大数据实训项目(小麦种子)-03、大数据环境Hadoop、Mapreduce、Hive、Hbase、HDFS搭建服务及调试

文章目录

前言
一、Linux系统Centos7安装配置JDK8
二、Linxu系统Centos7中搭建Hadoop3.1.0服务
- 下载地址
- 服务1：详细步骤（初始化与启动dfs服务）
- - 详细步骤
  - 配置环境变量
- 服务2：Hadoop(YARN)环境搭建
三、Linux系统搭建Hive3.1.2服务
- 前提条件
- 安装MySQL 5.7.27
- Hive3.1.2详细安装配置步骤
- - 下载地址
  - 详细安装步骤
- 启动Hive服务与配置环境变量
- IDEA远程连接Hive服务
- - 前置准备
  - Java程序来连接Hive
四、Linux系统搭建Hbase2.2.4
- 说明
- 下载Zookeeper3.4.5以及Hbase2.2.4
- 安装Zookeeper3.4.5全流程（单机）
- 安装Hbase2.2.4全流程（单机）
- - 详细安装流程
  - Java客户端连接Hbase
五、Javaweb项目及lib包依赖
- 功能描述
- 测试服务快速命令
六、快捷命令汇总
- 快速关闭各个服务
- 快速启动各个服务
番外：极速搭建大数据配套环境（导入Virtualbox）
- 导入提前搭建好的环境
- - ①配置静态ip地址
  - ②配置域名映射
- 测试环境

前言

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一、Linux系统Centos7安装配置JDK8

下载地址：https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/#java8

安装步骤如下：

①将JDK8的安装上传到服务器上

mkdir /opt/tools

mkdir /opt/server

②解压JDK8到指定目录

cd /opt/tools

tar -zvxf jdk-8u221-linux-x64.tar.gz -C /opt/server

③编辑配置环境变量

vim /etc/profile

# 文件末尾增加 指定jdk目录
# jdk
export JAVA_HOME=/opt/server/jdk1.8.0_221
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH

# 使配置生效
source /etc/profile

③测试JDK是否安装成功

java -version

二、Linxu系统Centos7中搭建Hadoop3.1.0服务

下载地址

Hadoop下载地址：https://archive.apache.org/dist/hadoop/core/

选择tar.gz压缩包下载：

服务1：详细步骤（初始化与启动dfs服务）

详细步骤

步骤1：配置免密登录

Hadoop 组件之间需要基于 SSH 进行通讯，配置免密登录后不需要每次都输入密码，配置映射：

vim /etc/hosts

# 文件末尾增加（之前增加过无需增加）
192.168.10.120 server

生成私钥：

# 不断回车即可
ssh-keygen -t rsa

授权，进入 ~/.ssh 目录下，查看生成的公匙和私匙，并将公匙写入到授权文件：

cd ~/.ssh
cat id_rsa.pub >> authorized_keys
chmod 600 authorized_keys

步骤2：解压Hadoop

将文件上传/opt/tools：

外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传

解压Hadoop压缩包到server目录：

cd /opt/tools

tar -zvxf hadoop-3.1.0.tar.gz -C /opt/server/

步骤3：配置Hadoop

修改配置文件hadoop-env.sh文件，设置JDK的安装路径：

# 进入到hadoop的配置文件目录
cd /opt/server/hadoop-3.1.0/etc/hadoop

# 打开hadoop的环境配置脚本
vim hadoop-env.sh

# 配置一开始的Java环境变量
export JAVA_HOME=/opt/server/jdk1.8.0_221

修改core-site.xml文件，分别指定hdfs 协议文件系统的通信地址及hadoop 存储临时文件的目录（程序运行可自动创建）：

vim core-site.xml

<configuration>
    <property>
        <!--指定 namenode 的 hdfs 协议文件系统的通信地址
			这里server是域名 我们提前配置了hosts文件
		-->
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://server:8020</value>
    </property>
    <property>
        <!--指定 hadoop 数据文件存储目录-->
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/opt/server/hadoop-3.1.0/data</value>
    </property>
    <!--下面两个配置解决：idea远程连接hive失败问题-->
    <property>
         <name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
         <value>*</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
        <value>*</value>
    </property>
</configuration>

