Ubuntu22.04安装Hadoop3.3.0

IT从业者张某某2026-03-14 9:04

Ubuntu22.04安装Hadoop3.3.0

参考

Hadoop安装教程------单机 / 伪分布式配置

一、环境的选择

本教程使用Ubtuntu-22.04做为系统环境，在安装好Ubtuntu系统后，方可继续进行以下操作。

二、创建Hadoop账户

如果你安装 Ubuntu 的时候不是用的 "hadoop" 用户，那么需要增加一个名为 hadoop 的用户。

首先按 ctrl+alt+t 打开终端窗口，输入如下命令创建新用户 :

cpp 复制代码 
sudo useradd -m hadoop -s /bin/bash

这条命令创建了可以登陆的 hadoop 用户，并使用 /bin/bash 作为 shell。

给 hadoop用户设置密码，按提示输入两次密码，密码可以为hadoop：

cpp 复制代码 
sudo passwd hadoop

为 hadoop 用户增加sudo权限：

cpp 复制代码 
sudo adduser hadoop sudo

最后注销当前用户（点击屏幕右上角的齿轮，选择注销），返回登陆界面。在登陆界面中选择刚创建的 hadoop 用户进行登陆。

三、更新apt

用 hadoop 用户登录后，更新一下 apt，执行如下命令：

cpp 复制代码 
sudo apt-get update

安装vim：

cpp 复制代码 
sudo apt-get install vim

安装软件时若需要确认，在提示处输入 y 即可。

四、安装SSH、配置SSH免密码登录

集群、单节点模式都需要用到 SSH 登陆，Ubuntu 默认已安装了 SSH client，此外还需要安装 SSH server：

cpp 复制代码 
sudo apt-get install openssh-server

安装后，可以使用如下命令登陆本机：

cpp 复制代码 
ssh localhost

此时会有如下提示(SSH首次登陆提示)，输入 yes 。然后按提示输入密码 hadoop，这样就登陆到本机了。

但这样登陆是需要每次输入密码的，我们需要配置成SSH无密码登陆比较方便。

cpp 复制代码 
exit                           # 退出刚才的 ssh localhost

下面是一份 从生成 ED25519 密钥对到实现跨节点免密 SSH 登录 的完整、可执行步骤，以 Ubuntu 系统为例（Hadoop 部署常用），全程适配 Hadoop 集群的使用场景。

一、前提说明

  • 操作用户：建议使用 Hadoop 运行用户（如 hadoop），或你当前的 ubuntu 用户；
  • 操作节点：在集群主节点（NameNode） 执行（后续分发公钥到从节点）；
  • 核心目标：实现主节点免密登录所有从节点，且从节点可免密登录主节点（可选，Hadoop 部分命令需要）。

二、完整操作步骤

1. 检查并安装 SSH（确保基础环境）
bash 复制代码 
# 检查 SSH 是否安装
ssh -V
# 若未安装，执行以下命令安装
sudo apt update && sudo apt install -y openssh-server openssh-client
# 启动 SSH 服务（确保开机自启）
sudo systemctl enable --now ssh
2. 生成 ED25519 密钥对（核心步骤）
bash 复制代码 
# 进入 .ssh 目录（无则自动创建）
mkdir -p ~/.ssh && cd ~/.ssh

# 生成 ED25519 密钥对（-t 指定类型，-f 指定文件名，-N 空密码）
ssh-keygen -t ed25519 -f ~/.ssh/id_ed25519 -N ""

# 执行后输出示例（无需任何手动输入，直接回车即可）：
# Generating public/private ed25519 key pair.
# Your identification has been saved in /home/ubuntu/.ssh/id_ed25519
# Your public key has been saved in /home/ubuntu/.ssh/id_ed25519.pub
  • 参数说明：
    • -t ed25519：指定密钥类型为 ED25519（比 RSA 更安全、更快）；
    • -f ~/.ssh/id_ed25519：指定私钥文件名（默认就是这个，可省略）；
    • -N ""：设置空密码（免密登录的核心，避免每次用密钥还要输密码）。
3. 设置密钥文件权限（关键！SSH 对权限敏感）

