华为云耀云服务器L实例-大数据学习-hadoop前置准备2-JDK环境部署

 华为云耀云服务器L实例-大数据学习-hadoop前置准备2-JDK环境部署

产品官网：https://www.huaweicloud.com/product/hecs-light.html

今天我们采用可靠更安全、智能不卡顿、价优随心用、上手更简单、管理特省心的华为云耀云服务器L实例为例，演示单台服务器配置伪分布式模式hadoop集群的基础：完成 JDK 环境的部署

Hadoop 是一个开源的分布式存储和计算框架，旨在处理大规模数据集。它是 Apache 软件基金会的一个顶级项目，为用户提供了一种可靠、可扩展且高效处理大数据的方式。

1. Hadoop Distributed File System（HDFS）： HDFS 是 Hadoop 的分布式文件系统，设计用于存储大规模数据集。它将数据划分为块（block）并分布存储在多台机器上，提供了高容错性和可靠性。

2. MapReduce： MapReduce 是 Hadoop 的计算模型，用于并行处理大规模数据集。它将计算任务分解为 Map 和 Reduce 阶段，通过在分布式环境中执行这些任务来实现数据处理。

3. YARN（Yet Another Resource Negotiator）： YARN 是 Hadoop 的资源管理器，负责集群资源的管理和调度。它允许多个应用程序共享同一集群，从而更有效地利用集群资源。

4. Hadoop生态系统： Hadoop 生态系统包含许多其他工具和框架，如 Hive、Pig、HBase、Spark 等，用于支持不同类型的数据处理和分析需求。

5. 扩展性： Hadoop 具有良好的可扩展性，可以轻松地在集群中添加新的节点以处理不断增长的数据量。它支持在普通硬件上搭建集群，使得大规模数据处理变得更加经济高效。

6. 开源和社区支持： Hadoop 是开源软件，由全球的开发者社区维护和支持。它拥有庞大的用户社群和活跃的开发者社区，不断推动框架的发展和改进。

Hadoop 被广泛应用于处理大规模数据，包括数据存储、数据分析、机器学习等各种场景。它的设计理念使得它适用于在常规硬件上搭建的大规模集群，并为用户提供了一种可靠、高效、可扩展的大数据处理解决方案。

JDK ： Java Development Kit ，是用于 Java 语言开发的环境。大数据的很多软件的运行都需要有 Java 运行环境的支持，所以我们需要预先部署好 JDK 环境。

### 步骤1 ：下载 JDK 软件： https://www.oracle.com/java/technologies/downloads

下载 jdk-8u361-linux-x64.tar.gz

将下载好的文件用finalshell上传至云服务器

### 步骤2 ：配置 JDK 环境

1.  创建文件夹，用来部署 JDK ，将 JDK 和 Tomcat 都安装部署到： /export/server 内

```bash

mkdir -p /export/

```

2.  解压缩 JDK 安装文件

```bash

tar -zxvf jdk-8u361-linux-x64.tar.gz -C /export/server

```

3.  配置 JDK 的软链接

```bash

ln -s /export/server/jdk1.8.0_351 /export/server/jdk

```

4.  配置 JAVA_HOME 环境变量，以及将 $JAVA_HOME/bin 文件夹加入 PATH 环境变量中

```bash

vim ~/.bashrc

```

export JAVA_HOME=/export/server/jdk

export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

5. 生效环境变量

```bash

source /etc/profile

```

6. 配置 java 执行程序的软链接

```bash

rm -f /usr/bin/java

ln -s /export/server/jdk/bin/java /usr/bin/java/

```

7. 执行验证

```bash

java -version

javac -version

```

至此，我们成功完成了JAVA环境配置的准备