修改hdfs-site.xml，指定 dfs 的副本系数：

vim hdfs-site.xml

<configuration>
    <property>
        <!--由于我们这里搭建是单机版本，所以指定 dfs 的副本系数为 1-->
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
    <property>
        <!-- AccessControlException: Permission 报错解决 -->
        <name>dfs.permissions.enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>
</configuration>

修改workers文件，配置所有从属节点：

vim workers

# 配置所有从属节点的主机名或 IP 地址，由于是单机版本，所以指定本机即可：
server

步骤4：初始化并启动HDFS

初始化,第一次启动 Hadoop 时需要进行初始化，进入 /opt/server/hadoop-3.1.0/bin目录下，执行以下命令：

cd /opt/server/hadoop-3.1.0/bin

# 初始化
./hdfs namenode -format

步骤5：配置启动用户（Hadoop 3中不允许使用root用户来一键启动集群）

cd /opt/server/hadoop-3.1.0/sbin/

# 编辑start-dfs.sh、stop-dfs.sh,在顶部加入以下内容
vim start-dfs.sh

vim stop-dfs.sh

# 文件顶部第二行位置加入内容
HDFS_DATANODE_USER=root
HDFS_DATANODE_SECURE_USER=hdfs
HDFS_NAMENODE_USER=root
HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root

步骤6：启动HDFS

# 启动HDFS，进入/opt/server/hadoop-3.1.0/sbin/ 目录下，启动 HDFS
cd /opt/server/hadoop-3.1.0/sbin/

# 启动HDFS
./start-dfs.sh

查看是否启动：

jps

若是有下面三个运行服务，那么就表示运行成功：

此时我们也可以在本地访问虚拟机的9870端口：

http://192.168.10.120:9870/

配置环境变量

# 编辑配置文件
vim /etc/profile

# 在底部添加下面两行环境变量
# hadoop
export HADOOP_HOME=/opt/server/hadoop-3.1.0
export PATH=$PATH:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin

# 使配置文件生效
source /etc/profile

服务2：Hadoop(YARN)环境搭建

步骤1：修改mapred-site.xml配置文件

cd /opt/server/hadoop-3.1.0/etc/hadoop

# 编辑配置文件
vim mapred-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
        <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.map.env</name>
        <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.reduce.env</name>
        <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
    </property>
</configuration>

步骤2：修改yarn-site.xml文件，配置 NodeManager 上运行的附属服务

vim yarn-site.xml

<configuration>
    <property>
        <!--配置 NodeManager 上运行的附属服务。需要配置成 mapreduce_shuffle 后才可
以在
Yarn 上运行 MapRedvimuce 程序。-->
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
</configuration>

步骤3：配置启动用户（Hadoop 3中不允许使用root用户来一键启动集群）

cd /opt/server/hadoop-3.1.0/sbin/

vim start-yarn.sh
vim stop-yarn.sh

# start-yarn.sh stop-yarn.sh在两个文件顶部添加以下内容
YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn
YARN_NODEMANAGER_USER=root

步骤4：启动服务

# 进入 ${HADOOP_HOME}/sbin/ 目录下，启动 YARN：
cd ${HADOOP_HOME}/sbin/

# 启动yarn服务
./start-yarn.sh

验证是否成功，我们输入JPS，若是有下面两个服务则启动成功：

jps

查看 Web UI 界面，端口为 8088：

http://192.168.10.120:8088/

三、Linux系统搭建Hive3.1.2服务

前提条件

安装Hadoop（基于Hadoop的数据仓库软件，通常部署运行在Linux系统之上）。

安装MySQL（MySQL作为Hive的元数据存储库）。

安装MySQL 5.7.27

选择MySQL5.7.27：

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安装步骤：

①卸载Centos7自带mariadb

# 查找
rpm -qa|grep mariadb
# mariadb-libs-5.5.52-1.el7.x86_64
# 卸载，根据指定名字
rpm -e mariadb-libs-5.5.52-1.el7.x86_64 --nodeps

