Hadoop安装笔记2单机/伪分布式配置_Hadoop3.1.3——备赛笔记——2024全国职业院校技能大赛“大数据应用开发”赛项—

紧接着上一篇博客：Hadoop安装笔记1：

Hadoop安装笔记1单机/伪分布式配置_Hadoop3.1.3——备赛笔记——2024全国职业院校技能大赛“大数据应用开发”赛项——任务2：离线数据处理-CSDN博客https://blog.csdn.net/Zhiyilang/article/details/135236893?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22135236893%22%2C%22source%22%3A%22Zhiyilang%22%7D

敲命令麻烦，为了方便复制，就打开了虚拟机跟主机直接的“复制粘贴”功能。选择VirtualBox的“设备”=》“共享粘贴板”=》“双向”。选择后，需要重启系统才生效哈！

为了完成从宿主机/opt目录下将文件hadoop-3.1.3.tar.gz、jdk-8u212-linux-x64.tar.gz，apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz复制到容器Master中的/opt/software路径中（若路径不存在，则需新建）的任务。

在进行接下来的配置之前，我们还需要安装一个Docker：

一、安装Docker

1、使用APT 安装doker >>先安装依赖

sudo apt-get install docker

接下来就准备开始安装docker了。先打开命令行工具，ctrl+alt+F4。

类似windows的bat

输入命令：

sudo apt-get install -y docker.io

系统就会开始安装docker，安装过程结果如下图:

启动docker，输入命令：

systemctl start docker

查看docker版本，输入命令：

docker version

停止docker，输入命令：

systemctl stop docker

查看docker状态，输入命令

systemctl status docker

查看docker状态后，就会进入到less编辑器的状态，可以按Q键退出。退出后如下图，又恢复到了命令行的样子。

2、创建Docker容器：

如何搭建一个docker容器？

搭建docker容器

概述：
Docker 是一个开源的应用容器引擎，基于 Go 语言并遵从 Apache2.0 协议开源，让我们开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的 Linux或Windows操作系统的机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。
Docker 架构是在使用客户端-服务器 (C/S) 架构模式，使用远程API来管理和创建Docker容器。Docker 容器通过 Docker 镜像来创建。容器与镜像的关系类似于面向对象编程中的对象与类。
Docker 的优点：Docker 是一个用于开发，交付和运行应用程序的开放平台。能够将应用程序与基础架构分开，从而可以快速交付软件。借助 Docker，可以与管理应用程序相同的方式来管理基础架构。通过利用 Docker 的方法来快速交付，测试和部署代码，可以大大减少编写代码和在生产环境中运行代码之间的延迟。

Docker的应用场景
1. Web 应用的自动化打包和发布。
2. 自动化测试和持续集成、发布。
3. 在服务型环境中部署和调整数据库或其他的后台应用。
4. 从头编译或者扩展现有的 OpenShift 或 Cloud Foundry 平台来搭建自己的 PaaS 环境。
搭建docker

前言

本案例适用开发环境：

Windows开发环境：Windows 11 64bit

Linux开发环境：Ubuntu 18.04. 64bit

虚拟机：Oracle VM VirtualBox
下载

1、使用APT 安装doker >>先安装依赖

apt-get updateapt-get -y install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common

sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl gnupg lsb-release

2、安装 GPG 证书

curl -fsSL http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -

法一：添加Docker官方GPG密钥
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg
法二：添加Docker镜像GPG密钥

没有安装"yum",先安装一下啊~

根据所需继续安装：
apt install yum-utils 
设置软件源命令（以下任选一种即可）
清华大学 (推荐)：
yum-config-manager --add-repo https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
阿里 (推荐)：
yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
官方 (不推荐)：
yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo
查看docker源中的docker版本命令（可以直接跳过到3、写入软件源信息）
yum list docker-ce --showduplicates | sort -r

3、写入软件源信息

sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"

4、更新并安装 Docker CE

 apt-get -y update  apt-get -y install docker-ce

5、设置Docker镜像加速源 (默认的很慢)

vi /etc/docker/daemon.json# 在文件里输入  :set paste   后输入 i  将下面二点内容粘贴进去{     # 这个可以切换成 Ali的更快，这么切换？你登陆阿里云控制台就可以看到     # 或者百度....     "registry-mirrors": ["http://hub-mirror.c.163.com"]}# 然后 刷新配置和重启dockersystemctl daemon-reloadsystemctl restart docker.service

