hadoop配置部署，Hadoop环境配置与伪分布式集群搭建详解

本文目录导读：

1. Hadoop简介
2. Hadoop环境配置
3. 伪分布式集群搭建

Hadoop简介

Hadoop是一款开源的大数据处理框架，由Apache软件基金会开发，它主要用于处理海量数据，具有高可靠性、高扩展性、高容错性等特点，在Hadoop生态系统中，HDFS（Hadoop Distributed File System）负责存储海量数据，MapReduce负责对数据进行分布式计算。

Hadoop环境配置

1、系统环境

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操作系统：Linux（推荐CentOS 7）

Java环境：Java 1.8及以上版本

2、安装Hadoop

（1）下载Hadoop：从Apache官网（https://hadoop.apache.org/releases.html）下载适合Linux版本的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，如：/opt/hadoop

（3）配置环境变量：在.bashrc文件中添加以下内容：

export HADOOP_HOME=/opt/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin

保存文件后，执行以下命令使配置生效：

source ~/.bashrc

3、配置Hadoop

（1）修改配置文件：进入Hadoop安装目录下的etc/hadoop文件夹，修改以下配置文件：

- core-site.xml：配置Hadoop运行时的系统参数，如HDFS的名称节点地址、临时目录等。

- hdfs-site.xml：配置HDFS的相关参数，如文件存储路径、副本数量等。

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- mapred-site.xml：配置MapReduce的相关参数，如数据输入输出格式等。

- yarn-site.xml：配置YARN的相关参数，如资源管理器地址、历史服务器地址等。

（2）格式化HDFS：在终端执行以下命令，格式化HDFS：

hadoop namenode -format

（3）启动Hadoop服务：在终端执行以下命令，分别启动HDFS和YARN：

start-dfs.sh
start-yarn.sh

伪分布式集群搭建

1、伪分布式集群概述

伪分布式集群是指在一个节点上模拟整个Hadoop集群的工作过程，在伪分布式模式下，Hadoop进程运行在单个节点上，但仍然具备分布式集群的特点。

2、配置伪分布式集群

（1）修改配置文件：进入Hadoop安装目录下的etc/hadoop文件夹，修改以下配置文件：

- core-site.xml：配置Hadoop运行时的系统参数，如HDFS的名称节点地址、临时目录等。

- hdfs-site.xml：配置HDFS的相关参数，如文件存储路径、副本数量等。

- mapred-site.xml：配置MapReduce的相关参数，如数据输入输出格式等。

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- yarn-site.xml：配置YARN的相关参数，如资源管理器地址、历史服务器地址等。

（2）启动Hadoop服务：在终端执行以下命令，分别启动HDFS、YARN和MapReduce：

start-dfs.sh
start-yarn.sh
start-mapreduce.sh

3、验证伪分布式集群

（1）访问HDFS Web界面：在浏览器中输入http://localhost:50070，查看HDFS的Web界面。

（2）访问YARN Web界面：在浏览器中输入http://localhost:8088，查看YARN的Web界面。

（3）执行MapReduce程序：编写一个简单的MapReduce程序，在终端执行以下命令进行测试：

hadoop jar /opt/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar wordcount /input /output

在HDFS的Web界面中查看/output目录下的结果文件。

本文详细介绍了Hadoop环境配置与伪分布式集群搭建的过程，通过本文的学习，读者可以掌握Hadoop的基本概念、环境配置以及伪分布式集群的搭建方法，在实际应用中，Hadoop技术可以帮助我们处理海量数据，提高数据处理效率。

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