hadoop 环境变量-CFANZ编程社区

Hadoop 环境变量

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的分布式存储和计算。在部署和使用Hadoop时，环境变量起着重要的作用，它们定义了Hadoop所需的配置信息和依赖项。

理解环境变量

环境变量是操作系统中的一种机制，用于存储和访问全局的配置信息。它们是字符串形式的键值对，可以在操作系统的不同进程中共享和使用。常见的环境变量有PATH、JAVA_HOME等。

Hadoop使用环境变量来设置其配置和依赖项。在启动Hadoop集群或运行Hadoop相关命令时，它会根据环境变量的值来决定如何配置和执行。因此，正确配置Hadoop环境变量是使用Hadoop的第一步。

配置 Hadoop 环境变量

要配置Hadoop环境变量，可以通过以下两种方式之一：直接设置环境变量或使用Hadoop提供的脚本。

直接设置环境变量

直接设置环境变量需要手动编辑操作系统的配置文件。下面是在Linux系统下设置Hadoop环境变量的示例：

打开终端，并编辑.bashrc文件（或.bash_profile文件）：
```
nano ~/.bashrc
```

在文件末尾添加以下配置行：

export HADOOP_HOME=/path/to/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin

保存文件并退出编辑器。
使配置生效：
```
source ~/.bashrc
```

使用 Hadoop 脚本

Hadoop提供了方便的脚本来配置环境变量。在Hadoop的安装目录中，有一个特殊的脚本hadoop-env.sh，用于设置Hadoop的环境变量。以下是使用脚本设置Hadoop环境变量的示例：

打开终端，并导航到Hadoop安装目录。
编辑hadoop-env.sh文件：
```
nano etc/hadoop/hadoop-env.sh
```
在文件中找到export HADOOP_HOME=...行，并设置HADOOP_HOME的值：
```
export HADOOP_HOME=/path/to/hadoop
```
保存文件并退出编辑器。

检查环境变量

为了验证Hadoop环境变量是否正确配置，可以在终端中运行以下命令：

echo $HADOOP_HOME

如果输出显示了正确的Hadoop安装目录，则说明环境变量已经设置成功。

示例

下面是一个使用Hadoop环境变量的示例代码，它演示了如何使用Hadoop的MapReduce框架来计算输入文件中单词的频率。

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;

public class WordCount {

  public static class TokenizerMapper
       extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{

    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    public void map(Object key, Text value, Context context
                    ) throws IOException, InterruptedException {
      StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
      while (itr.hasMoreTokens()) {
        word.set(itr.nextToken());
        context.write(word, one);
      }
    }
  }

  public static class IntSumReducer
       extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
    private IntWritable result = new IntWritable();

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
                       Context context
                       ) throws IOException, InterruptedException {
      int sum = 0;
      for (IntWritable val : values) {
        sum += val.get();
      }
      result.set(sum);
      context.write(key, result);
    }
  }

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration