Hadoop完全分布式环境搭建与入门教程

"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。