国内加速地址有：

Docker中国区官方镜像 https://registry.docker-cn.com

网易 http://hub-mirror.c.163.com

ustc https://docker.mirrors.ustc.edu.cn

中国科技大学 https://docker.mirrors.ustc.edu.cn

阿里云容器 >>服务 https://cr.console.aliyun.com/ >> 首页点击“创建我的容器镜像”  得到一个专属的镜像加速地址，>>类似于“https://xxxx.mirror.aliyuncs.com”

二、安装Docker Compose

1、使用加速源下载

curl -L https://get.daocloud.io/docker/compose/releases/download/1.25.0/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` > /usr/local/bin/docker-compose

修改目录权限可执行

 chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

2、设置Docker Stable存储库

echo "deb [arch=amd64 signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

验证Docker

执行如下命令，通过运行Docker自带的hello-world镜像来验证是否已安装成功。程序运行后，输出如下内容则表示Docker安装成功。

 sudo docker run hello-world

2.2 搭建本地镜像仓库

Docker用Registry来保存用户构建的镜像。Registry分为公共和私有两种。Docker公司运营的公共Registry叫做Docker Hub，用户可在Docker Hub注册账号，分享并保存自己的镜像。Docker公司的公共镜像仓库提供了庞大的镜像集合供用户使用。一个Docker Registry中可包含多个仓库，每个仓库可包含多个标签(Tag)，每个标签对应一个镜像。通常，一个仓库会包含同一个软件不同版本的镜像，而标签对应该软件的各个版本。用户可通过“[<仓库名>:<标签>]”的格式来指定具体是某个软件某个版本的镜像。如未给出标签，将以[latest]作为默认标签。

本次使用的镜像是registry:2，请执行如下命令自动下载并启动:

mkdir -p /home/tronlong/docker/myregistry

sudo docker run -d -p 5000:5000 -v /home/tronlong/docker/myregistry:/var/lib/registry registry:2

参数说明：

-d：后台启动容器。

-p：将容器的5000端口映射至Ubuntu的5000端口（5000是registry服务端口）。

-v：将容器"/var/lib/registry"目录映射至Ubuntu的"/home/tronlong/docker/myregistry"，用于存放镜像数据。

请执行如下命令，查看容器是否已启动，出现如下内容说明容器已正常启动。

  sudo docker ps

由于刚建立运行，故里面无任何镜像内容。至此，Docker环境安装完成。

3、构建镜像

请在Ubuntu上新建工作目录"/home/tronlong/docker/dockerfile/"，并将产品资料“4-软件资料\Linux\Filesystem\docker\”目录下的文件系统压缩包和产品资料“4-软件资料\Demo\base-demos\led_flash\bin\”目录下的可执行文件拷贝至Ubuntu共享目录下，再执行如下命令拷贝至Docker工作目录。

 mkdir /home/tronlong/docker/dockerfile

cp /mnt/hgfs/SharedFolders/led_flash /home/tronlong/docker/dockerfile/

cp /mnt/hgfs/SharedFolders/rootfs-v1.2-gcbfe5f3.tar.gz /home/tronlong/docker/dockerfile/

（一）安装Docker

1、卸载之前的docker版本

若之前安装过docker，需要先执行下面的命令卸载docker的旧版本

sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc
sudo apt-get purge docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-compose-plugin

在Linux命令行界面中，执行如下Shell命令（注意：当前登录用户名是hadoop）：

cd /opt/software
sudo mkdir jvm #创建/opt/software/jvm目录用来存放JDK文件
cd ~ #进入hadoop用户的主目录
cd Downloads #注意区分大小写字母，刚才已经通过FTP软件把JDK安装包jdk-8u162-linux-x64.tar.gz上传到该目录下
sudo tar -zxvf ./jdk-8u162-linux-x64.tar.gz -C /usr/lib/jvm #把JDK文件解压到/usr/lib/jvm目录下

Shell 命令

上面使用了解压缩命令tar，如果对Linux命令不熟悉，可以参考常用的Linux命令用法。

JDK文件解压缩以后，可以执行如下命令到/usr/lib/jvm目录查看一下：

cd /usr/lib/jvm
ls

Shell 命令

可以看到，在/usr/lib/jvm目录下有个jdk1.8.0_162目录。
下面继续执行如下命令，设置环境变量：

cd ~
vim ~/.bashrc

Shell 命令

上面命令使用vim编辑器（查看vim编辑器使用方法）打开了hadoop这个用户的环境变量配置文件，请在这个文件的开头位置，添加如下几行内容：

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_162
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH

