Hadoop 分布式系统部署指南，从基础到高级实践，hadoop分布式搭建步骤

Hadoop 是一种开源的大数据处理框架，它允许在多个节点上并行处理和存储数据，本文将详细介绍如何部署一个基本的 Hadoop 集群，包括硬件准备、软件安装、配置以及一些高级实践。

硬件准备

选择合适的硬件

• CPU: 至少需要双核处理器，推荐使用多核心处理器以提高性能。
• 内存: 每台机器至少需要4GB RAM，建议8GB或以上以支持大数据集的处理。
• 硬盘: 使用SSD可以提高读写速度，但成本较高；机械硬盘也可以，只是速度较慢。
• 网络: 高速以太网（如10Gbps）有助于提高集群内节点的通信效率。

软件环境

安装操作系统

• Ubuntu/Debian: 这两种发行版都支持 Hadoop 的安装和使用。
• CentOS/RHEL: 另外一种流行的选择，同样可以运行 Hadoop。

确保操作系统已更新至最新版本,并且已经安装了必要的开发工具包（如 JDK）。

Hadoop 安装与配置

配置主机名解析

• 在所有服务器上设置 hosts 文件，以确保正确的主机名解析。

  168.1.101 master
  192.168.1.102 slave1
  192.168.1.103 slave2

分发 Hadoop 二进制文件

• 将 Hadoop 安装包分发到每个节点上。
• 解压 tar 文件，并将解压后的目录移动到 /usr/local/hadoop 目录下。

配置 Hadoop 环境

• 创建 hadoop-env.sh 配置文件：

  

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  export JAVA_HOME=/path/to/java
  export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
  export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

  保存并关闭文件。

• 设置 core-site.xml 和 hdfs-site.xml 配置文件：

  <configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://master:9000</value>
    </property>
    <!-- 其他必要配置 -->
  </configuration>

  注意替换 master 为实际的主机名。

  

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• 设置 mapred-site.xml 配置文件：

  <configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
    <!-- 其他必要配置 -->
  </configuration>

启动 Hadoop 服务

• 初始化 NameNode 和 DataNode：

  cd $HADOOP_HOME
  bin/hdfs namenode -format

• 启动 NameNode 和 DataNode：

  bin/start-dfs.sh

• 启动 ResourceManager 和 NodeManager：

  bin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
  bin/yarn-daemon.sh start nodemanager

测试与验证

验证 HDFS 文件系统

• 上传测试文件到 HDFS：

  hdfs dfs -put localfile.txt /user/hadoop/

• 下载文件：

  hdfs dfs -get /user/hadoop/localfile.txt .

运行 MapReduce 任务

• 编写简单的 MapReduce 程序并进行编译：

  javac WordCount.java
  jar cf wc.jar WordCount*.class

• 提交作业：

  bin/hadoop jar wc.jar wc input output

• 查看输出结果：

  hdfs dfs -cat output/part-r-00000

高级实践

配置 YARN 资源管理器

• 在 yarn-site.xml 中添加以下配置项来优化资源分配：

  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.resource-types</name>
    <value>Memory</value>
  </property>

• 更改 yarn.scheduler.capacity.maximum-am-reservation-mb 来调整最大 AM 占用内存限制。

监控与管理

• 使用 Ambari 或 Cloudera Manager 等工具进行集中化管理。
• 定期检查日志文件以监控系统的健康状况。

通过上述步骤,您可以成功部署和管理一个基本的 Hadoop 分布式系统，随着经验的积累和对需求的深入理解，您还可以进一步扩展和优化您的集群以满足特定业务需求。

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