`
landyer
  • 浏览: 142010 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 上海
社区版块
存档分类
最新评论

hadoop 通用操作

阅读更多

配置HDFS 
       
     配置HDFS应该是一件不难的事情。首先,我们先配好HDFS的配置文件,再对NameNode进行format操作。    

配置Cluster 

   这里,我们假定,你已经下载了Hadoop的一个版本,并解压完毕。 

   Hadoop安装目录下的conf是hadoop存放配置文件的目录,里面有一些XML文件需要配置。conf/hadoop-defaults.xml 文件包含了hadoop的任何参数的默认值。这个文件应该是只读的。你可以通过在conf/hadoop-site.xml中设置新值的方式来覆盖默认的 配置。集群上所有的机器的hadoop-site.xml文件应该是一致的。 

   配置文件本身是键值对的一个集合。

Xml代码

  1. <property>  
  2.    <name>property-name</name>  
  3.    <value>property-value</value>  
  4. </property>  
property 中有 <final>true</final> 这样的一行的,则表示这个属性是不能被用户应用程序覆盖的。 

下面的一些属性是必须要配置的,这样HDFS才能跑起来:

 

y value example
fs.default.name protocol://servername:port hdfs://alpha.milkman.org:9000
dfs.data.dir pathname /home/username/hdfs/data
dfs.name.dir pathname /home/username/hdfs/name

  

 

   这些属性的有着如下的意思:

   fs.default.name - 这是一个描述集群中NameNode结点的URI(包括协议、主机名称、端口号),集群里面的每一台机器都需要知道NameNode的地址。 DataNode结点会先在NameNode上注册,这样它们的数据才可以被使用。独立的客户端程序通过这个URI跟DataNode交互,以取得文件的 块列表。

   dfs.data.dir - 这是DataNode结点被指定要存储数据的本地文件系统路径。DataNode结点上的这个路径没有必要完全相同,因为每台机器的环境很可能是不一样 的。但如果每台机器上的这个路径都是统一配置的话,会使工作变得简单一些。默认的情况下,它的值是/temp, 这个路径只能用于测试的目的,因为,它很可能会丢失掉一些数据。所以,这个值最好还是被覆盖。

   dfs.name.dir - 这是NameNode结点存储hadoop文件系统信息的本地系统路径。这个值只对NameNode有效,DataNode并不需要使用到它。上面对于/temp类型的警告,同样也适用于这里。在实际应用中,它最好被覆盖掉。

   这里再介绍一个配置参数,它叫dfs.replication 。它决定着 系统里面的文件块的数据备份个数。对于一个实际的应用,它 应该被设为3(这个数字并没有上限,但更多的备份可能并没有作用,而且会占用更多的空间)。少于三个的备份,可能会影响到数据的可靠性(系统故障时,也许会造成数据丢失)。

   下面是一个模板文件。

Xml代码
  1. <configuration>  
  2.   <property>  
  3.     <name>fs.default.name</name>  
  4.     <value>hdfs://your.server.name.com:9000</value>  
  5.   </property>  
  6.   <property>  
  7.     <name>dfs.data.dir</name>  
  8.     <value>/home/username/hdfs/data</value>  
  9.   </property>  
  10.   <property>  
  11.     <name>dfs.name.dir</name>  
  12.     <value>/home/username/hdfs/name</value>  
  13.   </property>  
  14. </configuration>  

your.server.name.com 需要被配置成正确的主机名,端口号的指定是随意的。
   
   配置好conf/hadoop-site.xml文件以后,你可以将conf目录拷贝到其他的机器上了。  

   master结点有必要知道集群里其他机器的的地址,这样启动脚本才能正常运行。conf/slaves这个文件列举了所有的可用的主机名,一个主机名一 行。在一个集群的环境中,这个文件不需要包含master的地址。但是单机的情况下,master也要有,因为除了master以外,没有其他的机器可以 作为DataNode结点了。   

    然后,建立我们要使用的目录:

Shell代码
  1. user@EachMachine$ mkdir -p $HOME/hdfs/data  
  2.   
  3. user@namenode$ mkdir -p $HOME/hdfs/name

    执行Hadoop的用户需要这些目录的读写权限,使用chmod命令为该用户设置权限。在一个大的集群环境中,我建议你在每台机器上都创建一个 hadoop的用户,用它来执行hadoop相关的程序。对于一个单机系统,使用自己的用户名就可以了。我不推荐使用root用户来执行hadoop。   

