Hadoop集群配置详解：从环境到XML配置

"这篇文档详细介绍了在已安装好Hadoop和JDK的master、slave1和slave2服务器上配置集群的步骤，主要涉及Hadoop的HDFS、YARN组件，以及Spark相关的BigData配置。" 集群配置是分布式计算环境中至关重要的一步，确保各个节点能够协同工作，提供高效的数据处理能力。以下将详细介绍文中提到的配置步骤： 1. 核心配置文件：`core-site.xml` - `fs.defaultFS`：这个属性指定了HDFS的默认文件系统，即NameNode的地址，设置为`hdfs://master:9000`表明HDFS的名字节点在master服务器上，监听9000端口。 - `hadoop.tmp.dir`：这个配置项定义了Hadoop运行时生成临时文件的目录，此处设置为`/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp`。 2. HDFS配置文件： - `hadoop-env.sh`：在这个环境变量脚本中，设置了`JAVA_HOME`，确保Hadoop使用的是 `/opt/module/jdk1.8.0_144` 这个Java版本。 - `hdfs-site.xml`： - `dfs.replication`：设定HDFS副本数量，值为3意味着每个数据块有3个副本，提供容错和高可用性。 - `dfs.namenode.secondary.http-address`：配置辅助NameNode的HTTP地址，这里是`slave1:50090`，辅助NameNode用于提供HDFS元数据的备份，便于NameNode的定期检查点操作。 3. YARN配置文件： - `yarn-env.sh`：同样，这里也设置了`JAVA_HOME`，保证YARN使用正确的Java环境。 - `yarn-site.xml`： - `yarn.nodemanager.aux-services`：这个属性定义了YARN节点需要的辅助服务，`mapreduce_shuffle`是MapReduce作业中shuffle阶段所必需的服务，它负责数据的排序和分区。 除了以上配置，集群配置通常还包括其他几个方面： 4. MapReduce配置： - `mapred-site.xml`：配置MapReduce的相关参数，例如JobHistoryServer的地址和端口，以及job的默认内存分配等。 5. Slave节点配置： - 在`slaves`文件中，列出所有参与Hadoop集群的slave节点，使它们作为DataNode和NodeManager启动。 6. 安全性配置（如果启用）： - Kerberos认证：对于安全的Hadoop集群，需要配置Kerberos以实现身份验证和授权。 7. 启动与检查： - 启动所有相关服务，如NameNode、DataNode、SecondaryNameNode、ResourceManager、NodeManager等。 - 使用`jps`命令检查各节点上的进程是否正常运行。 - 使用`hdfs dfsadmin -report`和`yarn node -list`命令检查HDFS和YARN的状态。 8. 测试集群： - 创建一个测试文件并进行读写操作，确保HDFS正常工作。 - 运行一个简单的MapReduce作业，验证YARN和MapReduce组件的正确配置。 完成这些配置后，你的Hadoop集群就基本搭建完成了。接下来，可以进一步集成Spark，利用其大数据处理能力。Spark的配置包括设置`spark.master`（指向YARN资源管理器）和其他性能优化参数，然后通过`spark-submit`提交作业到集群执行。 集群配置是一个细致的过程，涉及到多个组件和配置文件的修改，确保所有的节点都能正确通信，并且具备处理大数据任务的能力。