snappy编译
㈠ 如何安装hadoop本地压缩库
Hadoop安装配置snappy压缩
[一]、 实验环境
CentOS 6.3 64位
Hadoop 2.6.0
JDK 1.7.0_75
[二]、 snappy编译安装
2.1、下载源码
到官网 http://code.google.com/p/snappy/ 或者到 https://github.com/google/snappy
下载源码，目前版本为 1.1.1。
2.2、编译安装
解压 tar -zxvf snappy-1.1.1.tar.gz ,然后以 root 用户 执行标准的三步进行编译安装：
/configure
make
make install
默认是安装到 /usr/local/lib ,这时在此目录下查看：
[hadoop@micmiu ~]$ ls -lh /usr/local/lib |grep snappy
-rw-r--r-- 1 root root 229K Mar 10 11:28 libsnappy.a
-rwxr-xr-x 1 root root 953 Mar 10 11:28 libsnappy.la
lrwxrwxrwx 1 root root 18 Mar 10 11:28 libsnappy.so ->
libsnappy.so.1.2.0
lrwxrwxrwx 1 root root 18 Mar 10 11:28 libsnappy.so.1 ->
libsnappy.so.1.2.0
-rwxr-xr-x 1 root root 145K Mar 10 11:28 libsnappy.so.1.2.0
安装过程没有错误同时能看到上面的动态库，基本表示snappy 安装编译成功。
[三]、Hadoop snappy 安装配置
3.1、hadoop 动态库重新编译支持snappy
hadoop动态库编译参考：Hadoop2.2.0源码编译 和 Hadoop2.x在Ubuntu系统中编译源码 ，只是把最后编译的命令中增加
-Drequire.snappy :
1mvn package -Pdist,native -DskipTests -Dtar -Drequire.snappy
把重新编译生成的hadoop动态库替换原来的。
3.2、hadoop-snappy 下载
目前官网没有软件包提供，只能借助 svn 下载源码：
1svn checkout http://hadoop-snappy.googlecode.com/svn/trunk/
hadoop-snappy
3.3、hadoop-snappy 编译
1mvn package [-Dsnappy.prefix=SNAPPY_INSTALLATION_DIR]
PS：如果上面 snappy安装路径是默认的话，即 /usr/local/lib，则此处
[-Dsnappy.prefix=SNAPPY_INSTALLATION_DIR] 可以省略，或者
-Dsnappy.prefix=/usr/local/lib
编译成功后，把编译后target下的 hadoop-snappy-0.0.1-SNAPSHOT.jar 复制到 $HADOOP_HOME/lib
，同时把编译生成后的动态库 到 $HADOOP_HOME/lib/native/ 目录下：
1cp -r
$HADOOP-SNAPPY_CODE_HOME/target/hadoop-snappy-0.0.1-SNAPSHOT/lib/native/linux-amd64-64
$HADOOP_HOME/lib/native/
3.4、编译过程中常见错误处理
① 缺少一些第三方依赖
官方文档中提到编译前提需要：gcc c++, autoconf, automake, libtool, java 6, JAVA_HOME set,
Maven 3
②错误信息：
[exec] libtool: link: gcc -shared
src/org/apache/hadoop/io/compress/snappy/.libs/SnappyCompressor.o
src/org/apache/hadoop/io/compress/snappy/.libs/SnappyDecompressor.o
-L/usr/local/lib -ljvm -ldl -m64 -Wl,-soname -Wl,libhadoopsnappy.so.0 -o
.libs/libhadoopsnappy.so.0.0.1
[exec] /usr/bin/ld: cannot find -ljvm
[exec] collect2: ld returned 1 exit status
[exec] make: *** [libhadoopsnappy.la] Error 1
或者
[exec] /bin/sh ./libtool --tag=CC --mode=link gcc -g -Wall -fPIC -O2 -m64
-g -O2 -version-info 0:1:0 -L/usr/local/lib -o libhadoopsna/usr/bin/ld: cannot
find -ljvm
[exec] collect2: ld returned 1 exit status
[exec] make: *** [libhadoopsnappy.la] Error 1
[exec] ppy.la -rpath /usr/local/lib
src/org/apache/hadoop/io/compress/snappy/SnappyCompressor.lo
src/org/apache/hadoop/io/compress/snappy/SnappyDecompressor.lo -ljvm -ldl
[exec] libtool: link: gcc -shared
src/org/apache/hadoop/io/compress/snappy/.libs/SnappyCompressor.o
src/org/apache/hadoop/io/compress/snappy/.libs/SnappyDecompressor.o
-L/usr/local/lib -ljvm -ldl -m64 -Wl,-soname -Wl,libhadoopsnappy.so.0 -o
.libs/libhadoopsnappy.so.0.0.1
[ant] Exiting
/home/hadoop/codes/hadoop-snappy/maven/build-compilenative.xml.
