赖biubiu
赖biubiu

在MacOS编译Hadoop2.6.0

准备工作

  1. Homebrew
  2. Hadoop 2.6.0

编译前准备的环境

  1. JDK_7
  2. CMake 3.0+ (brew install)
  3. ProtocolBuffer 2.5.0 (brew install)
  4. Zlib (brew install)
  5. openssl (brew install)
  6. Maven 3.0
  7. Ant

环境检查

  1. java -version [java version "1.7.0_79"]
  2. cmake -version [cmake version 3.5.0]
  3. protoc --version [libprotoc 2.5.0]
  4. mvn --version [Apache Maven 3.2.5]
  5. ant --version [Apache Ant(TM) version 1.9.7]

MacOS下有JDK环境问题需要执行几行简单的命令

  1. $sudo mkdir `/usr/libexec/java_home`/Classes
  2. $sudo ln -s `/usr/libexec/java_home`/lib/tools.jar `/usr/libexec/java_home`/Classes/classes.jar

编译

  1. cd hadoop-2.4.0
  2. mvn package -Pdist,native -DskipTests -Dtar

完成后显示如下

[INFO] Apache Hadoop Project POM ......................... SUCCESS [1.548s]
[INFO] Apache Hadoop Annotations ......................... SUCCESS [3.394s]
[INFO] Apache Hadoop Assemblies .......................... SUCCESS [0.277s]
[INFO] Apache Hadoop Project Dist POM .................... SUCCESS [1.765s]
[INFO] Apache Hadoop Maven Plugins ....................... SUCCESS [3.143s]
[INFO] Apache Hadoop MiniKDC ............................. SUCCESS [2.498s]
[INFO] Apache Hadoop Auth ................................ SUCCESS [3.265s]
[INFO] Apache Hadoop Auth Examples ....................... SUCCESS [2.074s]
[INFO] Apache Hadoop Common .............................. SUCCESS [1:26.460s]
[INFO] Apache Hadoop NFS ................................. SUCCESS [4.527s]
[INFO] Apache Hadoop Common Project ...................... SUCCESS [0.032s]
[INFO] Apache Hadoop HDFS ................................ SUCCESS [2:09.326s]
[INFO] Apache Hadoop HttpFS .............................. SUCCESS [14.876s]
[INFO] Apache Hadoop HDFS BookKeeper Journal ............. SUCCESS [5.814s]
[INFO] Apache Hadoop HDFS-NFS ............................ SUCCESS [2.941s]
[INFO] Apache Hadoop HDFS Project ........................ SUCCESS [0.034s]
[INFO] hadoop-yarn ....................................... SUCCESS [0.034s]
[INFO] hadoop-yarn-api ................................... SUCCESS [57.713s]
[INFO] hadoop-yarn-common ................................ SUCCESS [20.985s]
[INFO] hadoop-yarn-server ................................ SUCCESS [0.040s]
[INFO] hadoop-yarn-server-common ......................... SUCCESS [6.935s]
[INFO] hadoop-yarn-server-nodemanager .................... SUCCESS [12.889s]
[INFO] hadoop-yarn-server-web-proxy ...................... SUCCESS [2.362s]
[INFO] hadoop-yarn-server-applicationhistoryservice ...... SUCCESS [4.059s]
[INFO] hadoop-yarn-server-resourcemanager ................ SUCCESS [11.368s]
[INFO] hadoop-yarn-server-tests .......................... SUCCESS [0.467s]
[INFO] hadoop-yarn-client ................................ SUCCESS [4.109s]
[INFO] hadoop-yarn-applications .......................... SUCCESS [0.043s]
[INFO] hadoop-yarn-applications-distributedshell ......... SUCCESS [2.123s]
[INFO] hadoop-yarn-applications-unmanaged-am-launcher .... SUCCESS [1.902s]
[INFO] hadoop-yarn-site .................................. SUCCESS [0.030s]
[INFO] hadoop-yarn-project ............................... SUCCESS [3.828s]
[INFO] hadoop-mapreduce-client ........................... SUCCESS [0.069s]
[INFO] hadoop-mapreduce-client-core ...................... SUCCESS [19.507s]
[INFO] hadoop-mapreduce-client-common .................... SUCCESS [13.039s]
[INFO] hadoop-mapreduce-client-shuffle ................... SUCCESS [2.232s]
[INFO] hadoop-mapreduce-client-app ....................... SUCCESS [7.625s]
[INFO] hadoop-mapreduce-client-hs ........................ SUCCESS [6.198s]
[INFO] hadoop-mapreduce-client-jobclient ................. SUCCESS [5.440s]
[INFO] hadoop-mapreduce-client-hs-plugins ................ SUCCESS [1.534s]
[INFO] Apache Hadoop MapReduce Examples .................. SUCCESS [4.577s]
[INFO] hadoop-mapreduce .................................. SUCCESS [2.903s]
[INFO] Apache Hadoop MapReduce Streaming ................. SUCCESS [3.509s]
[INFO] Apache Hadoop Distributed Copy .................... SUCCESS [6.723s]
[INFO] Apache Hadoop Archives ............................ SUCCESS [1.705s]
[INFO] Apache Hadoop Rumen ............................... SUCCESS [4.460s]
[INFO] Apache Hadoop Gridmix ............................. SUCCESS [3.330s]
[INFO] Apache Hadoop Data Join ........................... SUCCESS [2.585s]
[INFO] Apache Hadoop Extras .............................. SUCCESS [2.361s]
[INFO] Apache Hadoop Pipes ............................... SUCCESS [9.603s]
[INFO] Apache Hadoop OpenStack support ................... SUCCESS [3.797s]
[INFO] Apache Hadoop Client .............................. SUCCESS [6.102s]
[INFO] Apache Hadoop Mini-Cluster ........................ SUCCESS [0.091s]
[INFO] Apache Hadoop Scheduler Load Simulator ............ SUCCESS [3.251s]
[INFO] Apache Hadoop Tools Dist .......................... SUCCESS [5.068s]
[INFO] Apache Hadoop Tools ............................... SUCCESS [0.032s]
[INFO] Apache Hadoop Distribution ........................ SUCCESS [24.974s]
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] BUILD SUCCESS

