Hadoop集群配置与MapReduce开发实战指南

"Hadoop集群配置及MapReduce开发手册" 该手册详细介绍了如何配置Hadoop集群以及进行MapReduce开发，适用于想要构建和优化Hadoop环境的IT专业人士。文档由天喻研究院于2009年修订，经过多次更新，涵盖了从基础配置到性能优化的多个方面。 1. **集群配置说明** - **环境说明**：手册中提到的环境基于CentOS 5操作系统，采用Sun Java 6作为JDK，SSH用于节点间通信，Eclipse 3.4.2作为开发工具，且已经指定了Hadoop 0.20.0的特定版本。集群包括一个namenode和多个datanode，IP地址分布在10.8.2.51至10.8.2.59之间。 - **目录说明**：建议使用`hadoop0200`用户进行操作，其用户目录在`/home/hadoop0200`，Eclipse工程位于`/home/hadoop0200/workspace`，而Hadoop安装目录是`/opt`。 2. **环境配置与安装** - **硬盘分区配置**：虽然未详述具体步骤，但配置Hadoop通常需要为HDFS和数据处理预留足够的磁盘空间，可能需要创建专门的数据分区。 - **JDK安装配置**：包括安装JDK和配置环境变量，确保`JAVA_HOME`、`JRE_HOME`、`PATH`等路径正确设置。 - **Hadoop安装配置**：涵盖了下载Hadoop源码或二进制包，解压到指定目录，并配置相关的配置文件如`hadoop-env.sh`、`core-site.xml`、`hdfs-site.xml`等。 - **配置master和slaves**：在`slaves`文件中列出所有datanode的主机名，`masters`文件中列出namenode，确保节点间通信正常。 - **安装配置SSH**：在所有节点上安装SSH，配置无密码登录，以简化集群管理。 3. **MapReduce开发** - **Hadoop Eclipse Plugin编译**：说明了如何获取并编译Hadoop Eclipse插件，以便在Eclipse中直接开发MapReduce程序。 - **Eclipse Plugin配置**：指导如何在Eclipse中配置插件，设置Hadoop的安装路径，使开发环境能与Hadoop集群连接。 - **建立MapReduce工程**：详细步骤包括创建新的Java项目，编写Mapper和Reducer类，配置运行时参数，如输入输出路径。 4. **Hadoop性能优化** - **配置优化**：针对内存、master节点、文件存储、MapReduce临时存储和tasks配置等方面的调整以提高系统效率。 - **内存优化**：通过调整`mapred.child.java.opts`和`yarn.nodemanager.resource.memory-mb`等参数来合理分配内存资源。 - **master优化**：可能涉及Namenode和JobTracker的内存和CPU配置，以减轻它们的负载。 - **文件存储设置**：通过调整`dfs.replication`等参数，平衡数据冗余与存储空间的使用。 - **MapReduce临时存储**：优化`mapreduce.task.io.sort.mb`和`mapreduce.reduce.shuffle.input.buffer.percent`以改善数据排序和shuffle阶段的性能。 - **tasks配置**：调整`mapreduce.map.tasks`和`mapreduce.reduce.tasks`以优化任务并发度，平衡负载。 此手册是Hadoop初学者和运维人员的重要参考资料，不仅提供集群搭建的基础知识，还深入到性能调优的细节，对于理解Hadoop的工作原理和提升集群效率具有很大帮助。