这个错误是因为没有把安装jvm的libjvm.so 链接到
/usr/local/lib。如果你的系统时amd64，可以执行如下命令解决这个问题：
1ln -s /usr/java/jdk1.7.0_75/jre/lib/amd64/server/libjvm.so
/usr/local/lib/
[四]、hadoop配置修改
4.1、修改 $HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh，添加：
1export
LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$HADOOP_HOME/lib/native/Linux-amd64-64/
4.2、修改 $HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml：
XHTML
io.compression.codecs
org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,
org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,
org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,
org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec
4.3、修改 $HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml 中有关压缩属性，测试snappy：
XHTML
maprece.map.output.compress
true
maprece.map.output.compress.codec
org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec[五]、测试验证
全部配置好后(集群中所有的节点都需要动态库和修改配置)，重启hadoop集群环境，运行自带的测试实例
wordcount，如果maprece过程中没有错误信息即表示snappy压缩安装方法配置成功。
当然hadoop也提供了本地库的测试方法 hadoop checknative ：
[hadoop@micmiu ~]$ hadoop checknative
15/03/17 22:57:59 INFO bzip2.Bzip2Factory: Successfully loaded &
initialized native-bzip2 library system-native
15/03/17 22:57:59 INFO zlib.ZlibFactory: Successfully loaded &
initialized native-zlib library
Native library checking:
hadoop: true
/usr/local/share/hadoop-2.6.0/lib/native/libhadoop.so.1.0.0
zlib: true /lib64/libz.so.1
snappy: true
/usr/local/share/hadoop/lib/native/Linux-amd64-64/libsnappy.so.1
lz4: true revision:99
bzip2: true /lib64/libbz2.so.1
openssl: true /usr/lib64/libcrypto.so
㈡ 如何在Docker上运行Ubuntu Core
对于Docker的安装在官网上针对不同的操作系统分别进行了描述，Ubuntu上安装Docker，对于ubuntu操作系统来说必须是64位的，因为Docker的官网上只是提供了64位的docker，如果需要32位的docker则需要下载源码进行编译，这里有篇文章介绍了Docker源码如何进行编译成32位，编译32位的Docker。但是对于我使用的Ubuntu来说正好是32位的。通过下面的两条命令可以看出操作系统的位数和Linux的内核版本。
root@ubuntu:/tmp#uname -a
Linux e529c1b7772a 3.13.0-12-generic #32-Ubuntu SMP Fri Feb 21 17:44:24 UTC 2014 i686 i686 i686 GNU/Linux
root@ubuntu:/tmp#file /sbin/init
/sbin/init: ELF 32-bit LSB shared object, Intel 80386, version 1 (SYSV), dynamically linked (uses shared libs), for GNU/Linux 2.6.24, BuildID[sha1]=, stripped
如果想在32为的Ubuntu操作系统上运行Docker的话，就必须安装32位的Docker。在Ubuntu中提供docker1.01-32位的deb包，可以直接点击“docer1.01-32位deb包”跳转到下载页面。下载完成后，直接使用dpkg –i进行安装。
dpkg -i docker.io_1.0.1~dfsg1-0ubuntu1~ubuntu0.14.04.1_i386.deb
Selecting previously unselected package docker.io.
(Reading database ... 150021 files and directories currently installed.)
Preparing to unpack docker.io_1.0.1~dfsg1-0ubuntu1~ubuntu0.14.04.1_i386.deb ...
Unpacking docker.io (1.0.1~dfsg1-0ubuntu1~ubuntu0.14.04.1) ...
Setting up docker.io (1.0.1~dfsg1-0ubuntu1~ubuntu0.14.04.1) ...
docker.io start/running, process 10456
Processing triggers for ureadahead (0.100.0-16) ...
Processing triggers for man-db (2.6.6-1) ...
