Hadoop Common 2.2.0开辟环境搭建及HDFS客户端开辟指南
本文还有配套的精品资源，点击获取https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/menu-r.4af5f7ec.gif简介：本指南详细介绍了在Windows环境下如何利用hadoop-common-2.2.0-bin-master.zip文件开辟HDFS客户端，涵盖了从下载、解压、环境配置到客户端开辟的全过程。特别指出，在Windows系统中利用Hadoop需要对环境变量进行配置，而且要对Hadoop的配置文件进行适当修改以适配本地环境。提供了HDFS客户端的开辟步骤和实例代码，并概述相识决Windows特有的挑衅。 https://img-blog.csdnimg.cn/2020100714013279.jpg?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQzNjU5MjM0,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center
1. Hadoop Common 组件简介
1.1 Hadoop Common组件的功能与作用
1.1.1 Hadoop Common组件的界说
Hadoop Common，顾名思义，是Hadoop生态系统中的底子组件，它包含了运行Hadoop所必需的库和工具，以及构建其他Hadoop模块的基石。作为Hadoop的底子设施，它为其他组件，如HDFS、YARN和MapReduce等提供了焦点支持。
1.1.2 Hadoop Common组件的主要功能
该组件提供了如输入输出、网络通讯、数据序列化、文件系统利用等基本服务和工具。它确保了Hadoop不同模块之间的兼容性，并为开辟者提供了一套同一的接口，以便在分布式环境中实行任务和数据处理。
1.1.3 Hadoop Common组件在Hadoop生态系统中的地位
Hadoop Common位于整个Hadoop架构的最底层，其它全部组件都是建立在它之上的。没有Hadoop Common，Hadoop的其他组件将无法运行，因此它对于整个生态系统来说是至关紧张的。
1.2 Hadoop Common组件的架构与计划
1.2.1 Hadoop Common组件的架构概述
Hadoop Common遵循模块化计划原则，它包括一系列独立的库，这些库之间通过界说良好的接口相互作用。组件之间实现解耦合，便于维护和升级。
1.2.2 Hadoop Common组件的计划理念
计划上的核生理念是提供一套同一的、可扩展的接口，使得开辟者能够在分布式环境中编写和运行应用程序，而无需担心底层细节。
1.2.3 Hadoop Common组件的架构优势
由于其高度模块化的计划，Hadoop Common组件能够被不同的应用程序和组件复用，镌汰了代码重复，进步了开辟效率，而且也易于进行性能优化和错误修正。
1.3 Hadoop Common组件的利用场景与案例
1.3.1 Hadoop Common组件的典型利用场景
Hadoop Common的利用场景包括但不限于：在分布式文件系统中读写数据、通过网络传输数据、实现数据的序列化和反序列化以及处理多种文件格式等。
1.3.2 Hadoop Common组件的成功案例分享
许多大型互联网公司如Yahoo、Facebook等在构建大数据处理平台时都采用了Hadoop Common。比方，通过Hadoop Common提供的底子服务，它们能够处理PB级别的数据，并支持各种复杂的数据分析和处理任务。
本文介绍了Hadoop Common组件的底子知识，从它的界说、主要功能到在生态系统中的地位，以及它的架构计划和理念，最后探索了它的应用案例。Hadoop Common作为Hadoop生态的基石，对于理解整个分布式处理框架至关紧张。接下来的文章将继续深入探究如何在Windows环境下搭建开辟环境。
2. Hadoop Common 在 Windows 下的开辟环境搭建
2.1 Hadoop Common组件在Windows平台下的安装
2.1.1 下载与安装Hadoop Common组件的步骤
在Windows平台上安装Hadoop Common组件，您需要遵循以下步骤：
[*] 下载Hadoop ：首先，从官方网站或镜像站点下载Hadoop的稳定版压缩包。
[*] 解压Hadoop文件 ：解压下载的压缩包到您希望的目录中。
[*] 设置环境变量 ：添加Hadoop的bin目录到系统的PATH环境变量中，以便能够在下令行中直接运行Hadoop下令。
[*] 验证安装 ：通过运行hadoop version
下令来验证安装是否成功。
2.1.2 安装过程中可能碰到的问题及解决方法
安装过程中可能会碰到以下问题：
[*] 环境变量配置错误 ：确认添加的路径是精确的，而且没有拼写错误。路径应包括Hadoop安装目录下的bin和sbin子目录。
[*] 版本兼容性问题 ：确保下载的Hadoop版本与您的Windows利用系统兼容。您可能需要下载实用于Windows的预编译二进制版本。
