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随着大数据时代的到来，Hadoop作为一款开源的大数据处理框架，已经成为了业界的热门选择，本文将详细讲解如何搭建一个Hadoop完全分布式集群，包括环境准备、集群部署以及相关配置等环节，旨在帮助读者快速上手Hadoop集群搭建。
环境准备
1、服务器硬件要求
Hadoop集群对服务器硬件的要求不高，一般采用4核CPU、16GB内存、1TB硬盘即可满足基本需求，根据实际业务需求，可适当提高硬件配置。
2、操作系统
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Hadoop支持多种操作系统，如Linux、Windows等，本文以CentOS 7.5为例进行讲解。
3、软件环境
（1）Java环境：Hadoop依赖于Java环境，要求Java版本为1.8及以上，在服务器上安装Java环境，并配置环境变量。
（2）SSH：SSH（Secure Shell）是一种网络协议，用于计算机之间的安全通信，在集群中，SSH用于远程登录和管理服务器，在服务器上安装SSH服务，并配置SSH免密登录。
集群部署
1、服务器配置
（1）主机名：为每台服务器设置一个主机名，便于区分，master节点主机名为hadoop-master，worker节点主机名为hadoop-worker1。
（2）IP地址：为每台服务器配置静态IP地址，确保集群中各节点之间可以正常通信。
（3）防火墙：关闭防火墙或设置相关规则，允许集群中各节点之间通信。
2、集群软件安装
（1）下载Hadoop软件：从Hadoop官网下载对应版本的Hadoop软件包。
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（2）解压软件包：将下载的Hadoop软件包解压到指定目录，usr/local/hadoop。
（3）配置Hadoop环境变量：在~/.bashrc文件中添加以下内容：
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin
（4）配置Hadoop配置文件：将Hadoop软件包中的etc/hadoop目录复制到/usr/local/hadoop目录下，然后根据以下配置文件进行修改：
- core-site.xml：配置Hadoop运行时的环境变量，如Hadoop的存储目录、HDFS的名称节点地址等。
- hdfs-site.xml：配置HDFS的存储参数，如数据副本数量、文件块大小等。
- mapred-site.xml：配置MapReduce的运行参数，如MapReduce程序的运行模式、数据格式等。
- yarn-site.xml：配置YARN的运行参数，如资源管理器地址、资源队列等。
3、集群启动
（1）格式化HDFS：在master节点上执行以下命令，格式化HDFS：
hadoop namenode -format
（2）启动HDFS：在master节点上执行以下命令，启动HDFS：
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start-dfs.sh
（3）启动YARN：在master节点上执行以下命令，启动YARN：
start-yarn.sh
（4）启动HistoryServer：在master节点上执行以下命令，启动HistoryServer：
mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
集群测试
1、上传文件到HDFS
在任意节点上，使用hadoop fs -put命令将文件上传到HDFS：
hadoop fs -put /path/to/local/file /path/to/hdfs/file
2、查看HDFS文件
使用hadoop fs -ls命令查看HDFS中的文件：
hadoop fs -ls /
3、运行MapReduce程序
在任意节点上，编写一个MapReduce程序，并使用hadoop jar命令运行：
hadoop jar /path/to/jar/file.jar com.example.MapReduceExample
本文详细讲解了Hadoop完全分布式集群的搭建过程，包括环境准备、集群部署以及相关配置等环节，通过本文的指导，读者可以快速搭建一个Hadoop集群，为后续的大数据处理工作奠定基础。
标签： #hadoop完全分布式集群搭建全过程
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