农产品数据库Hadoop集群搭建部分代码演示

在搭建农产品数据库Hadoop集群时，我们通常会使用Hadoop框架，包括HDFS（分布式文件系统）和YARN（资源管理器）。以下是基于Apache Hadoop的伪分布式模式的一个简单配置及启动脚本的示例：

首先，确保你已经安装了Hadoop，并设置环境变量。这里是一个基本的`core-site.xml`配置文件示例，用于配置HDFS：

<configuration>
  <property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://localhost:9000</value>
  </property>
  <!-- 其他HDFS配置项... -->
</configuration>

然后，你需要创建一个`yarn-site.xml`配置文件，用于YARN：

<configuration>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
  </property>
  <!-- 其他YARN配置项... -->
</configuration>

接着，你可以通过命令行运行Hadoop的守护进程：

# 启动HDFS namenode
$ hadoop-daemon.sh start namenode

# 启动HDFS datanode
$ hadoop-daemon.sh start datanode

# 启动ResourceManager (如果你使用的是standalone模式)
$ yarn-start.sh

在实际项目中，你可能会使用像Apache Hive这样的工具对农产品数据进行查询。例如，创建一个简单的Hive表并加载数据：

CREATE EXTERNAL TABLE products (
  id INT,
  name STRING,
  price DECIMAL(10,2),
  ... // 其他字段
) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n'
LOCATION 'hdfs://localhost:9000/user/hive/warehouse/products.db';

请注意，这只是一个简化的例子，实际部署需要考虑更多的因素，如节点数、网络配置、安全性和性能优化等。此外，如果是在生产环境中，通常会使用更复杂的部署工具如Ambari或Kubernetes来进行自动化管理和运维。