

# （可选）设置 hadoop 用户密码（避免后续操作权限问题）
passwd hadoop

# 切换到 hadoop 用户
su - hadoop

# 进入 hadoop 用户主目录
cd ~

下载 Hadoop 镜像

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# 800 线程下载 aarch64 架构 Hadoop 3.3.1 镜像（北外镜像源，速度稳定）
axel -n 800 https://mirrors.bfsu.edu.cn/apache/hadoop/core/hadoop-3.3.1/hadoop-3.3.1-aarch64.tar.gz

解压 Hadoop 安装包

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# 解压下载的压缩包
tar -xvf hadoop-3.3.1-aarch64.tar.gz

# 进入 Hadoop 安装目录
cd hadoop-3.3.1

单机伪集群核心配置

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# 编辑核心配置文件
vim etc/hadoop/core-site.xml

将以下内容替换文件原有配置（指定 HDFS 主节点地址）

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<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://localhost:9000</value> <!-- HDFS 访问地址：本地9000端口 -->
    </property>
    <!-- （可选）配置 Hadoop 临时目录（避免默认/tmp被清理） -->
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/home/hadoop/hadoop-tmp</value>
    </property>
</configuration>

配置 hdfs-site.xml

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# 编辑 HDFS 配置文件
vim etc/hadoop/hdfs-site.xml

将以下内容替换文件原有配置（指定副本数、数据存储路径）

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<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value> <!-- 伪集群模式，副本数设为1（默认3） -->
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>/home/hadoop/namenode</value> <!-- NameNode 元数据存储路径 -->
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>/home/hadoop/datanode</value> <!-- DataNode 数据存储路径 -->
    </property>
    <!-- （可选）关闭 HDFS 权限检查（方便单机测试） -->
    <property>
        <name>dfs.permissions.enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>
</configuration>

创建数据存储目录

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# 按配置文件路径创建目录（否则格式化/启动会失败）
mkdir -p /home/hadoop/namenode
mkdir -p /home/hadoop/datanode
mkdir -p /home/hadoop/hadoop-tmp # 对应 core-site.xml 中的临时目录

配置 Java 环境变量

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# 声明 JAVA_HOME（需根据服务器实际 Java 路径修改！）
# 验证 Java 路径：执行 echo $JAVA_HOME 或 find /usr/lib/jvm -name "java-1.8.0*"
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0

# （可选）将 Java 环境变量写入 Hadoop 配置文件（永久生效）
echo "export JAVA_HOME=$JAVA_HOME" >> etc/hadoop/hadoop-env.sh

格式化 NameNode

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# 格式化 HDFS  namenode（仅需执行一次，重复执行会导致数据丢失）
./bin/hdfs namenode -format

验证格式化结果

执行成功后，终端会显示 successfully formatted 关键字
查看 /home/hadoop/namenode 目录，会生成 current 文件夹及元数据文件

配置 SSH 免密登录

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# 生成 SSH 密钥对（一路回车，不设置密码）
ssh-keygen -t rsa -P ""

# 将公钥复制到本地（免密登录 localhost）
ssh-copy-id hadoop@localhost

# 验证免密登录（无需输入密码即可登录）
ssh localhost
exit # 退出登录，返回原终端

启动 HDFS 服务

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# 启动 HDFS 相关进程（NameNode、DataNode、SecondaryNameNode）
./sbin/start-dfs.sh

查看进程状态

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jps -lv

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netstat -lnetp | grep java

TestDFSIO 吞吐性能测试

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./bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-3.3.1-tests.jar TestDFSIO -write -nrFiles 500 -size 100MB -bufferSize 8388608 -resFile /tmp/testDFSIOwrite.log

这是 Hadoop HDFS 的 TestDFSIO 写性能测试结果：本次测试完成了 500 个文件共 50GB 数据的写入，总吞吐量 142.73MB/s、单文件平均写速 155.91MB/s，耗时约 6.26 分钟，写速波动 49.17；作为单机伪集群的测试表现，该性能符合普通机械硬盘的持续写能力，速率波动则源于单机内多 HDFS 进程的资源共享，整体处于合理水平

openEuler 系统信息与版本查看命令

1、查看系统版本信息

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cat /etc/os-release

2、查看内核版本

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uname -r

3、查看系统架构

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uname -m

4、查看主机信息

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hostnamectl

5、查看 CPU 信息

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lscpu

6、查看内存使用情况

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free -h

总结

操作系统 openEuler 25.09，完成了两项核心实操：一是基于 openEuler 搭建 C 语言开发环境，通过安装 GCC 编译器、编写 "Hello World" 程序并编译运行，验证了 openEuler 对传统 C 开发生态的良好兼容性；二是在飞腾 FT2000+/64 arm64 架构服务器的 openEuler 环境中，完成了 Hadoop 单机伪集群的部署，从用户创建、镜像下载、配置文件调整，到 SSH 免密配置、HDFS 服务启动，最终通过 TestDFSIO 测试验证了集群的写性能 50GB 数据写入吞吐量 142.73MB/s，证明软硬件组合能稳定支撑大数据组件的轻量化部署