深入浅出Hadoop

《深入浅出Hadoop》这篇文章主要探讨了Hadoop这一分布式计算框架的源代码级实现，旨在帮助读者理解其内部工作原理。Hadoop是Apache软件基金会的一个开源项目，它提供了处理和存储大规模数据的能力，尤其适合大数据处理场景。 在配置启动Hadoop的过程中，文章详细列出了一个基于Hadoop 1.1.X版本的集群规划。在这个配置中，包含了NameNode、DataNode、JobTracker、TaskTracker、HbaseMaster、ZooKeeper以及HbaseRegionServer等关键组件的节点分配和端口设置。例如，NameNode和DataNode分别负责HDFS（Hadoop Distributed File System）的元数据管理和数据存储，而JobTracker和TaskTracker则是MapReduce计算模型中的任务调度和任务执行角色。HbaseMaster和RegionServer则是HBase分布式数据库的管理与数据存储部分，ZooKeeper则作为协调服务确保集群的高可用性。 配置Hadoop涉及多个配置文件，如`core-site.xml`、`hdfs-site.xml`、`mapred-site.xml`等，这些文件用于定义系统的行为和参数。例如，`core-site.xml`中可以设置Hadoop的基本配置，`hdfs-site.xml`用于定制HDFS的具体行为，而`mapred-site.xml`则控制MapReduce的配置。在配置过程中，还需要注意在`masters`和`slaves`文件中正确指定主节点和从节点的信息。 启动Hadoop集群时，首先要启动DFS（分布式文件系统），然后是MapReduce服务。如果遇到`JAVA_HOME`未设置的错误，可以通过修改`libexec/hadoop-config.sh`文件来添加Java环境变量。此外，文章还列举了一些维护命令，如文件系统的格式化、关闭安全模式、查询文件、删除目录、创建目录、上传文件以及执行和查看MapReduce任务的结果。 对于Hadoop 2.2.X版本，集群规划有所不同，主要体现在NameNode、DataNode之外的组件变化。ResourceManager取代了JobTracker，负责资源的全局调度，NodeManager则是代替TaskTracker的每个节点上的执行器，体现了YARN（Yet Another Resource Negotiator）架构的引入，使得资源管理和计算任务解耦，提高了系统的灵活性和资源利用率。 《深入浅出Hadoop》这篇文章详细介绍了Hadoop集群的构建、配置和管理，对理解Hadoop的内部机制和实际操作有着极大的帮助。无论是对于初学者还是有经验的开发者，都能从中受益，提升自己在大数据处理领域的技能。