启动HDFS

现在,我们先格式化一下我们刚刚配置的hadoop文件系统。

Java代码
  1. user@namenode:hadoop$ bin/hadoop namenode -format   

这个操作应该值被执行一次,当这个执行完毕之后,我们就可以启动分布式系统了。

Shell代码
  1. user@namenode:hadoop$ bin/start-dfs.sh  

   这个命令将会启动master机器上的Namenode程序。它也会启动slave机器上的DataNode程序。在一个单机版的集群中,slave跟 master是同一台机器。在一个真实的集群环境中,这个命令就通过ssh登录到slave上,并启动DataNode程序。

   Interacting With HDFS

   这个部分,我们将会熟悉与HDFS交互、存储文件、获取文件所需要用到的一些命令。  

大多数命名都是由 bin/hadoop 脚本执行的。它将会在java虚拟机上加载hadoop系统,并执行用户地方命令。这些命令通常有下列的格式。  

Shell代码
  1. user@machine:hadoop$ bin/hadoop moduleName -cmd args...   

The moduleName 告诉脚本程序,要使用哪个hadoop模块。-cmd 在这被指定模块支持的,要执行的命令名称。紧跟在命令名称后面的是该命令的参数。

   HDFS主要的模块有: dfs 和 dfsadmin。它们的使用将会在下面介绍。

通用操作的例子

dfs 模块,我们也叫它“FsShell”,提供基本的文件处理功能。以下是它的一些用法介绍。

集群之所以有用,是因为,它存有我们感兴趣的数据。所以,我们要介绍的第一个操作是,往集群里面写数据。我们假定用户为“someone”,这个 要根据你的实际情况而定。操作是可以在任何一台能够访问到集群的机器上进行的,其中,conf/hadoop-site.xml文件必须设为集群中 NameNode的地址。命令可以在安装目录下被运行,安装目录可以是/home/someone/src/hadoop也可以是 /home/foo/hadoop,具体随你自己的情况而定。下面介绍的命令,主要是关于将数据导入HDFS,验证数据是不是真的导入了,并将数据导出 来。

列出文件

当我们试图使用HDFS的时候,会发现它并没有想象中的有趣:

Shell代码
  1. someone@anynode:hadoop$ bin/hadoop dfs -ls  
  2. someone@anynode:hadoop$  

没有带参数的这个“-ls”命令,没有返回任何值,它默认返回你在HDFS“home”目录下的内容,这个目录跟我们平常系统上的home目录 “/home/$user”不太一样(HDFS跟本地系统是独立的)。在HDFS中,没有当前工作目录这样的一个概念,也没有cd这个命令。

给-ls一些参数,比如说/,或许可以看到以下的内容:

Shell代码
  1. someone@anynode:hadoop$ bin/hadoop dfs -ls /  
  2. Found 2 items  
  3. drwxr-xr-x    - hadoop supergroup          0 2008-09-20 19:40 /hadoop  
  4. drwxr-xr-x    - hadoop supergroup          0 2008-09-20 20:08 /tmp  

这些结果是由系统产生的,结果中的"hadoop"是我们用来启动的Hadoop的用户,supergroup是包含hadoop的一个组。这些目录允许 Hadoop MapReduce system 将数据移动到不同的结点上。具体的细节在Module 4中介绍.

我们要创建我们自己的home目录,然后导入一些文件。

导入数据

典型的UNIX或Linux将用户文件存储在/home/$user目录下,但是hadoop将用户文件存储在/home/$user下。对于某些 命令,例如 ls,目录参数是被要求有的,但实际上却没有填写,这时候的目录参数的值为默认目录。(其他的命令一般要求明确的源路径和目的路径)。在HDFS中使用的 相对路径,都是基于刚刚介绍的基本路径的(也即是用户目录)。

Step 1: 如果你的用户目录还不存在,那么创建一个吧

Shell代码
  1. someone@anynode:hadoop$ bin/hadoop dfs -mkdir /user

如果没有/user目录,那么首先要先创建它。它其实会被自动创建的,但是为了介绍的目的,我们先手动的创建一下这个目录。

下面我们就可以创建我们的home目录了。

Shell代码
  1. someone@anynode:hadoop$ bin/hadoop dfs -mkdir /user/someone

将 /user/someone 改成 /user/yourUserName.

