hadoop大数据培训Hadoop安装配置每一小步都写得.doc

【Hadoop大数据培训Hadoop安装配置详解】 Hadoop是一个由Apache软件基金会开发的开源分布式计算平台，其核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。HDFS为大规模数据存储提供了一个高容错性的分布式文件系统，而MapReduce则是一个用于处理和生成大数据的编程模型。 在Hadoop集群中，有两种主要的角色：Master和Slave。Master节点主要包括NameNode和JobTracker，NameNode是文件系统的元数据管理器，负责维护文件系统的命名空间和客户端的访问控制，而JobTracker则负责调度MapReduce作业的任务，监控任务执行并处理失败的任务。Slave节点包含DataNode和TaskTracker，DataNode是实际存储数据的节点，而TaskTracker则执行由JobTracker分配的任务。 在Hadoop的环境配置中，通常会有一个Master节点和多个Slave节点。在一个示例集群中，有1个Master节点和3个Slave节点，它们之间通过局域网相连并能相互通信。所有的节点运行在CentOS 6.0操作系统上，且共享同一用户“hadoop”。Master节点承担NameNode和JobTracker的角色，Slave节点则是DataNode和TaskTracker。 在进行Hadoop集群的网络配置时，每个节点的主机名和IP地址需要根据规划进行设置。例如，Master节点的主机名为"Master.Hadoop"，IP地址为"192.168.1.2"。可以通过`hostname`命令查看当前主机名，如需修改，可以在`/etc/sysconfig/network`文件中更改"HOSTNAME"的值。此外，该文件还定义了其他网络相关参数，如是否启用网络、默认网关和域名等。 为了确保集群的高可用性，通常会配置至少一个备用Master节点，以防主Master出现故障时能立即接管。在初期部署时可能没有配备，但随着经验的积累，会考虑增加这一备份机制。 在安装和配置Hadoop时，还需要注意以下几点： 1. 安装Java环境：Hadoop依赖Java运行，因此首先需要在所有节点上安装Java开发工具包（JDK）。 2. 下载并解压Hadoop安装包：将Hadoop的二进制包下载到各节点，并解压缩到指定目录，如 `/usr/local/hadoop`。 3. 配置Hadoop环境变量：在`~/.bashrc`或`/etc/profile`文件中添加Hadoop的环境变量，如`HADOOP_HOME`和`PATH`。 4. 修改Hadoop配置文件：包括`hdfs-site.xml`（HDFS配置）、`mapred-site.xml`（MapReduce配置）和`core-site.xml`（核心配置）。这些文件位于`$HADOOP_HOME/etc/hadoop`目录下，需要根据实际环境调整各项参数，如NameNode和DataNode的地址，以及HDFS副本数等。 5. 初始化HDFS：使用`hadoop namenode -format`命令格式化NameNode。 6. 启动Hadoop服务：依次启动DataNode、NameNode、TaskTracker和JobTracker等服务，确保所有节点正常运行。 7. 验证安装：通过上传文件到HDFS并运行简单的MapReduce作业来检查集群是否正确配置和运行。 在完成以上步骤后，一个基本的Hadoop集群就算搭建完毕，可以进行大数据的存储和处理。然而，实际的生产环境中，还会涉及到更复杂的配置，如安全性、性能优化、资源调度策略等，这些都是Hadoop管理员需要掌握的关键知识。