完全分布式Hadoop 2.3安装教程与关键组件详解

本文档详细介绍了如何在完全分布式环境下安装与配置Hadoop 2.3。Hadoop是一个重要的开源分布式计算框架，特别适合大规模数据处理和分析，具有以下显著特点： 1. **高可靠性**：Hadoop设计为分布式存储和处理数据，每个数据块都有多个副本，即使某个节点故障，数据仍能通过其他副本恢复，确保数据的完整性。 2. **高扩展性**：Hadoop通过增加集群节点来扩展计算能力，非常适合大数据处理场景，因为节点数量的增长不会影响单个节点的性能。 3. **高效性**：Hadoop利用数据的动态分布，允许任务在节点间移动，同时通过数据块的负载均衡，提高了整体处理速度。 4. **高容错性**：Hadoop通过NameNode和SecondaryNameNode的协同工作，以及DataNode的数据备份机制，确保系统的健壮性。 5. **低成本**：Hadoop基于开源，使得集群构建成本降低，只需廉价的PC机即可构成。 文章详细解释了Hadoop的核心架构，包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce框架： - **HDFS架构**： - NameNode作为核心，负责维护目录树和元数据，是整个文件系统的唯一权威节点。 - SecondaryNameNode作为NameNode的辅助，负责镜像备份和日志合并，以提高可用性和安全性。 - DataNode存储实际数据，并定期向NameNode报告状态。 - **MapReduce架构**（升级至YARN）： - YARN取代了早期的JobTracker，将资源管理和任务调度分开，引入ResourceManager和NodeManager。 - ResourceManager负责全局资源的分配和管理工作。 - NodeManager负责本地资源管理和任务执行监控，与ApplicationMaster协作执行任务。 此外，文档还提及了一个具体的部署环境示例，包括master节点（master-hadoop192.168.0.201）、两个slave节点（slave1-hadoop192.168.0.202和slave2-hadoop192.168.0.203），并推荐使用最新的稳定版本进行安装。对于想要深入学习和实践Hadoop的人来说，这篇教程提供了实用的指导，从安装配置到架构理解，都是非常有价值的资源。