解决Mac OS下Hadoop 2.7.3 Native库加载问题

### 知识点详解 #### Hadoop的native库 Hadoop框架是用Java编写的，但为了实现更高的性能，它包含了可以调用本地代码（即非Java代码）的组件。Hadoop的Native库就是这些本地代码组件的集合，它们通常是用C或C++编写的，并且被编译成共享库（在Linux上是.so文件，在Mac OS或Windows上是.dll或.dylib文件）。这些库被设计来处理一些Java处理起来效率较低的任务，比如网络通信、文件系统的本地操作等。 #### Hadoop在Mac OS运行时的警告 当在Mac OS上运行Hadoop 2.7.3时，可能会遇到如下警告信息： ```plaintext WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable ``` 这条警告信息表明Hadoop的Java代码尝试加载与平台相关的本地库失败了。没有加载到合适的本地库，Hadoop就会回退使用Java原生的实现，这可能会影响Hadoop的性能，因为Java实现一般不如本地代码优化得高效。 #### 解决方法 为了解决这个警告，可以替换掉Hadoop安装目录下`lib/native`文件夹中的本地库文件。这个文件夹原本可能包含有用于其他平台（如Linux或Windows）的本地库，但不包含适用于Mac OS的本地库。 #### Hadoop native-library的替代方案 通过访问提供的repository，可以下载到针对特定Hadoop版本（本例中为2.7.3）的编译后的native-library。这个库是专门为Mac OS编译的，包含了Hadoop需要的本地代码实现。下载后，需要将这个库放置到`hadoop-2.7.3/lib/native`文件夹中。 #### 关键组件：libhadoop libhadoop是Hadoop Native Library的一部分，它提供了Hadoop核心功能的本地实现，包括但不限于HDFS（Hadoop分布式文件系统）本地操作、网络通信等。libhadoop允许Hadoop以更接近硬件的方式执行任务，提高了数据处理的速度和效率。 #### Hadoop HDFS native HDFS native是指Hadoop HDFS本地接口，它负责HDFS中数据的本地读写操作。Hadoop HDFS native库允许用户在客户端直接使用本地代码与HDFS进行交互，减少Java层面的处理，从而提升读写性能。使用HDFS native接口可以更高效地执行例如数据压缩、大文件传输等操作。 #### Hadoop Native Library的文件结构 从提供的文件名称列表`hadoop-native-master`来看，这是一个包含了Hadoop Native Library所有相关文件的压缩包。它可能包括了针对不同平台的本地库文件以及编译它们所需的源代码文件。在下载并解压后，通常会看到如下几种类型的文件： - `.dylib`文件：适用于Mac OS的动态链接库文件。 - `.h`文件：包含本地代码的头文件。 - `.c`或`.cpp`文件：本地代码的源文件。 - Makefile或其他编译脚本：用于编译本地代码。 #### 替换步骤 替换Hadoop的Native Library步骤如下： 1. 下载到对应的repository提供的`hadoop-native-master.zip`压缩包。 2. 解压缩文件，生成`hadoop-native-master`目录。 3. 进入解压目录，定位到适合Mac OS的本地库文件，通常是一个或多个`.dylib`文件。 4. 将这些文件复制或移动到Hadoop安装目录的`lib/native`文件夹。 5. 确保替换后的文件权限设置正确，一般是可执行权限。 6. 重新启动Hadoop相关服务，确认警告信息不再出现，且系统运行正常。 #### 注意事项 - 在进行替换前，建议备份原有的Native Library文件，以备不时之需。 - 确保替换的版本与Hadoop版本相匹配，不同版本的Hadoop可能需要不同版本的Native Library。 - 如果对本地代码的编译过程不熟悉，建议不要自行编译源代码，直接使用提供的预编译库更为稳妥。 #### 结论 Hadoop Native Library在提高Hadoop性能方面起着至关重要的作用。对于使用Mac OS的Hadoop用户来说，正确地替换和使用Mac OS特定的Native Library版本，是解决运行警告并优化性能的有效方法。通过上述步骤，可以确保Hadoop的本地代码组件正确安装并发挥作用，从而提升Hadoop集群的整体性能。