Hadoop：Hadoop单机伪分布式的安装和配置

墨蓝 2022-08-23 05:46 227阅读 0赞

http://[blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51623195][blog.csdn.net_pipisorry_article_details_51623195]

之前是在docker中配置的hadoop单机伪分布式\[[Hadoop：Hadoop单机伪分布式的安装和配置 ][Hadoop_Hadoop_] \]，并且在docker只有root用户，所有没有权限问题存在。官方安装文档\[[Hadoop: Setting up a Single Node Cluster][Hadoop_ Setting up a Single Node Cluster]\]

这里直接在linux/macos下配置，主要是为了能用netbeans ide/python-charm调试hadoop程序，并且使用的用户就是开机时登录的用户。

本教程配置环境：

ubuntu14.04 / macos（Ubuntu 12.04 /32位、64位都ok! ）

hadoop 2.6 / hadoop3.0 (原生 Hadoop 2、3都ok!)

jdk1.7.0\_101 / jdk 1.8 (1.7+都ok!)

[皮][Link 1][皮blog][Link 1]

# 基本环境配置 #

## **安装和配置[Java][]环境** ##

在主机上从[Oracle][]官方网站下载对应版本的JDK安装包

$ sudo vim ~/.bashrc 或者/etc/profile  
第一行“...”的path末尾加上:$\{JAVA\_HOME\}/bin，后面export路径

PATH="/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games"

export JAVA\_HOME=/opt/jdk1.8.0\_73  
export JRE\_HOME=$\{JAVA\_HOME\}/jre  
export CLASSPATH=.:$\{JAVA\_HOME\}/lib:$\{JRE\_HOME\}/lib

export PATH=$PATH:$\{JAVA\_HOME\}/bin

$ sudo update-alternatives --install /usr/bin/java java /opt/jdk1.8.0\_73/bin/java 300;

sudo update-alternatives --install /usr/bin/javac javac /opt/jdk1.8.0\_73/bin/javac 300;  
sudo update-alternatives --install /usr/bin/javah javah /opt/jdk1.8.0\_73/bin/javah 300;  
sudo update-alternatives --install /usr/bin/jar jar /opt/jdk1.8.0\_73/bin/jar 300  
. ~/.bashrc 或者/etc/profile  
测试java是否安装成功  
root@f26f7d459863:/\#java -version

\[[java环境配置：安装jdk、eclipse][java_jdk_eclipse]\]

## **安装SSH、配置SSH无密码登陆** ##

单节点模式可能不需要用到 SSH，但是伪分布式和分布式肯定需要 (ssh must be installed and sshd must be running to use the Hadoop scripts that manage remote Hadoop daemons，运行hadoop不需要ssh localhost登录，只要安装并运行了sshd就可以了)。

### 安装 SSH client和SSH server ###

（如果默认安装就不用了，查看安装which ssh, which sshd）  
$sudo apt-get install -y openssh-server

编辑sshd的配置文件pika:~$sudo vim /etc/ssh/sshd\_config，将其中大概88行，UsePAM参数设置成“no”  
启动sshd服务~$sudo /etc/init.d/ssh start

\#每次重启都要重新启动，所以要加入到profile中开机自启

$sudo vim /etc/profile

其中加入一行/etc/init.d/ssh start

![Center][]

查看ssh服务状态 pika:~$ps -e | grep ssh

15358 ??         0:00.07 sshd: youzipi \[priv\]

15364 ??         0:00.03 /usr/bin/ssh-agent -l

### 查看是否可以免密登录 ###

$ ssh localhost

Note: 如果非免密或者出错的解决方案

1 免密：

$ ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa
      $ cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
      $ chmod 0600 ~/.ssh/authorized_keys

2 Mac OS中输入命令ssh localhost得到ssh: connect to host localhost port 22: Connection refused，解决方法是选择系统偏好设置->选择共享->点击远程登录。

[皮][Link 1][皮blog][Link 1]

# Hadoop的安装和配置 #

Hadoop 可以通过 [http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/][http_mirror.bit.edu.cn_apache_hadoop_common] 或者 http://mirrors.cnnic.cn/apache/hadoop/common/ 下载，一般选择下载最新的稳定版本，即下载 “stable” 下的 hadoop-....x.y.tar.gz 这个格式的文件，这是编译好的。

lz在linux中测试使用hadoop 2.6.4，后来在macos中测试使用的hadoop 3.2.0，都ok。

### 安装Hadoop 至 /usr/local/ 中 ###

下载hadoop到/usr/local并解压

~$sudo wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-.../hadoop-....tar.gz -P /usr/local

