hadoop伪分布式搭建全过程，深入浅出Hadoop伪分布式平台搭建实践指南

本文目录导读：

1. 环境准备
2. Hadoop伪分布式搭建步骤

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，因其强大的数据处理能力和高可靠性被广泛应用于各个领域，本文旨在通过详细阐述Hadoop伪分布式平台的搭建过程，帮助读者深入了解Hadoop的基本原理，并具备搭建Hadoop伪分布式平台的能力。

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环境准备

1、操作系统：本文以CentOS 7.5为例，确保操作系统已安装Java环境（1.8及以上版本）。

2、数据盘：至少需要一块1TB以上的硬盘用于存储数据。

3、网络环境：确保各节点之间能够正常通信。

Hadoop伪分布式搭建步骤

1、下载Hadoop源码包

从Hadoop官网（https://hadoop.apache.org/releases.html）下载Hadoop源码包。

2、解压源码包

将下载的Hadoop源码包解压到指定目录，/usr/local/hadoop。

3、配置环境变量

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编辑~/.bash_profile文件，添加以下内容：

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin

保存退出，并使环境变量生效：

source ~/.bash_profile

4、配置Hadoop

进入Hadoop安装目录下的etc/hadoop目录，编辑以下配置文件：

（1）core-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://localhost:9000</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/usr/local/hadoop/tmp</value>
    </property>
</configuration>

（2）hdfs-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>/usr/local/hadoop/hdfs/namenode</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>/usr/local/hadoop/hdfs/datanode</value>
    </property>
</configuration>

（3）mapred-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

（4）yarn-site.xml

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<configuration>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.host</name>
        <value>localhost</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
</configuration>

5、格式化NameNode

hdfs namenode -format

6、启动Hadoop服务

start-dfs.sh
start-yarn.sh

7、测试Hadoop服务

进入浏览器，访问http://localhost:50070/，即可看到Hadoop的Web界面。

通过以上步骤，我们成功搭建了一个Hadoop伪分布式平台，在实际应用中，可以根据需求对Hadoop进行优化和调整，本文旨在帮助读者了解Hadoop伪分布式平台的搭建过程，为后续的大数据处理实践奠定基础。

标签： #hadoop伪分布式平台搭建课程设计