Hadoop 3.0安装配置与实验：从Java环境到集群版

"本次作业是关于在虚拟环境中搭建开源大数据处理平台Hadoop 3.0，涉及的内容包括安装配置Hadoop（单机版和集群版）、HDFS的Shell命令操作和Java接口访问以及MapReduce的安装配置。" 在进行这个作业之前，首先要确保拥有一个适合的开发环境，特别是Java环境的安装。Java是Hadoop运行的基础，因此需要通过命令行安装OpenJDK 8，并设置JAVA_HOME环境变量，确保系统能够正确识别Java的安装路径。安装完成后，可以通过`java -version`命令验证Java版本。 接下来，为了远程管理和配置Hadoop节点，需要安装SSH服务并设置免密登录。这将简化后续的集群管理操作。使用`sudo apt install openjdk-8-jdk`安装SSH服务器，然后启动SSH服务并设置为开机启动。生成SSH密钥对，并将公钥添加到`authorized_keys`文件中，实现无密码登录。 进入Hadoop的安装配置阶段，首先将Hadoop 3.3.6的源代码解压至 `/usr/local` 目录下，并重命名为 `hadoop`。接着，通过修改权限使得Hadoop用户对目录有读写执行权限。运行Hadoop版本检查命令以确保安装成功。 对于Hadoop的伪分布式配置，需要编辑 `core-site.xml` 文件，设置Hadoop临时目录为 `file:///usr/local/hadoop/tmp`。这是一个重要的配置项，用于存放Hadoop运行时产生的临时数据。 此外，还需要配置Hadoop的HDFS和MapReduce。在HDFS部分，会涉及到使用Shell命令操作HDFS，如`hadoop fs`系列命令，以及通过Java API访问HDFS，例如使用`FileSystem`类进行文件的读写操作。MapReduce的配置则包括设置`mapreduce.framework.name`为yarn，以便在YARN上运行MapReduce任务。 集群版的配置会更复杂，需要配置多个节点之间的通信，包括HDFS的NameNode和DataNode，以及YARN的ResourceManager和NodeManager。这通常涉及到修改`hdfs-site.xml`和`yarn-site.xml`等配置文件，并确保所有节点的配置一致。启动和测试集群的各个组件，确保数据可以在节点间正确传输和处理。 这个作业涵盖了大数据处理平台Hadoop的基础安装、配置和操作，是学习Hadoop及其生态系统的重要实践环节。通过这个作业，学生将深入理解Hadoop的工作原理，为后续的大数据处理和分析打下坚实基础。