也可以参考下面的这篇文章《Docker 1.0.1 已经可以在 Ubuntu 14.04 LTS 上测试了!》进行安装。安装完成后，可以使用下面的命令确定安装的版本和基本的信息。由于docker使用go语言进行编写的，所以要依赖于GO的编译工具和库文件。
oot@ubuntu:/tmp# docker version
Client version: 1.0.1
Client API version: 1.12
Go version (client): go1.2.1
Git commit (client): 990021a
Server version: 1.0.1
Server API version: 1.12
Go version (server): go1.2.1
Git commit (server): 990021a
root@ubuntu:/tmp# docker info
Containers: 1
Images: 7
Storage Driver: aufs
Root Dir: /var/lib/docker/aufs
Dirs: 10
Execution Driver: native-0.2
Kernel Version: 3.13.0-12-generic
WARNING: No swap limit support
官方安装方式docker pull imagename从docker的索引中心下载，imagename是镜像名称，例如docker pull ubuntu就是下载base ubuntu并且tag是latest。
root@ubuntu:/# docker pull ubuntu:14.04
Pulling repository ubuntu
c4ff7513909d: Download complete
511136ea3c5a: Download complete
1c9383292a8f: Download complete
9942dd43ff21: Download complete
d92c3c92fa73: Download complete
0ea0d582fd90: Download complete
cc58e55aa5a5: Download complete
root@ubuntu:~/Downloads# docker images
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED VIRTUAL SIZE
ubuntu 14.04 c1b5399bd2ee 8 minutes ago 205.3 MB
learn/tutorial latest 8dbd9e392a96 17 months ago 128 MB
root@ubuntu:/# docker run -i -t ubuntu /bin/bash
2014/09/04 13:04:28 exec format error
docker run -i -t learn/tutorial /bin/bash
2014/09/04 14:45:13 exec format error
PS：在安装完成Dokcer后，使用Pull命令sudo docker pull ubuntu:14.04从镜像仓库获取ubuntu的镜像后，然后使用run命令docker run -i -t ubuntu /bin/bash直接运行该镜像时，会出现下面的错误信息，后来我又尝试着使用官方演示使用的learn/tutorial镜像，还是出现同样的问题，现在怀疑可能是由于我安装的DOcker是32位的，而Image是64位的不匹配造成的。前面说过Docker默认提供的都是64位，其中提供的Image自然也都是64位，所以会出现下面的错误信息。在Docker Hub Registry里的大多数镜像都是64位。这里有一个关于该错误的讨论帖“Ddocker.io: Docker should recommend
linux-image-amd64 ”。所以，如果想在32位的Docker基础上运行Ubuntu的Image那要求Ubuntu的image也必须是32位。这就需要制作32位Ubuntu的Image。这里有一个官方提供的可用的Ubuntu image的列表，Ubuntu Image tag。
㈢ apache kafka源码怎么编译
Kafka is a distributed, partitioned, replicated commit log service. It provides the functionality of a messaging system, but with a unique design.(Kafka是一个分布式的、可分区的(partitioned)、基于备份的(replicated)和commit-log存储的服务.。它提供了类似于messaging system的特性,但是在设计实现上完全不同)。kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它有如下特性：
（1）、通过O(1)的磁盘数据结构提供消息的持久化，这种结构对于即使数以TB的消息存储也能够保持长时间的稳定性能。
（2）、高吞吐量：即使是非常普通的硬件kafka也可以支持每秒数十万的消息。
（3）、支持通过kafka服务器和消费机集群来分区消息。
（4）、支持Hadoop并行数据加载。
一、用Kafka里面自带的脚本进行编译
下载好了Kafka源码，里面自带了一个gradlew的脚本，我们可以利用这个编译Kafka源码：
1 # wget http://mirror.bit.e.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka-0.8.1.1-src.tgz
2 # tar -zxf kafka-0.8.1.1-src.tgz
3 # cd kafka-0.8.1.1-src
4 # ./gradlew releaseTarGz
运行上面的命令进行编译将会出现以下的异常信息：
01 :core:signArchives FAILED
02
03 FAILURE: Build failed with an exception.
04
05 * What went wrong:
06 Execution failed for task ':core:signArchives'.
07 > Cannot perform signing task ':core:signArchives' because it
08 has no configured signatory
09
10 * Try:
11 Run with --stacktrace option to get the stack trace. Run with
12 --info or --debug option to get more log output.