SSH 严格要求密钥权限，权限错误会直接导致免密登录失败：

bash 复制代码 
# 私钥（id_ed25519）必须是 600（仅当前用户可读可写）
chmod 600 ~/.ssh/id_ed25519

# 公钥（id_ed25519.pub）设为 644（只读）
chmod 644 ~/.ssh/id_ed25519.pub

# .ssh 目录设为 700（仅当前用户可访问）
chmod 700 ~/.ssh
4. 分发公钥到目标节点（实现免密登录）

假设你要免密登录的目标节点信息：

  • 目标节点 1：node2（IP：192.168.100.102），用户：hadoop；
  • 目标节点 2：node3（IP：192.168.100.103），用户：hadoop；
  • 本机（主节点）：也需要免密登录自己（Hadoop 脚本会用到）。
步骤 4.1：先授权本机免密登录（必做）
bash 复制代码 
# 将公钥添加到本机的 authorized_keys（免密登录自己）
cat ~/.ssh/id_ed25519.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
# 设置 authorized_keys 权限（必须 600）
chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys
步骤 4.2：分发公钥到远程节点（以 node2 为例）-不需要做
bash 复制代码 
# 方法 1：用 ssh-copy-id 自动分发（推荐，简化操作）
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_ed25519.pub hadoop@192.168.1.102

# 首次执行会提示验证主机指纹，输入 yes 并回车，然后输入目标节点的 ubuntu 用户密码
# 执行成功后输出：Number of key(s) added: 1

# 方法 2：手动分发（若 ssh-copy-id 不可用）
# 1. 把公钥内容复制到远程节点的 authorized_keys
# scp ~/.ssh/id_ed25519.pub hadoop@192.168.1.102:/tmp/
# 2. 登录远程节点执行：
# ssh hadoop@192.168.1.102
# mkdir -p ~/.ssh && chmod 700 ~/.ssh
# cat /tmp/id_ed25519.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
# chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys
# rm /tmp/id_ed25519.pub
步骤 4.3：对所有节点重复分发-不需要做
bash 复制代码 
# 分发到 node3
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_ed25519.pub hadoop@192.168.1.103
# 若有更多节点，依次执行...
5. 验证免密登录（关键测试）
bash 复制代码 
# 测试登录本机（无密码提示则成功）
ssh hadoop@localhost

# 测试登录 node2（无密码提示则成功）-不需要执行，因为还没有
ssh hadoop@192.168.100.102

# 登录成功后，输入 exit 退出远程节点
exit
  • 若仍提示输入密码：
    1. 检查目标节点的 ~/.ssh/authorized_keys 是否有你的公钥；
    2. 检查所有密钥文件权限（尤其是 authorized_keys 必须 600）；
    3. 重启目标节点的 SSH 服务：sudo systemctl restart ssh。
6. （可选）从节点免密登录主节点

如果需要从节点反向免密登录主节点，需在每个从节点 重复步骤 2-4（生成密钥并分发公钥到主节点），或直接把从节点的公钥手动添加到主节点的 authorized_keys。

五、安装Java环境

Hadoop3.3.0需要使用JDK版本在1.8以上，这里采用jdk-8u241-linux-x64_.tar.gz

在Linux命令行界面中，执行如下Shell命令（注意：当前登录用户名是hadoop）：

cpp 复制代码 
sudo mkdir -p  /opt/software #创建 /opt/software目录用来存放JDK文件
sudo mkdir -p /opt/app # 创建应用存放的空间
cpp 复制代码 
# 关键：把目录的 owner 改为 hadoop 用户，group 改为 hadoop 组
sudo chown -R hadoop:hadoop /opt/software /opt/app

# 验证权限（owner 和 group 变为 hadoop）
ls -ld /opt/software /opt/app
cpp 复制代码 
cd /opt/software 
sudo tar -zxvf ./jdk-8u241-linux-x64_.tar.gz -C /opt/app  #把JDK文件解压到/opt/app目录下

