如果你想在 Windows 10 上编译 Hadoop 3.3.1 源码,这篇教程挺适合你。Hadoop 是一个大数据领域的重要工具,主要由 HDFS 和 MapReduce 两个核心模块组成,前者负责高效的分布式存储,后者并行计算。为了编译,你得安装 JDK、Git 和 Maven 等开发环境,确保它们和 Hadoop 兼容。,使用git clone
命令拉取 Hadoop 源码,通过mvn clean package -DskipTests
来进行编译。编译完成后,你将得到一个包含源码、文档和库的压缩包,可以用来进行本地开发或定制 Hadoop 功能。值得注意的是,Windows 和 Linux 环境有所不同,需要对源码或配置文件进行调整,确保路径和依赖库设置正确。如果你在 Linux 集群上部署 Hadoop,可以直接将这些源码包解压并进行配置。,这是一个好的学习机会,能让你深入理解 Hadoop 的工作原理和内部机制。
Hadoop 3.3.1Windows编译包
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Windows 10 上直接用的 Hadoop 2.7.2 编译包,真的挺省事的。省去了各种路径问题、依赖不兼容、环境变量一堆坑。你要是在 Windows 上搞 Hadoop,直接上手这个 jar 包,效率高多了。基本的核心库、MapReduce、HDFS 都打包好了,解压、配好环境变量就能跑了,省时省力。
Hadoop 在 Windows 上编译,真的是一场修行。路径分隔符不认、缺库、Maven 一堆红字,编译个几小时还报错。现在这个包是编译好了的,直接用,适配 Windows,还挺稳定。
里面的hadoop-2.7.2_jar压缩包应该是把常用的几个组件都打好了,包括Hadoop Comm
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hadoop 源码的编译其实没那么玄乎,但环境得整利索,尤其是几个关键依赖包。像是用来做数据序列化的protobuf,Hadoop 必须得用 2.5.0 版本的,不然分分钟编译挂掉。你得先把protoc加到PATH里,不然 Maven 都认不出它来。压缩那块用的是snappy,就是那种压得快、解得也快的库,HDFS 和 MapReduce 性能会好不少。你要是编译的时候找不到它的.so或者.a文件,那十有八九就是没装好路径。再来一个比较容易被忽略的——FindBugs,这玩意儿不是编译必须,但有它能帮你提早发现 Bug,适合团队协作的场景,稳定性更有保障。JDK 1.7和Maven这些就不多说
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Windows 系统的 Hadoop 环境配置一直是个让人头大的事,是 64 位系统,坑还挺多的。这个专门为 Windows 准备的Hadoop 插件资源,基本能让你省下大半折腾时间,直接就能跑起来,挺适合做测试和学习的。winutils.exe和hadoop.dll这俩是主角,一个用来跑命令,一个让系统别报错,配合着就像 Linux 下的命令行体验,挺顺手的。还有几个开发相关的文件也一并带上了,比如hadoop.exp和libwinutils.lib,主要是给你用 C/C++写接口时用的。要是你只是用 Java 跑 Hadoop 项目,不太会碰,但放那儿总没坏处。调试也有照顾到,winuti
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