Hadoop大数据开发基础教程：从Java安装到集群搭建

"Hadoop大数据开发基础完整版教学教程涵盖了从Java环境配置到Hadoop完全分布式集群搭建的全过程。" 本文将深入讲解Hadoop大数据开发的基础知识，包括Java的安装和配置，以及如何搭建Hadoop完全分布式集群。首先，我们讨论了Java Development Kit (JDK)的重要性，它是Java应用程序开发的基础，同时也是Hadoop开发不可或缺的部分。在Windows环境下，安装JDK需要改变安装目录，配置环境变量如JAVA_HOME、CLASSPATH和Path。配置完成后，通过命令提示符验证环境变量设置是否正确。 对于Linux系统，JDK的安装通常通过RPM包管理器完成，例如使用"rpm –ivh jdk-7u80-linux-x64.rpm"命令。配置环境变量的方法与Windows类似，但需要注意的是，Linux系统中可能需要编辑环境变量文件，如/etc/profile或~/.bashrc。 接下来，我们转向Hadoop的安装与配置。在搭建Hadoop完全分布式集群时，通常需要至少四台虚拟机，分别作为master节点（包含NameNode和ResourceManager）和三个slave节点（DataNodes和TaskTrackers）。每台虚拟机应分配适当的硬件资源，如内存、硬盘空间和CPU核心，并设置固定的IP地址。在master节点上，除了安装JDK之外，还需要关闭防火墙并安装必要的辅助软件。 集群搭建的关键步骤包括： 1. 配置SSH无密码登录：确保所有节点之间可以无需输入密码地进行SSH通信。 2. 分发Hadoop二进制文件：将Hadoop安装包复制到所有节点，并解压到相同目录。 3. 修改配置文件：如hdfs-site.xml和yarn-site.xml，配置NameNode、DataNode、ResourceManager和NodeManager的相关参数。 4. 初始化HDFS：在master节点上格式化NameNode。 5. 启动Hadoop服务：按照DataNode、Secondary NameNode、NodeManager、ResourceManager、NameNode的顺序依次启动各服务。 在所有这些步骤完成后，通过Hadoop提供的命令行工具，如hadoop fs -ls和jps，可以检查Hadoop集群是否正常运行。这只是一个基础的Hadoop集群搭建过程，实际生产环境中可能涉及更复杂的配置，如高可用性设置、安全认证等。理解并掌握这些基础知识对于Hadoop开发者来说至关重要，因为它们构成了大数据处理和分析平台的基础架构。