JDK文件解压缩以后，可以执行如下命令到//opt/app目录查看一下：

cpp 复制代码 
cd /opt/app
ls

可以看到，在/usr/lib/jvm目录下有个jdk1.8.0_241目录。

下面继续执行如下命令，设置环境变量：

cpp 复制代码 
cd ~
vim ~/.bashrc

上面命令使用vim编辑器（注：vim的使用请参看教程目录）打开了hadoop这个用户的环境变量配置文件，请在这个文件的开头位置，添加如下几行内容：

cpp 复制代码 
export JAVA_HOME=/opt/app/jdk1.8.0_241
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH

保存.bashrc文件并退出vim编辑器。然后，继续执行如下命令让.bashrc文件的配置立即生效：

cpp 复制代码 
source ~/.bashrc

这时，可以使用如下命令查看是否安装成功：

cpp 复制代码 
java -version

如果能够在屏如果能够在屏幕上返回如下信息，则说明安装成功：

至此，成功安装了Java环境，下面就可以安装Hadoop了。

六、Hadoop3.3.0的安装

我们选择将 Hadoop 安装至 /opt/app/ 中：

cpp 复制代码 
cd ~            #进入hadoop用户的主目录
cd /opt/software       #jdk压缩包默认下载在该位置
sudo tar -zxf /opt/software/hadoop-3.3.0.tar.gz -C /opt/app # 解压到/opt/app中
cpp 复制代码 
cd /opt/app/
sudo mv ./hadoop-3.3.0/ ./hadoop            # 将文件夹名改为hadoop
sudo chown -R hadoop ./hadoop               # 修改文件权限

Hadoop 解压后即可使用。输入如下命令来检查 Hadoop 是否可用，成功则会显示 Hadoop 版本信息：

cpp 复制代码 
cd /opt/app/hadoop
./bin/hadoop version

七、Hadoop单机配置（非分布式）

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。

现在我们可以执行例子来感受下 Hadoop 的运行。Hadoop 附带了丰富的例子（运行 ./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.0.jar 可以看到所有例子），包括 wordcount、terasort、join、grep 等。

在此我们选择运行 grep 例子，我们将 input 文件夹中的所有文件作为输入，筛选当中符合正则表达式 dfs[a-z.]+ 的单词并统计出现的次数，最后输出结果到 output 文件夹中。

bash 复制代码 
cd /opt/app/hadoop
mkdir ./input
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-3.3.0.jar grep ./input ./output 'dfs[a-z.]+'
cat ./output/*          # 查看运行结果

执行成功后如下所示，输出了作业的相关信息，输出的结果是符合正则的单词 dfsadmin 出现了1次

注意：Hadoop 默认不会覆盖结果文件，因此再次运行上面实例会提示出错，需要先将 ./output 删除。

cpp 复制代码 
rm -r ./output

八、Hadoop伪分布式安装

Hadoop 可以在单节点上以伪分布式的方式运行，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。

Hadoop 的配置文件位于

cpp 复制代码 
/opt/app/hadoop/etc/hadoop/

中，伪分布式需要修改2个配置文件 core-site.xml 和 hdfs-site.xml 。Hadoop的配置文件是 xml 格式，每个配置以声明 property 的 name 和 value 的方式来实现。

1.修改hadoop-env.sh

你遇到的 ERROR: JAVA_HOME is not set and could not be found 是 Hadoop 启动最常见的错误之一，核心原因是 Hadoop 的 hadoop-env.sh 配置文件中未正确指定 JAVA_HOME 路径。下面我会一步步告诉你需要添加的配置，以及完整的验证和修复步骤。