Step 2: 导入一个文件。我们可以使用"put"命令。

Shell代码
  1. someone@anynode:hadoop$ bin/hadoop dfs -put /home/someone/interestingFile.txt /user/yourUserName/  

它将会把 /home/someone/interestingFile.txt从本地文件系统中拷贝到 HDFS的 /user/yourUserName/interestingFile.txt 。

Step 3: 验证刚才的操作。这里我们有两个命令可以使用,它们是等效的:

Shell代码
  1. someone@anynode:hadoop$ bin/hadoop dfs -ls /user/yourUserName  
  2. someone@anynode:hadoop$ bin/hadoop dfs -ls

你应该能够看见一个文件列表,它的前面是"Found 1 items"的字样,文件列表里面包含了你刚刚插入的文件。

The following table demonstrates example uses of the put command, and their effects:

下面这个列表将展示“put”命令的用法,以及它们的效果。

 

Command: 前提条件: 输出:
bin/hadoop dfs -put foo bar 在 HDFS中没有/user/$User/bar这样的文件存在 将本地文件foo上传到hdfs系统,并命名为/user/$USER/bar
bin/hadoop dfs -put foo bar /user/$USER/bar 是一个目录 将本地文件foo上传到hdfs系统,并命名为/user/$USER/bar/foo
bin/hadoop dfs -put foo somedir/somefile /user/$USER/somedir 不存在 将本地文件foo上传到hdfs系统,并命名为 /user/$USER/somedir/somefile, 创建没有存在的目录
bin/hadoop dfs -put foo bar /user/$USER/bar 已经是系统中的一个文件 操作无效,系统将返回一个错误给用户。

 

 

当执行一个"put"操作时,它的结果是要么全做,要么全不做。上传文件的时候,文件首先被拷贝到DataNode节点上。当所有的 DataNode都接收完数据的时候,文件句柄被关闭,这个文件才真正的上传完。根据"put"命令的返回值,我们可以知道这个操作是成功了,还是完全失 败了。文件不可能会只被上传一半。如果文件上传到一半时,上传操作被中断了,那么hdfs就会当作什么事情也没有发生一样。

Step 4: 一次上传多个文件. "put"命令是可以一次上传多个命令的,它能够将一整个目录上传到HDFS中。

创建一个本地目录,然后往里面拷一些文件。情况像下面的那样。

Shell代码
  1. someone@anynode:hadoop$ ls -R myfiles  
  2. myfiles:  
  3. file1.txt   file2.txt   subdir/  
  4.   
  5. myfiles/subdir:  
  6. anotherFile.txt  
  7. someone@anynode:hadoop$  

目录 myfiles/能够这样被拷贝进HDFS中:

Shell代码 <embed width="14" height="15" pluginspage="http://www.macromedia.com/go/getflashplayer" type="application/x-shockwave-flash" allowscriptaccess="always" quality="high" flashvars="clipboard=%20someone%40anynode%3Ahadoop%24%20bin%2Fhadoop%20-put%20myfiles%20%2Fuser%2FmyUsername%0A%20%20someone%40anynode%3Ahadoop%24%20bin%2Fhadoop%20-ls%0A%20%20Found%201%20items%0A%20%20%2Fuser%2Fsomeone%2Fmyfiles%20%20%20%3Cdir%3E%20%20%20%202008-06-12%2020%3A59%20%20%20%20rwxr-xr-x%20%20%20%20someone%20%20%20%20supergroup%0A%20%20user%40anynode%3Ahadoop%20bin%2Fhadoop%20-ls%20myfiles%0A%20%20Found%203%20items%0A%20%20%2Fuser%2Fsomeone%2Fmyfiles%2Ffile1.txt%20%20%20%3Cr%201%3E%20%20%20186731%20%202008-06-12%2020%3A59%20%20%20%20%20%20%20%20rw-r--r--%20%20%20%20%20%20%20someone%20%20%20supergroup%0A%20%20%2Fuser%2Fsomeone%2Fmyfiles%2Ffile2.txt%20%20%20%3Cr%201%3E%20%20%20168%20%20%20%20%202008-06-12%2020%3A59%20%20%20%20%20%20%20%20rw-r--r--%20%20%20%20%20%20%20someone%20%20%20supergroup%0A%20%20%2Fuser%2Fsomeone%2Fmyfiles%2Fsubdir%20%20%20%20%20%20%3Cdir%3E%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%202008-06-12%2020%3A59%20%20%20%20%20%20%20%20rwxr-xr-x%20%20%20%20%20%20%20someone%20%20%20supergroup" src="http://www.javaeye.com/javascripts/syntaxhighlighter/clipboard_new.swf">
  1. someone@anynode:hadoop$ bin/hadoop -put myfiles /user/myUsername  
  2. someone@anynode:hadoop$ bin/hadoop -ls  
  3. Found 1 items  
  4. /user/someone/myfiles    <dir>    2008-06-12 20:59     rwxr-xr-x     someone     supergroup  
  5. user@anynode:hadoop bin/hadoop -ls myfiles  
  6. Found 3 items  
  7. /user/someone/myfiles/file1.txt    <r 1>   186731  2008-06-12 20:59         rw-r--r--        someone    supergroup  
  8. /user/someone/myfiles/file2.txt    <r 1>   168     2008-06-12 20:59         rw-r--r--        someone    supergroup  
  9. /user/someone/myfiles/subdir       <dir>           2008-06-12 20:59         rwxr-xr-x        someone    supergroup  