保存.bashrc文件并退出vim编辑器。然后，继续执行如下命令让.bashrc文件的配置立即生效：

source ~/.bashrc

Shell 命令

这时，可以使用如下命令查看是否安装成功：

java -version

Shell 命令

如果能够在屏幕上返回如下信息，则说明安装成功：

hadoop@ubuntu:~$ java -version
java version "1.8.0_162"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_162-b12)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.162-b12, mixed mode)

至此，就成功安装了Java环境。下面就可以进入Hadoop的安装。

安装 Hadoop3.1.3

Hadoop安装文件，可以到Hadoop官网下载hadoop-3.1.3.tar.gz。
也可以直接点击这里从百度云盘下载软件（提取码：lnwl），进入百度网盘后，进入“软件”目录，找到hadoop-3.1.3.tar.gz文件，下载到本地。
我们选择将 Hadoop 安装至 /usr/local/ 中：


sudo tar -zxf ~/下载/hadoop-3.1.3.tar.gz -C /usr/local # 解压到/usr/local中
cd /usr/local/
sudo mv ./hadoop-3.1.3/ ./hadoop # 将文件夹名改为hadoop
sudo chown -R hadoop ./hadoop # 修改文件权限

Shell 命令

Hadoop 解压后即可使用。输入如下命令来检查 Hadoop 是否可用，成功则会显示 Hadoop 版本信息：


cd /usr/local/hadoop
./bin/hadoop version

Shell 命令

相对路径与绝对路径: 请务必注意命令中的相对路径与绝对路径，本文后续出现的 ./bin/...，./etc/... 等包含 ./ 的路径，均为相对路径，以 /usr/local/hadoop 为当前目录。例如在 /usr/local/hadoop 目录中执行 ./bin/hadoop version 等同于执行 /usr/local/hadoop/bin/hadoop version。可以将相对路径改成绝对路径来执行，但如果你是在主文件夹 ~ 中执行 ./bin/hadoop version，执行的会是 /home/hadoop/bin/hadoop version，就不是我们所想要的了。

Hadoop单机配置(非分布式)

Hadoop 默认模式为非分布式模式（本地模式），无需进行其他配置即可运行。非分布式即单 Java 进程，方便进行调试。

现在我们可以执行例子来感受下 Hadoop 的运行。Hadoop 附带了丰富的例子（运行 ./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar 可以看到所有例子），包括 wordcount、terasort、join、grep 等。

在此我们选择运行 grep 例子，我们将 input 文件夹中的所有文件作为输入，筛选当中符合正则表达式 dfs[a-z.]+ 的单词并统计出现的次数，最后输出结果到 output 文件夹中。


cd /usr/local/hadoop
mkdir ./input
cp ./etc/hadoop/*.xml ./input # 将配置文件作为输入文件
./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar grep ./input ./output 'dfs[a-z.]+'
cat ./output/* # 查看运行结果

Shell 命令

执行成功后如下所示，输出了作业的相关信息，输出的结果是符合正则的单词 dfsadmin 出现了1次

Hadoop单机模式运行grep的输出结果

注意，Hadoop 默认不会覆盖结果文件，因此再次运行上面实例会提示出错，需要先将 ./output 删除。

rm -r ./output

Shell 命令

Hadoop伪分布式配置

Hadoop 可以在单节点上以伪分布式的方式运行，Hadoop 进程以分离的 Java 进程来运行，节点既作为 NameNode 也作为 DataNode，同时，读取的是 HDFS 中的文件。

Hadoop 的配置文件位于 /usr/local/hadoop/etc/hadoop/ 中，伪分布式需要修改2个配置文件 core-site.xml 和 hdfs-site.xml 。Hadoop的配置文件是 xml 格式，每个配置以声明 property 的 name 和 value 的方式来实现。

修改配置文件 core-site.xml (通过 gedit 编辑会比较方便: gedit ./etc/hadoop/core-site.xml)，将当中的


<configuration>
</configuration>

XML

修改为下面配置：


<configuration>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>file:/usr/local/hadoop/tmp</value>
<description>Abase for other temporary directories.</description>
</property>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://localhost:9000</value>
</property>
</configuration>

XML

同样的，修改配置文件 hdfs-site.xml：


<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/data</value>
</property>
</configuration>

XML

Hadoop配置文件说明:

Hadoop 的运行方式是由配置文件决定的（运行 Hadoop 时会读取配置文件），因此如果需要从伪分布式模式切换回非分布式模式，需要删除 core-site.xml 中的配置项。

