HADDOP中的hadoop-env.cmd如何设置

Hadoop-env.cmd是Hadoop中的一个脚本文件，用于设置Hadoop的环境变量。您可以按照以下步骤进行设置：

1. 打开hadoop-env.cmd文件，该文件通常位于Hadoop的bin目录下。

2. 找到以下行：

set HADOOP_HOME=%cd%

set HADOOP_CONF_DIR=%HADOOP_HOME%\etc\hadoop

这些行设置了Hadoop的Home目录和配置文件目录。您可以根据需要更改这些目录的路径。

3. 设置JAVA_HOME变量。在hadoop-env.cmd文件中，找到以下行：

set JAVA_HOME=C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_191

将路径更改为您的Java安装目录。

4. 设置Hadoop的类路径。在hadoop-env.cmd文件中，找到以下行：

set HADOOP_CLASSPATH=%JAVA_HOME%\lib\tools.jar

将路径更改为包含您的自定义类的目录。

5. 保存并关闭hadoop-env.cmd文件。

6. 在命令行中启动Hadoop。

注意：如果您使用的是Linux操作系统，则应该使用hadoop-env.sh文件来设置环境变量。

相关问题

样例文件hadoop.doc如下，试编写一个MapReduce程序，统计文件中的关键词Haddop出现的次数。样例文件Hadoop.doc的内容：The Hadoop documentation includes the information you need to get started using Hadoop. Begin with the Single Node Setuo which shows you how to set up a single-node Hadoop installation. Then move on to the Cluster Setup to learn how to set up a multi-node Hadoop installation

好的，这是一个典型的词频统计问题，需要编写一个MapReduce程序来解决。下面是MapReduce程序的实现过程：

1. Map阶段

对于输入文件中的每一行，我们将其切分成若干个单词。对于每个单词，我们将其作为Map的输出键，输出键值对(key, 1)，表示这个单词出现了一次。同时，我们需要过滤掉非关键词“Hadoop”的单词。

2. Reduce阶段

对于每个单词，Reduce阶段将对其所有键值对(key, 1)的值进行求和，即可得到这个单词出现的总次数。对于关键词“Hadoop”，我们就能得到它在文件中出现的次数。

下面是MapReduce程序的代码实现：

import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class HadoopCount {

  public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{

    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text("Hadoop");

    public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
      StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
      while (itr.hasMoreTokens()) {
        String token = itr.nextToken();
        if (token.equals("Hadoop")) {
          context.write(word, one);
        }
      }
    }
  }

  public static class IntSumReducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
    private IntWritable result = new IntWritable();

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
      int sum = 0;
      for (IntWritable val : values) {
        sum += val.get();
      }
      result.set(sum);
      context.write(key, result);
    }
  }

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    Job job = Job.getInstance(conf, "hadoop count");
    job.setJarByClass(HadoopCount.class);
    job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
    job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
    job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
    job.setOutputKeyClass(Text.class);
    job.setOutputValueClass(IntWritable.class);
    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
    System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
  }
}

我们可以在Hadoop集群上运行该MapReduce程序，统计Hadoop.doc文件中关键词“Hadoop”出现的次数。

spring boot 运行haddop3

Spring Boot和Hadoop是两个不同的技术，Spring Boot是一个Java Web开发框架，而Hadoop是一个大数据处理框架。它们并没有直接的联系。如果您想要使用Spring Boot来操作Hadoop集群，则可以使用Hadoop提供的Java API，或者使用一些第三方的Java库来完成操作。

如果您要使用Hadoop 3.x版本，可以按照以下步骤进行操作：

1. 在pom.xml文件中添加hadoop-client依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-client</artifactId>
    <version>3.x.x</version>
</dependency>

2. 配置Hadoop集群的信息，例如core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml等，可以通过以下方式：

@Configuration
public class HadoopConfig {
 
    @Bean
    public Configuration hadoopConfiguration() throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://namenode:8020");
        conf.set("mapreduce.framework.name", "yarn");
        conf.set("yarn.resourcemanager.address", "resourcemanager:8032");
        conf.set("yarn.resourcemanager.scheduler.address", "resourcemanager:8030");
        conf.set("mapreduce.jobhistory.address", "historyserver:10020");
        conf.set("mapreduce.jobhistory.webapp.address", "historyserver:19888");
        return conf;
    }
}

3. 编写Java程序，使用Hadoop提供的API进行操作：

@Configuration
public class HadoopConfig {
 
    @Autowired
    private Configuration hadoopConfiguration;
 
    @Bean
    public FileSystem fileSystem() throws Exception {
        return FileSystem.get(hadoopConfiguration);
    }
}

以上是一个简单的示例，您可以根据自己的需求进行修改和扩展。如果您还有其他问题，请随时提出。