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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。
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:
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>
复制代码 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>
复制代码 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>
复制代码
- 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>
复制代码
- 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>
复制代码 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
复制代码 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();
复制代码 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();
- }
- }
- }
复制代码 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();
- }
- }
- }
复制代码 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();
- }
- }
复制代码 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
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。
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