Hadoop完全分布式环境搭建与入门教程
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更新于2024-08-13
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"本资源主要介绍了如何进行Hadoop完全分布式的大数据入门学习,涵盖了从环境准备、JDK安装、Hadoop配置到系统启动和HDFS操作的一系列步骤。"
在大数据处理领域,Hadoop是一个关键的开源框架,尤其适用于大规模数据集的存储和处理。这个学习资源专注于Hadoop的完全分布式环境的搭建,这是大数据处理的基础。以下是具体步骤和相关知识点:
1. **免密钥登录配置**:为了在分布式集群中方便地在各个节点间进行操作,通常会使用SSH免密登录。这涉及到在主节点上生成公钥私钥对,并将公钥分发到其他所有节点的`~/.ssh/authorized_keys`文件中,实现无密码登录。
2. **JDK安装**:Java开发工具包(JDK)是运行Hadoop的必备条件。通过SCP命令,将JDK安装文件从主节点复制到其他所有节点,并在每个节点上安装。
3. **配置环境变量**:安装完JDK后,需要更新每个节点的环境变量配置,如`/etc/profile`,确保Hadoop能够找到JDK路径。
4. **Hadoop配置**:
- **core-site.xml**:配置Hadoop临时目录`hadoop.tmp.dir`,例如设置为`/var/hpe/hadoop/full`,这是Hadoop运行时存放临时数据的地方。
- **hdfs-site.xml**:配置NameNode和Secondary NameNode的相关参数,比如`dfs.replication`用于设置副本因子,这里设为2,表示每个数据块有两份副本;`dfs.namenode.secondary.http-address`定义了Secondary NameNode的HTTP地址。
5. **Hadoop目录分发**:将Hadoop安装包通过SCP命令分发到所有节点,并保持版本一致。
6. **Hadoop格式化**:在NameNode节点上执行`hdfs namenode -format`来格式化HDFS,这是启动Hadoop集群前的必要步骤。
7. **启动Hadoop**:通过`start-dfs.sh`脚本启动Hadoop的DataNode和NameNode,确保分布式文件系统(HDFS)运行。
8. **验证部署**:使用JPS命令检查每个节点上的进程,确认Hadoop服务已经正确启动。同时,可以通过Web界面(默认50070端口)监控NameNode状态。
9. **HDFS操作**:学习如何使用HDFS命令行工具,如`hdfs dfs -mkdir -p /user/root`创建目录,这展示了如何与分布式文件系统交互。
这个学习资源适合初学者,它提供了从零开始搭建Hadoop完全分布式环境的详细步骤,有助于理解大数据处理的基本流程和Hadoop的工作原理。同时,通过实际操作,学习者可以熟悉Linux命令行和集群管理,为进一步深入大数据分析和处理打下坚实基础。
2023-10-14 上传
2022-02-19 上传
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2023-04-19 上传
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