~$cd /usr/local/

/usr/local$sudo tar -zxf hadoop-....tar.gz  
/usr/local$sudo ln -s /usr/local/hadoop-... /usr/local/hadoop        \#设置软链接(必须是完整路径非相对路径)  
/usr/local$ls /usr/local/hadoop  
bin  etc  include  lib  libexec  LICENSE.txt  NOTICE.txt  README.txt  sbin  share

sudo chown -R hadoop ./hadoop       \# -R递归修改文件所有者为hadoop

### 检查 Hadoop 是否可用 ###

/usr/local$hadoop/bin/hadoop version

### Hadoop执行命令目录加入到path中 ###

~$sudo vim ~/.bashrc (for linux)  或者 sudo vim ~/.bash\_profiel (for macos)  或者 /etc/profile  
export JAVA\_HOME=/opt/jdk1.8.0\_73  
export JRE\_HOME=$\{JAVA\_HOME\}/jre

export HADOOP\_HOME=/usr/local/hadoop

PATH=$PATH:$JAVA\_HOME/bin:$HADOOP\_HOME/bin:$HADOOP\_HOME/sbin  
export PATH

export CLASSPATH=.:$\{JAVA\_HOME\}/lib:$\{JRE\_HOME\}/

export CLASSPATH=$CLASSPATH:/usr/local/hadoop-2.6.4/etc/hadoop:/usr/local/hadoop-2.6.4/share/hadoop/common/lib/\*:/usr/local/hadoop-2.6.4/share/hadoop/common/\*:/usr/local/hadoop-2.6.4/share/hadoop/hdfs:/usr/local/hadoop-2.6.4/share/hadoop/hdfs/lib/\*:/usr/local/hadoop-2.6.4/share/hadoop/hdfs/\*:/usr/local/hadoop-2.6.4/share/hadoop/yarn/lib/\*:/usr/local/hadoop-2.6.4/share/hadoop/yarn/\*:/usr/local/hadoop-2.6.4/share/hadoop/mapreduce/lib/\*:/usr/local/hadoop-2.6.4/share/hadoop/mapreduce/\*:/usr/local/hadoop-2.6.4/contrib/capacity-scheduler/\*.jar

~$ . ~/.bashrc  或者~/.bash\_profiel  或者/etc/profile    或者重新登录terminal

~$echo $PATH    \#查看生效否

### hadoop中配置JAVA\_HOME ###

搜索和设置 export JAVA\_HOME=“java最新位置”。

hadoop2:

~$sudo vim /usr/local/hadoop/libexec/hadoop-config.sh

hadoop3:

~$vi /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh

[皮][Link 1][皮blog][Link 1]

# Hadoop单机伪分布式配置 #

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和hdfs-site.xml ###

~$cd /usr/local/hadoop

/usr/local/hadoop$sudo vim etc/hadoop/core-site.xml

将当中的<configuration></configuration>修改成：

<configuration>
        <property>
            <name>fs.defaultFS</name>
            <value>hdfs://localhost:9000</value>
        </property>
    </configuration>

同样修改配置文件 hdfs-site.xml：

pika:/usr/local/hadoop$sudo vim etc/hadoop/hdfs-site.xml

<configuration>
        <property>
            <name>dfs.replication</name>
            <value>1</value>
        </property>
    </configuration>

### 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，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。

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 ###

/usr/local/hadoop$sudo bin/hdfs namenode -format  
成功的话，会看到有个提示“successfully formatted” 。

### 开启 NameNode 和 DataNode 守护进程 ###

对hadoop安装目录执行命令对文件敞开权限，否则会出错Starting namenodes on \[localhost\] localhost: mkdir: cannot create directory ‘/usr/soft/hadoop-2.6.3/logs’: Permission denied

$sudo chown -R pika:pika /usr/local/hadoop  
$sudo chmod u+w -R /usr/local/hadoop

