怎么将将hadoop压缩包解压到 /app文件夹中

要将Hadoop压缩包解压到/app文件夹中，首先你需要下载Hadoop的tar.gz或者其他类型的压缩文件。以下是通用步骤：

1. **下载Hadoop压缩包**：访问Hadoop官方网站或其他可靠的源获取对应版本的Hadoop安装包，如`hadoop-XXX.tar.gz`。

2. **切换到目标目录**：打开终端或命令提示符，导航到你想解压的位置，例如：

   cd /app

3. **解压文件**：使用`tar`命令解压，语法如下：

   tar -xzvf hadoop-XXX.tar.gz

这里的`x`表示提取，`z`指处理gzip压缩，`v`是详细模式（显示过程），`f`是文件名。

4. **确认解压**：解压完成后，你应该会在/app目录下看到Hadoop的各个文件和文件夹结构，如`hadoop-common`, `hadoop-hdfs`, 等等。

5. **初始化配置**：根据需要对Hadoop进行必要的配置，这通常涉及到编辑`conf`目录下的配置文件，比如`core-site.xml`、`hdfs-site.xml`等。

如果你遇到权限问题或其他疑问，可以尝试使用`sudo`来运行解压命令，或者查阅Hadoop官方文档以获得更详细的指导。

相关问题

Ubuntu16.04Hadoop配置

### 安装和配置Hadoop

#### 环境准备
为了确保顺利安装并运行Hadoop，在开始之前需确认已成功安装Ubuntu 16.04操作系统，并完成了基本的系统设置及配置[^1]。

#### 下载与解压Hadoop压缩包
前往Apache官方网站下载适合版本的Hadoop压缩包，将其放置于合适位置后进行解压操作。通常建议创建专门目录用于存放大数据软件及其相关组件。

tar -xzvf hadoop-x.x.x.tar.gz -C /usr/local/

此处`x.x.x`代表具体版本号，请根据实际情况调整路径名。

#### 修改环境变量
为了让命令行工具能够识别到Hadoop指令集，需要更新系统的环境变量文件`.bashrc`。通过Vim或其他文本编辑器打开该文件：

sudo vim ~/.bashrc

在文件末尾追加如下几行内容以便正确加载Hadoop环境变量[^5]:

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin

保存更改后的文件并使之生效:

source ~/.bashrc

#### 编辑核心配置文件core-site.xml
进入Hadoop配置文件夹内找到名为`core-site.xml`的核心站点配置文件，对其进行必要的修改来适应单机模式下的测试需求。主要涉及的是指定临时存储数据的位置以及默认FS URI等参数设定。

<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://localhost:9000</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/app/hadoop/tmp</value>
    </property>
</configuration>

#### 设置YARN资源管理器配置yarn-site.xml
同样地，对于分布式计算框架而言，还需要针对YARN部分做额外的定制化处理。编辑位于相同目录中的`yarn-site.xml`文档，添加或替换相应属性值以满足集群运作的要求。

<configuration>
    <!-- 启动NodeManager Web界面 -->
    <property>
      <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
      <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>

    <!-- ResourceManager地址 -->
    <property>
       <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
       <value>localhost</value>
    </property>

    <!-- NodeManager日志聚合功能开关 -->
    <property>
       <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
       <value>true</value>
    </property>
    
    <!-- 日志保留时间(单位毫秒) -->
    <property>
       <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
       <value>-1</value>
    </property>
</configuration>

