Hadoop集群搭建与MapReduce开发实战指南

"本资源详细介绍了如何亲手搭建Hadoop集群，并进行MapReduce程序的开发，适合初学者，步骤清晰，附带完整代码和解释。" 在本文档中，作者提供了搭建Hadoop集群及MapReduce程序开发的详细步骤，分为三个主要任务： 任务1：Hadoop集群部署关键点个性化 1. 安装Ubuntu Kylin 16.04.4操作系统，设置计算机名和用户账户，便于管理和操作。 2. 更新系统包管理器apt，确保所有软件包是最新的，这有助于避免因软件版本过旧而产生的兼容性问题。 3. 安装SSH服务，配置SSH无密码登陆，简化集群间节点的交互，提高效率。 4. 安装Java环境，因为Hadoop依赖Java运行，所以这是必不可少的步骤。 5. 安装Hadoop，选择适合的版本，根据需求配置相关参数。 6. 配置Hadoop集群的网络设置，包括主机名解析和端口开放，确保节点间通信畅通。 7. 设置SSH无密码登陆到所有节点，实现集群自动化操作。 8. 配置Hadoop的分布式环境，如HDFS和YARN的配置文件，确保集群可以正常启动和运行。 9. 在集群上执行分布式实例，验证Hadoop部署是否成功。 任务2：MapReduce程序开发关键点个性化 1. 安装Eclipse作为开发环境，支持Java开发。 2. 安装Hadoop-Eclipse-Plugin插件，它使得Eclipse可以直接与Hadoop集群交互，方便MapReduce程序的编写和调试。 3. 配置插件，关联Hadoop集群的位置，使Eclipse能够识别和访问集群。 4. 使用Eclipse操作HDFS文件，例如上传、下载和查看文件，这对开发和测试MapReduce程序至关重要。 5. 在Eclipse中创建MapReduce项目，编写Mapper和Reducer类，实现业务逻辑。 6. 通过Eclipse运行MapReduce作业，观察程序执行情况，便于快速定位和解决问题。 任务3：开发总结 1. 提到了在启动Hadoop集群时可能出现的一些常见问题及其解决方案，如Java.NET.NoRouteToHostException、Too many fetch failures、Java heap space错误等。 2. 对于Hadoop集群运行时遇到的问题，如DataNode未启动或内存不足等问题，也给出了相应的处理建议。 3. 最后，作者提醒读者，对于HDFS和HBase的详细操作，可以参考其他相关资源。 这篇文档对于初次接触Hadoop和MapReduce的人来说是一份宝贵的指南，通过跟随步骤，即使是新手也能成功搭建集群并编写MapReduce程序。此外，作者还分享了开发过程中可能遇到的问题和解决方法，帮助读者更好地理解和应对实际操作中的挑战。