大数据环境集群搭建指南：Hadoop, Spark等组件部署与SSH免密

本文档主要介绍了在大数据环境下，如何在CentOS 6.5操作系统基础上搭建一个包含多个关键组件的集群系统，以便支持大数据处理技术如Hadoop、Hive、Spark和Flume。以下是详细的步骤： 1. **操作系统基础**: - 文档以CentOS 6.5作为基础平台，这是因为其稳定性高且广泛用于企业级的大数据部署。 - 安装了JDK 1.8，这是运行大数据应用所需的Java开发环境。 2. **Hadoop与Spark环境**: - 安装了Hadoop 2.6版本，Hadoop是分布式计算框架，包含了HDFS（分布式文件系统）和MapReduce模型，用于处理海量数据。 - Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，提供了SQL查询接口来处理HDFS中的数据。 - Spark是另一种大数据处理框架，比Hadoop更注重实时处理，它兼容Hadoop生态，并提供了内存计算能力。 3. **其他组件**: - 包括ZooKeeper，这是一个分布式协调服务，用于维护配置信息和提供分布式系统服务。 - Kafka是实时流处理平台，常用于构建消息队列系统。 4. **集群配置**: - 集群至少需要三台服务器，最少配置能实现ZooKeeper和Kafka的集群。 - 服务器间的区别在于镜像文件和硬盘分区，确保每台机器使用独立的文件和配置。 - 为了方便管理，需要在所有服务器的`/etc/hosts`文件中添加全量主机名和IP映射，包括Windows机器。 5. **SSH免密登录**: - 配置SSH免密码登录功能，使得集群成员间能够无缝通信，提高运维效率。 6. **防火墙与DNS配置**: - 关闭防火墙服务并禁用SELinux以优化性能和安全性。 - 清理并更新yum源，然后安装必要的工具，如telnet。 这篇文档详细阐述了在大数据环境中构建一个功能完整的集群，涵盖了从操作系统安装、Java环境配置，到Hadoop、Spark组件的安装，以及集群网络设置和安全性的优化。对于希望在大数据领域进行实际操作或维护的人来说，这是一份非常实用的指南。