openEuler 25.09 实操必备指南：飞腾 arm64 服务器开展 C 程序开发、Hadoop 伪集群搭建与性能测试的完整流程

在 Linux 系统环境下运行 C 程序，是每位开发者都应掌握的基础技能。而 openEuler，这款由华为引领、社区共同驱动的开源操作系统，不仅与主流 Linux 生态无缝兼容，更为开发者精心打造了一个集高性能、高安全性与出色可扩展性于一体的运行环境。

本文将以 openEuler 25.09 版本作为操作基础，逐步引领你从查看系统信息、安装 GCC 编译器，到亲手编写、编译并运行 C 程序，全程实操演示。通过这一系列的实践，你将深入熟悉 openEuler 的命令行操作模式，并学会如何在该系统上全面管理一个 C 程序的生命周期。

openEuler 概览

openEuler，作为一款由华为主导、社区共同参与构建的开源操作系统，致力于打造一个面向多样计算架构的统一平台。它基于 Linux 内核进行了深度优化，广泛兼容 x86、ARM、RISC-V 等多种硬件架构，展现出卓越的系统调度与资源管理能力。在云计算、AI 推理以及高并发等复杂场景下，openEuler 均能游刃有余，表现出色。

高性能与多架构兼容并蓄

openEuler 对 Linux 内核进行了深度定制与优化，使其能够完美支持 x86、ARM、RISC-V 等多种硬件架构。其出色的系统调度与资源管理机制，确保了在云计算、AI 推理以及高并发等严苛场景下，系统依然能够保持高效稳定运行。

高安全性与高可靠性并重

openEuler 内置了多层严密的安全防护体系，支持安全启动、精细访问控制以及系统完整性验证等关键功能。该系统已成功通过多项国家级安全认证，为金融、电信、能源等关键行业提供了坚实可靠的安全保障。

开放生态与智能化创新并进

openEuler 拥有一个活跃且充满活力的全球开源社区，积极融合容器、虚拟化、AI 调优等前沿技术，并配备了丰富的开发工具与软件仓库。这一切，都为开发者提供了一个灵活、高效且可持续发展的操作系统生态，助力他们不断探索与创新。

环境准备与系统确认

1、需要确认系统环境是否配置正确

进行 C 程序开发之前，首先需要确认系统环境是否配置正确。

hostnamectl

2、安装 GCC 编译器

该命令会自动下载并安装 GNU 编译器集合（GCC），包括编译器核心文件与相关依赖包。安装过程中，dnf 将显示依赖关系解析与安装进度

sudo dnf -y install gcc

3、安装完成后

使用以下命令验证安装是否成功

gcc --version

4、验证编译环境与依赖库

在安装完 GCC 后，可通过编译一个简单的测试程序来验证环境是否正常工作。

echo 'int main(){return 0;}' > test.c
gcc test.c -o test
./test && echo "✅ C 编译环境正常"

5、安装 Vim / nano 编辑器

为方便编写 C 程序代码，可以安装一个文本编辑器，openEuler 默认带有 vi，但推荐安装更强大的 vim。

sudo dnf -y install vim

C 程序实战任务

执行命令：hostnamectl，查看主机信息

1、当编译器安装完毕后，我们就可以编写第一个 C 语言程序，C 语言的源文件后缀通常为.c，这里我以 “Hello World” 程序为例：

vim hello.c

2、进入编辑器后，按下 i 进入插入模式，然后输入以下内容：

#include <stdio.h>

int main() {
    printf("Hello, openEuler World~\n");
    return 0;
}

安装 GCC

执行命令：

dnf -y install gcc

执行命令：

gcc --version

验证是否安装成功，显示 gcc 版本号：10.3.1

编写 C 程序

执行命令：

vim hello.c

编译 C 程序

执行命令：

gcc hello.c -o hello

生成可执行文件 hello

执行命令：

ll hello

查看可执行文件 hello 信息

运行 C 程序

执行命令：

./hello

openEuler Hadoop 集群部署基准测试

以 FT2000+ arm64 架构服务器与 openEuler 操作系统的适配场景为研究对象，重点聚焦于 Hadoop 单机伪集群的部署实施及基准性能测试。通过系统梳理适配过程中的部署步骤、精准把握关键配置细节，并依托标准化的基准测试方案，全面验证 Hadoop 在该特定软硬件组合环境中的运行稳定性及核心性能指标，旨在为 arm64 架构下大数据平台的轻量化部署实践与性能评估工作提供切实可行的参考依据。

lscpu 输出对应的是一台服务器：采用 ARM aarch64 架构，搭载飞腾 FT-2000+/64 64 核单线程处理器，分 8 个 NUMA 节点优化内存访问，配备 L1（每核 32KB）、L2 缓存，是典型 64 核服务器配置

前置条件

• 服务器已安装 Java 1.8（需确保 JAVA_HOME 路径正确）
• 已安装多线程下载工具 axel（未安装可执行yum install axel -y或apt install axel -y）
• 拥有 root 权限（用于创建用户）

