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在当今大数据时代，Hadoop作为一款开源的大数据处理框架，已经成为企业级应用的热门选择，Hadoop集群的搭建是使用Hadoop进行数据处理的基石，本文将详细介绍Hadoop集群完全分布式搭建的详细步骤，旨在帮助读者从零开始，逐步构建一个稳定高效的Hadoop环境。
准备工作
1、确定集群规模：根据实际需求确定集群节点数量，一般包括NameNode、DataNode、Secondary NameNode、ResourceManager和NodeManager等角色。
2、硬件要求：确保集群节点具备足够的计算能力和存储空间，NameNode和数据节点（DataNode）需要较高的存储性能。
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3、操作系统：推荐使用Linux操作系统，如CentOS、Ubuntu等。
4、软件环境：准备Java环境、Hadoop安装包等。
环境配置
1、配置主机名与IP地址映射：在集群所有节点上修改hosts文件，将主机名与IP地址进行映射。
2、配置SSH免密登录：在集群所有节点上配置SSH免密登录，方便后续操作。
3、配置防火墙：关闭集群节点上的防火墙，或者允许集群节点间通信。
4、配置集群网络：确保集群节点间网络畅通，可通过ping命令测试。
安装Hadoop
1、解压Hadoop安装包：在集群任意节点上解压Hadoop安装包，tar -zxvf hadoop-3.2.1.tar.gz -C /opt/hadoop
2、配置环境变量：在集群所有节点上修改bashrc文件，添加Hadoop环境变量：
```bash
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
```
3、配置Hadoop配置文件：在Hadoop安装目录下的etc/hadoop目录下，修改以下配置文件：
- core-site.xml：配置Hadoop运行时所需的基本参数，如HDFS的存储路径、临时目录等。
- hdfs-site.xml：配置HDFS的相关参数，如文件副本数量、块大小等。
- mapred-site.xml：配置MapReduce的相关参数，如任务执行器类型、MapReduce运行时的环境变量等。
- yarn-site.xml：配置YARN的相关参数，如资源管理器运行地址、资源分配策略等。
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启动集群
1、格式化NameNode：在NameNode节点上执行以下命令：
```bash
bin/hdfs namenode -format
```
2、启动HDFS服务：
- 在NameNode节点上执行以下命令：
```bash
sbin/hdfs start-dfs.sh
```
- 在所有DataNode节点上执行以下命令：
```bash
sbin/hdfs start-dfs.sh
```
3、启动YARN服务：
- 在ResourceManager节点上执行以下命令：
```bash
sbin/yarn daemon.sh start resourcemanager
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```
- 在所有NodeManager节点上执行以下命令：
```bash
sbin/yarn daemon.sh start nodemanager
```
测试集群
1、使用HDFS命令行工具测试HDFS：
```bash
bin/hdfs dfs -ls /
```
2、使用YARN命令行工具测试YARN：
```bash
bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.1.jar wordcount /input /output
```
至此，Hadoop集群完全分布式搭建完成，在实际应用中，还需根据需求进行相关配置和优化，希望本文对您有所帮助！
标签： #hadoop集群完全分布式搭建详细步骤
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