一、第一步：先找到你的 JAVA_HOME 路径

首先要确认 JDK 安装的实际路径（这是配置的关键，路径错误会导致配置无效）：

bash 复制代码 
# 方法1：如果已配置全局 JAVA_HOME，直接查看
echo $JAVA_HOME

# 方法2：如果未配置，通过 java 命令找路径（推荐）
which java  # 输出示例：/opt/app/jdk1.8.0_381/bin/java
# 截取到 jdk 根目录（去掉 /bin/java）
# 比如上面的输出，JAVA_HOME 就是 /opt/app/jdk1.8.0_381

# 方法3：通过 update-alternatives 查找（系统级 JDK）
update-alternatives --config java
# 输出示例中会显示 JDK 安装路径，比如 /usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64

⚠️ 注意：一定要确认路径真实存在 ，执行 ls /opt/app/jdk1.8.0_381（替换为你的路径），确保目录存在。

二、第二步：修改 hadoop-env.sh 配置
hadoop-env.sh 是 Hadoop 核心环境配置文件，需要在其中显式指定 JAVA_HOME：

  1. 打开配置文件
bash 复制代码 
# 进入 Hadoop 配置目录（你的 Hadoop 安装路径是 /opt/app/hadoop）
cd /opt/app/hadoop/etc/hadoop
# 编辑 hadoop-env.sh
vim hadoop-env.sh
  1. 添加/修改 JAVA_HOME 配置
    在文件中找到 # export JAVA_HOME= 这一行（通常在文件开头），去掉注释（删除 #），并替换为你的实际 JAVA_HOME 路径。

示例配置（根据你的 JDK 路径修改）：

bash 复制代码 
# 核心配置：指定 JDK 安装根目录（替换为你的实际路径！）
export JAVA_HOME=/opt/app/jdk1.8.0_241

# 可选：防止 Hadoop 自动检测 JAVA_HOME 出错
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export PATH=$PATH:${JAVA_HOME}/bin:${JRE_HOME}/bin
  1. 保存退出
    在 vim 中按 Esc → 输入 :wq → 回车保存。

三、第三步：验证配置是否生效

修改后先验证配置，避免启动仍报错：

bash 复制代码 
# 1. 加载配置并检查 JAVA_HOME
source /opt/app/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh
echo $JAVA_HOME  # 输出你的 JDK 路径，说明配置生效