#### 初始化NameNode
首次启动前务必执行格式化名称节点的操作，即初始化DFS命名空间结构。注意这条命令仅限初次部署时调用一次即可。

/usr/local/hadoop/bin/hdfs namenode -format

#### 启动HDFS服务
利用提供的Shell脚本来激活整个HDFS文件系统的服务端口监听状态。

/usr/local/hadoop/sbin/start-dfs.sh

此时可以通过浏览器访问http://master-ip:50070查看Web UI界面上显示出来的集群健康状况报告。

#### 启动YARN调度程序
最后一步就是开启YARN相关的守护线程，从而允许提交MapReduce作业任务至远程服务器上并发执行[^4].

/usr/local/hadoop/sbin/start-yarn.sh

至此便已完成了一个简易版伪分布式的Hadoop平台搭建流程介绍。当然实际生产环境中往往还会涉及到更多复杂的网络拓扑规划、安全机制加固等方面考量因素。

CentOS7安装Hadoop2.7.3

### 安装配置Hadoop 2.7.3于CentOS 7

#### 准备工作
确保所有服务器的时间保持一致，这可以通过NTP服务来实现。关闭防火墙和服务隔离设置以减少网络通信障碍。

#### 卸载原有JDK版本
由于CentOS可能预装了OpenJDK, 需要先将其移除再安装适合Hadoop运行环境所需的Oracle JDK[^3]:

sudo yum remove java*

#### 下载并安装Java Development Kit (JDK)
获取最新版的JDK压缩包，并按照如下命令完成部署:

cd /opt/
wget --no-check-certificate --no-cookies -O jdk-8uXXX-linux-x64.tar.gz https://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/8uXXX-bYY/jdk-8uXXX-linux-x64.tar.gz
tar zxvf jdk-8uXXX-linux-x64.tar.gz
mv jdk1.8.* jdk8
rm -rf jdk-8uXXX-linux-x64.tar.gz

更新系统的`$PATH`和`JAVA_HOME`环境变量，在`~/.bashrc`文件中加入以下内容：

export JAVA_HOME=/opt/jdk8
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
source ~/.bashrc
java -version

#### 获取Hadoop软件包
前往Apache官方网站下载页面找到对应版本号的Hadoop tarball链接地址，利用wget工具进行下载操作之后解压到指定目录下。

mkdir ~/software && cd $_
wget http://archive.apache.org/dist/hadoop/core/hadoop-2.7.3/hadoop-2.7.3.tar.gz
tar zxf hadoop-2.7.3.tar.gz
ln -sfn ./hadoop-2.7.3 hadoop
echo 'export HADOOP_HOME=~/software/hadoop' >> ~/.bash_profile
echo 'export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin' >> ~/.bash_profile
source ~/.bash_profile

#### 修改Hadoop配置文件
进入Hadoop配置文件夹编辑核心参数设定，具体路径为/root/software/hadoop/etc/hadoop[^1]：

- `core-site.xml`: 设置临时存储位置以及默认FS URI.

    <configuration>
        <property>
            <name>fs.defaultFS</name>
            <value>hdfs://master:9000</value>
        </property>
        <property>
            <name>hadoop.tmp.dir</name>
            <value>/app/hadoop/tmp</value>
        </property>
    </configuration>

- `hdfs-site.xml`: 指定NameNode数据保存副本数量等属性.

    <configuration>
        <property>
            <name>dfs.replication</name>
            <value>2</value>
        </property>
        <!-- Other properties -->
    </configuration>

- `yarn-site.xml`: YARN框架相关选项定义.

    <configuration>
        <property>
            <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
            <value>mapreduce_shuffle</value>
        </property>
        <!-- Additional settings here -->
    </configuration>

- `mapred-site.xml`: MapReduce作业执行模式切换至YARN之上.

    <configuration>
        <property>
            <name>mapreduce.framework.name</name>
            <value>yarn</value>
        </property>
    </configuration>

另外还需要调整slaves列表文档，列出集群内所有的Slave节点名称以便启动时自动连接它们。

#### 初始化HDFS文件系统
作为Master节点上的管理员账户执行下面指令初始化分布式文件系统结构：

hdfs namenode -format

#### 启动Hadoop集群组件
通过sbin下的脚本批量开启各个守护进程，包括但不限于ResourceManager、NodeManager等等。

start-dfs.sh
start-yarn.sh
mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

此时应该可以在浏览器里查看Web UI状态页，默认端口分别为50070(HDFS), 8088(YARN ResourceManager).

针对提到的具体问题，如果发现某些从属节点未能正常注册成为DataNodes或是无法显示相关信息，则需检查这些主机之间的连通性和权限授予情况；对于8080端口不可达的情况，请确认Application Master是否已成功启动并且监听该端口号。