②上传MySQL安装压缩包

# 创建mysql安装包存放点
mkdir /opt/server/mysql

# 进入到上传目录
cd /opt/tools

# 解压
tar xvf mysql-5.7.27-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar -C /opt/server/mysql/

# 安装依赖
yum -y install libaio
yum -y install libncurses*
yum -y install perl perl-devel
yum -y install net-tools
# 切换到安装目录
cd /opt/server/mysql/
# 安装
rpm -ivh mysql-community-common-5.7.27-1.el7.x86_64.rpm 
rpm -ivh mysql-community-libs-5.7.27-1.el7.x86_64.rpm 
rpm -ivh mysql-community-client-5.7.27-1.el7.x86_64.rpm 
rpm -ivh mysql-community-server-5.7.27-1.el7.x86_64.rpm

③启动MySQL服务

#启动mysql
systemctl start mysqld.service
#查看生成的临时root密码（获取到密码之后）
cat /var/log/mysqld.log | grep password

④修改初始的随机密码，并进行授权

# 登录mysql
mysql -u root -p
Enter password:     #输入在日志中生成的临时密码

# 更新root密码 设置为root
set global validate_password_policy=0;
set global validate_password_length=1;
set password=password('root');

# 授权账户 root、root
grant all privileges on *.* to 'root' @'%' identified by 'root';
# 刷新
flush privileges;

⑤设置MySQL自启动

#mysql的启动和关闭 状态查看
systemctl stop mysqld
systemctl status mysqld
systemctl start mysqld

#建议设置为开机自启动服务
systemctl enable mysqld

#查看是否已经设置自启动成功
systemctl list-unit-files | grep mysqld

Hive3.1.2详细安装配置步骤

下载地址

hive下载地址：https://archive.apache.org/dist/hive/

详细安装步骤

同样上传到目录中/opt/tools：

①解压hive压缩包：

# 切换到安装包目录
cd /opt/tools

# 解压到/root/server目录
tar -zxvf apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz -C /opt/server/

②上传MySQL的驱动包

# 上传mysql-connector-java-5.1.38.jar
cd /opt/server/apache-hive-3.1.2-bin/lib

③修改hive环境变量文件，指定Hadoop的安装路径

# 进入到配置文件目录
cd /opt/server/apache-hive-3.1.2-bin/conf

# 复制一份环境配置
cp hive-env.sh.template hive-env.sh

vim hive-env.sh
# 加入以下内容
HADOOP_HOME=/opt/server/hadoop-3.1.0

④新建 hive-site.xml 文件，配置存放元数据的 MySQL 的地址、驱动、用户名和密码等信息：

需要修改用户名、密码，即20、24行。
设置mysql的连接ip地址，这里是server，可改为相应的ip地址。

vim hive-site.xml

<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
    <!-- 存储元数据mysql相关配置 /etc/hosts 
		其中server为服务ip地址，我们这里配置了域名
	-->
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
        <value> jdbc:mysql://server:3306/hive?
createDatabaseIfNotExist=true&amp;useSSL=false&amp;useUnicode=true&amp;chara
cterEncoding=UTF-8</value>
    </property>
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
        <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
    </property>
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
        <value>root</value>
    </property>
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
        <value>root</value>
    </property>
</configuration>