上面的例子也证明了,这个目录是完全的被拷贝进来了。注意文件路径旁边的<r 1>,里面的数字1 表示备份的数量是1。同时ls命令也列出了文件大小,上传时间,权限,所有者这些信息。

-put 的另外一种写法是 -copyFromLocal. 它们的功能和用法是一样的。

从 HDFS中导出数据

从HDFS中导出数据是有许多的方法的,最简单的那种应该是使用"cat"将一个文件的内容输出到标准输出上。(当然,它也能够作为参数传到程序里面,或者是其他地方)

Step 1: cat 命令.

   在这个例子中,我们假定你已经传了一些文件进入你的HDFS中了。

Shell代码

  1. someone@anynode:hadoop$ bin/hadoop dfs -cat foo  
  2. (contents of foo are displayed here)  
  3. someone@anynode:hadoop$  

Step 2: 将HDFS中的文件拷贝到本地系统中。

   "get"命令有跟"put"命令相反的功能,它能够将HDFS中文件或目录拷贝到本地系统中。“get”命令的别名叫做copyToLocal.

Shell代码

  1. someone@anynode:hadoop$ bin/hadoop dfs -get foo localFoo  
  2. someone@anynode:hadoop$ ls  
  3. localFoo  
  4. someone@anynode:hadoop$ cat localFoo  
  5. (contents of foo are displayed here)  

   跟 "put"命令一样,"get"操作既可以操作文件,也可以操作目录。

HDFS的关闭

如果你想关闭集群上的HDFS系统,你可以在NameNode结点执行以下的命令:

Shell代码

  1. someone@namenode:hadoop$ bin/stop-dfs.sh

这个命令必须由启动HDFS的用户来执行。

HDFS 命令参考


当然 bin/hadoop dfs 的命令远不只这几个,不过这些命令已经可以让你开始使用HDFS了。执行没有带参数的bin/hadoop dfs命令,会列出所有的FsShell system的命令。 bin/hadoop dfs -help commandName 会列出某一个具体的命令的用法指南。

所有的命令都作为一个表格列在下面了,这里是这个表格的一些注释:

  • italics 表示这个变量是用户应该填的。
  • "path" 一个文件名,或者目录名。
  • "path..." 多个文件名,或者多个目录名。
  • "file" 任何文件名.
  • "src" and "dest" 路径名称。
  • "localSrc" and "localDest" 跟上面的路径类似,只不过限定在了本地系统中。其他形式的路径都表示HDFS中的路径。
  • 在"[]"里面的参数是可选的

 

DFSAdmin 命令参考

''dfs"模块提供了对文件和目录的操作命令,"dfsadmin"则提供了管理整个文件系统的操作。

全局状态信息: 通过 bin/hadoop dfsadmin -report命令,我们可以得到一份全局状态报告。这份报告包含了HDFS集群的基本信息,当然也有每台机器的一些情况。

详细的状态信息: 如果你想要知道关于文件的详细信息,你可以使用bin/hadoop dfsadmin -metasave filename 命令,filename是你要查看的文件的名称。NB:它的帮助说,这个命令可以得到NameNode 的主要的结构,这个说法是不恰当的。从这个命令所返回的信息无法得到NameNode的状态。不过,它却说明了,NameNode是怎么样存储HDFS的文件块的。