[*] 权限问题 ：以管理员权限运行下令提示符来安装Hadoop，以克制权限不敷的问题。
2.2 Hadoop Common在Windows下的开辟环境配置
2.2.1 配置Hadoop Common的环境变量
[*] 配置HADOOP_HOME ：将Hadoop的安装目录设置为HADOOP_HOME环境变量。
[*] 更新PATH环境变量 ：确保%HADOOP_HOME%\bin和%HADOOP_HOME%\sbin被添加到PATH环境变量中。
2.2.2 配置Java环境
[*] 安装Java ：确保您的系统中安装了Java JDK，而且JAVA_HOME环境变量指向JDK的安装目录。
[*] 设置PATH ：在PATH环境变量中添加Java的bin目录。
2.2.3 配置Hadoop的环境变量
除了HADOOP_HOME和JAVA_HOME，还需要配置其他相关环境变量，如HADOOP_CONF_DIR，指向Hadoop配置文件地点的目录。
2.2.4 验证开辟环境的配置是否成功
在下令行中运行以下下令来验证安装：
[*]java -version：查抄Java是否安装精确。
[*]hadoop version
：查抄Hadoop是否配置精确。
如果统统设置精确，您应该能够看到Java和Hadoop的版本信息。
2.3 Hadoop Common组件在Windows平台下的特殊配置
在Windows平台下利用Hadoop时，有一些特殊的配置步骤需要相识：
[*] 启用Hadoop的Windows子系统支持 ：对于某些版本的Hadoop，需要利用Windows子系统来提供类Unix环境。这通常在较新版本的Windows中支持。
[*] 权限问题 ：在Windows上，您可能需要以管理员权限运行Hadoop的某些下令，比方利用start-dfs.cmd和start-yarn.cmd脚本。
[*] 兼容性问题 ：需要确保Hadoop版本与您的Windows系统兼容。如果不兼容，您可能需要查找补丁或者利用旧版本的Hadoop。
[*] 网络配置 ：Windows防火墙可能阻止Hadoop组件之间的通讯。您可能需要配置防火墙允许相应的端口。
通过遵循上述步骤和注意事项，您应该能够在Windows环境下成功配置和利用Hadoop Common组件。这对于希望在Windows上进行Hadoop开辟或测试的用户尤其紧张。
3. 环境变量配置
3.1 环境变量配置的理论知识
3.1.1 环境变量的界说与作用
环境变量是利用系统中的一个紧张概念，它们是利用系统用来指定系统运行环境的一些参数。环境变量一般以键值对的形式存在，存储了诸如系统路径、暂时文件目录、系统设置等信息。这些变量可以被利用系统以及在利用系统上运行的程序读取和利用，来判定或设置系统的运行状态和行为。
3.1.2 环境变量的配置方法
在不同的利用系统中，环境变量的配置方法也有所不同。在Windows系统中，环境变量可以在系统的“环境变量”对话框中进行设置。而在类Unix系统中，通常通过下令行工具（如export下令）或者在用户的shell配置文件中（如.bashrc、.bash_profile等）进行设置。环境变量的配置通常需要管理员权限。
3.2 Hadoop Common环境变量配置的实践
3.2.1 Hadoop Common环境变量的配置步骤
在配置Hadoop Common环境变量之前，假设你已经成功安装了Java，而且Hadoop Common的安装包也已经下载并解压到指定目录。
[*] 打开系统的环境变量设置界面。
[*] 创建一个新的系统环境变量名为HADOOP_HOME，其值为Hadoop安装目录的完备路径，比方C:\hadoop\hadoop-3.2.1。
[*] 在Path环境变量中添加Hadoop的bin目录和sbin目录的路径，以确保可以在下令行中直接运行Hadoop相关下令。比方，%HADOOP_HOME%\bin和%HADOOP_HOME%\sbin。
3.2.2 配置成功后的验证方法
配置完环境变量后，为了验证是否配置成功，可以在下令行窗口实行以下下令：
hadoop version
如果配置精确，该下令将输出Hadoop的版本信息。如果没有输出，或者下令无法识别，那么可能是环境变量配置有误，需要重新查抄。
3.2.3 配置失败的常见问题与解决方法
如果碰到配置失败的情况，常见问题可能有：
[*] 环境变量值的路径错误，比方路径中存在多余的空格，或者路径指向了错误的安装目录。
[*] 权限问题，某些目录或文件需要管理员权限才气访问。
[*] 环境变量没有更新，需要重新启动下令行窗口或者盘算机。
碰到这些问题时，首先查抄环境变量的值是否精确，然后尝试以管理员权限重新启动下令行窗口进行配置。如果问题仍旧，可尝试重启盘算机。
在本章节中，我们详细地介绍了环境变量的理论知识，并进一步深入探究了Hadoop Common环境变量的配置实践，包括配置步骤、验证方法及碰到问题时的解决定略。通过本章内容的学习，读者可以对环境变量有一个全面的认识，并能够熟练地配置Hadoop Common环境变量，为接下来的学习和开辟工作打下坚固的底子。