13
14 BUILD FAILED
这是一个bug（https://issues.apache.org/jira/browse/KAFKA-1297），可以用下面的命令进行编译
1 ./gradlew releaseTarGzAll -x signArchives
这时候将会编译成功（在编译的过程中将会出现很多的）。在编译的过程中，我们也可以指定对应的Scala版本进行编译：
1 ./gradlew -PscalaVersion=2.10.3 releaseTarGz -x signArchives
编译完之后将会在core/build/distributions/里面生成kafka_2.10-0.8.1.1.tgz文件，这个和从网上下载的一样，可以直接用。
二、利用sbt进行编译
我们同样可以用sbt来编译Kafka，步骤如下：
01 # git clone https://git-wip-us.apache.org/repos/asf/kafka.git
02 # cd kafka
03 # git checkout -b 0.8 remotes/origin/0.8
04 # ./sbt update
05 [info] [SUCCESSFUL ] org.eclipse.jdt#core;3.1.1!core.jar (2243ms)
06 [info] downloading http://repo1.maven.org/maven2/ant/ant/1.6.5/ant-1.6.5.jar ...
07 [info] [SUCCESSFUL ] ant#ant;1.6.5!ant.jar (1150ms)
08 [info] Done updating.
09 [info] Resolving org.apache.hadoop#hadoop-core;0.20.2 ...
10 [info] Done updating.
11 [info] Resolving com.yammer.metrics#metrics-annotation;2.2.0 ...
12 [info] Done updating.
13 [info] Resolving com.yammer.metrics#metrics-annotation;2.2.0 ...
14 [info] Done updating.
15 [success] Total time: 168 s, completed Jun 18, 2014 6:51:38 PM
16
17 # ./sbt package
18 [info] Set current project to Kafka (in build file:/export1/spark/kafka/)
19 Getting Scala 2.8.0 ...
20 :: retrieving :: org.scala-sbt#boot-scala
21 confs: [default]
22 3 artifacts copied, 0 already retrieved (14544kB/27ms)
23 [success] Total time: 1 s, completed Jun 18, 2014 6:52:37 PM
对于Kafka 0.8及以上版本还需要运行以下的命令：
01 # ./sbt assembly-package-dependency
02 [info] Loading project definition from /export1/spark/kafka/project
03 [warn] Multiple resolvers having different access mechanism configured with
04 same name 'sbt-plugin-releases'. To avoid conflict, Remove plicate project
05 resolvers (`resolvers`) or rename publishing resolver (`publishTo`).
06 [info] Set current project to Kafka (in build file:/export1/spark/kafka/)
07 [warn] Credentials file /home/wyp/.m2/.credentials does not exist
08 [info] Including slf4j-api-1.7.2.jar
09 [info] Including metrics-annotation-2.2.0.jar
10 [info] Including scala-compiler.jar
11 [info] Including scala-library.jar
12 [info] Including slf4j-simple-1.6.4.jar
13 [info] Including metrics-core-2.2.0.jar
14 [info] Including snappy-java-1.0.4.1.jar
15 [info] Including zookeeper-3.3.4.jar
16 [info] Including log4j-1.2.15.jar
17 [info] Including zkclient-0.3.jar
18 [info] Including jopt-simple-3.2.jar
19 [warn] Merging 'META-INF/NOTICE' with strategy 'rename'
20 [warn] Merging 'org/xerial/snappy/native/README' with strategy 'rename'
21 [warn] Merging 'META-INF/maven/org.xerial.snappy/snappy-java/LICENSE'
22 with strategy 'rename'
23 [warn] Merging 'LICENSE.txt' with strategy 'rename'
24 [warn] Merging 'META-INF/LICENSE' with strategy 'rename'
25 [warn] Merging 'META-INF/MANIFEST.MF' with strategy 'discard'
