Hadoop2.2.0完全分布式集群详细搭建指南

"这篇文档详细介绍了如何在Hadoop2环境下搭建完全分布式的集群，涵盖了从前期准备到集群启动的所有步骤，适用于Hadoop-2.2.0版本。" Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要设计用于处理和存储海量数据。Hadoop2相较于Hadoop1在稳定性、可扩展性和性能上都有显著提升，引入了YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为资源管理器，分离了原本Hadoop1中的JobTracker的功能。 在搭建Hadoop2集群之前，首先要确保有合适的硬件环境和软件环境。描述中提到的前序部分包括： 1. **前景概序**: 通常会简述搭建Hadoop集群的目的和意义，以及选择Hadoop2的原因。 2. **搭建环境**: 这部分详细列出搭建所需的操作系统、硬件配置、网络环境等要求。 接下来是具体的搭建步骤： 1. **安装JDK**: Hadoop依赖Java运行环境，因此首先需要在所有节点上安装JDK，并确保JDK版本兼容Hadoop2。 2. **设置主机名与IP映射**: 在 `/etc/hosts` 文件中，将每台机器的IP地址和主机名对应起来，便于集群内的通信。 3. **创建专用用户**: 通常会创建一个名为 `hadoop` 的用户，用于运行Hadoop服务，以保持系统的安全性。 4. **设置无密码登录**: 使用SSH密钥对，实现节点间的免密码登录，简化集群管理。 然后是Hadoop2.2.0的安装与配置： 1. **安装maven**: Maven是Java项目构建工具，用于编译Hadoop源码。 2. **编译Hadoop源码**: 下载Hadoop源码后，使用maven进行编译，生成可部署的二进制包。 3. **配置节点文件slaves**: 在 `slaves` 文件中列出所有数据节点的主机名，以便Hadoop知道哪些机器将作为DataNode运行。 4. **配置Hadoop的核心和各组件站点文件**: - `core-site.xml`: 配置Hadoop的基本属性，如NameNode和JobHistory Server的地址。 - `hdfs-site.xml`: 配置HDFS的相关参数，如副本数量、块大小等。 - `mapred-site.xml`: 配置MapReduce框架的参数，指定YARN为任务调度器。 - `hadoop-yarn.xml`: YARN的配置文件，调整YARN的内存和CPU分配策略。 - `hadoop-env.sh` 和 `yarn-env.sh`: 分别设置Hadoop和YARN的环境变量，如JAVA_HOME。 最后是启动集群的步骤： 1. **格式化NameNode**: 在NameNode节点上执行 `hadoop namenode -format` 初始化HDFS。 2. **启动JournalNode**: 用于HDFS的HA，确保NameNode状态的持久化。 3. **启动NameNode和Secondary NameNode**: 启动主NameNode并设置备NameNode。 4. **启动DataNode**: 在所有DataNode节点上启动DataNode服务，完成HDFS集群的构建。 5. **启动NodeManager和ResourceManager**: 分别在各个节点和指定节点启动YARN的服务，确保计算资源的管理和分配。 通过这些步骤，一个完整的Hadoop2分布式集群就搭建完成了。这个过程需要对Hadoop的架构和工作原理有深入理解，同时注意在配置过程中避免常见的错误，如端口冲突、权限问题等。正确搭建和配置的集群能够提供稳定的大数据处理能力。