Note: lz将hadoop目录所有权修改成了当前用户pika及用户组pika，并给目录递归加上的当前用户pika的写权限。当然也可以直接给所有用户都加上w权限：$sudo chmod a+w -R /usr/local/hadoop/，不过lz觉得这样可能会有安全隐患。

pika:~$start-dfs.sh  
Note: 若出现SSH提示，输入yes即可；要通过下面的jps查看hadoop是否运行正确了。

如果运行上面的start-dfs.sh出错，再次运行可能会出错，要先通过stop-dfs.sh关闭，再次运行。

### 通过jps查看启动的Hadoop进程 ###

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。

pika:~$jps

![Center 1][]

### 通过web界面访问 ###

如果是linux或者虚拟机配置的hadoop，成功启动后，可以访问 Web 界面[http://localhost:9870][http_localhost_9870](for hadoop3.x) [http://localhost:50070][http_localhost_50070](for hadoop2.x) 查看 NameNode 和 Datanode 信息，还可以在线查看 HDFS 中的文件。

Note: 如果两个地址都打不开，可能是namenode初始化默认端口失效，需手动修改配置文件设置默认端口 hdfs-site.xml 添加dfs.http.address，将绑定IP改为0.0.0.0，而不是本地回环IP，这样就能够实现外网访问本机的50070端口了。` `

`<property>   <name>dfs.http.address</name>   <value>0.0.0.0:50070</value> </property>`

，然后stop-dfs.sh，stop-yarn.sh，重新格式化，jps查看，再访问。

![Center 2][]

## 启动Hadoop可能的错误及解决 ##

**Hadoop namenode无法正常启动，jps中查看不到namenode**  
一般可以查看启动日志来排查原因，注意几点：  
starting namenode,启动日志信息是记录在/usr/local/hadoop/logs/hadoop-\`用户名\`-namenode-\`机器名\`.log”。  
每一次的启动日志都是追加在日志文件之后，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。

如：$ tail -20 /usr/local/hadoop/logs/hadoop-youzipi-namenode-youzipideMacBook-Pro.local.log

。。。Exiting with status 1: org.apache.hadoop.hdfs.server.common.InconsistentFSStateException: Directory /private/tmp/hadoop-youzipi/dfs/name is in an inconsistent state: storage directory does not exist or is not accessible.。。。

SHUTDOWN\_MSG: Shutting down NameNode at youzipideMacBook-Pro.local/30.6.200.194。。。

这个错误可能的原因有：

1 namenode没有如上格式化 或者 格式化多次后再格式化失败，这时可以使用强制格式化hadoop namenode -format -force

2 没有目录就加个目录mkdir /private/tmp/hadoop-youzipi/dfs/name

3 没有如上sudo vim etc/hadoop/hdfs-site.xml配置

4 没有如上修改当前用户write目录的权限。

**错误1：**

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。该 WARN 提示可以忽略，并不会影响正常使用（该 WARN 可以通过

编译 Hadoop 源码解决）。

**错误2：**

出错：Starting namenodes on \[localhost\]  
localhost: Error: JAVA\_HOME is not set and could not be found.

明明已经设置了，并且$ echo $JAVA\_HOME  
/opt/jdk1.8.0\_91成功输出！

解决方案：

如上提到的，要在hadoop中配置JAVA\_HOME

pika:~$sudo vim /usr/local/hadoop-2.6.4/libexec/hadoop-config.sh

在大概161行位置加上export JAVA\_HOME=/opt/jdk1.8.0\_73

![Center 3][]

**错误3：**

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

**错误4：DataNode 没有启动**

一般情况下，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）：  
./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

[皮皮blog][Link 1]

# Hadoop单机伪分布式运行实例 #

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。

## Hadoop运行java mapred程序 ##

这里我们还要自己写java代码，并在java代码中引入hadoop packages。

### 添加hadoop classpath ###

这一步已经在上面的path环境配置中配置过了

$hadoop classpath

/usr/local/hadoop-2.6.4/etc/hadoop:/usr/local/hadoop-2.6.4/share/hadoop/common/lib/\*:/usr/local/hadoop-2.6.4/share/hadoop/common/\*:/usr/local/hadoop-2.6.4/share/hadoop/hdfs:/usr/local/hadoop-2.6.4/share/hadoop/hdfs/lib/\*:/usr/local/hadoop-2.6.4/share/hadoop/hdfs/\*:/usr/local/hadoop-2.6.4/share/hadoop/yarn/lib/\*:/usr/local/hadoop-2.6.4/share/hadoop/yarn/\*:/usr/local/hadoop-2.6.4/share/hadoop/mapreduce/lib/\*:/usr/local/hadoop-2.6.4/share/hadoop/mapreduce/\*:/usr/local/hadoop-2.6.4/contrib/capacity-scheduler/\*.jar

