Hadoop环境搭建与Map-Reduce程序开发

"Hadoop学习笔记记录了在RedHat6系统上使用Hadoop-0.20.2版本和Java1.6环境搭建开发环境的过程，包括配置环境变量、安装Hadoop以及通过Eclipse运行Map-Reduce程序的步骤。" 在学习Hadoop的过程中，首要任务是建立一个合适的开发环境。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于处理和存储大量数据。在本笔记中，作者使用的是Red Hat Enterprise Linux 6操作系统，并选择了Hadoop的0.20.2版本和Java 1.6作为基础软件。 1. **环境准备** - **软件需求**：首先，确保你有Red Hat 6操作系统，安装了Hadoop的0.20.2版本，以及Java 1.6。这些是Hadoop运行的基础，因为Hadoop是用Java编写的，所以需要Java环境支持。 - **配置Java环境**：为了使Hadoop正常工作，需要将Java的安装路径添加到系统的环境变量中。这通常通过编辑用户的`.bash_profile`文件完成。在文件中添加如下行： ``` HADOOP_HOME=/root/hadoop/hadoop-0.20.2 CLASSPATH=$CLASSPATH:$HADOOP_HOME/hadoop-0.20.2-core.jar PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin export HADOOP_HOME export CLASSPATH export PATH ``` 随后运行`source /root/.bash_profile`使修改生效。如果需要全局生效，应修改`/etc/profile`文件。 2. **Hadoop安装** - **下载与解压**：从Apache官方网站下载Hadoop 0.20.2的tarball，将其解压缩至所需的目录，例如`/root/hadoop/`。 - **配置Hadoop**：设置`HADOOP_HOME`环境变量指向Hadoop的安装目录，并将Hadoop的bin目录添加到PATH中，方法与配置Java环境类似。 3. **运行Map-Reduce程序** - **早期方法**：初学者通常会先编写Map-Reduce程序，然后通过命令行编译为jar包，再使用Hadoop命令运行。 - **Eclipse集成**：为了简化流程，作者尝试在Eclipse中直接编辑和运行Map-Reduce程序。这样做可以提高开发效率，减少手动编译和部署的步骤。通过Eclipse的插件如Hadoop Eclipse Plugin，可以直接将MapReduce项目部署到Hadoop集群，实现快速调试。 在学习Hadoop时，理解如何正确配置环境和使用开发工具至关重要。通过Eclipse这样的集成开发环境(IDE)可以极大地提高开发效率，使开发者更专注于代码逻辑，而不是环境配置。因此，对于初学者来说，掌握这种集成开发方式是提升开发体验和工作效率的一个重要环节。