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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计算框架，在各个领域得到了广泛应用，本文将详细介绍Hadoop完全分布式环境的搭建过程，包括环境准备、集群搭建、配置优化、测试验证等环节，帮助读者快速上手Hadoop。
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环境准备
1、服务器硬件要求
- CPU：建议2核以上
- 内存：建议4GB以上
- 硬盘：建议100GB以上
2、操作系统要求
- Linux系统：推荐使用CentOS 7、Ubuntu 18.04等
3、Java环境
- Java版本：推荐使用Java 8
4、SSH无密码登录
- 在每台服务器上配置SSH无密码登录，方便集群管理
集群搭建
1、安装Hadoop
- 下载Hadoop安装包：https://hadoop.apache.org/releases.html
- 解压安装包：tar -zxvf hadoop-3.3.4.tar.gz -C /opt/
- 配置环境变量：echo 'export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-3.3.4' >> /etc/profile; echo 'export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin' >> /etc/profile; source /etc/profile
2、配置集群
- 修改hadoop配置文件：
- core-site.xml：设置Hadoop的默认文件系统、HDFS的存储路径等
- hdfs-site.xml：设置HDFS的副本数量、数据存储路径等
- mapred-site.xml：设置MapReduce的相关配置
- yarn-site.xml：设置YARN的相关配置
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- 配置集群文件：
- slaves：配置集群中的所有节点
- master：配置集群中的主节点
- worker：配置集群中的从节点
3、格式化HDFS
- 在主节点上执行以下命令：hdfs namenode -format
4、启动集群
- 在主节点上启动NameNode：start-dfs.sh
- 在主节点上启动SecondaryNameNode：start-secondarynamenode.sh
- 在从节点上启动DataNode：start-dfs.sh
- 在主节点上启动ResourceManager：start-yarn.sh
- 在从节点上启动NodeManager：start-yarn.sh
配置优化
1、内存优化
- 修改hadoop配置文件：
- mapreduce.map.memory.mb：设置Map任务的内存大小
- mapreduce.reduce.memory.mb：设置Reduce任务的内存大小
- yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio：设置YARN节点的虚拟内存与物理内存的比例
2、磁盘优化
- 修改hdfs配置文件：
- dfs.datanode.max.xceivers：设置DataNode的最大并发数
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- dfs.replication：设置HDFS的副本数量
3、网络优化
- 修改网络配置文件：
- /etc/sysctl.conf：设置内核参数，如：net.core.somaxconn=65535
- /etc/security/limits.conf：设置用户进程的最大连接数，如：* - nofile 65536
测试验证
1、测试HDFS
- 创建HDFS目录：hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop
- 上传文件到HDFS：hdfs dfs -put /opt/hadoop-3.3.4/README.txt /user/hadoop
- 查看HDFS文件列表：hdfs dfs -ls /user/hadoop
2、测试MapReduce
- 创建MapReduce程序：编写一个简单的WordCount程序
- 编译程序：javac WordCount.java
- 执行MapReduce程序：hadoop jar WordCount.jar WordCount /user/hadoop/README.txt /user/hadoop/output
3、测试YARN
- 创建YARN程序：编写一个简单的WordCount程序
- 编译程序：javac WordCount.java
- 执行YARN程序：yarn jar WordCount.jar WordCount /user/hadoop/README.txt /user/hadoop/output
本文详细介绍了Hadoop完全分布式环境的搭建过程，包括环境准备、集群搭建、配置优化、测试验证等环节，通过本文的学习，读者可以快速上手Hadoop，为后续的大数据处理打下坚实基础。
标签： #hadoop完全分布式搭建
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