hadoop编译

编译Hadoop源码所需的工具：- protobuf-2.5.0.tar.gz- apache-ant-1.9.9-bin.tar.gz- meavn

Hadoop 2.7.7 的编译教程挺值得一看，尤其是你想在本地撸一个大数据平台的时候。版本稳定，Bug 也修了不少，整体体验还不错。像 YARN 优化、HDFS 块大小调整这些改进，虽然听着挺硬核，但用起来确实顺手多了。文档里也讲了编译的整个流程，Java、依赖库都得配好，不然中途容易卡壳。 MapReduce 在里面依旧是主角，大数据那叫一个稳。HDFS 就更不用说了，丢几百 G 进去都不带眨眼的，容错和扩展都挺靠谱。你要是打算搭个完整的大数据平台，Zookeeper、Hive、HBase、Spark 这些最好也一并上。都能跟 Hadoop 无缝衔接，体验更丝滑。 ，这份资源不光讲原理，还

提供 Hadoop for Windows 10 的编译版本，仅供参考，可用性有待验证。

提供 Hadoop 3.3.1 版本的预编译包，解压即可使用。

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

Hadoop-3.1.1 的编译过程其实还挺有意思的，尤其是你对分布式系统感兴趣的话。这版本做了不少实用升级，像是Erasure Coding，能大幅节省磁盘空间，替代老掉牙的三副本机制，省资源还更智能。YARN 也被优化了一把，Capacity Scheduler调度更快，Preemption 机制能自动给高优先级任务腾位置，整体调度逻辑更灵活。跑大作业的时候，资源利用率高了不少。你要是玩过 MapReduce，应该能感受到 3.1.1 在Shuffle阶段的改进，数据传输更省带宽，作业速度也快了一截。还有个亮点就是动态资源分配，对资源波动大的任务友好。安全这一块也没落下，支持Kerbero

在 Hadoop 编译过程中，有一些工具和 jar 包是不可或缺的。是Apache Ant，它用于自动化构建流程，执行一些如编译、打包等任务，版本为 1.9.4。是Apache Maven，它通过 POM 文件来管理项目依赖和构建，版本 3.0.5 也常见。你还得用FindBugs来进行静态代码，避免编译阶段遗漏潜在问题。另一个重要工具是Protocol Buffers（Protobuf），它高效地序列化和反序列化数据结构，这在 Hadoop 大数据和存储时重要。编译 Hadoop 时，你需要确保这些工具都已经正确配置并可以顺利执行。，准备好 JDK，确保 Java 环境正常。，解压这些工具的

自己编的 Hadoop2.8.3，带教程、JDK、Maven 库，还有一堆用得着的安装包。省去你到处找资料、拉源码、配依赖的麻烦，直接能用，挺省心的。顺带提了几个容易踩坑的地方，编译的时候别掉坑里就好。上传的时候还被限速限大小，分包搞了半天，真是服了……

本指南详细介绍了编译 Hadoop Eclipse 插件的步骤，按照指南中的说明即可完成编译和安装。

提供 Hadoop 源码编译所需的 Maven 仓库，加速编译过程，无需等待依赖下载。