【Hadoop部署全攻略】：从单机到集群的深入理解与实践

# 1. Hadoop概述与架构解析

## Hadoop简介
Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源框架，允许使用简单的编程模型跨计算机集群分布式处理大规模数据集。其设计灵感来源于Google的MapReduce论文，提供了存储和分析数据的可靠、可扩展的平台。

## 架构组件分析
Hadoop的核心是Hadoop Distributed File System (HDFS)和MapReduce计算模型。HDFS提供了高吞吐量的数据访问，特别适合大规模数据集的应用。而MapReduce则是一个编程模型和处理大数据的软件框架，用于并行运算。

## Hadoop生态系统
除了核心组件，Hadoop生态系统还包含YARN（Yet Another Resource Negotiator），用于资源管理和作业调度，以及各种工具如Hive、Pig、HBase等，为数据仓库、数据流处理和NoSQL数据库操作提供了方便。

# 2. Hadoop单节点安装与配置

在大数据领域，Hadoop作为开源框架，一直扮演着核心角色。它的分布式存储与计算能力使得海量数据处理成为可能。在掌握如何在多节点集群中部署和管理Hadoop之前，理解单节点安装与配置是基础。本章将深入介绍Hadoop单节点环境的搭建过程，并通过实例验证其基本功能。

## 2.1 Hadoop安装前的准备工作

### 2.1.1 系统要求与依赖软件

在开始安装Hadoop之前，首先确保你的系统满足运行Hadoop所需的最低配置。Hadoop对操作系统的要求相对宽松，可以运行在Linux、Mac OS X或Windows（使用Cygwin或Windows Subsystem for Linux，WSL）上，但出于性能和兼容性考虑，Linux（特别是基于Debian和RedHat的发行版）是首选。硬件方面，至少需要2GB的内存，并确保有足够的磁盘空间存储数据。

除了操作系统，Hadoop安装还需要依赖一些软件包，特别是Java开发工具包（JDK）。Hadoop是用Java编写的，因此需要JDK来运行。确保安装了与Hadoop兼容的JDK版本，如Java 8或更高版本。

### 2.1.2 安装JDK和配置环境变量

安装JDK之前，可以使用包管理器（如apt-get、yum等）来安装。以Ubuntu为例，可以通过以下命令安装JDK：

sudo apt-get update
sudo apt-get install openjdk-8-jdk

安装完成后，需要设置环境变量`JAVA_HOME`来指向JDK的安装目录，以及将`$JAVA_HOME/bin`添加到系统的`PATH`变量中。可以通过以下命令来完成设置：

export JAVA_HOME=$(dirname $(dirname $(readlink $(readlink $(which javac)))))
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

为了使这些设置在每次登录时都有效，可以将这些命令添加到`~/.bashrc`或`~/.profile`文件中。

## 2.2 Hadoop单节点环境搭建

### 2.2.1 Hadoop软件的下载与安装

Hadoop可以从Apache官网下载，下载时选择合适的版本。以安装Hadoop 3.2.1为例，可以通过wget命令下载：

wget ***

下载完成后，使用`tar`命令解压缩：

tar -xvzf hadoop-3.2.1.tar.gz

解压完成后，为了方便操作，可以将Hadoop的`bin`目录添加到PATH环境变量中。

### 2.2.2 配置Hadoop环境并运行示例程序

在运行Hadoop之前，需要对Hadoop进行基本配置。Hadoop配置主要集中在`$HADOOP_HOME/etc/hadoop`目录下的配置文件中。最基本的配置文件是`core-site.xml`、`hdfs-site.xml`和`mapred-site.xml`。

在`core-site.xml`中配置Hadoop的核心设置，如文件系统的默认名称：

<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://localhost:9000</value>
    </property>
</configuration>

在`hdfs-site.xml`中设置HDFS副本数（对于单节点设置为1）：

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
</configuration>

在`mapred-site.xml`中指定MapReduce作业的运行框架：

<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>local</value>
    </property>
</configuration>

配置完成后，初始化HDFS文件系统：

hdfs namenode -format

启动Hadoop的各个守护进程：

start-dfs.sh
start-yarn.sh

这时，可以运行一些示例程序来验证安装是否成功，比如运行一个简单的MapReduce示例：

hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.1.jar pi 10 10

这个命令使用了内置的计算π值的MapReduce程序，通过这个示例的输出，我们可以验证Hadoop的基本功能是否正常工作。

## 2.3 Hadoop单