Hadoop 分布式集群搭建_部分2.docx

Hadoop由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，是利用集群对大量数据进行分布式处理和存储的软件框架。用户可以轻松地在Hadoop集群上开发和运行处理海量数据的应用程序。Hadoop有高可靠，高扩展，高效性，高容错等优点。Hadoop 框架最核心的设计就是HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，MapReduce为海量的数据提供了计算。此外，Hadoop还包括了Hive，Hbase，ZooKeeper，Pig，Avro，Sqoop，Flume，Mahout等项目。 在构建Hadoop分布式集群的过程中，配置文件的正确设置至关重要，因为它们定义了集群中各节点间的通信方式和系统的行为。以下是对标题和描述中提到的关键知识点的详细解释： 1. **Hadoop**: Hadoop是由Apache基金会开发的一个开源分布式计算框架，专为处理和存储大规模数据而设计。它支持高并发、高可靠性、高可扩展性和高容错性，使得用户可以在多台普通服务器组成的集群上运行大数据应用。 2. **HDFS(Hadoop Distributed File System)**: HDFS是Hadoop的核心组件之一，负责数据的分布式存储。它设计成跨多个节点存储大文件，并确保数据的冗余备份，即使部分节点故障，也能保证数据的完整性。 3. **MapReduce**: MapReduce是Hadoop的另一个核心组件，用于大规模数据集的并行计算。它将复杂的计算任务分解为“映射”(map)和“化简”(reduce)两个阶段，使得并行处理成为可能，极大提高了处理效率。 4. **YARN(Yet Another Resource Negotiator)**: YARN是Hadoop的资源管理系统，取代了早期Hadoop中的JobTracker功能。它负责调度集群资源，为应用程序（如MapReduce作业）提供计算资源，并管理任务的执行。 在配置文件部分，我们看到以下关键步骤： 5. **配置文件同步**: 在搭建Hadoop集群时，需要将配置文件如`core-site.xml`, `mapred-site.xml`和`yarn-site.xml`同步到所有节点，确保所有节点的配置一致。这通常通过`scp`命令实现，以保证集群的协调工作。 6. **`core-site.xml`配置**: 这个文件包含了Hadoop集群的基本配置，例如命名空间的初始化设置，以及集群间通信的参数。在集群搭建过程中，通常会配置HDFS的默认FS（如设置为HDFS），以及其他的网络通信参数。 7. **`mapred-site.xml`配置**: 这个文件主要定义MapReduce作业的运行方式。在YARN环境中，需要将`mapreduce.framework.name`设置为`yarn`，并将`mapreduce.jobhistory.address`和`mapreduce.jobhistory.webapp.address`分别设置为ResourceManager的地址和Web UI端口，以便跟踪和查看作业历史。 8. **`yarn-site.xml`配置**: 这个文件配置了YARN的运行参数，包括设置`yarn.nodemanager.aux-services`来启用MapReduce的混洗服务，`yarn.resourcemanager.hostname`指定ResourceManager的位置，以及`yarn.log-aggregation-enable`开启日志聚合，简化日志管理和分析。 9. **验证配置**: 在每个节点上通过`ssh`和`cat`命令检查配置文件，确保所有节点的配置文件内容与主节点一致，这是集群能正常运行的前提。 搭建Hadoop分布式集群涉及到多个配置文件的修改和同步，每个文件都有其特定的用途，确保集群中的节点能够协同工作，处理和存储海量数据。正确配置这些文件对于构建一个高效稳定的Hadoop环境至关重要。