linux下载，安装，JDK配置，hadoop安装

### Linux下载、安装、JDK配置、Hadoop安装相关知识点 #### 一、Linux环境准备与安装 **1.1 Linux版本选择** - **CentOS 6.5**：适用于本教程，是一款稳定且广受支持的企业级操作系统。 **1.2 下载Linux** - **官方途径**：访问 CentOS 官方网站下载 CentOS 6.5 的 ISO 镜像文件。 - **第三方源**：也可通过可靠的第三方源下载，确保来源可靠。 **1.3 安装Linux** - **物理机安装**：通过刻录光盘或制作 U 盘启动盘进行安装。 - **虚拟机安装**：推荐使用 VMware 或 VirtualBox，在虚拟环境中进行安装。 - **创建虚拟机**：设置合理的 CPU 和内存配置（例如：2GB 内存、2 个 CPU 核心）。 - **挂载 ISO 文件**：选择已下载的 CentOS 6.5 ISO 文件。 - **按照提示步骤完成安装**：注意分区配置，可以选择自动分区。 #### 二、JDK配置 **2.1 JDK选择与下载** - **Oracle JDK**：官方版本，稳定可靠。 - **OpenJDK**：开源版本，兼容性强。 **2.2 安装JDK** - **RPM 包安装**：适用于 CentOS。 - 使用 `wget` 命令下载 RPM 包。 - 使用 `rpm -ivh` 命令安装。 - **Tar.gz 包安装**： - 解压 tar.gz 文件到指定目录。 - 设置环境变量。 **2.3 配置环境变量** - **修改 `/etc/profile` 文件**： - 添加以下内容： ```bash export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_221 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar ``` - **使配置生效**： - 运行 `source /etc/profile`。 **2.4 验证JDK安装** - **使用 `java -version` 命令**：检查 Java 版本信息。 #### 三、Hadoop安装 **3.1 Hadoop简介** - **定义**：Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，能够处理 PB 级别的数据。 - **起源与发展**：起源于 Nutch 项目，后由 Doug Cutting 加入雅虎并发展为 Apache 顶级项目。 **3.2 Hadoop安装准备** - **版本选择**：根据 CentOS 6.5 系统选择合适的 Hadoop 版本（如 Hadoop 2.x）。 - **下载 Hadoop**：从官方网站下载 Hadoop 的 tar.gz 包。 **3.3 安装Hadoop** - **解压 Hadoop**：将下载的文件解压至 `/usr/local` 目录下。 - **配置环境变量**： - 修改 `/etc/profile` 文件添加 HADOOP_HOME 及 PATH 配置。 - **配置 Hadoop 核心文件**： - **`core-site.xml`**：设置 HDFS 的路径。 - **`hdfs-site.xml`**：配置 HDFS 相关参数。 - **`mapred-site.xml`**：配置 MapReduce 相关参数。 - **`yarn-site.xml`**：配置 YARN 参数。 **3.4 启动Hadoop** - **格式化 HDFS**：使用 `hadoop namenode -format`。 - **启动 Hadoop**： - 单机模式：无需额外操作。 - 伪分布模式：配置 SSH 免密码登录，启动相关守护进程。 - 全分布模式：除了伪分布模式外，还需配置 hosts 文件、SSH 免密登录等，并在所有节点上复制 Hadoop 配置文件。 **3.5 验证Hadoop安装** - **运行 WordCount 示例程序**： - 编写 MapReduce 任务。 - 提交任务至 Hadoop 集群执行。 - 查看结果。 #### 四、Hadoop与Spark的关系 - **互补性**：Hadoop 主要负责数据存储与批处理，而 Spark 提供了更高效的数据处理能力，两者可以结合使用。 - **应用场景差异**：Hadoop 更适合批量处理、长时间运行的任务，而 Spark 更适合实时或交互式数据处理。 - **性能对比**：虽然 Spark 在某些场景下相比 MapReduce 有更高的性能，但两者的选择应基于具体的需求。 #### 五、总结 通过本文的介绍，读者应该对 Linux 的安装与配置、JDK 的安装与环境配置以及 Hadoop 的安装有了较为全面的理解。在大数据处理领域，Hadoop 与 Spark 的选择应基于具体的业务需求和技术栈。未来，随着技术的发展，可能会出现更多高效的大数据处理工具，但在当前，Hadoop 与 Spark 仍然是处理大数据不可或缺的重要工具。