Note：要将hadoop classpath输出加入到CLASSPATH中，Hadoop provides a convenient utility to get the CLASSPATH information you need. Run "hadoop classpath" This should give you the information you need set your classpath for compiling your code.否则java代码中import package org.apache.hadoop.\*会出错：javac .java error: package org.apache.hadoop.conf does not exist...\[[package org.apache.hadoop.fs does not exist][]\]

### **\#启动hadoop并将input文件copy到hdfs中** ###

首先需要在 HDFS 中创建用户目录，接着将文件复制到分布式文件系统中。\[[hadoop HDFS常用文件操作命令][hadoop HDFS]\]

$hdfs dfs -mkdir -p /pika/input   Note: hdfs dfs命令应该和hadoop fs等价  
$hdfs dfs -ls /

drwxr-xr-x   - pika supergroup          0 2016-06-10 19:22 /pika

将输入文件copy到hadoop hdfs文件系统中供其使用（.java文件是可以不用copy进去的）

$hdfs dfs -put .../\*input\* /pika/input

$hdfs dfs -ls /pika/input

\-rw-r--r--   1 pika supergroup        165 2016-06-10 19:28 /pika/input/example-input.txt  
drwxr-xr-x   - pika supergroup          0 2016-06-10 19:28 /pika/input/part1-input

Note: 示例input文件下载\[[avg-time hadoop程序][avg-time hadoop]\]

**\#编译执行java的hadoop程序**

$cd 本地java文件目录  
$rm -f \*.class \*.jar\#移除已有的java编译文件

$javac AvgTime.java  
$jar cfm AvgTime.jar AvgTime-manifest.txt AvgTime\*.class  
$hdfs dfs -rm -f -r /pika/output             \#移除已有的output文件夹目录

$hadoop jar ./AvgTime.jar /pika/input/example-input.txt /pika/output             \#执行hadoop程序  
$hdfs dfs -cat '/pika/output/part-\*' \#查看输出  
1.2.3.4 18811001100    2 28.500  
alpha 1.2.3.4    2 20.200  
beta alpha    2 4.100

**Note**: 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 “org.apache.hadoop.mapred.FileAlreadyExistsException: Output directory hdfs://localhost:9000/user/hadoop/output already exists” ，因此运行前需要先删除输出目录 ./bin/hdfs dfs -rm -r output。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);

\[[Hadoop计算平均值【转】][Hadoop]\]

## Hadoop运行python mapred程序 ##

### Hadoop Streaming 原理 ###

Hadoop 本身是用 Java 开发的，程序也需要用 Java 编写，但是通过 Hadoop Streaming，我们可以使用任意语言来编写程序，让 Hadoop 运行。Hadoop Streaming 就是通过将其他语言编写的 mapper 和 reducer 通过参数传给一个事先写好的 Java 程序（Hadoop 自带的 hadoop-streaming-\*.jar），这个 Java 程序会负责创建 MR 作业，另开一个进程来运行 mapper，将得到的输入通过 stdin 传给它，再将 mapper 处理后输出到 stdout 的数据交给 Hadoop，经过 partition 和 sort 之后，再另开进程运行 reducer，同样通过 stdin/stdout 得到最终结果。

### Python的MapReduce代码  ###

因此，使用Python编写MapReduce代码的技巧就在于我们使用了 HadoopStreaming 来帮助我们在Map 和 Reduce间传递数据通过STDIN (标准输入)和STDOUT (标准输出)。我们仅仅使用Python的sys.stdin来输入数据，使用sys.stdout输出数据，这样做是因为HadoopStreaming会帮我们办好其他事。

**编写python的mapred代码**：如分布式的fpgrowth代码 \[[pfpgrowth][]\]。所有的脚本执行之前都需要修改权限，否则没有执行权限：chmod +x mapper.py, chmod +x reducer.py。

reducer中的参数设置：

MIN_SUPPORT = 2

input.txt:(只有这个需要上传到hdfs中，hdfs dfs -put ...)

