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。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。