4. Hadoop 配置文件设置
4.1 Hadoop配置文件的理论知识
4.1.1 Hadoop配置文件的类型与作用
Hadoop的配置是通过一系列配置文件来完成的，这些文件界说了Hadoop运行所需的各种参数和设置。最焦点的配置文件包括core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml和yarn-site.xml，每个文件扮演着不同的角色：
[*]core-site.xml：这是焦点设置文件，用于配置Hadoop运行的基本环境，比方文件系统的默认类型（HDFS）、IO设置（如缓冲区大小）以及安全性设置（如Kerberos）。
[*]hdfs-site.xml：这个文件专门用于配置HDFS的参数，比如副本的数量、存储空间的配额以及名称节点和数据节点的相关设置。
[*]mapred-site.xml：用于配置MapReduce作业的运行环境，包括作业调理器、资源管理器以及任务实行相关的参数。
[*]yarn-site.xml：YARN（Yet Another Resource Negotiator）的配置文件，负责资源管理和作业调理，控制着NodeManager和ResourceManager的行为。
这些配置文件将被Hadoop框架在启动时读取，确保整个集群的配置一致性。精确的配置可以优化Hadoop集群的性能，进步数据处理效率，并确保集群的安全稳定运行。
4.1.2 Hadoop配置文件的设置方法
Hadoop配置文件遵循XML格式，每个文件内部都包含<configuration>标签，在这个标签内可以界说多个<property>元素，每个<property>元素代表一个配置项。配置项由<name>和<value>两个子元素组成，分别代表配置项的名称和值。
下面是一个简单的core-site.xml配置示例：
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://localhost:9000</value>
</property>
<property>
<name>io.file.bufffer.size</name>
<value>131072</value>
</property>
<!-- 其他配置项 -->
</configuration>
设置配置文件的方法分为几个步骤：
[*] 创建或编辑相应的配置文件。
[*] 在文件中添加或修改所需的配置项。
[*] 确保配置项的<name>和<value>精确无误。
[*] 保存配置文件并关闭编辑器。
完成配置文件的设置之后，通常需要重启相关服务，以便配置生效。在某些情况下，Hadoop提供动态加载配置文件的功能，可以无需重启服务而使更改立即生效。
4.2 Hadoop配置文件的实践利用
4.2.1 Hadoop配置文件的基本设置
对于初学者或者在搭建Hadoop集群时，首先需要完成基本的Hadoop配置。下面将介绍在单节点Hadoop集群上设置焦点配置文件core-site.xml的基本步骤：
[*] 打开core-site.xml文件（如果不存在，则需要创建一个）。
[*] 添加以下基本配置项：
<configuration>
<!-- 配置默认的文件系统 -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://localhost:9000</value>
</property>
<!-- 配置Hadoop临时目录 -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>file:/path/to/tmp</value>
</property>
<!-- 配置HDFS NameNode的http端口 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address</name>
<value>localhost:50070</value>
</property>
<!-- 其他基本设置 -->
</configuration>
确保更换了示例中的/path/to/tmp为实际的本地路径。
[*] 保存文件并关闭编辑器。
[*] 重启Hadoop集群的全部相关服务。
4.2.2 Hadoop配置文件的高级设置
在实际摆设和利用Hadoop集群时，通常需要进行一些高级配置以优化性能和稳定性。高级设置可能包括：
[*] HDFS副本因子的配置 ：通过hdfs-site.xml文件可以设置HDFS文件的副本数量，以满足数据的可靠性要求。
<configuration>
<!-- 配置HDFS的副本因子 -->
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
<!-- 其他高级设置 -->
</configuration>
[*] YARN资源管理的配置 ：在yarn-site.xml中配置资源管理相关的参数，比如内存和CPU的焦点数量。