u1	a	b	c
    u2	c	d	b	a
    u3	d	e	a
    u4	b	a

group.txt:

123	a:4
    25345	b:3
    323	c:2
    123	d:2	e:1

Note: 需要明确一点，hadoop框架会自动的将相同的key分配到同一个reducer上，这个key，默认的就是上一个mapper输出数据的以\\t,或者\\001分割后的第一部分。

**运行python mapred的shell脚本**：

#!/bin/bash/
     
    hadoop fs -rm -r -f /user/youzipi/output/co-purchase
     
    hadoop jar /usr/local/hadoop/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-3.2.0.jar -files mapper.py,reducer.py,group.txt -mapper "python mapper.py" -reducer "python reducer.py" -input /user/youzipi/input/input.txt -output /user/youzipi/output/co-purchase

执行命令时候需要注意：上面的shell是在mapper.py文件所在文件夹下执行的，其它路径下需要注意-files的路径。同时也要注意hadoop-streaming-3.2.0.jar的路径，hadoop3.x是在hadoop解压包中share/hadoop/tools/lib/下，否则出错：Error opening job jar: /usr/local/hadoop/bin/hadoop 或者出错：java.util.zip.ZipException: error in opening zip file。

shell脚本解析：-output规定了输出，而fs -rm则是删除文件，不然第二次运行的时候，由于文件存在会终止运行；

hadoop jar \*hadoop-streaming\*.jar，具体的位置，要根据你自己机器上的位置而定；

\-files 指定了要分发到集群上的文件；

\-maper -reducer 指定了mapper和reduce 要运行的程序；

\-input 指定了输入文件，相当于mapper最开始的sys.stdin读入的内容。

**        查看运行结果**

$hdfs dfs -cat '/user/youzipi/output/co-purchase/part-\*'      \#同java

\_ \{"support": 2, "artists": \["a", "d"\]\}

\_ \{"support": 3, "artists": \["a", "b"\]\}

\_ \{"support": 2, "artists": \["a", "b"\]\}

\_ \{"support": 2, "artists": \["a", "c"\]\}

\_ \{"support": 2, "artists": \["c", "b"\]\}

\_ \{"support": 2, "artists": \["a", "c", "b"\]\}

从hdfs拷贝至本地：`$ hdfs dfs -get output/* ./`

\[[用python 写mapreduce程序][python _mapreduce]\]

\[[让python在hadoop上跑起来][python_hadoop]\]

\[[使用python编写hadoop的mapper 和reducer][python_hadoop_mapper _reducer]\]

from: [http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51623195][blog.csdn.net_pipisorry_article_details_51623195]

ref:

[blog.csdn.net_pipisorry_article_details_51623195]: http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51623195
[Hadoop_Hadoop_]: http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51331734
[Hadoop_ Setting up a Single Node Cluster]: http://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html
[Link 1]: http://blog.csdn.net/pipisorry
[Java]: http://lib.csdn.net/base/17
[Oracle]: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html
[java_jdk_eclipse]: http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/42918761
[Center]: /images/20220721/275a09b8deab4fe49c5727fe3007403e.png
[http_mirror.bit.edu.cn_apache_hadoop_common]: http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/
[Center 1]: /images/20220721/b554140a21dc469d854a725434b6cea9.png
[http_localhost_9870]: http://localhost:9870/
[http_localhost_50070]: http://localhost:50070/
[Center 2]: /images/20220721/094ea4df2ea74d1f9d7b2784d6ad2429.png
[Center 3]: /images/20220721/0fbafcc44b9140e4a764cc3072e984a1.png
[package org.apache.hadoop.fs does not exist]: http://stackoverflow.com/questions/26723526/package-org-apache-hadoop-fs-does-not-exist
[hadoop HDFS]: https://segmentfault.com/a/1190000002672666
[avg-time hadoop]: http://download.csdn.net/detail/pipisorry/9545867
[Hadoop]: http://www.cnblogs.com/ringwang/p/3612109.html
[pfpgrowth]: https://github.com/andreasjansson/parallel-frequent-itemset-mining-lastfm360k/tree/master/fpgrowth
[python _mapreduce]: http://www.zhangdongshengtech.com/article-detials/236
[python_hadoop]: https://www.jianshu.com/p/cf972547dfee
[python_hadoop_mapper _reducer]: https://blog.csdn.net/marywang56/article/details/80395519