Hadoop集群搭建与运行MapReduce任务

"预备条件-hadoop集群搭建" 在搭建Hadoop集群之前，首先需要满足一系列的预备条件，确保后续的安装和配置过程能够顺利进行。以下是对Hadoop集群搭建的详细说明，包括对Hadoop的基本理解、HDFS和MapReduce的工作原理，以及集群部署的关键步骤。 Hadoop简介： Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它以数据为中心，能够处理和存储海量的非结构化数据。广泛应用于大数据分析、日志分析等领域，由许多知名公司如Google、Facebook、Yahoo!等采用。Hadoop的核心组成部分包括HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）和MapReduce。 HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）： HDFS是一种分布式文件系统，设计时考虑了容错性和可扩展性，可以在廉价的商用硬件上运行。HDFS由一个NameNode作为主节点，负责存储文件系统的元数据，管理文件系统命名空间和数据块分布；多个DataNode作为数据存储节点，实际存储数据块，并定期向NameNode发送心跳信息和块报告。 DataFlow： 在HDFS中，数据读取和写入通过NameNode和DataNode协作完成。FileRead时，NameNode根据文件位置指引客户端找到对应DataNode；FileWrite时，数据被分割成块并分别写入多个DataNode，确保冗余和容错。 MapReduce： MapReduce是一种编程模型，主要用于大规模数据集的并行计算。它包含两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。Map将输入数据拆分成键值对，Reduce则将相同键的键值对聚合，生成新的键值对作为输出。JobTracker是MapReduce的Master，负责接收任务、监控和控制任务执行，而TaskTracker是工作节点，执行Map和Reduce任务。 预备条件： 1. **三台机器**：至少需要三台机器来模拟基本的Hadoop集群，这三台机器应处于同一局域网中，便于通信。 2. **操作系统**：所有机器的操作系统应保持一致，这样可以避免因系统差异带来的问题。 3. **IP地址**：每台机器应有明确的IP地址，如node50（11.11.11.50），node51（11.11.11.52）和node52（11.11.11.52）。 4. **用户**：需要有一个专门用于Hadoop安装和管理的用户，例如"zyzhong"。 在满足以上预备条件后，接下来的步骤包括： 1. **SSH配置**：确保各节点之间可以通过SSH无密码登录，简化远程操作。 2. **JVM安装**：Hadoop依赖Java环境，需预先安装Java虚拟机（JVM）。 3. **参数设置**：配置Hadoop的配置文件，如`conf/hadoop-env.sh`、`conf/core-site.xml`、`conf/hdfs-site.xml`和`conf/mapred-site.xml`等，设置相关参数，如HDFS的名称节点、数据节点路径、MapReduce的JobTracker等。 4. **启动HDFS和MapReduce**：通过`start-dfs.sh`和`start-yarn.sh`脚本启动Hadoop的服务。 5. **运行MapReduce任务**：编写MapReduce程序，提交到JobTracker进行执行。 在实际部署过程中，还需要考虑网络配置、安全性、性能优化等因素，确保整个Hadoop集群的稳定高效运行。通过理解Hadoop的基本概念和预备条件，可以更好地规划和实施Hadoop集群的搭建工作。