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随着大数据时代的到来,数据量呈爆炸式增长,传统的数据处理方式已经无法满足需求,Hadoop作为一款开源的大数据处理框架,凭借其分布式存储和计算能力,成为了处理海量数据的重要工具,本文将对Hadoop分布式集群的搭建过程进行详细阐述,以期为相关研究人员和实践者提供参考。
Hadoop分布式集群搭建环境
1、操作系统:CentOS 7.4
2、Hadoop版本:Hadoop 3.2.1
3、硬件配置:CPU:Intel Xeon E5-2620 v4,内存:16GB,硬盘:1TB
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4、网络环境:千兆以太网
Hadoop分布式集群搭建步骤
1、安装Java环境
(1)下载并解压Java安装包
(2)配置环境变量:编辑profile文件,添加以下内容:
export JAVA_HOME=/usr/local/java export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
(3)使环境变量生效:source profile
2、安装Hadoop
(1)下载并解压Hadoop安装包
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(2)配置Hadoop环境变量:编辑hadoop-env.sh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
(3)配置Hadoop配置文件
a. 编辑hadoop-env.sh文件,确保JAVA_HOME变量指向正确的Java安装路径。
b. 编辑core-site.xml文件,配置Hadoop运行时所需的系统参数:
<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>
c. 编辑hdfs-site.xml文件,配置HDFS的存储参数:
<configuration> <property> <name>dfs.replication</name> <value>3</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.name.dir</name> <value>/usr/local/hadoop/hdfs/name</value> </property> <property> <name>dfs.datanode.data.dir</name> <value>/usr/local/hadoop/hdfs/data</value> </property> </configuration>
d. 编辑mapred-site.xml文件,配置MapReduce运行时所需的系统参数:
<configuration> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> </configuration>
e. 编辑yarn-site.xml文件,配置YARN运行时所需的系统参数:
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<configuration> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>localhost</value> </property> </configuration>
3、格式化NameNode
hadoop namenode -format
4、启动Hadoop服务
start-dfs.sh start-yarn.sh
5、验证Hadoop服务
在浏览器中访问http://localhost:50070/,查看HDFS的Web界面;在另一个终端中运行jps命令,查看当前运行的服务进程。
本文详细介绍了Hadoop分布式集群的搭建过程,从安装Java环境、安装Hadoop、配置Hadoop配置文件、格式化NameNode到启动Hadoop服务,逐步展示了整个搭建过程,通过本文的实践,读者可以掌握Hadoop分布式集群的搭建方法,为后续的大数据处理应用奠定基础。
标签: #hadoop分布式集群怎么搭建
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