⑤将mysql对应的jdbc驱动包放入到hive的lib目录下：

上传上去：

放入到服务器中的lib目录下：/opt/server/apache-hive-3.1.2-bin/lib

⑥当使用的 hive 是 2以上版本时，必须手动初始化元数据库，初始化命令：

# 进入到bin目录
cd /opt/server/apache-hive-3.1.2-bin/bin

# 初始化前先创建数据库hive
mysql -u root -proot
create database hive charset=utf8;

# 执行初始化
./schematool -dbType mysql -initSchema

初始化成功后，我们可进入到mysql，看到hive数据库中，包含了74张表：

mysql -u root -proot

show databases;

启动Hive服务与配置环境变量

①添加环境变量：

vim /etc/profile

# 配置信息如hive的安装目录
# hive
export HIVE_HOME=/opt/server/apache-hive-3.1.2-bin
export PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH

# 刷新配置
source /etc/profile

②启动Hive

hive

若是我们在hive的交互命令行中输入查看所有数据库中，若是有default表示搭建成功：

show databases;

IDEA远程连接Hive服务

前置准备

# 检查hive server2是否启动：若是有我们开启hive远程连接
netstat -anp |grep 10000

# 开启远程连接（非后台运行）
hive --service hiveserver2

若是出现下面四个Hive Session：

然后我们点击IDEA的测试即可，连接成功在Hive远程服务程序会显示OK：

jdbc:hive2://192.168.10.120:10000

root、root

我们也可以后台运行方式：

# 开启远程连接（后台运行）
# nohup: 忽略SIGHUP信号，使命令在终端关闭后继续运行。  hive --service hiveserver2: 启动HiveServer2服务。
# > hiveserver2.log: 将标准输出重定向到hiveserver2.log文件。
# 2>&1: 将标准错误输出重定向到与标准输出相同的文件。
# &: 将命令放入后台运行。
nohup hive --service hiveserver2 > hiveserver2.log 2>&1 &

# 关闭服务方式
ps aux | grep hiveserver2
kill -9 <PID>

Java程序来连接Hive

选择和Hive版本3.1.2的jar包，接着我们来测试程序：

public static void main(String[] args) throws Exception {
    String driver = "org.apache.hive.jdbc.HiveDriver";
    String url = "jdbc:hive2://192.168.10.120:10000/default";

    Class.forName(driver);
    Connection connection = DriverManager.getConnection(url, "root", "root");
    Statement statement = connection.createStatement();
}

四、Linux系统搭建Hbase2.2.4

说明

Hbase基于hadoop、zookeeper、jdk。

下载Zookeeper3.4.5以及Hbase2.2.4

zookeeper下载地址：https://archive.apache.org/dist/zookeeper/

Hbase下载地址：https://archive.apache.org/dist/hbase/

下载好之后上传压缩包到服务器上：

/opt/tools

安装Zookeeper3.4.5全流程（单机）

步骤1：解压zookeeper安装包

cd /opt/tools

tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz -C /opt/server

步骤2：修改zoo.cfg配置

需要修改的是dataDir、server.0的ip地址

cd /opt/server/zookeeper-3.4.5/conf

# 复制一份配置文件
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg

# 编辑配置文件
vim zoo.cfg

# 修改配置内容如下
dataDir=/opt/server/zookeeper-3.4.5/data
clientPort=2181
server.0=server:2287:3387

步骤3：修改myid:

mkdir -p /opt/server/zookeeper-3.4.5/data

echo '0' > /opt/server/zookeeper-3.4.5/data/myid

配置环境变量：

vim /etc/profile

# ZOOKEEPER_HOME
export ZOOKEEPER_HOME=/opt/server/zookeeper-3.4.5
export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin

