Hadoop cdh6安装包求

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mob64ca12d9e536 2024-10-10 04:24:38 ©著作权

文章标签 Hadoop bash python 文章分类 Hadoop 大数据

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Hadoop CDH6 安装包求：一次框架及执行的探索

Hadoop 作为一个开源的软件框架，旨在处理大规模数据集。Cloudera 的 CDH6（Cloudera Distribution including Apache Hadoop 6）是一个广泛使用的 Hadoop 发行版，它提供了多种工具与服务，让用户能够更好地利用大数据的潜力。本文将介绍 CDH6 的基本安装方法，并结合一些代码示例进行说明。

安装前的准备

在安装 CDH6 之前，您需要做好以下准备：

选择合适的操作系统：CDH6 支持多个 Linux 发行版，如 CentOS 和 Ubuntu。
确保系统更新并安装必要的软件包。例如：

sudo yum update -y
sudo yum install -y wget curl

配置 Java 环境：CDH6 需要 JDK 1.8 或更高版本。

sudo yum install -y java-1.8.0-openjdk-devel

验证 Java 安装：

java -version

下载和安装 Cloudera Manager

Cloudera Manager 是一个用于管理和监控 CDH 集群的工具。要安装 Cloudera Manager，您首先需要下载安装包。

wget 
wget  -O /etc/yum.repos.d/cloudera-manager.repo

接下来，安装 Cloudera Manager：

sudo yum install -y cloudera-manager-daemons cloudera-manager-server cloudera-manager-agent

安装完成后，启动 Cloudera Manager 服务：

sudo systemctl start cloudera-scm-server
sudo systemctl start cloudera-scm-agent

配置 Cloudera Manager

在安装和启动 Cloudera Manager 服务后，您可以通过网页界面进行配置。默认访问地址为 http://<your-server-ip>:7180。

用户名：admin
密码：admin

通过网页界面，您可以添加和配置集群组件，如 HDFS、YARN、MapReduce 等。下面是集群组件之间的关系图，帮助您了解它们的交互关系：

erDiagram
    HDFS {
        string file_name
        string file_type
    }
    YARN {
        string app_name
        string app_status
    }
    MapReduce {
        string job_id
        string job_type
    }

    HDFS ||--o{ YARN : stores
    YARN ||--o{ MapReduce : runs

创建和运行 Hadoop 作业

一旦集群设置完成，您可以在 HDFS 中上传数据，并使用 MapReduce 进行处理。下面是一个简单的 MapReduce 作业代码示例（以 Python 为例）：

Mapper

#!/usr/bin/env python

import sys

for line in sys.stdin:
    words = line.strip().split()
    for word in words:
        print(f"{word}\t1")

Reducer

#!/usr/bin/env python

import sys

current_word = None
current_count = 0

for line in sys.stdin:
    word, count = line.strip().split('\t')
    count = int(count)

    if current_word == word:
        current_count += count
    else:
        if current_word:
            print(f"{current_word}\t{current_count}")
        current_word = word
        current_count = count

if current_word == word:
    print(f"{current_word}\t{current_count}")

执行作业

将 Mapper 和 Reducer 保存为 mapper.py 和 reducer.py，然后通过 Hadoop 提交作业：

hadoop jar /usr/local/hadoop/hadoop-streaming.jar \
    -input /user/hadoop/input.txt \
    -output /user/hadoop/output \
    -mapper "python mapper.py" \
    -reducer "python reducer.py"