Hadoop分布式计算配置指南
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"这是关于Hadoop分布式计算配置的培训材料,主要涵盖了Hadoop集群的基本配置,包括`core-site.xml`, `hdfs-site.xml`, `mapred-site.xml`的设置,以及masters和slaves文件的配置,还有集群的启动和验证过程。" 在分布式计算领域,Hadoop是一个关键的开源框架,它允许在廉价硬件上处理和存储大量数据。这份文档详细介绍了配置Hadoop分布式计算环境的步骤。 首先,我们来看`core-site.xml`配置文件。其中`<name>hadoop.tmp.dir</name>`定义了Hadoop临时文件目录,这里是`/home/hadoop/hadoop-1.0.4/tmp`。这个路径需要预先创建,以确保Hadoop运行时有合适的工作空间。`<name>fs.default.name</name>`则指定了文件系统的默认名称节点,这里设置为`hdfs://192.168.134.150:9000`,这代表HDFS的名称节点地址和端口。 接下来是`hdfs-site.xml`文件,`<name>dfs.replication</name>`配置了数据块的副本数。在这里设置为2,这意味着每个数据块会在集群中保存两份副本。通常,副本数默认为3,但因为只有两个salve节点,所以设置为2以避免错误。 `mapred-site.xml`文件中,`<name>mapred.job.tracker</name>`定义了作业跟踪器的地址,这里是`http://192.168.134.150:9001`。作业跟踪器负责管理MapReduce作业的生命周期,包括作业提交、调度和监控。 在Hadoop集群中,`masters`和`slaves`文件分别定义了名称节点(NameNode)和数据节点(DataNode)的角色分配。在这个例子中,名称节点只有一个,而数据节点有两个,分别是datanode1和datanode2。 集群的部署涉及将Hadoop安装包通过`scp`命令复制到所有奴隶节点。一旦所有配置完成,就可以执行`hadoop namenode -format`对HDFS进行格式化,然后使用`./start-all.sh`启动所有Hadoop服务。 最后,通过检查Hadoop目录下的文件或执行其他HDFS操作(如`ls`),可以验证Hadoop是否已经正确启动和运行。 以上就是Hadoop分布计算配置的关键点,理解并正确配置这些参数对于构建和管理高效稳定的Hadoop集群至关重要。在实际应用中,根据集群规模和需求,可能还需要调整其他高级设置,如内存分配、网络拓扑等。
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