# 刷新配置
source /etc/profile

步骤4：启动服务

zkServer.sh start

输入jps显示当前运行进程，对于QuorumPeerMain即为zookeeper进程程序：

jps

安装Hbase2.2.4全流程（单机）

详细安装流程

步骤1：解压Hbase2.2.4

# 首先进入到压缩包路径,
cd /opt/tools

tar -zxvf hbase-2.2.4-bin.tar.gz -C /opt/server

步骤2：配置hbase-env.sh配置信息

cd /opt/server/hbase-2.2.4/conf

vim hbase-env.sh 

# 28行添加JDK环境
export JAVA_HOME=/opt/server/jdk1.8.0_221
# 126行关闭zookeeper管理,是否管理自己的zookeeper实例（不使用自带的）
export HBASE_MANAGES_ZK=false

步骤3：编辑hbase-site.xml配置信息:

hbase.rootdir：填写端口号一定要与hadoop初始核心的端口一致。
hbase.zookeeper.property.dataDir：与原本zookeeper的要一致。
hbase.zookeeper.quorum：指明的是服务地址。
hbase.tmp.dir：自定义hbase的tmp目录。
zookeeper.znode.parent：相对应zookeeper的节点。

# 编辑hbase-site.xml
vim hbase-site.xml
# 添加内容如下：
#    ①修改hdfs的ip地址，注意端口要与hadoop中的core-site.xml里的fs.defaultFS一致。！！！！！！！！
#    ②修改zookeeper的路径

<configuration>
   <!--  Hbase数据在HDFS中的存放位置 -->
  <property>
    <name>hbase.rootdir</name>
    <value>hdfs://server:8020/hbase</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
    <value>/opt/server/zookeeper-3.4.5/data</value>
  </property>
    <!--  Hbased的运行模式,false为单机模式,true为分布式模式.若为false,Hbase和Zookeeper会运行在同一个JVM里 -->
  <property>
    <name>hbase.cluster.distributed</name>
    <value>true</value>
  </property>
    <!--  zookeeper的服务地址 -->
    <property>
        <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
        <value>server</value>
        <description>The directory shared by RegionServers.
        </description>
    </property>
  <property>
    <name>hbase.zookeeper.property.clientPort</name>
    <value>2181</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.tmp.dir</name>
    <value>/opt/server/hbase-2.2.4/tmp</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.unsafe.stream.capability.enforce</name>
    <value>false</value>
  </property>
  <property>
    <name>zookeeper.znode.parent</name>
    <value>/hbase/master</value>
  </property>
</configuration>

步骤4：配置服务名

# 修改服务
vim regionservers

# 填写域名(默认localhost,我们也可不改)
# 若是没有绑定域名,可设置 vim /etc/hosts  文件末尾增加   192.168.80.100 server
server

步骤5：配置环境变量

vim /etc/profile

# 添加
# HBASE_HOME
export HBASE_HOME=/opt/server/hbase-2.2.4
export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin

# 刷新配置
source /etc/profile

启动Hbase：

注意：启动前需要启动hadoop、zookeeper服务！

start-hbase.sh

输入jps查看服务是否启动：

jps

有问题一定要看日志！！！

访问16010端口即可访问Hbase服务：http://192.168.10.120:16010/

Java客户端连接Hbase

前提，我们需要配置域名映射，因为我们从zookeeper中取到的是服务名，自然我们应该去配置映射：

路径位置：C:\Windows\System32\drivers\etc
配置信息：192.168.10.120 server

# 刷新DNS解析缓存
ipconfig /flushdns

Hbase连接我们只需要知道zookeeper的ip地址以及端口号即可：

public static void main(String[] args) {
    // 创建 HBase 配置对象
    Configuration conf = HBaseConfiguration.create();

    // 设置 ZooKeeper 地址和端口
    //        conf.set("hbase.zookeeper.quorum", ServerConfig.SERVER_IP);
    conf.set("hbase.zookeeper.quorum", "192.168.10.120");
    conf.set("hbase.zookeeper.property.clientPort", "2181");
    conf.set("zookeeper.znode.parent", "/hbase/master");

