hadoop中无法使用hadoop

在hadoop中无法使用hadoop命令的原因是JAVA_HOME环境变量设置错误。要解决这个问题，您可以检查JAVA_HOME环境变量是否正确设置，并确保它指向正确的Java安装路径。另外，您还可以尝试修改hadoop/conf目录中的core-site.xml文件，将hadoop.tmp.dir节点的值修改为正确的临时目录路径。

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hadoop中mapreduce怎么使用

Hadoop中的MapReduce是一种分布式计算模型，用于处理大规模数据集。使用MapReduce，可以将大规模数据集分成小块，然后在多个计算节点上并行处理这些小块，最后将结果合并起来。

要使用MapReduce，需要编写Map和Reduce函数。Map函数将输入数据转换为键值对，Reduce函数将键值对聚合为输出结果。然后，将Map和Reduce函数打包成一个作业（Job），并将其提交到Hadoop集群上运行。

在Hadoop中，可以使用Java、Python、Scala等编程语言编写MapReduce作业。此外，还可以使用Hadoop提供的工具，如Pig和Hive，来简化MapReduce作业的编写和管理。

spark2中屏蔽使用hadoop

在Spark 2中，可以通过以下方式屏蔽使用Hadoop：

1. 在SparkConf对象中设置`spark.hadoop.fs.AbstractFileSystem.hdfs.impl.disable.cache`参数为`true`，禁用Hadoop的FileSystem缓存机制。

SparkConf conf = new SparkConf()
    .setAppName("MyApp")
    .setMaster("local[*]")
    .set("spark.hadoop.fs.AbstractFileSystem.hdfs.impl.disable.cache", "true");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

2. 在JavaSparkContext对象中设置`spark.hadoop.fs.defaultFS`参数为非Hadoop的文件系统地址，例如使用本地文件系统。

SparkConf conf = new SparkConf()
    .setAppName("MyApp")
    .setMaster("local[*]")
    .set("spark.hadoop.fs.defaultFS", "file:///");
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

通过以上两个步骤，可以完全屏蔽使用Hadoop，并使用非Hadoop的文件系统，例如本地文件系统。需要注意的是，屏蔽使用Hadoop可能会影响一些功能的使用，例如使用HDFS文件系统、使用Hadoop的压缩算法等。因此，需要根据具体情况选择是否使用此方法。