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news 2025/11/7 7:24:18

找平面设计师网站,自建设网站,网站仿制,鹿泉网站制作公司单机可以搭建伪分布式hadoop环境，用来测试和开发使用，hadoop包括： hdfs服务器 yarn服务器，yarn的前提是hdfs服务器， 在前面两个的基础上，课可以搭建hive服务器，不过hive不属于hadoop的必须部…

单机可以搭建伪分布式hadoop环境，用来测试和开发使用，hadoop包括：

hdfs服务器

yarn服务器，yarn的前提是hdfs服务器，

在前面两个的基础上，课可以搭建hive服务器，不过hive不属于hadoop的必须部分。

过程不要想的太复杂，其实挺简单，这里用最糙最快最直接的方法，在我的单节点虚拟机上，搭建一个hdfs+yarn+hive：

首先，要配置好Java的JAVA_HOME和PATH（etc/hadoop/hadoop-env.sh里的JAVA_HOME要改为本机的JAVA_HOME），还是有ssh本机的免密码登录。

然后，下载hadoop安装包，这个包就包括了hdfs服务器和yarn服务器的执行文件和配置脚本。解压后，先配置 hdfs 服务器端，主要是两个配置文件：core-site.xml 和 hdfs-site.xml 这个site我估计就是服务器端配置的意思。我是用root用户配置和执行的：

etc/hadoop/core-site.xml （这里9000是hfds服务器，监听端口号，这里要用自己的IP地址，如果用127.0.0.1，远程集群连不进来）

<configuration><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://172.32.155.57:9000</value></property></configuration>

etc/hadoop/hdfs-site.xml （dfs.namenode.name.dir 和 dfs.namenode.data.dir）是服务器上存储元数据和数据的目录。

<configuration><property><name>dfs.replication</name><value>1</value></property><property><name>dfs.namenode.name.dir</name><value>/mnt/disk01/hadoop/dfs/name</value></property><property><name>dfs.datanode.data.dir</name><value>/mnt/disk01/hadoop/dfs/data</value></property></configuration>

对上面配置的目录进行初始化/格式化：

 $ bin/hdfs namenode -format

执行sbin里的start-dfs.sh就可以启动hdfs文件系统服务器了,可以jps查看一下有哪些java进程：

如果在本地（服务器上），执行

hdfs dfs -ls /

就可以查看hdfs上的文件了，还可以用其它命令操作hdfs：

hdfs dfs -mkdir /user/root
hdfs dfs -mkdir input

上面只是配置了hdfs服务器，要想跑hive或mapreduce，还需要配置和启动调度器：yarn

etcd/hadoop/mapred-site.xml

<configuration><property><name>mapreduce.framework.name</name><value>yarn</value></property><property><name>mapreduce.application.classpath</name><value>$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/*:$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/lib/*</value></property>
</configuration>

etcd/hadoop/yarn-site.xml (这里 yarn.resourcemanager.hostname 要写自己的IP，yarn.nodemanager.env-whitelist 设置Container的能继承NodeManager的哪些环境变量)

<configuration><!-- Site specific YARN configuration properties --><property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>172.32.155.57</value></property><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property><property><name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name><value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_HOME,PATH,LANG,TZ,HADOOP_MAPRED_HOME</value></property></configuration>

MapReducer执行时，会在NodeManager上创建Container，在Container上执行Task（JAVA程序），该程序需要环境变量（如：JDK、HADOOP_MAPRED_HOME…），该参数就是设置Container的能继承NodeManager的哪些环境变量。

-- 引自

HADOOP_MAPRED_HOME=${full path of your hadoop distribution directory}-CSDN博客

启动yarn

start-yarn.sh
[root@neoap082 hadoop-3.3.6]# jps
430131 Jps
422691 ResourceManager
416862 NameNode
417388 SecondaryNameNode
422874 NodeManager
417082 DataNode

执行 mapreduce 任务（java程序）

  $ bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/root$ bin/hdfs dfs -mkdir input$ bin/hdfs dfs -put etc/hadoop/*.xml input$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.6.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'$ bin/hdfs dfs -cat output/*

安装hive：

hive的元数据一般使用mysql存储，也可以使用hive自带的数据库derby，如果使用derby，那么hive的安装、配置、启动非常简单：

先要单独下载hive：

不需要修改任何hive的配置文件，就是最简情况下，只要配置好hdfs和yarn，不需要配置hive。

但是，第一次使用以前，需要初始化 hive：

hdfs dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse
bin/schematool -dbType derby -initSchema

然后直接执行 bin目录下的hive，这样就进入了hive命令行，也启动了hive服务器，这种只能用来学习测试，不过也足够了。

CREATE TABLE basic_data_textfile
(
k00 INT,
k01 DATE,
k02 BOOLEAN,
k03 TINYINT,
k04 SMALLINT,
k05 INT ,
k06 BIGINT ,
k07 BIGINT,
k08 FLOAT ,
k09 DOUBLE ,
k10 DECIMAL(9,1) ,
k11 DECIMAL(9,1) ,
k12 TIMESTAMP,
k13 DATE ,
k14 TIMESTAMP,
k15 CHAR(2),
k16 STRING,
k17 STRING ,
k18 STRING
)
row format delimited fields terminated by '\|' ;

# 从本地文件加载

load data local inpath '/opt/doris_2.0/basic_data.csv' into table basic_data;

# 从hdfs路径加载

load data inpath '/user/root/basic_data.csv' into table basic_data_lzo;

hive表数据是一个hdfs目录下的文件，可以设置这些文件存储时的格式和压缩算法，例如，下面的basic_data_lzop表一lzo压缩，压缩文件格式为lzop：

set hive.exec.compress.output=true;
set mapred.output.compression.codec=com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec;
set io.compression.codecs=com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec;

CREATE TABLE basic_data_lzop
(
k00 INT,
k01 DATE,
k02 BOOLEAN,
k03 TINYINT,
k04 SMALLINT,
k05 INT ,
k06 BIGINT ,
k07 BIGINT,
k08 FLOAT ,
k09 DOUBLE ,
k10 DECIMAL(9,1) ,
k11 DECIMAL(9,1) ,
k12 TIMESTAMP,
k13 DATE ,
k14 TIMESTAMP,
k15 CHAR(2),
k16 STRING,
k17 STRING ,
k18 STRING
)
row format delimited fields terminated by '\|' ;

insert into basic_data_lzop select * from basic_data;

basic_data_orc_snappy 表以orc格式存储，数据块以snappy压缩：

CREATE TABLE basic_data_orc_snappy
(
k00 INT,
k01 DATE,
k02 BOOLEAN,
k03 TINYINT,
k04 SMALLINT,
k05 INT ,
k06 BIGINT ,
k07 BIGINT,
k08 FLOAT ,
k09 DOUBLE ,
k10 DECIMAL(9,1) ,
k11 DECIMAL(9,1) ,
k12 TIMESTAMP,
k13 DATE ,
k14 TIMESTAMP,
k15 CHAR(2),
k16 STRING,
k17 STRING ,
k18 STRING
)
row format delimited fields terminated by '\|'
stored as orc tblproperties ("orc.compress"="SNAPPY");

insert into basic_data_orc_snappy select * from basic_data_textfile;