    // 建立 HBase 连接
    try (org.apache.hadoop.hbase.client.Connection connection = ConnectionFactory.createConnection(conf)) {
        System.out.println(connection);
        // 获取 HBase 管理对象
        Admin admin = connection.getAdmin();
        // 获取所有命名空间
        NamespaceDescriptor[] namespaces = admin.listNamespaceDescriptors();

        // 打印命名空间信息
        System.out.println("Available HBase namespaces:");
        for (NamespaceDescriptor namespace : namespaces) {
            System.out.println(namespace.getName());
        }
    } catch (IOException e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

五、Javaweb项目及lib包依赖

功能描述

需要导入的外部jar包：导入hadoop、hdfs、hbase、mapreduce的Jar包，主要是将hadoop解压的目录中的jar包导入，如下：

/usr/local/hadoop/share/hadoop/common
/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs
/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib
/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce
/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn
/usr/local/hadoop/hbase/lib

测试服务快速命令

Hbase命令：

# 进入Hbase命令行
hbase shell

# hbase
# 查看default数据库
list_namespace_tables 'default'

# 查看表结构
describe seeds_table

# 查看表数据
scan "seeds_table"

# 删除数据库表（只删除数据）
truncate 'seeds_table'
# 删除数据库表（数据与结构）
disable 'seeds_table'
drop 'seeds_table'

Hive命令：

# 进入Hive
hive

# 查看所有数据库
show databases;

# 使用数据库
USE default;

# 查看所有表
show tables;

# 查询表数据
select * from seeds;

# 删除表（原数据和结构）
DROP TABLE IF EXISTS seeds;
-- 仅删除表中的数据，保留表结构
TRUNCATE TABLE seeds;

六、快捷命令汇总

快速关闭各个服务

# 1、关闭hadoop服务
# 进入hadoop目录
cd /opt/server/hadoop-3.1.0/sbin/
# 关闭
./stop-dfs.sh

# 2、关闭yarn服务
cd ${HADOOP_HOME}/sbin/
./stop-yarn.sh

# 3、关闭hive服务
ps aux | grep hiveserver2
kill -9 <PID>

# 4、关闭zookeeper
zkServer.sh stop

# 5、关闭Hbase（关闭hdfs）
stop-hbase.sh

# 查看java进程
jps

快速启动各个服务

# 1、开启hadoop服务
# 进入hadoop目录
cd /opt/server/hadoop-3.1.0/sbin/
# 开启
./start-dfs.sh

# 2、开启yarn服务
cd ${HADOOP_HOME}/sbin/
./start-yarn.sh

# 3、开启hive远程连接
nohup hive --service hiveserver2 > hiveserver2.log 2>&1 &

# 4、开启zookeeper
zkServer.sh start

# 5、开启Hbase（开启hdfs）
start-hbase.sh

# 查看java进程
jps

番外：极速搭建大数据配套环境（导入Virtualbox）

导入提前搭建好的环境

①配置静态ip地址

cd /etc/sysconfig/network-scripts/

# 直接修改enp0s3配置文件
vi ifcfg-enp0s3

配置内容直接在ifcfg-enp0s3网卡文件修改（可自行根据主机cmd中的网关地址）：

开启网络连接：

配置DNS1：

DNS1: 8.8.8.8

②配置域名映射

Hadoop 组件之间需要基于 SSH 进行通讯，配置免密登录后不需要每次都输入密码，配置映射：

vim /etc/hosts

# 文件末尾增加（之前增加过无需增加）
192.168.10.120 server

重启下网卡：

systemctl restart network

测试环境

1、windows环境配置hosts文件

前提，我们需要配置域名映射（Hbase会使用到），因为我们从zookeeper中取到的是服务名，自然我们应该去配置映射：

路径位置：C:\Windows\System32\drivers\etc
配置信息：192.168.10.126 server

# 刷新DNS解析缓存
ipconfig /flushdns

2、finalshell测试连接

3、访问HDFS：http://server:9870/dfshealth.html#tab-overview

整理者：长路时间：2024.2.3-6.7