<configuration>
<!-- 配置YARN NodeManager可用资源 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
<value>8192</value>
</property>
<!-- 其他高级设置 -->
</configuration>
[*] MapReduce作业调理器配置 ：通过mapred-site.xml指定利用的作业调理器类型和相关参数。
<configuration>
<!-- 配置MapReduce作业调度器 -->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<!-- 其他高级设置 -->
</configuration>
4.2.3 Hadoop配置文件设置后的验证方法
配置文件设置完成后，需要验证配置是否精确并生效。通常有以下几种方法进行验证：
[*] 检察日志文件 ：查抄Hadoop服务启动的日志文件，检察是否有配置文件相关错误信息。
[*] 利用Web界面 ：访问Hadoop集群管理界面，如NameNode和ResourceManager的Web界面，检察集群状态信息，确认设置生效。
[*] 运行测试程序 ：实行一些基本的Hadoop下令或运行测试MapReduce作业，如hadoop fs -ls /来检察HDFS根目录信息，确保配置成功。
[*] 查抄配置文件中的值 ：利用Hadoop的shell下令hadoop getconf来查抄配置项的值，比方hadoop getconf -conf core-site.xml -namenode，可以检察NameNode的相关配置。
通过上述验证方法，可以确保配置文件中的每个设置都已经精确地应用到Hadoop集群中。
下面是一个利用Hadoop shell下令hadoop getconf查抄fs.defaultFS配置项的例子：
hadoop@localhost:~$ hadoop getconf -conf core-site.xml -namenode
hdfs://localhost:9000
该下令输出了fs.defaultFS的值，这里显示的是我们之前在core-site.xml中配置的HDFS默认文件系统路径，表示配置已经成功应用。
5. HDFS 客户端开辟步骤
5.1 HDFS客户端开辟的理论知识
5.1.1 HDFS客户端的概念与作用
HDFS客户端是用于与Hadoop分布式文件系统（HDFS）进行交互的接口，它允许开辟者和应用程序通过编程方式访问存储在HDFS上的数据。HDFS客户端将底层网络通讯、数据节点管理等复杂利用封装起来，为用户提供简单的API接口。
在分布式系统中，数据通常需要进行高效的读写、存储和管理。HDFS客户端提供以下焦点功能：
[*] 文件利用： 包括创建、删除、移动、重命名文件或目录。
[*] 数据读写： 支持从文件中读取数据和向文件中写入数据。
[*] 文件状态管理： 能够查询文件的属性，比方文件大小、块大小、复制因子等。
[*] 权限管理： 对文件和目录进行权限控制，支持安全模式下的访问。
[*] 命名空间管理： 管理文件系统的命名空间，支持目录结构的创建和删除。
5.1.2 HDFS客户端的开辟步骤
HDFS客户端的开辟主要分为以下几个步骤：
[*] 环境搭建： 设置Hadoop环境变量，确认Hadoop客户端库已经参加到项目的依赖中。
[*] 代码开辟： 利用Hadoop提供的API编写客户端程序，实现所需功能。
[*] 功能测试： 对开辟的客户端程序进行测试，确保它能够精确地与HDFS交互。
[*] 异常处理： 对可能出现的异常进行处理，确保程序的健壮性和稳定性。
[*] 性能优化： 根据需要对客户端程序进行性能调优。
HDFS客户端开辟过程中，开辟者需要对Hadoop API有一定相识，特别是文件利用、目录管理等相关的API。别的，相识HDFS的基本架构和工作原理对于开辟高效稳定的HDFS客户端至关紧张。
5.2 HDFS客户端开辟的实践利用
5.2.1 HDFS客户端开辟的基本步骤
在开辟HDFS客户端程序之前，开辟者需要确保Hadoop开辟环境已经搭建完成，而且相关的依赖库已经精确地添加到项目中。
[*] 初始化FileSystem对象： 首先需要创建一个FileSystem对象，这是HDFS客户端编程中最紧张的一步。通常利用get静态方法来获取一个与HDFS集群通讯的FileSystem实例。
java Configuration conf = new Configuration(); conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://master:9000"); // 指定HDFS的NameNode地点 FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
在上述代码中，fs.defaultFS配置项指向了HDFS的NameNode，其格式为hdfs://主机名:端标语。这个步骤是毗连HDFS集群的关键。
