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Hadoop简介
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，由Apache软件基金会开发，它主要用于处理大规模数据集的存储和分布式计算，Hadoop主要由HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce两个核心组件组成。
HDFS是一个分布式文件系统，用于存储大规模数据集；MapReduce是一种编程模型，用于并行处理大规模数据集。
Hadoop分布式集群搭建
1、环境准备
（1）操作系统：推荐使用Linux操作系统，如CentOS、Ubuntu等。
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（2）Java环境：Hadoop需要Java环境，版本推荐为Java 8。
（3）网络环境：确保集群中所有节点之间的网络通信正常。
2、集群架构
Hadoop分布式集群主要由以下几个组件构成：
（1）NameNode：HDFS的主节点，负责管理文件系统的命名空间，处理客户端的读写请求。
（2）DataNode：HDFS的从节点，负责存储数据块，响应NameNode的读写请求。
（3）ResourceManager：YARN的主节点，负责资源的管理和分配。
（4）NodeManager：YARN的从节点，负责执行任务，管理资源。
（5）HMaster：HBase的主节点，负责管理HBase集群。
（6）RegionServer：HBase的从节点，负责存储HBase表的数据。
3、集群搭建步骤
（1）配置SSH免密码登录
在集群中所有节点之间配置SSH免密码登录，方便后续操作。
（2）安装Java环境
在所有节点上安装Java环境，配置JAVA_HOME和PATH环境变量。
（3）安装Hadoop
在所有节点上安装Hadoop，配置Hadoop环境变量。
（4）配置HDFS
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配置HDFS的集群配置文件hdfs-site.xml，设置NameNode和DataNode的地址。
（5）配置YARN
配置YARN的集群配置文件yarn-site.xml，设置ResourceManager和NodeManager的地址。
（6）启动集群
在NameNode节点上启动HDFS和YARN服务。
（7）验证集群
在客户端执行hdfs dfs -ls命令，查看HDFS文件系统是否正常。
Hadoop伪分布式集群搭建
1、环境准备
（1）操作系统：推荐使用Linux操作系统，如CentOS、Ubuntu等。
（2）Java环境：Hadoop需要Java环境，版本推荐为Java 8。
（3）网络环境：确保节点之间的网络通信正常。
2、集群架构
伪分布式集群只有一个节点，该节点同时扮演NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager等角色。
3、集群搭建步骤
（1）配置SSH免密码登录
在节点之间配置SSH免密码登录。
（2）安装Java环境
在节点上安装Java环境，配置JAVA_HOME和PATH环境变量。
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（3）安装Hadoop
在节点上安装Hadoop，配置Hadoop环境变量。
（4）配置HDFS
配置HDFS的集群配置文件hdfs-site.xml，设置NameNode和DataNode的地址。
（5）配置YARN
配置YARN的集群配置文件yarn-site.xml，设置ResourceManager和NodeManager的地址。
（6）启动集群
启动HDFS和YARN服务。
（7）验证集群
在客户端执行hdfs dfs -ls命令，查看HDFS文件系统是否正常。
本文详细介绍了Hadoop分布式和伪分布式集群的搭建过程，在实际应用中，根据业务需求选择合适的集群架构，有助于提高数据处理效率和系统稳定性，在实际操作过程中，还需要注意以下几点：
1、集群搭建过程中，确保网络通信正常。
2、配置集群时，注意各个配置文件的参数设置。
3、定期检查集群运行状态，确保集群稳定运行。
4、根据业务需求，优化集群性能。
标签： #hadoop分布式与伪分布式集群搭建
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