### 2.修改配置文件 core-site.xml
使用下面的命令（注：vim的使用请参看教程目录）

```cpp
cd /opt/app/hadoop/etc/hadoop/
vim core-site.xml

修改配置文件 core-site.xml ，将当中的

xml 复制代码 
<configuration>
</configuration>

修改为下面配置：

xml 复制代码 
<configuration>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>file:/opt/app/hadoop/tmp</value>
        <description>Abase for other temporary directories.</description>
    </property>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://localhost:9000</value>
    </property>
</configuration>

3.修改配置文件 hdfs-site.xml

使用下面的命令：

cpp 复制代码 
vim hdfs-site.xml

修改配置文件 hdfs-site.xml

xml 复制代码 
<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>file:/opt/app/hadoop/tmp/dfs/name</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>file:/opt/app/hadoop/tmp/dfs/data</value>
    </property>
</configuration>

4.Hadoop的启动

配置完成后，执行 NameNode 的格式化:

cpp 复制代码 
cd /opt/app/hadoop
./bin/hdfs namenode -format

成功的话，会返回很多行非常长的提示信息。

接着开启 NameNode 和 DataNode 守护进程。

cpp 复制代码 
cd /opt/app/hadoop
./sbin/start-dfs.sh          #启动Hadoop

若出现SSH提示信息，输入yes即可。

启动时可能会出现WARN 提示，可以忽略WARN 提示，并不会影响正常使用。

成功启动后，可以访问 Web 界面 http://localhost:9870 查看 NameNode 和 Datanode 信息，还可以在线查看 HDFS 中的文件。

关闭Hadoop，则运行：

cpp 复制代码 
./sbin/stop-dfs.sh

注意：当下次启动 hadoop 时，无需再进行 NameNode 的初始化，只需要运行

cpp 复制代码 
./sbin/start-dfs.sh

就可以！

vim使用教程

说明：以下vim使用方法只是在该教程用到的，如想了解更多，请参考菜鸟教程

i 切换到输入模式，以输入字符。

: 切换到底线命令模式，以在最底一行输入命令。

ESC，退出输入模式，切换到命令模式。

q 退出程序。

w 保存文件。

备注：在vim编辑文档时，输入 i 以输入字符；写入文档后，按 Esc 键，输入 :wq 以退出和保存文件。

hadoop-mapreduce-examples实例

Hadoop 的 hadoop-mapreduce-examples 包包含了大量经典的 MapReduce 示例，覆盖了数据统计、排序、计算、文本处理等典型场景，非常适合新手理解 MapReduce 核心思想。以下是基于 Hadoop 3.x（如 3.3.0）版本的常用示例分类及完整运行命令，并附带每个示例的功能说明和运行步骤，方便你实操验证。

一、先确认示例包路径（通用前置步骤）

首先确保你能找到示例 jar 包（路径适配 3.3.0 版本，若版本不同，只需替换 jar 包的版本号）：

bash 复制代码 
# 进入 Hadoop 安装目录（假设安装在 /opt/app/hadoop-3.3.0）
cd /opt/app/hadoop-3.3.0

# 查看所有可用示例（核心命令）
./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.0.jar

执行后会输出所有示例列表，下面挑选高频实用示例 详细说明。

二、核心示例及完整运行教程

1. 基础文本处理类
（1）wordcount（最经典：单词计数）

  • 功能：统计文本文件中每个单词的出现次数，MapReduce 入门必测。

  • 运行步骤 ：

    bash 复制代码 
    # 1. 创建输入目录并准备测试文本
./bin/hdfs dfs -mkdir -p /input
# 新建本地测试文件（内容自定义，如 hello world hello hadoop）
echo -e "hello world\nhello hadoop\nhello mapreduce" > test.txt
# 上传文件到 HDFS 输入目录
./bin/hdfs dfs -put test.txt /input/

# 2. 运行 wordcount 示例
./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.0.jar wordcount /input /output

# 3. 查看结果（/output 是 HDFS 输出目录，不能提前存在）
./bin/hdfs dfs -cat /output/part-r-00000

  • 输出示例 ：

    复制代码 
    hadoop  1
hello   3
mapreduce       1
world   1
（2）grep（文本匹配：筛选含指定正则的行）

  • 功能：从文本中筛选出匹配指定正则表达式的行，并统计每行出现次数。

  • 运行步骤 ：

    bash 复制代码 
    # 1. 复用上面的 /input/test.txt，匹配含 "hello" 的行
./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.0.jar grep /input /output_grep 'hello'

# 2. 查看结果
./bin/hdfs dfs -cat /output_grep/part-r-00000

  • 输出示例 ：hello 3（表示含 "hello" 的行共出现 3 次）。

2. 排序/统计类
（1）terasort（大数据排序：Tera级数据排序）

  • 功能：针对海量数据的高效排序（Hadoop 官方基准测试工具），适合测试集群排序性能。

  • 运行步骤 （先生成测试数据，再排序）：

    bash 复制代码 
    # 1. 生成 1GB 测试数据（输入目录 /terasort-input）