26 [warn] Strategy 'discard' was applied to a file
27 [warn] Strategy 'rename' was applied to 5 files
28 [success] Total time: 3 s, completed Jun 18, 2014 6:53:41 PM
当然，我们也可以在sbt里面指定scala的版本：
01 <!--
02 User: 过往记忆
03 Date: 14-6-18
04 Time: 20:20
05 bolg: http://www.iteblog.com
06 本文地址：http://www.iteblog.com/archives/1044
07 过往记忆博客，专注于hadoop、hive、spark、shark、flume的技术博客，大量的干货
08 过往记忆博客微信公共帐号：iteblog_hadoop
09 -->
10 sbt "++2.10.3 update"
11 sbt "++2.10.3 package"
12 sbt "++2.10.3 assembly-package-dependency"
㈣ 树莓派用什么版本的Linux
树莓派操作系统
根据偏好选择下列之一。
5.1.1 Raspbian “Jessie”
是Debian8.0在ARM的编译版，加上针对树莓派深度定制的硬件驱动与软件程序。官方推荐系统。如果你第一次使用树莓派，请下载这个。Debian的软件策略偏保守，稳定第一，升级是次要的。
下载链接：http://downloads.raspberrypi.org/raspbian_latest
默认帐号：Username: pi Password: raspberry
发布日期：2015-09-20
5.1.2 Raspbian “wheezy”
是Debian7.0在ARMv6的编译版，加上针对树莓派深度定制的硬件驱动与软件程序。官方推荐系统。如果你第一次使用树莓派，请下载这个。Debian的软件策略偏保守，稳定第一，升级是次要的。
下载链接：http://downloads.raspberrypi.org/raspbian/images/raspbian-2015-05-07/2015-05-05-raspbian-wheezy.zip
默认帐号：Username: pi Password: raspberry
发布日期：2015-05-05
5.2 OpenELEC
运行快、且用户体验友好的一款XBMC媒体中心。
下载链接：http://downloads.raspberrypi.org/openelec_latest
发布日期：2014-06-14
5.3 Pidora
Pidora是社区对Fedora在树莓派上的移植。不是Fedora官方版，但被Fedora官网推荐用于树莓派。Pidora基于Fedora 18，采用另一个轻量桌面环境XFCE。Fedora的软件策略相比于Debian，是略偏向先锋的。Fedora能用到版本稍新，但也经受过实测调试的软件包。
下载链接：http://downloads.raspberrypi.org/pidora_latest
默认帐号：Username: root Password: raspberrypi
发布日期：2014-07-03
5.4 Arch Linux ARM
着名轻量系统Arch Linux在ARM架构上的移植。注重对于开发者的简洁，任何可有可无的软件一律不自带。仅有命令行界面，不建议初学者使用。Arch Linux的软件策略是相当激进的，使用Arch Linux能用到最新的软件包，但也需要承担尝鲜可能的风险。
下载链接：http://downloads.raspberrypi.org/arch_latest
默认帐号：Username: root Password: root
发布日期：2014-06-01
5.5 RISC OS
非Linux系统。
下载链接：http://downloads.raspberrypi.org/riscos_latest
默认帐号：无需
5.6 Raspbmc
下载链接：http://downloads.raspberrypi.org/raspbmc_latest
多媒体中心、DIY电视盒专用系统。将媒体中心软件XBMC与Raspbian系统结合的衍生系统之一。中文支持良好，建议使用。
默认帐号：Username: pi Password: raspberry
5.7 XBian
下载链接：XBian_1.0_Beta_1.1.7z
与Raspbmc一样，是Raspbian+XBMC的媒体中心。注重性能优化。（存在中文文件名乱码问题）
默认帐号：Username: root Password: raspberry
5.8 RetroPie
下载链接：RetroPieImage_v1.7.zip
这是一个基于Raspbian构建的家用机模拟器系统，内置了FC、SFC、GB、GBA、DOS等游戏平台的模拟器软件，可以将树莓派快速配置成多功能老游戏主机。
默认帐号：Username: pi Password: raspberry
5.9 FreeBSD
下载链接：freebsd-pi-r245446.img.gz
BSD系列。
默认帐号：Username: pi Password: freebsdarm
5.10 Kali Linux
下载链接：Kali Linux
Kali Linux。
5.11 Ubuntu MATE for the Raspberry Pi 2
下载链接：Ubuntu MATE for the Raspberry Pi 2
Ubuntu MATE是桌面Linux发行，其宗旨是通过MATE这个经典、传统的桌面环境来提供Ubuntu操作系统的简介和典雅。MATE是GNOME 2桌面环境的继续，曾经作为Ubuntu的缺省桌面，直到10.10版中被Unity所取代。
Ubuntu MATE适合树莓派新手使用，界面是最好看的，但是在CPU优化方面不如官方的系统做得好。
5.12 Snappy Ubuntu Core
下载链接：Snappy Ubuntu Core
非官方系统 Snappy Ubuntu Core。
5.13 Windows 10 IoT（物联网版）
RTM版下载：Download RTM Release for Raspberry Pi 2
预览版下载：Download Insider Preview for Raspberry Pi 2