Safemode: 在Safemode(安全模式) 下,HDFS是只读的。任何的复制,创建,删除操作都是禁止的。在NameNode启动的时候,系统会自动进入这个模式,DataNode 会在这时候注册到NameNode中,并告诉NameNode它们拥有哪些文件块,NameNode由此知道哪些文件块的备份被丢失了。一直到一定百分比 的的数量的DataNodes正常工作后,NameNode会退出安全模式。这个百分比在dfs.safemode.threshold.pct 中配置。当达到一定的百分比的时候,安全模式会自动退出,HDFS就允许正常操作了。用户可以通过dfsadmin -safemode what 来操作安全模式,参数what的说明如下:

enter - 进入安全模式
leave - 强制NameNode离开安全模式
get - 返回安全模式是否开启的信息
wait - 等待,一直到安全模式结束。

改变 HDFS 成员组成 - 删除结点的时候,我们要按步骤的和结点断开链接以保证数据不会丢失。关于decommissioning 命令的一些详细的信息,我们会在后面讨论。 

升级 HDFS - 但HDFS从一个版本升级到另外一个版本的时候,NameNode和DataNode使用的文件格式有可能会改变。当你第一次使用新版本的时候,你要使用 bin/start-dfs.sh -upgrade告诉Hadoop 去改变HDFS版本(否则,新版本不会生效)。然后它开始升级,你可以通过 bin/hadoop dfsadmin -upgradeProgress 命令来查看版本升级的情况。当然你可以使用bin/hadoop dfsadmin -upgradeProgress details来查看更多的详细信息。当升级过程被阻塞的时候,你可以使用bin/hadoop dfsadmin -upgradeProgress force 来强制升级继续执行(当你使用这个命令的时候,一定要慎重考虑)。

当HDFS升级完毕后,Hadoop依旧保留着旧版本的有关信息,以便你可以方便的对HDFS进行降级操作。你可以使用bin/start-dfs.sh -rollback来执行降级操作。


Hadoop一次只保存一个版本的备份。当新版本运行几天以后还是没有出现什么问题,你就可以使用bin/hadoop dfsadmin -finalizeUpgrade命令把旧版本的备份从系统中删掉了。删除以后rollback 命令就失效了。在另外一次版本升级前,这个操作是一定要 做的。

获取帮助 - 跟 dfs 模块是一样的, 你可以使用 bin/hadoop dfsadmin -help命令来获取特定的命令的一些用法。

分享到:
评论

相关推荐

    Hadoop期末操作备忘录

    6. **Hadoop生态扩展**:了解Hadoop生态系统中的其他组件,如HBase(分布式列式数据库)、Hive(数据仓库工具)、Pig(数据分析平台)、Spark(快速通用的大数据处理框架)等,这些工具可以与Hadoop配合,提升数据...

    hadoop2.6通用winutils和hadoop.dll

    然而,Hadoop最初是为Linux操作系统设计的,但在Windows环境下运行Hadoop需要一些额外的适配工作。 "winutils.exe"是Hadoop在Windows环境下运行的关键工具之一。它提供了类似于Linux环境中的某些实用程序,例如设置...

    hadoop集群通用wordcount测试程序

    "hadoop集群通用wordcount测试程序"是一个基于Hadoop实现的、不依赖特定平台的WordCount示例,它广泛应用于学习、研究以及性能基准测试。WordCount是Hadoop入门的经典案例,其主要任务是对文本中的单词进行计数。 ...

    Hadoop技术详解.Hadoop Operation

    《Hadoop技术详解》这本书是关于Hadoop操作的详尽指南,它涵盖了Hadoop生态系统中的核心组件、工作原理以及实际操作技巧。Hadoop是大数据处理领域的重要工具,它以其分布式计算框架闻名,允许企业在大规模数据集上...

    hadoop/bin目录文件,含hadoop.dll + winutils.exe

    Spark是一个快速、通用且可扩展的大数据处理框架,它可以运行在Hadoop之上,利用Hadoop的存储系统(如HDFS)来处理数据。在Windows环境下,Spark开发者同样需要hadoop.dll和winutils.exe来与Hadoop集群通信,进行...

    hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar.zip_2.6.0_hadoop_hadoop plugin

    2. **资源管理器视图**:插件提供了一个HDFS资源管理器视图,允许开发者直接在Eclipse中浏览和操作Hadoop分布式文件系统,包括上传、下载、删除文件等操作。 3. **作业提交**:开发者可以直接在Eclipse中编译、打包...

    hadoop操作工具.rar

    6. **Hadoop生态工具**:除了核心组件外,Hadoop生态还包括许多附加工具,如Pig(用于大数据分析的高级脚本语言),Hive(提供SQL-like接口来查询Hadoop数据),Spark(快速、通用的分布式计算系统),以及Sqoop...

