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随着大数据时代的到来，Hadoop作为一款分布式存储和处理框架，已经成为了处理海量数据的重要工具，本文将深入浅出地为大家讲解Hadoop的安装与伪分布式集群搭建，帮助大家快速入门。
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Hadoop简介
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于处理海量数据，它由三个主要组件组成：HDFS（分布式文件系统）、MapReduce（分布式计算框架）和YARN（资源调度框架）。
Hadoop安装环境要求
1、操作系统：Linux或Unix系统，如CentOS、Ubuntu等。
2、Java环境：Hadoop需要Java环境支持，版本要求为1.6及以上。
3、网络环境：确保集群中各节点之间的网络通信正常。
Hadoop安装步骤
1、下载Hadoop安装包：从Apache官网（http://hadoop.apache.org/）下载适合自己操作系统的Hadoop安装包。
2、解压安装包：将下载的Hadoop安装包解压到指定目录，如/home/hadoop/hadoop-3.3.4。
3、配置环境变量：在.bashrc文件中添加以下内容：
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-3.3.4 export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
4、刷新环境变量：执行以下命令刷新环境变量：
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source ~/.bashrc
5、配置Hadoop配置文件：
（1）配置hadoop-env.sh：修改该文件，设置Java环境变量：
export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_231
（2）配置core-site.xml：修改该文件，设置Hadoop运行时的基本参数，如HDFS的存储路径等：
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://localhost:9000</value>
</property>
</configuration>（3）配置hdfs-site.xml：修改该文件，设置HDFS的副本因子等参数：
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
</configuration>（4）配置mapred-site.xml：修改该文件，设置MapReduce的相关参数：
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>（5）配置yarn-site.xml：修改该文件，设置YARN的相关参数：
<configuration>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.host</name>
<value>localhost</value>
</property>
</configuration>6、格式化HDFS：执行以下命令格式化HDFS：
hdfs namenode -format
7、启动Hadoop服务：
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（1）启动NameNode：
start-dfs.sh
（2）启动ResourceManager：
start-yarn.sh
伪分布式集群搭建
1、修改slaves文件：在Hadoop的安装目录下，找到slaves文件，并将集群中所有节点的IP地址或主机名添加到该文件中。
2、启动SecondaryNameNode：
start-secondarynamenode.sh
至此，Hadoop伪分布式集群搭建完成，您可以通过浏览器访问http://localhost:50070/查看HDFS的Web界面，以及http://localhost:8088/查看YARN的Web界面。
本文详细介绍了Hadoop的安装与伪分布式集群搭建，希望能对您在学习和使用Hadoop过程中有所帮助，在实际应用中，您可以根据自己的需求调整集群配置，以适应不同的业务场景。
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