Hadoop是大数据处理领域的重要工具，它是一个开源的分布式计算框架，由Apache基金会维护。Hadoop 2.6.4是Hadoop发展过程中的一个重要版本，提供了许多改进和优化，提高了系统的稳定性和性能。本安装包及配置文档将帮助用户在自己的环境中搭建Hadoop集群，以下是对安装和配置过程的详细解析。
你需要了解Hadoop的基本组成。Hadoop主要包括两个核心组件：HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。HDFS是分布式文件系统，负责存储大量数据；MapReduce则是一种并行处理模型，用于处理和生成大数据集。
在安装Hadoop 2.6.4之前，你需要准备一个支持Linux操作系统的服务器集群。通常情况下，至少需要一台NameNode（主节点）和DataNode（数据节点），但为了高可用性，你可能还需要额外的Secondary NameNode或ResourceManager节点。
1. **环境准备**：
- 安装Java运行环境（JDK）：Hadoop依赖Java，确保所有节点上安装了JDK 1.7或更高版本。
- 配置SSH免密登录：在所有节点之间设置ssh无密码登录，便于集群操作。
2. **解压Hadoop安装包**：
解压缩"Hadoop2.6.4安装包及安装配置文档"，得到Hadoop的安装文件和配置文档。将Hadoop解压到适合的位置，例如 `/usr/local/hadoop`。
3. **配置Hadoop**：
- 修改`etc/hadoop/hadoop-env.sh`，设置`JAVA_HOME`指向你的JDK安装路径。
- 修改`etc/hadoop/core-site.xml`，配置HDFS的基本参数，如命名空间的默认值、IO缓冲区大小等。
- 修改`etc/hadoop/hdfs-site.xml`，配置HDFS的详细参数，如副本数量、NameNode地址等。
- 修改`etc/hadoop/yarn-site.xml`，配置YARN的参数，如ResourceManager地址、Container内存大小等。
- 修改`etc/hadoop/mapred-site.xml`，配置MapReduce的相关参数，如JobHistoryServer地址等。
4. **格式化NameNode**：
在NameNode节点上执行`hdfs namenode -format`命令，初始化HDFS文件系统。
5. **启动Hadoop**：
使用`start-dfs.sh`和`start-yarn.sh`命令启动Hadoop的各个服务。确保所有节点上的服务都正常运行。
6. **配置客户端**：
将`etc/hadoop`目录下的配置文件复制到所有需要访问Hadoop的客户端机器上，确保它们能够正确连接到集群。
7. **测试Hadoop**：
使用`hadoop fs -ls /`命令检查HDFS是否工作正常。通过提交一个简单的MapReduce任务，如WordCount，验证MapReduce的功能。
8. **监控与维护**：
可以通过Web UI监控Hadoop集群的状态，NameNode和ResourceManager的Web界面分别位于50070和8088端口。定期检查日志，及时发现和解决问题。
安装配置完成后，你将拥有一个基本的Hadoop 2.6.4集群，可以进行大数据处理任务。随着需求的增长，你还可以考虑引入更高级的特性，如Hadoop YARN的高可用性、HBase等NoSQL数据库，或者Spark、Flink等更高效的计算引擎。记住，持续学习和优化是管理Hadoop集群的关键。
