linux查看hadoop版本

㈠ linux下怎么知道hadoop安装成功

验证Hadoop是否安装成功主要通过以下两个网址。

http: //localhost:50030(MapRece的页面)

http: //localhost:50070(HDFS的页面)

如果都能查看，说明安装成功。

一： 查看HDFS是否正常启动。在浏览器中输入http: //localhost:50070

以上界面为MapRece的管理界面，此界面表明MapRece的JobTracker已经正常启动了。

㈡ Linux下安装hadoop遇到的问题——输入jps，不显示SecondaryName、NameNode、DataNode，只显示jps

在Linux下安装Hadoop过程中，遇到安装完成后执行jps命令时，未显示SecondaryNameNode、NameNode、DataNode进程，仅显示jps，这通常表明Hadoop集群配置或启动过程存在一些问题。本文将针对这一现象进行分析，并提供解决方法。

首先，确认Hadoop安装目录及配置文件路径正确。Hadoop的安装路径通常应为`/usr/local/hadoop`，配置文件位于`/etc/hadoop`。确保`core-site.xml`、`hdfs-site.xml`、`mapred-site.xml`及`yarn-site.xml`等配置文件正确无误。

其次，检查Hadoop服务是否成功启动。Hadoop的启动依赖于`start-all.sh`脚本。在`/usr/local/hadoop/bin`目录下执行此脚本，如果一切配置无误，Hadoop各组件将正常启动。

再者，查看Hadoop日志文件以获取启动过程中的具体错误信息。通常日志文件位于`/usr/local/hadoop/logs`目录，其中`hadoop.log`记录了Hadoop启动时的详细信息。通过查看此日志，可以发现启动失败的原因。

在上述步骤中，如果`./bin/hdfs namenode -format`命令执行时出现错误提示，可能是格式化文件系统或初始化命名空间时存在问题。检查`hdfs-site.xml`文件中`dfs.namenode.format.path`和`dfs.namenode.format.class`配置项是否正确。

如果确认Hadoop各组件正常启动，但执行`jps`命令时仍无SecondaryNameNode、NameNode、DataNode进程显示，可以尝试以下步骤进行排查：

1. 确认Hadoop服务启动成功。在`/usr/local/hadoop/logs`目录下，应能看到`hadoop`子目录，其中包含`all.out`日志文件。检查此文件，查找Hadoop服务启动的详细信息。如果有任何错误输出，需根据错误信息进行相应调整。

2. 检查配置文件中涉及服务启动的参数。例如，`mapred-site.xml`中的`maprece.jobhistory.address`、`hdfs-site.xml`中的`dfs.replication`等，确保参数设置符合预期。

3. 使用Hadoop客户端命令，如`hadoop fs -ls /`，尝试访问HDFS文件系统。如果可以正常访问，通常意味着Hadoop服务已成功启动。

通过以上步骤，一般可以解决执行jps命令时不显示SecondaryNameNode、NameNode、DataNode进程的问题。若问题仍未解决，建议检查Hadoop安装环境、系统权限以及防火墙设置，确保所有组件的正确运行。

㈢ 如何查看hadoop版本

通过在集群上执行：hadoop version 命令可以查看对应的hadoop的版本。

查看hadoop集群的位数：

执行：cd $HADOOP_HOME/lib/native

file libhadoop.so.1.0.0

Hadoop属于一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。 Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。

Hadoop的发行版除了有Apache hadoop外cloudera，hortonworks，mapR，DKhadoop等都提供了自己的商业版本。

商业发行版主要是提供了更为专业的技术支持，这对于大型企业更为重要，不同发行版都有自己的一些特点。

(3)linux查看hadoop版本扩展阅读：

对比版选择：DKhadoop发行版、cloudera发行版、hortonworks发行版。

1、DKhadoop发行版：有效的集成了整个HADOOP生态系统的全部组件，并深度优化，重新编译为一个完整的更高性能的大数据通用计算平台，实现了各部件的有机协调。

因此DKH相比开源的大数据平台，在计算性能上有了高达5倍(最大)的性能提升。DKhadoop将复杂的大数据集群配置简化至三种节点(主节点、管理节点、计算节点)，极大的简化了集群的管理运维，增强了集群的高可用性、高可维护性、高稳定性。

2、Cloudera发行版：CDH是Cloudera的hadoop发行版，完全开源，比Apache hadoop在兼容性，安全性，稳定性上有增强。

3、€Hortonworks发行版：Hortonworks 的主打产品是Hortonworks Data Platform (HDP)，也同样是100%开源的产品。

其版本特点：HDP包括稳定版本的Apache Hadoop的所有关键组件;安装方便，HDP包括一个现代化的，直观的用户界面的安装和配置工具。