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随着大数据时代的到来，越来越多的企业开始关注大数据技术的应用，Hadoop作为一款开源的大数据处理框架，凭借其高可靠性、高扩展性等特点，成为了大数据处理的首选，本文将详细讲解Hadoop分布式环境的搭建过程，帮助读者从零开始，打造高效的大数据处理平台。
环境准备
1、服务器：至少需要3台服务器，分别作为NameNode、DataNode和SecondaryNameNode。
2、操作系统：推荐使用CentOS 7.0及以上版本。
3、Java环境：Hadoop依赖Java环境，需要安装Java 1.8及以上版本。
4、网络环境：确保服务器之间能够正常通信。
5、SSH免密登录：为了方便远程操作，需要配置SSH免密登录。
环境搭建
1、安装Java环境
在每台服务器上，执行以下命令安装Java：
sudo yum install -y java-1.8.0-openjdk java-1.8.0-openjdk-devel
2、配置环境变量
编辑/etc/profile 文件，添加以下内容：
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.272.x86_64 export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
然后执行source /etc/profile 命令使配置生效。
3、下载Hadoop源码
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从Hadoop官网下载对应版本的源码，解压到指定目录。
4、配置Hadoop
进入Hadoop源码目录，执行以下命令初始化NameNode：
./bin/hadoop namenode -format
5、配置核心文件
编辑core-site.xml 文件，添加以下内容：
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://hadoop-master:8020</value>
</property>
</configuration>6、配置HDFS文件系统
编辑hdfs-site.xml 文件，添加以下内容：
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
</configuration>7、配置YARN
编辑yarn-site.xml 文件，添加以下内容：
<configuration>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>hadoop-master</value>
</property>
</configuration>8、配置MapReduce
编辑mapred-site.xml 文件，添加以下内容：
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>9、配置SSH免密登录
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在每台服务器上，生成SSH密钥：
ssh-keygen -t rsa -P '' -C 'your_email@example.com'
将公钥复制到其他服务器：
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop-slave1
启动Hadoop集群
1、启动NameNode
./bin/hadoop-daemon.sh start namenode
2、启动DataNode
./bin/hadoop-daemon.sh start datanode
3、启动SecondaryNameNode
./bin/hadoop-daemon.sh start secondarynamenode
4、启动 ResourceManager
./bin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
5、启动 NodeManager
./bin/yarn-daemon.sh start nodemanager
测试Hadoop集群
1、使用hdfs dfs -ls 命令查看HDFS文件系统。
2、使用yarn cluster -status 命令查看YARN集群状态。
3、编写一个简单的MapReduce程序，并使用hadoop jar 命令运行。
至此，Hadoop分布式环境搭建成功，你可以利用这个平台进行大数据处理和分析，挖掘数据价值。
标签： #hadoop分布式搭建
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