./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.0.jar teragen 10000000 /terasort-input

# 2. 执行排序（输出目录 /terasort-output）
./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.0.jar terasort /terasort-input /terasort-output

# 3. 验证排序结果（可选）
./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.0.jar teravalidate /terasort-output /terasort-validate

  • 参数说明 ：10000000 表示生成约 1GB 数据（可调整数值，如 1000000 为 100MB）。

（2）sort（基础排序：对输入数据按行排序）

  • 功能：简单的文本行排序，比 terasort 轻量，适合小数据测试。

  • 运行命令 ：

    bash 复制代码 
    # 复用 /input/test.txt，排序输出到 /output_sort
./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.0.jar sort /input /output_sort
3. 数值计算类
（1）pi（计算圆周率 π：蒙特卡洛算法）

  • 功能：通过随机数模拟计算圆周率，支持多节点并行计算，测试集群计算能力。

  • 运行命令 ：

    bash 复制代码 
    # 参数说明：2（map 任务数） 5（每个 map 任务的采样次数，数值越大越精准）
./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.0.jar pi 2 5

  • 输出示例 （最终会输出 π 的近似值）：

    复制代码 
    Job Finished in 10.2 seconds
Estimated value of Pi is 3.20000000000000000000
（2）randomtextwriter（生成随机文本数据）

  • 功能：生成指定大小的随机文本文件，用于测试读写性能。

  • 运行命令 ：

    bash 复制代码 
    # 生成 10 个文件，每个文件 100MB，输出到 /random-text
./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.0.jar randomtextwriter -D mapreduce.randomtextwriter.totalbytes=1073741824 /random-text
4. 数据关联/聚合类
（1）join（两表关联：模拟数据库 Join 操作）

  • 功能：对两个数据集按关键字段进行等值连接（类似 SQL 的 JOIN）。

  • 运行步骤 ：

    bash 复制代码 
    # 1. 准备两个关联文件
# 文件 1：用户表（id, name）
echo -e "1,zhangsan\n2,lisi\n3,wangwu" > user.txt
# 文件 2：订单表（id, order_id）
echo -e "1,order001\n2,order002\n3,order003" > order.txt
# 上传到 HDFS
./bin/hdfs dfs -mkdir -p /join-input
./bin/hdfs dfs -put user.txt order.txt /join-input/

# 2. 运行 join 示例（按第一列关联）
./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.0.jar join -joinType inner /join-input /output_join
（2）aggregate（通用聚合：自定义统计指标）

  • 功能：无需编写代码，通过参数指定聚合函数（如求和、计数、最大值）统计数据。

  • 运行命令 （统计数字列的总和）：

    bash 复制代码 
    # 准备含数字的文件（如 10 20 30 40）
echo -e "10\n20\n30\n40" > num.txt
./bin/hdfs dfs -put num.txt /input/
# 按 SUM 聚合第一列数字
./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce-examples-3.3.0.jar aggregate -D aggregate.mapreduce.aggregation.type=SUM /input /output_aggregate
5. 其他实用示例
示例名称 功能说明 核心运行命令（简化版）
count 统计输入文件的行数、单词数、字符数 hadoop jar ... count /input /output_count
distcp 分布式拷贝（跨 HDFS 集群/节点拷贝数据） hadoop jar ... distcp hdfs://node1/input hdfs://node2/output
sleep 模拟长时间运行的任务（测试集群资源占用） hadoop jar ... sleep 100（休眠 100 秒）
wordmean 计算文本中单词长度的平均值 hadoop jar ... wordmean /input /output_mean
wordmedian 计算文本中单词长度的中位数 hadoop jar ... wordmedian /input /output_median

三、通用注意事项

  1. 输出目录必须不存在 ：HDFS 不允许输出目录提前存在，运行前需删除旧目录（./bin/hdfs dfs -rm -r /output）；
  2. 权限问题 ：确保 hadoop 用户对 HDFS 目录有读写权限（避免 Permission denied）；
  3. 本地模式 vs 集群模式：以上命令在本地模式（非分布式）下也可运行，Hadoop 会自动适配；
  4. 资源调整 ：运行大数据量示例（如 terasort）时，可通过 -D mapreduce.job.maps=4 调整 Map 任务数。

总结

  1. Hadoop 示例包覆盖文本处理、排序、计算、关联 等核心场景，wordcount/pi/terasort 是新手必练的经典示例；
  2. 所有示例运行的核心格式：hadoop jar 示例jar包 示例名称 输入路径 输出路径 [参数]；
  3. 关键注意点：HDFS 输出目录需提前删除，确保 hadoop 用户有目录操作权限。

通过这些示例的实操，你可以快速理解 MapReduce "分而治之"的核心思想，也能验证 Hadoop 环境是否配置正常。

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