VM环境下Hadoop详细配置教程：从零开始

本篇文档是关于在VMware环境下详细配置Hadoop的教程，它介绍了如何在Window 7宿主机上通过虚拟机Ubuntu部署和管理Hadoop分布式系统。Hadoop主要包括HDFS（分布式文件系统）、MapReduce（分布式计算框架）和HBase（NoSQL数据库），其特点包括高扩展性、高效能、低成本和高可靠性。 首先，读者需要具备一定的Linux基础知识，特别是Ubuntu操作系统的基本操作和Linux命令。配置环境设定在两台虚拟机上，一台作为NameNode（命名节点）和master（主节点），负责管理和存储Hadoop的元数据；另一台作为DataNode（数据节点）和slave（从节点），存储实际的数据。对于多核计算机用户，可以考虑增加DataNode以提高系统的处理能力。 在配置前，需准备的工具包括VMware Workstation V6.02、Ubuntu 9.04桌面版ISO镜像、Hadoop 0.20.2版本的tar包、JDK 6u21的Linux版本，以及一个名为Securable的辅助工具，用于检查CPU虚拟化技术（VT）的支持情况。在虚拟机中安装Linux时，需要确保CPU支持VT技术，因为这对性能提升至关重要。Securable可以帮助识别CPU是否支持VT，以及主板上的VT开关状态。 在安装和配置过程中，主要内容包括但不限于以下步骤： 1. 安装Ubuntu：将ISO镜像导入到VMware中，设置网络模式和磁盘映射，然后安装Ubuntu操作系统。 2. 设置网络：为虚拟机分配固定IP地址，以便于NameNode和DataNode之间的通信。 3. 配置Java Development Kit (JDK)：确保JDK安装在虚拟机中，因为Hadoop依赖Java环境。 4. 安装Hadoop：解压Hadoop tar包，配置环境变量，然后按照官方文档步骤安装Hadoop和相关服务。 5. 启动Hadoop服务：在NameNode上启动HDFS和MapReduce的服务，如dfs.sh start namenode、start-dfs.sh等。 6. 配置HDFS：创建并配置HDFS的名称空间，以及DataNode的配置文件。 7. 验证和测试：使用hadoop fs -ls命令验证文件系统是否正常工作，运行简单的MapReduce任务来测试集群功能。 在整个过程中，作者强调了遇到问题时使用搜索引擎寻找解决方案的重要性，因为Hadoop配置涉及到许多技术细节，可能需要针对具体问题查阅文档或社区支持。 这篇教程对于希望在VM环境中实践Hadoop的开发人员或者学习者来说，提供了实用且详尽的指导，帮助他们理解并配置Hadoop集群，以便在分布式计算环境中高效地处理大数据。