"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。以下是手册中的主要知识点:
1. **集群配置说明**
- **环境说明**:手册推荐的操作系统是CentOS5,使用的Java版本为Sun-java-6,且需要SSH和Eclipse 3.4.2 (Linux版)。集群由多个节点组成,包括一个NameNode和多个DataNode。
- **目录说明**:推荐的用户目录为`/home/hadoop0200`,Eclipse工程目录在`/home/hadoop0200/workspace`,而Hadoop安装目录则位于`/opt`。
2. **环境配置与安装**
- **硬盘分区配置**:这部分可能涉及如何为Hadoop分配合适的数据存储空间,通常需要创建专门的分区以存放Hadoop的数据文件。
- **JDK的安装配置**:详细步骤包括下载并安装JDK,然后配置环境变量,使得系统能够识别和使用Java。
- **Hadoop的安装配置**:指导用户下载Hadoop0.20.0,并在各节点上进行安装。这可能包括解压、配置Hadoop的配置文件如`core-site.xml`, `hdfs-site.xml`, `mapred-site.xml`等。
- **配置master和slaves**:在`masters`文件中列出NameNode,而在`slaves`文件中列出所有DataNode,确保集群通信正常。
- **SSH的安装配置**:包括在各节点上安装SSH服务,配置无密码登录,以便于集群内的节点间进行安全通信。
3. **MapReduce开发**
- **Hadoop Eclipse Plugin编译**:介绍如何获取和编译Hadoop的Eclipse插件,使得可以在Eclipse环境中开发MapReduce程序。
- **Eclipse Plugin配置**:详细步骤说明如何在Eclipse中配置插件,如导入Hadoop的JAR库,设置Hadoop的本地和远程运行环境。
- **建立MapReduce工程**:指导用户如何在Eclipse中创建新的MapReduce项目,编写Mapper和Reducer类,以及配置Job的运行参数。
4. **Hadoop性能优化**
- **配置优化**:涵盖内存调优,例如调整`mapreduce.map.memory.mb`和`mapreduce.reduce.memory.mb`以优化内存使用;对Master节点的优化,可能包括提高心跳间隔和减少不必要的日志输出;文件存储设置,可能涉及修改`dfs.blocksize`来适应数据大小;MapReduce临时存储优化,可能涉及到`mapreduce.local.dir`的配置;以及tasks配置,如`mapreduce.tasktracker.map.tasks.maximum`和`mapreduce.tasktracker.reduce.tasks.maximum`来平衡任务执行和资源利用率。
- **MapReduce工程优化**:这部分可能涉及代码级别的优化,比如减少数据传输,优化I/O操作,以及并行度调整等。
手册的每个部分都提供了详细的步骤和建议,对于初次接触Hadoop集群配置和MapReduce开发的人员来说,是非常实用的参考资料。通过遵循这些指南,可以有效地构建和管理Hadoop集群,同时提升MapReduce应用的性能。