
单节点集群模式(a Single Node Cluster)又称伪分布模式,只需一个节点即可运行。这种模式一般只是用来学习或者开发、测试使用。实际使用中还是使用多节点的分布式。
1、环境变量配置
为了方便的执行Hadoop程序,需要配置很多系统环境变量。主要有以下几个变量
设置HADOOP_HOME为Hadoop的安装路径
export HADOOP_HOME=/home/hduser/hadoop
设置将hadoop添加到PATH,上文中已经介绍过hadoop的运行文件在bin和sbin目录下,通过设置PATH后,我们可以在任何位置执行hadoop命令。
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
设置hadoop其他环境变量
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
export YARN_HOME=$HADOOP_HOME
链接库的相关设置
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME
export HADOOP_OPTS=”-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib”
export JAVA_LIBRARY_PATH=$HADOOP_HOME/lib/native:$JAVA_LIBRARY_PATH
与配置Jdk的系统环境变量方法一致,我们只需将需要配置的系统变量添加到用户主目录下的.bashrc文件中即可。打开Ubuntu虚拟机,然后打开Xshell连接登陆到虚拟机,在用户主目录下执行命令 vim .bashrc
在新的框体中输入i进入编辑模式,然后在文件末尾输入下述内容
按esc退出编辑模式,输入:wq保存并退出
命令行中输入 source .bashrc命令更新一下系统环境变量
更新完成后我们可以通过echo $HADOOP_HOME测试系统变量是否添加成功,如下图所示表明已经成功。
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。在此我们可以在本地模式下运行部分Hadoop自带MapReduce例子来验证Hadoop能够正常运行,同时体验Hadoop中MapReduce运行命令格式。在命令行中输入
cd hadoop/ #进入Hadoop安装文件目录
mkdir ./input #在hadoop文件夹下创建输入文件
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-*.jar grep ./input ./output 'dfs[a-z.]+' #运行MapReduce中grep例子,筛选符合正则表达式dfs[a-z]+的单词并统计其出现的次数,并将结果放入output文件夹中,关于正则表达式更多内容,参见附录三:正则表达式速查表格
cat ./output/* #查看运行结果
删除创建的文件使用以下命令
rm -r ./output
rm -r ./input
Hadoop 还可以在单节点上以伪分布式的方式运行,此时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。这种模式需要修改相应的配置文件,我们将会在下文中进行详细讲解。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13