"这篇文档详细记录了在大数据领域如何使用Hadoop进行完全分布式环境的搭建，作者通过4台虚拟机的配置，展示了包括FTP、Zookeeper、Hadoop在内的组件安装和配置过程。"
正文:
Hadoop完全分布式环境的搭建是一项复杂而重要的任务，尤其对于初学者来说，它能够帮助理解大数据处理的基础架构。以下将详细解析这个过程中的关键知识点：
1. **集群服务器规划**:
- 集群通常包含多台服务器，这里使用4台虚拟机作为节点，模拟真实环境。
- 工具选择：`xshell` 和 `secureCRT` 用于远程连接和管理Linux服务器，`VMware Workstation` 作为虚拟机平台。
2. **环境搭建**:
- 每台虚拟机配置：20GB硬盘，1GB内存，运行的是CentOS7操作系统。
- 主机名分别设定为 `master`, `slave1`, `slave2`, `slave3`，对应Hadoop集群的角色分配。
- IP地址规划：`192.168.86.128` 至 `192.168.86.131` 分别对应各台机器。
3. **JDK安装**:
- 安装Java开发工具包（JDK）是运行Hadoop的前提，这里使用的是`jdk-8u161-linux-x64.tar.gz`。
4. **Hadoop安装**:
- Hadoop版本为 `hadoop-2.7.5.tar.gz`，这是一款稳定且广泛使用的版本。
- 安装Hadoop涉及解压、配置环境变量、修改配置文件如`core-site.xml`, `hdfs-site.xml`, `yarn-site.xml`, `mapred-site.xml`等。
5. **Zookeeper安装**:
- Zookeeper是Hadoop中协调服务的重要组件，版本为`zookeeper-3.4.11.tar.gz`。
- 配置Zookeeper集群模式，修改`zoo.cfg`文件，设置server节点。
6. **Hadoop分布式文件系统（HDFS）配置**:
- 配置Hadoop的主从结构，`master`作为NameNode和ResourceManager，其他三台作为DataNode和NodeManager。
- NameNode负责元数据管理，DataNode存储实际数据，NodeManager执行MapReduce任务。
- 配置`hdfs-site.xml`以指定副本数量和数据块大小等参数。
7. **高可用（HA）设置**:
- 在此环境中，采用了双NameNode设置，增强了HDFS的可靠性。
- JournalNode配合NameNode实现HA，每个节点都配置了JournalNode服务。
8. **YARN（Yet Another Resource Negotiator）配置**:
- YARN是Hadoop的资源管理系统，负责调度计算资源。
- 配置`yarn-site.xml`以设定ResourceManager和NodeManager的相关参数。
9. **启动与测试**:
- 启动Hadoop和Zookeeper服务，通过`jps`命令检查各节点上的进程是否正常运行。
- 使用Hadoop自带的`fsck`命令检查HDFS健康状态，`hadoop fs -ls` 查看文件系统内容。
10. **辅助工具**:
- 为了方便管理，安装了`xshell` 和 `xftp`，它们提供了图形化的SSH连接和文件传输功能。
这个过程不仅包含了Hadoop集群的基本搭建，还涉及到故障转移和高可用性配置，对于理解Hadoop的运行机制和集群管理有极大的帮助。每一步都需要仔细验证和调试，确保所有节点都能正确通信和工作。同时，作者强调了记录笔记的重要性，以避免重复踩坑，这也是学习和实践过程中值得借鉴的方法。
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