此外，伪分布式虽然只需要配置 fs.defaultFS 和 dfs.replication 就可以运行（官方教程如此），不过若没有配置 hadoop.tmp.dir 参数，则默认使用的临时目录为 /tmp/hadoo-hadoop，而这个目录在重启时有可能被系统清理掉，导致必须重新执行 format 才行。所以我们进行了设置，同时也指定 dfs.namenode.name.dir 和 dfs.datanode.data.dir，否则在接下来的步骤中可能会出错。

配置完成后，执行 NameNode 的格式化:


cd /usr/local/hadoop
./bin/hdfs namenode -format

Shell 命令

成功的话，会看到 "successfully formatted" 的提示，具体返回信息类似如下：

2020-01-08 15:31:31,560 INFO namenode.NameNode: STARTUP_MSG: 
/************************************************************STARTUP_MSG: Starting NameNode
STARTUP_MSG:   host = hadoop/127.0.1.1
STARTUP_MSG:   args = [-format]
STARTUP_MSG:  version = 3.1.3
*************************************************************/......
2020-01-08 15:31:35,677 INFO common.Storage: Storage directory /usr/local/hadoop/tmp/dfs/name **has been successfully formatted**.
2020-01-08 15:31:35,700 INFO namenode.FSImageFormatProtobuf: Saving image file /usr/local/hadoop/tmp/dfs/name/current/fsimage.ckpt_0000000000000000000 using no compression
2020-01-08 15:31:35,770 INFO namenode.FSImageFormatProtobuf: Image file /usr/local/hadoop/tmp/dfs/name/current/fsimage.ckpt_0000000000000000000 of size 393 bytes saved in 0 seconds .
2020-01-08 15:31:35,810 INFO namenode.NNStorageRetentionManager: Going to retain 1 images with txid >= 0
2020-01-08 15:31:35,816 INFO namenode.FSImage: FSImageSaver clean checkpoint: txid = 0 when meet shutdown.
2020-01-08 15:31:35,816 INFO namenode.NameNode: SHUTDOWN_MSG:  
/************************************************************
SHUTDOWN_MSG: Shutting down NameNode at hadoop/127.0.1.1
*************************************************************/

如果在这一步时提示 Error: JAVA_HOME is not set and could not be found. 的错误，则说明之前设置 JAVA_HOME 环境变量那边就没设置好，请按教程先设置好 JAVA_HOME 变量，否则后面的过程都是进行不下去的。如果已经按照前面教程在.bashrc文件中设置了JAVA_HOME，还是出现 Error: JAVA_HOME is not set and could not be found. 的错误，那么，请到hadoop的安装目录修改配置文件“/usr/local/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh”，在里面找到“export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}”这行，然后，把它修改成JAVA安装路径的具体地址，比如，“export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/default-java”，然后，再次启动Hadoop。

接着开启 NameNode 和 DataNode 守护进程。


cd /usr/local/hadoop
./sbin/start-dfs.sh #start-dfs.sh是个完整的可执行文件，中间没有空格

Shell 命令

若出现如下SSH提示，输入yes即可。

启动Hadoop时的SSH提示

启动时可能会出现如下 WARN 提示：WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable WARN 提示可以忽略，并不会影响正常使用。

启动 Hadoop 时提示 Could not resolve hostname:

如果启动 Hadoop 时遇到输出非常多“ssh: Could not resolve hostname xxx”的异常情况，如下图所示：

启动Hadoop时的异常提示

这个并不是 ssh 的问题，可通过设置 Hadoop 环境变量来解决。首先按键盘的 ctrl + c 中断启动，然后在 ~/.bashrc 中，增加如下两行内容（设置过程与 JAVA_HOME 变量一样，其中 HADOOP_HOME 为 Hadoop 的安装目录）：


export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native

Shell

保存后，务必执行 source ~/.bashrc 使变量设置生效，然后再次执行 ./sbin/start-dfs.sh 启动 Hadoop。

启动完成后，可以通过命令 jps 来判断是否成功启动，若成功启动则会列出如下进程: "NameNode"、"DataNode" 和 "SecondaryNameNode"（如果 SecondaryNameNode 没有启动，请运行 sbin/stop-dfs.sh 关闭进程，然后再次尝试启动尝试）。如果没有 NameNode 或 DataNode ，那就是配置不成功，请仔细检查之前步骤，或通过查看启动日志排查原因。

