Hadoop分布式集群搭建指南及编程实践

Hadoop集群搭建与编程是一个关于分布式计算框架Hadoop的深入指南，主要关注于从伪分布式模式转向真正的分布式模式。Hadoop最初设计为支持大规模数据处理，通过将工作负载分布到多台计算机上，实现高可用性和容错性。在这个PDF文档中，作者Maple在2011年6月26日分享了如何在实际环境中部署和配置Hadoop集群。 首先，文档强调了搭建Hadoop集群的前置条件，包括所有节点的同构性，即操作系统、用户名、Hadoop根目录以及Java环境的一致性。推荐使用的JDK版本需在5.0以上，并确保JAVA_HOME环境变量已配置。作者举例了一个包含三台机器（192.168.1.1至192.168.1.3）的集群配置，其中一台作为Namenode和JobTracker，另外两台作为Datanode和TaskTracker。 在集群搭建过程中，文档详细指导了以下几个关键步骤： 1. 修改主机名和DNS记录：确保每台机器之间的IP地址映射正确，便于通信，如通过编辑hosts文件。 2. 配置SSH自动登录：使用SSH密钥对来简化远程登录过程，生成id_dsa和id_dsa.pub文件，并将公钥添加到授权key文件中，以实现无密码登录。 3. 其他系统配置：确保防火墙（iptables）设置允许Hadoop服务之间的通信，同时可能需要调整网络设置以优化性能。 4. 配置Hadoop本身：这涉及Hadoop配置文件（如core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml等）的修改，以指定集群的名称节点、数据节点位置、任务追踪器和其他核心参数。 5. 启动和测试：完成上述配置后，启动Hadoop守护进程，包括namenode、datanodes、jobtracker和tasktrackers，然后通过命令行或Hadoop客户端进行初步验证，确保集群正常运行。 通过这个PDF，读者可以学习到如何在实际环境中构建和管理Hadoop集群，这对于大数据分析和分布式计算项目来说是一项重要的技能。同时，它也适用于那些准备参加与Hadoop相关的考试的学习者，因为文档中涵盖了实际操作和理论知识的结合。