"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。