【大数据技术基础实验报告-Linux环境下hadoop集群的搭建与基本配置】
实验主要涉及了大数据技术中的基础概念，包括Linux操作系统、Java环境、SSH服务、Hadoop集群的搭建与配置。以下是具体步骤和知识点的详细解释：
1. **安装和配置CentOS**：CentOS是基于Red Hat Enterprise Linux的开源操作系统，常用于服务器环境，对于大数据处理提供了稳定的基础。安装CentOS时，需确保网络连接正常，选择适当的安装选项，如开发工具、开发库等，以便后续安装Java和Hadoop。
2. **安装和配置Java环境**：Java是Hadoop运行的基础，因为Hadoop是用Java编写的。通过RPM包或压缩包安装JDK，配置环境变量，使得系统可以在任何路径下识别和执行Java命令。例如，通过`vi /etc/profile`编辑环境变量，添加`JAVA_HOME`和`PATH`，然后执行`source /etc/profile`使改动生效。
3. **启动和配置SSH无密登录**：SSH服务允许远程登录Linux系统，无密登录则通过公钥认证实现，方便在集群中进行自动化操作。关闭防火墙和Selinux是为了避免SSH连接时出现障碍。
4. **配置主机名和IP地址**：在`/etc/hosts`文件中添加各节点的IP地址和主机名，以便节点间通信。
5. **安装Hadoop**：Hadoop是Apache基金会的一个开源项目，提供了分布式文件系统HDFS和MapReduce计算框架。这里安装的是Hadoop 2.7及以上版本。先上传文件到Linux，然后解压并配置环境变量，如`HADOOP_HOME`。
6. **配置Hadoop**：主要涉及到`hadoop-env.sh`和`yarn-env.sh`等配置文件的修改，如指定Java路径，根据实际网络环境配置Hadoop的相关参数。
7. **网络配置**：通常需要将虚拟机的网络模式设置为桥接模式，以实现多台虚拟机间的通信。确保每个节点的MAC地址不同，防止IP冲突。
8. **SSH无密码登录配置**：通过SSH公钥私钥对实现Master节点无密码登录到Slave节点，简化集群操作。
9. **配置PATH变量**：在`.bashrc`文件中添加Hadoop的bin目录，使得在终端中可以直接运行Hadoop命令。
10. **集群/分布式环境配置**：配置Hadoop的分布式环境，包括NameNode和DataNode的设置，确保所有节点可以正常启动和通信。
11. **实验中可能遇到的问题及解决方案**：
- 安全模式问题：如果HDFS进入安全模式，可以通过`hadoop dfsadmin -safemode leave`命令退出。
- NativeCodeLoader错误：这可能是由于缺少本地库支持，需要安装对应的库，如在Ubuntu上安装`libhadoop-native-tools`。
完成上述步骤后，一个基本的Hadoop集群就在Linux环境中搭建起来了，能够进行大数据的存储和处理。在实际应用中，还需考虑高可用性、性能优化以及安全策略等方面的配置。
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