通过jps查看启动的Hadoop进程

Hadoop无法正常启动的解决方法: 一般可以查看启动日志来排查原因，注意几点：

启动时会提示形如 "DBLab-XMU: starting namenode, logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-namenode-DBLab-XMU.out"，其中 DBLab-XMU 对应你的机器名，但其实启动日志信息是记录在 /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-namenode-DBLab-XMU.log 中，所以应该查看这个后缀为 .log 的文件；
每一次的启动日志都是追加在日志文件之后，所以得拉到最后面看，对比下记录的时间就知道了。
一般出错的提示在最后面，通常是写着 Fatal、Error、Warning 或者 Java Exception 的地方。
可以在网上搜索一下出错信息，看能否找到一些相关的解决方法。

此外，若是 DataNode 没有启动，可尝试如下的方法（注意这会删除 HDFS 中原有的所有数据，如果原有的数据很重要请不要这样做）：


# 针对 DataNode 没法启动的解决方法
cd /usr/local/hadoop
./sbin/stop-dfs.sh # 关闭
rm -r ./tmp # 删除 tmp 文件，注意这会删除 HDFS 中原有的所有数据
./bin/hdfs namenode -format # 重新格式化 NameNode
./sbin/start-dfs.sh # 重启

Shell 命令

成功启动后，可以访问 Web 界面 http://localhost:9870 查看 NameNode 和 Datanode 信息，还可以在线查看 HDFS 中的文件。

运行Hadoop伪分布式实例

上面的单机模式，grep 例子读取的是本地数据，伪分布式读取的则是 HDFS 上的数据。要使用 HDFS，首先需要在 HDFS 中创建用户目录：


./bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop

Shell 命令

注意: 教材《大数据技术原理与应用》的命令是以"./bin/hadoop dfs"开头的Shell命令方式，实际上有三种shell命令方式。
1. hadoop fs
2. hadoop dfs
3. hdfs dfs

hadoop fs适用于任何不同的文件系统，比如本地文件系统和HDFS文件系统
hadoop dfs只能适用于HDFS文件系统
hdfs dfs跟hadoop dfs的命令作用一样，也只能适用于HDFS文件系统

接着将 ./etc/hadoop 中的 xml 文件作为输入文件复制到分布式文件系统中，即将 /usr/local/hadoop/etc/hadoop 复制到分布式文件系统中的 /user/hadoop/input 中。我们使用的是 hadoop 用户，并且已创建相应的用户目录 /user/hadoop ，因此在命令中就可以使用相对路径如 input，其对应的绝对路径就是 /user/hadoop/input:


./bin/hdfs dfs -mkdir input
./bin/hdfs dfs -put ./etc/hadoop/*.xml input

Shell 命令

复制完成后，可以通过如下命令查看文件列表：


./bin/hdfs dfs -ls input

Shell 命令

伪分布式运行 MapReduce 作业的方式跟单机模式相同，区别在于伪分布式读取的是HDFS中的文件（可以将单机步骤中创建的本地 input 文件夹，输出结果 output 文件夹都删掉来验证这一点）。


./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'

Shell 命令

查看运行结果的命令（查看的是位于 HDFS 中的输出结果）：


./bin/hdfs dfs -cat output/*

Shell 命令

结果如下，注意到刚才我们已经更改了配置文件，所以运行结果不同。

Hadoop伪分布式运行grep结果

我们也可以将运行结果取回到本地：


rm -r ./output # 先删除本地的 output 文件夹（如果存在）
./bin/hdfs dfs -get output ./output # 将 HDFS 上的 output 文件夹拷贝到本机
cat ./output/*

Shell 命令

Hadoop 运行程序时，输出目录不能存在，否则会提示错误 "org.apache.hadoop.mapred.FileAlreadyExistsException: Output directory hdfs://localhost:9000/user/hadoop/output already exists" ，因此若要再次执行，需要执行如下命令删除 output 文件夹:


./bin/hdfs dfs -rm -r output # 删除 output 文件夹

Shell 命令

运行程序时，输出目录不能存在: 运行 Hadoop 程序时，为了防止覆盖结果，程序指定的输出目录（如 output）不能存在，否则会提示错误，因此运行前需要先删除输出目录。在实际开发应用程序时，可考虑在程序中加上如下代码，能在每次运行时自动删除输出目录，避免繁琐的命令行操作：


Configuration conf = new Configuration();
Job job = new Job(conf);/* 删除输出目录 */
Path outputPath = new Path(args[1]);
outputPath.getFileSystem(conf).delete(outputPath, true);

Java

若要关闭 Hadoop，则运行