[*] 读取文件： 读取HDFS文件的利用类似于标准Java IO利用。首先获取文件的输入流，然后读取数据。
java Path file = new Path("/user/hadoop/input.txt"); // 指定HDFS上的文件路径 FSDataInputStream fis = fs.open(file); // 读取数据逻辑... fis.close();
[*] 写入文件： 向HDFS写入文件时，首先需要创建一个FSDataOutputStream对象，然后通过这个输出流写入数据。
java Path file = new Path("/user/hadoop/output.txt"); // 指定HDFS上的文件路径 FSDataOutputStream fos = fs.create(file); // 写入数据逻辑... fos.close();
[*] 关闭FileSystem对象： 完成文件利用后，必须关闭FileSystem对象以开释资源。
java fs.close();
在实际开辟过程中，开辟者还需要思量文件的分块读写、错误处理、日志记录等多个方面，以确保HDFS客户端程序的稳定运行。
5.2.2 HDFS客户端开辟的高级利用
在基本的文件利用之外，HDFS客户端开辟还涉及一些高级特性，比如：
[*] 文件系统元数据利用： 读取文件的元数据信息，如权限、修改时间、块大小等。
[*] 文件系统状态查抄： 查抄HDFS的康健状态，比方NameNode是否正常工作。
[*] 文件管理： 重命名、移动、复制文件或目录，设置文件权限。
[*] 读写高级配置： 动态修改HDFS客户端的配置，比如设置缓冲区大小等。
对于高级利用，Hadoop API同样提供了丰富的接口。比方，获取文件的详细信息可以通过FileSystem对象的getFileStatus()方法实现。
FileStatus fileStatus = fs.getFileStatus(new Path("/user/hadoop/file.txt"));
long blockSize = fileStatus.getBlockSize();
short replication = fileStatus.getReplication();
5.2.3 HDFS客户端开辟的常见问题与解决方法
在HDFS客户端开辟过程中，开辟者可能会碰到各种问题。常见问题及解决方法包括：
[*] 毗连问题： 确保Hadoop集群的NameNode地点和端标语精确无误。
[*] 权限问题： HDFS上的利用需要相应的权限，查抄用户是否有权限实行相关利用。
[*] 网络问题： HDFS客户端与集群之间可能由于网络问题导致通讯失败，需要查抄网络配置和防火墙设置。
[*] 数据一致性问题： HDFS写入数据后可能存在短暂的数据不一致问题，可以利用fsync()方法确保数据落盘。
开辟者在开辟时应该根据不同的需求选择合适的API，并对可能出现的异常进行合理处理。对于API的利用，应该查阅官方文档，相识每个方法的参数意义和返回值。
HDFS客户端开辟是深入理解和利用Hadoop生态系统的紧张一步。把握客户端开辟不但能够资助开辟者更好地利用HDFS，还能进一步提拔对整个大数据处理流程的理解。
6. HDFS 客户端利用示例代码及Windows系统中利用 Hadoop 的特殊处理
6.1 HDFS客户端利用示例代码
在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，客户端利用是常见的任务，包括读取、写入和删除文件。以下是一些示例代码，这些示例代码利用Java编写，而且实用于大多数开辟环境。
6.1.1 读取文件的示例代码
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import java.io.InputStream;
import java.net.URI;
public class ReadFileExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
String uri = "hdfs://namenode:8020/path/to/file.txt";
Configuration conf = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(uri), conf);
InputStream in = null;
try {
in = fs.open(new Path(uri));
IOUtils.copyBytes(in, System.out, 4096, false);
} finally {
IOUtils.closeStream(in);
fs.close();
}
}
}
上述代码段创建了一个与指定URI（同一资源标识符）中的文件毗连，打开文件，并将内容复制到标准输出流中。
6.1.2 写入文件的示例代码