微软在Build 2015大会上宣布推出一个独立的Windows 10开发者预览版， 这个版本名称是Windows 10 IoT Core Insider Preview（Windows 10物联网核心内幕预览版），现在可供开发人员下载和研究，它支持树莓派2和英特尔Minnowboard MAX设备，使设备制造商能够充分利用这些产品有限的硬件资源。
据微软表示，Windows 10 IoT Core Insider Preview为设备制造商提供了世界一流的开发工具，通用Windows平台的力量，直接访问硬件的能力，并能在树莓派2等硬件设备上进行远程调试，更新和管理软件。
5.14 PiNet
安装介绍链接：PiNet
PiNet 是一个自由和开放源码的项目，为帮助学校建立和管理一个Raspberry Pi的课堂。
其主要特点包括
基于网络的用户帐户
基于网络的操作系统-所有树莓PIS启动一个主Raspbian操作系统。
共享文件夹-易于使用共享文件夹系统的教师和学生。
工作收集系统简单的工作收集和提交系统，让学生在工作。
自动备份-自动备份所有学生的工作，定期向外部驱动器。
多个小的功能，如批量用户导入，课堂管理软件集成等
服务器软件安装在运行Ubuntu Linux 14.04计算机（这也完全是免费的）。你必须再连接服务器和覆盆子PIS通过有线网络。
5.15 CentOS 7 ARM for the Raspberry Pi 2
下载链接：CentOS 7 ARM
面向ARM硬件架构的 CentOS 7 Linux。包含各种各样的新特性、以及软件更新与增强，比如面向身份认证管理的Kerberos HTTP代理、OpenJDK7中TLS连接的ECC支持、网络堆栈改进、以及Atomic包的更新等。
默认帐号：Username: root Password: centos
㈤ 错误: 找不到或无法加载主类 Djava.library.path=.usr.hadoop.hadoop-2.8.0.lib:.
最近，打算Hbase建表用snappy压缩时，碰到一些Hadoop本地库的问题。其实这些问题是一直存在的，只是不影响正常使用，就没有引起重视。这次希望彻底解决以下问题：
问题一：执行start-dfs.sh时出现以下日志
xxxx: Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: You have loaded library /usr/local/hadoop-2.4.0/lib/native/libhadoop.so which might have disabled stack guard. The VM will try to fix the stack guard now.
xxxx: It's highly recommended that you fix the library with 'execstack -c <libfile>', or link it with '-z noexecstack'.
这是因为官网提供的版本本地库是32位的，在64位主机环境下无法执行。需要下载hadoop源码进行编译(如何编译源码可以上网搜索)，编译成功后，找到native下的文件拷贝到${HADOOP_HOME}/lib/native目录下即可。
问题二：执行start-dfs.sh时出现以下日志
WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
在网上找到的所有文章中，都是说在hadoop-env.sh中加入以下两行配置：
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=${HADOOP_HOME}/lib/native
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=${HADOOP_HOME}/lib/"
但是在测试过程中，加入以上配置还是会提示告警信息，说明本地库未加载成功。
开启debug：
export HADOOP_ROOT_LOGGER=DEBUG,console
执行start-dfs.sh，发现以下日志：
DEBUG util.NativeCodeLoader: Failed to load native-hadoop with error: Java.lang.UnsatisfiedLinkError: no hadoop in java.library.path
从日志中可以看出hadoop库不在java.library.path所配置的目录下，应该是java.library.path配置的路径有问题。在hadoop-env.sh中重新配置：
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=${HADOOP_HOME}/lib/native
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=${HADOOP_HOME}/lib/native/"
执行start-dfs.sh，告警信息不再显示。经测试，其实只需export HADOOP_OPTS即可解决问题。
验证本地库是否加载成功：hadoop checknative
15/08/18 10:31:17 INFO bzip2.Bzip2Factory: Successfully loaded & initialized native-bzip2 library system-native
15/08/18 10:31:17 INFO zlib.ZlibFactory: Successfully loaded & initialized native-zlib library
Native library checking:
hadoop: true /usr/local/hadoop-2.4.0/lib/native/libhadoop.so.1.0.0
zlib: true /lib64/libz.so.1
snappy: true /usr/local/hadoop-2.4.0/lib/native/Linux-amd64-64/libsnappy.so.1
lz4: true revision:99
bzip2: true /lib64/libbz2.so.1
以上说明本地库已经加载成功。