创建 Hadoop 用户并切换

# 创建 hadoop 用户（root 权限执行）
useradd hadoop

# （可选）设置 hadoop 用户密码（避免后续操作权限问题）
passwd hadoop

# 切换到 hadoop 用户
su - hadoop

# 进入 hadoop 用户主目录
cd ~

下载 Hadoop 镜像

# 800 线程下载 aarch64 架构 Hadoop 3.3.1 镜像（北外镜像源，速度稳定）
axel -n 800 https://mirrors.bfsu.edu.cn/apache/hadoop/core/hadoop-3.3.1/hadoop-3.3.1-aarch64.tar.gz

解压 Hadoop 安装包

# 解压下载的压缩包
tar -xvf hadoop-3.3.1-aarch64.tar.gz

# 进入 Hadoop 安装目录
cd hadoop-3.3.1

单机伪集群核心配置

# 编辑核心配置文件
vim etc/hadoop/core-site.xml

将以下内容替换文件原有配置（指定 HDFS 主节点地址）

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://localhost:9000</value> <!-- HDFS 访问地址：本地 9000 端口 -->
    </property>
    <!-- （可选）配置 Hadoop 临时目录（避免默认/tmp 被清理） -->
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/home/hadoop/hadoop-tmp</value>
    </property>
</configuration>

配置 hdfs-site.xml

# 编辑 HDFS 配置文件
vim etc/hadoop/hdfs-site.xml

将以下内容替换文件原有配置（指定副本数、数据存储路径）

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value> <!-- 伪集群模式，副本数设为 1（默认 3） -->
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>/home/hadoop/namenode</value> <!-- NameNode 元数据存储路径 -->
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>/home/hadoop/datanode</value> <!-- DataNode 数据存储路径 -->
    </property>
    <!-- （可选）关闭 HDFS 权限检查（方便单机测试） -->
    <property>
        <name>dfs.permissions.enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>
</configuration>

创建数据存储目录

# 按配置文件路径创建目录（否则格式化/启动会失败）
mkdir -p /home/hadoop/namenode
mkdir -p /home/hadoop/datanode
mkdir -p /home/hadoop/hadoop-tmp # 对应 core-site.xml 中的临时目录

配置 Java 环境变量

# 声明 JAVA_HOME（需根据服务器实际 Java 路径修改！）
# 验证 Java 路径：执行 echo $JAVA_HOME 或 find /usr/lib/jvm -name "java-1.8.0*"
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0

# （可选）将 Java 环境变量写入 Hadoop 配置文件（永久生效）
echo "export JAVA_HOME=$JAVA_HOME" >> etc/hadoop/hadoop-env.sh

格式化 NameNode

# 格式化 HDFS  namenode（仅需执行一次，重复执行会导致数据丢失）
./bin/hdfs namenode -format

验证格式化结果

• 执行成功后，终端会显示successfully formatted关键字
• 查看/home/hadoop/namenode目录，会生成 current 文件夹及元数据文件

配置 SSH 免密登录

# 生成 SSH 密钥对（一路回车，不设置密码）
ssh-keygen -t rsa -P ""

# 将公钥复制到本地（免密登录 localhost）
ssh-copy-id hadoop@localhost

# 验证免密登录（无需输入密码即可登录）
ssh localhost
exit # 退出登录，返回原终端

启动 HDFS 服务

# 启动 HDFS 相关进程（NameNode、DataNode、SecondaryNameNode）
./sbin/start-dfs.sh

查看进程状态

jps -lv

netstat -lnetp | grep java

TestDFSIO 吞吐性能测试

./bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-3.3.1-tests.jar TestDFSIO -write -nrFiles 500 -size 100MB -bufferSize 8388608 -resFile /tmp/testDFSIOwrite.log

这是 Hadoop HDFS 的 TestDFSIO 写性能测试结果：本次测试完成了 500 个文件共 50GB 数据的写入，总吞吐量 142.73MB/s、单文件平均写速 155.91MB/s，耗时约 6.26 分钟，写速波动 49.17；作为单机伪集群的测试表现，该性能符合普通机械硬盘的持续写能力，速率波动则源于单机内多 HDFS 进程的资源共享，整体处于合理水平

openEuler 系统信息与版本查看命令

1、查看系统版本信息

cat /etc/os-release

2、查看内核版本

uname -r

3、查看系统架构

uname -m

4、查看主机信息

hostnamectl

5、查看 CPU 信息

lscpu

6、查看内存使用情况

free -h

结语

在操作系统选用 openEuler 25.09 的环境下，顺利推进并完成了两项核心实践任务：其一，以 openEuler 为基础构建了 C 语言开发环境。具体操作包括安装 GCC 编译器，编写经典的 “Hello World” 程序并成功编译运行，此过程充分验证了 openEuler 对于传统 C 语言开发生态具备出色的兼容能力。其二，在配备飞腾 FT2000+/64 arm64 架构服务器的 openEuler 系统中，成功部署了 Hadoop 单机伪集群。整个部署流程涵盖多个环节，从创建用户、下载镜像、调整配置文件，到配置 SSH 免密登录、启动 HDFS 服务，一气呵成。最终，借助 TestDFSIO 测试工具对集群性能进行验证，结果显示在写入 50GB 数据时，吞吐量达到 142.73MB/s，有力证明了该软硬件组合能够稳定支撑大数据组件的轻量化部署。

以上关于openEuler 25.09 实操必备指南：飞腾 arm64 服务器开展 C 程序开发、Hadoop 伪集群搭建与性能测试的完整流程的文章就介绍到这了，更多相关内容请搜索码云笔记以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持码云笔记。