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随着大数据时代的到来，Hadoop作为一款开源的分布式计算框架，已经成为处理海量数据的重要工具，完全分布式Hadoop集群具有高可用性、可伸缩性等特点，广泛应用于企业级应用，本文将详细解析如何构建一个高效稳定的完全分布式Hadoop集群。
环境准备
1、服务器硬件要求：根据实际业务需求，选择合适的物理服务器，CPU、内存、硬盘等硬件配置越高，集群性能越好。
2、操作系统：选择支持Hadoop的Linux操作系统，如CentOS、Ubuntu等。
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3、Java环境：Hadoop依赖于Java运行，确保Java环境已安装。
4、SSH无密码登录：配置SSH无密码登录，方便集群管理。
Hadoop安装
1、下载Hadoop：从Apache官网下载Hadoop安装包。
2、解压安装包：将下载的Hadoop安装包解压到指定目录。
3、配置环境变量：编辑.bashrc文件，添加Hadoop环境变量。
4、配置Hadoop配置文件：
（1）core-site.xml：配置Hadoop运行时的基本参数，如Hadoop的运行目录、HDFS的命名空间等。
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（2）hdfs-site.xml：配置HDFS的相关参数，如文件副本数量、数据存储路径等。
（3）mapred-site.xml：配置MapReduce的相关参数，如MapReduce运行时的基本参数等。
（4）yarn-site.xml：配置YARN的相关参数，如资源分配策略、资源管理器等。
5、格式化HDFS：在Hadoop的命令行中执行hdfs namenode -format命令，格式化HDFS。
6、启动Hadoop服务：在Hadoop的命令行中执行start-all.sh命令，启动Hadoop服务。
集群测试
1、测试HDFS：在HDFS上创建文件、目录，测试文件读写操作。
2、测试MapReduce：编写一个简单的MapReduce程序，提交到Hadoop集群中执行。
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3、测试YARN：运行一个简单的YARN应用程序，测试资源管理功能。
集群优化
1、调整HDFS副本数量：根据实际业务需求，调整HDFS的副本数量，以平衡存储空间和可靠性。
2、调整MapReduce资源分配：根据业务需求，调整MapReduce的资源分配策略，如内存、CPU等。
3、调整YARN资源分配：根据业务需求，调整YARN的资源分配策略，如队列、资源管理等。
4、监控集群性能：使用Hadoop自带的监控系统，如Ambari、Cloudera Manager等，实时监控集群性能。
标签： #完全分布式hadoop集群搭建
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