    hadoop2.7.5 在windows下需要的hadoop.dll winutils.exe等文件(bin目录)

    例如,`hadoop.cmd`用于执行Hadoop的通用命令,`hdfs.cmd`则用于HDFS操作,`mapred.cmd`则是针对MapReduce任务的。`container-executor`文件是YARN容器执行器,负责在节点上启动和管理应用程序的容器。 `hadoop.exp...

    hadoop几个实例

    4. **Hadoop实例**:实例可能包括如何使用Hadoop进行数据导入、数据清洗、数据转换、数据分析等操作。例如,可能有一个实例是使用Hadoop处理日志文件,分析用户行为;或者使用MapReduce计算大规模数据集的统计指标,...

    hadoop.zip hadoop2.7.1安装包

    安装并配置好winutils后,Windows用户可以通过Hadoop的HDFS API访问HDFS,进行数据读写操作。 在大数据处理中,Hadoop的核心组件包括: 1. HDFS(Hadoop Distributed File System):分布式文件系统,能够将大规模...

    hadoop2.6,window7 64bit,hadoop.dll、winutils.exe文件下载

    Spark是一个快速、通用和可扩展的大数据处理框架,它可以运行在Hadoop之上。Spark提供了更高效的内存计算和分布式数据处理能力,能够与Hadoop的YARN或MapReduce资源管理器集成,充分利用Hadoop生态系统中的数据存储...

    新版Hadoop视频教程 段海涛老师Hadoop八天完全攻克Hadoop视频教程 Hadoop开发

    08-YARN的通用性意义.avi 09-yarn的job提交流程.avi 第四天 常见mr算法实现和shuffle的机制 01-复习.avi 02-hadoop中的序列化机制.avi 03-流量求和mr程序开发.avi 04-hadoop的自定义排序实现.avi 05-mr...

    hadoop-3.1.1 bin目录文件-含hadoop.dll、winutils

    “hadoop-common-3.1.1-bin”包是Hadoop的通用模块,包含了所有Hadoop组件共享的类库和工具。这个包里的winutils.exe和hadoop.dll对于在Windows上搭建和调试Hadoop环境是必不可少的。 总结来说,Hadoop-3.1.1的bin...

    hadoop3.3.0-winutils所有bin文件

    Spark是一个快速、通用且可扩展的大数据处理框架,它可以与Hadoop的HDFS和YARN无缝集成。Java是编写Hadoop和Spark程序的常用语言,而Scala则提供了一种更高级、更简洁的方式来编写Spark应用。通过结合使用这些工具和...

    hadoop3\bin

    4. **yarn.cmd, hdfs.cmd, hadoop.cmd, mapred.cmd**:这些是Windows下的批处理脚本,分别对应启动YARN、HDFS、Hadoop通用命令和MapReduce服务的命令行工具。 5. **container-executor**:是YARN的一部分,负责在每...

    【hadoop-2.8.1版本】winutils.exe和hadoop.dll-x64和x86通用

    在Linux系统中,Hadoop使用`bin/hadoop`脚本来执行各种操作,如启动、停止服务等。而在Windows环境中,由于命令行工具和环境的差异,Hadoop提供了`winutils.exe`作为等效工具。这个可执行文件主要负责处理Windows下...

    hadoop.dll winutils.exe

    2. Winutils.exe:这是Hadoop在Windows操作系统中的一个实用工具,它模拟了在Linux环境下运行的“hadoop”命令行工具。Winutils.exe提供了如设置Hadoop环境变量、管理HDFS(Hadoop分布式文件系统)和执行Hadoop相关...

    hadoop-common-2.7.3-bin-master-windows

    Hadoop Common是Hadoop项目的核心部分,它包含了Hadoop运行所需的各种通用工具和库,为HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce提供了基础支持。在2.7.3版本中,Hadoop Common对稳定性和性能进行了优化,...

    hadoop-common-0.23.8.jar_hadoop_

    Hadoop Common是Hadoop项目的基础模块,包含了Hadoop运行所必需的各种通用库和实用程序。这个组件不仅为HDFS(Hadoop分布式文件系统)和MapReduce提供必要的支持,还服务于YARN(Yet Another Resource Negotiator)...

    hadoop-2.7.4.tar.gz

    4. **Hadoop Common**:这是Hadoop框架的基础组件,包含各种通用的工具和服务,如网络通信、I/O操作、安全机制等,为Hadoop其他组件提供基础支持。 5. **Windows安装与配置**:虽然Hadoop最初主要针对Linux环境,但...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics