Hadoop部署实验.docx

Hadoop 部署实验指南 本文档涵盖了 Hadoop 部署的基本概念、实验步骤、分布式安装和 MapReduce 应用程序实践。该文档旨在帮助读者了解 Hadoop 的基本架构、HDFS 和 MapReduce 的原理，并掌握 Hadoop 的多节点部署过程和 MapReduce 应用程序的实践。 一、Hadoop 概念 1. Hadoop 是一个能够对海量数据进行分布式处理的系统架构，为大数据计算提供了分布式的集群环境及计算框架。 2. Hadoop 框架的核心是 HDFS 和 MapReduce。HDFS 是一个分布式文件系统，为海量的数据提供了存储，而 MapReduce 是一个分布式处理框架，为海量的数据提供了计算。 二、Hadoop 部署方式 1. Standalone mode 单节点安装 Hadoop 2. Pseudo-Distributed mode 伪多节点安装 Hadoop 3. Cluster mode 多节点安装 Hadoop 三、实验内容 1. 配置必要的运行环境 2. Standalone mode 单节点安装 Hadoop 3. Pseudo-Distributed mode 伪多节点安装 Hadoop 4. Cluster mode 多节点安装 Hadoop 5. 分布式集群的弹性扩展验证 6. Mapreduce 实践 7. Spark 日志分析 四、实验步骤 1. 必要环境 * 安装 JDK * 设置 JAVA_HOME 环境变量 * 安装 ssh 和 rsync 2. 单节点安装 Hadoop * 在 Hadoop 的安装目录下，创建 input 目录 * 拷贝文件到 input 目录下，执行 Hadoop job 进行计算测试 3. 伪多节点安装 Hadoop * 修改设定文件 * 设定本机的无密码 ssh 登陆 4. 多节点安装 Hadoop * 修改三台机器名为 cMaster，cSlave0 和 cSlave1，并添加域名映射、关闭防火墙和安装 JDK * 以 cMaster 作为主节点，cSlave0 和 cSlave1 作为从节点，部署 Hadoop 五、多节点安装 Hadoop 部署概要 1. 制定部署规划 * 三台机器，cMaster 作为主节点，cSlave0 和 cSlave1 作为从节点 2. 准备机器 * 三台机器，它们可以是实体机也可以是虚拟机 * 虚拟机的机器名称分别为 cMaster，cSlave0 和 cSlave1 * 都创建同一个用户名（你的姓名拼音缩写），同一个密码（root：xmyxmy） 3. 准备机器软件环境 * 三台机器都要完成：修改机器名、添加域名映射、关闭防火墙和安装 JDK 六、MapReduce 应用程序实践 1. 格式化文件系统 2. 启动名称节点和数据节点后台进程 3. 执行 Hadoop job 4. 查看执行结果 七、结论 本文档详细讲解了 Hadoop 部署的实验步骤、分布式安装和 MapReduce 应用程序实践，为读者提供了一个详细的 Hadoop 部署指南。