编译好的Hadoop我们可以导入intellij进行Hadoop源代码的阅读和debug

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    不止一次，看到很多讲技术的文章里面出现过这个词语。今天终于弄懂了——通过朋友给的浏览软件，上了wiki。  我再一次感到，没有辞典能像WiKi一样，给出这样体贴人心、一清二楚的解释了。为了表达我对WiKi的喜爱，只好在此一一中英对照，给大家上次课。   In computer science, bleeding edge is a term that
  • c中实现utf8和gbk的互转 jimmee ciconvutf8&gbk编码
    #include <iconv.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <unistd.h> #include <fcntl.h> #include <string.h> #include <sys/stat.h> int code_c
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    1.大型网站软件系统的特点？ a.高并发，大流量。 b.高可用。 c.海量数据。 d.用户分布广泛，网络情况复杂。 e.安全环境恶劣。 f.需求快速变更，发布频繁。 g.渐进式发展。 2.大型网站架构演化发展历程？ a.初始阶段的网站架构。 应用程序，数据库，文件等所有的资源都在一台服务器上。 b.应用服务器和数据服务器分离。 c.使用缓存改善网站性能。 d.使用应用
  • 在代码中获取Android theme中的attr属性值 OliveExcel androidtheme
    Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西.   在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则: int defaultColor = 0xFF000000; int[] attrsArray = { andorid.r.
  • 基于Zookeeper的分布式共享锁 roadrunners zookeeper分布式共享锁
    首先，说说我们的场景，订单服务是做成集群的，当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令，这时并发就产生了，系统就会重复创建订单。等等......场景。这时，分布式共享锁就闪亮登场了。   共享锁在同一个进程中是很容易实现的，但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译，这里就不在赘述了。   官
  • 两个容易被忽略的MySQL知识 tomcat_oracle mysql
    1、varchar(5)可以存储多少个汉字，多少个字母数字？ 　　相信有好多人应该跟我一样，对这个已经很熟悉了，根据经验我们能很快的做出决定，比如说用varchar(200)去存储url等等，但是，即使你用了很多次也很熟悉了，也有可能对上面的问题做出错误的回答。 　　这个问题我查了好多资料，有的人说是可以存储5个字符，2.5个汉字（每个汉字占用两个字节的话），有的人说这个要区分版本，5.0
  • zoj 3827 Information Entropy(水题) 阿尔萨斯 format
    题目链接：zoj 3827 Information Entropy 题目大意：三种底，计算和。 解题思路：调用库函数就可以直接算了，不过要注意Pi = 0的时候，不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0，因为p是logp的高阶。 #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath&
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他