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IOUtils;
import java.io.OutputStream;
import java.net.URI;
public class WriteFileExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
String uri = "hdfs://namenode:8020/path/to/output.txt";
Configuration conf = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(uri), conf);
OutputStream out = null;
try {
out = fs.create(new Path(uri));
out.write("Example text to write".getBytes("UTF-8"));
} finally {
IOUtils.closeStream(out);
fs.close();
}
}
}
该代码段示例创建了一个新文件（如果该文件不存在），然后将字符串数据写入该文件。
6.1.3 删除文件的示例代码
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
public class DeleteFileExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
String uri = "hdfs://namenode:8020/path/to/file.txt";
Configuration conf = new Configuration();
FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(uri), conf);
boolean result = fs.delete(new Path(uri), true);
if (result) {
System.out.println("File deleted successfully.");
} else {
System.out.println("Failed to delete file.");
}
fs.close();
}
}
这段代码尝试删除指定的文件。参数true指示要删除文件，如果该文件是目录，则会递归地删除该目录下的全部文件和子目录。
6.2 Windows系统中利用 Hadoop 的特殊处理
在Windows系统中利用Hadoop可能需要一些特殊配置和处理方法，由于Hadoop最初是为Linux环境计划的。
6.2.1 Windows系统中利用 Hadoop 的常见问题
在Windows系统中运行Hadoop时，一个常见的问题是文件路径格式不兼容。在Windows中，路径利用反斜杠（\），而在Hadoop配置中通常利用正斜杠（/）。别的，Hadoop在Windows上的性能可能不如在Linux上，由于磁盘I/O利用的不同。
6.2.2 Windows系统中利用 Hadoop 的特殊处理方法
为了在Windows上运行Hadoop，需要安装实用于Windows的Hadoop版本，或者配置Hadoop利用Windows子系统Linux（WSL）。在安装和配置时，需要更新Hadoop配置文件（如core-site.xml），将文件系统的URI方案更改为file://，并将路径格式转换为Windows格式。
6.2.3 Windows系统中利用 Hadoop 的最佳实践
一个最佳实践是在WSL环境下安装和利用Hadoop，这可以提供更靠近Linux的体验，镌汰与文件系统兼容性相关的问题。另一个实践是利用专门的Hadoop Windows工具，比如Hortonworks或Cloudera提供的版本，它们通常带有针对Windows环境的改进和兼容性调整。别的，可以通过适当的测试和调整确保Hadoop配置的最佳性能。
本文还有配套的精品资源，点击获取https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/menu-r.4af5f7ec.gif
简介：本指南详细介绍了在Windows环境下如何利用hadoop-common-2.2.0-bin-master.zip文件开辟HDFS客户端，涵盖了从下载、解压、环境配置到客户端开辟的全过程。特别指出，在Windows系统中利用Hadoop需要对环境变量进行配置，而且要对Hadoop的配置文件进行适当修改以适配本地环境。提供了HDFS客户端的开辟步骤和实例代码，并概述相识决Windows特有的挑衅。
本文还有配套的精品资源，点击获取https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/menu-r.4af5f7ec.gif
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。
页:
[1]