Hadoop Windows客户端配置与实践指南

目录

第1步：准备Hadoop Windows安装包

第2步：获取并放置集群配置文件

第3步：配置Windows环境变量

第4步：解决Windows本地依赖问题

第5步：验证配置

四、 实践操作：使用客户端

1. 操作HDFS

2. 提交MapReduce作业

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第1步：准备Hadoop Windows安装包

1. 从老师提供的地址或上述GitHub仓库下载与你集群版本一致的Hadoop Windows包（例如：hadoop-3.3.0）。

2. 将其解压到一个没有中文和空格的目录下，例如：D:\BigData\hadoop-3.3.0。这个目录就是你的 HADOOP_HOME。

第2步：获取并放置集群配置文件

1. 从老师那里获取集群的四个核心配置文件：

   • core-site.xml (包含NameNode地址)

   • hdfs-site.xml (包含HDFS副本数等配置)

   • yarn-site.xml (包含ResourceManager地址)

   • mapred-site.xml (包含MapReduce框架配置)

2. 用这些文件覆盖你本地HADOOP_HOME\etc\hadoop\目录下的同名文件。

   • 例如，覆盖 D:\BigData\hadoop-3.3.0\etc\hadoop\ 下的文件。

   为什么？ 这样你的客户端才知道NameNode、ResourceManager等关键服务在哪里，才能正确连接到集群。

第3步：配置Windows环境变量

1. 右键点击“此电脑” -> “属性” -> “高级系统设置” -> “环境变量”。

2. 在“系统变量”区域，新建一个变量：

   • 变量名(N)：HADOOP_HOME

   • 变量值(V)：D:\BigData\hadoop-3.3.0 (你的Hadoop解压路径)

3. 找到并编辑系统变量中的 Path 变量：

   • 点击“新建”，添加一条新的记录：%HADOOP_HOME%\bin

   • 为了确保优先使用，最好将其上移到顶部。

第4步：解决Windows本地依赖问题

Hadoop原生库主要在Linux下工作，在Windows上运行需要一些额外文件(winutils.exe和hadoop.dll)。

1. 从上述GitHub仓库下载对应版本的 bin 文件夹（里面包含winutils.exe等文件）。

2. 将下载的bin文件夹中的内容，全部复制到你本地的%HADOOP_HOME%\bin目录下，覆盖原有文件。

3. 将 hadoop.dll 文件复制到 C:\Windows\System32 目录下。

这一步至关重要！ 缺少这些文件会在执行命令时出现各种java.lang.UnsatisfiedLinkError错误。

第5步：验证配置

1. 重新打开一个新的命令提示符(CMD)或PowerShell，使环境变量生效。

2. 输入以下命令测试环境变量是否配置正确：

   bash

   hadoop version

   如果配置成功，你会看到Hadoop的版本信息输出。

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四、 实践操作：使用客户端

配置完成后，你的电脑就成为了一个Hadoop客户端，可以远程操作集群。

1. 操作HDFS

• 查看HDFS根目录下的文件：

  bash

  hadoop fs -ls /

• 从本地磁盘上传文件到HDFS：

  bash

  # 命令格式：hadoop fs -put <本地路径> <HDFS路径>
  hadoop fs -put D:\test.txt /input/
  echo "Hello Hadoop" > test.txt
  hadoop fs -put test.txt /input/

• 从HDFS下载文件到本地：

  bash

  # 命令格式：hadoop fs -get <HDFS路径> <本地路径>
  hadoop fs -get /output/part-r-00000 D:\result.txt

• 查看HDFS上的文件内容：

  bash

  hadoop fs -cat /output/part-r-00000

2. 提交MapReduce作业

假设我们有一个经典的WordCount计算词频的Jar包。

• 提交作业到YARN集群：

  bash

  # 命令格式：
  hadoop jar <jar包路径> <主类名> <输入路径> <输出路径># 示例：
  hadoop jar D:\hadoop-examples.jar wordcount /input/test.txt /output/wc_result

• 查看作业运行状态：

  • 你可以通过YARN的Web UI（通常为 http://<resourcemanager-host>:8088）查看作业执行情况。

  • 也可以在命令行使用 yarn 命令查看：

    bash

    yarn application -list