HADOOP入门：搭建4节点集群详解

Hadoop入门-01-集群搭建文档主要介绍了Hadoop这一开源软件平台的基础知识和其在大数据处理中的关键作用。Hadoop最初源于Apache下的Nutch项目，旨在解决大规模网页抓取和索引的问题。Nutch面临的挑战是如何有效存储和处理海量数据，这促使Google的GFS（分布式文件系统）和MAPREDUCE（分布式计算框架）概念得以提出。 文档详细讲解了Hadoop的核心组件，包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）用于数据存储，其架构包括NameNode（元数据管理）和DataNode（数据块存储），以及YARN（Yet Another Resource Negotiator，资源调度器）负责任务调度，它包含了ResourceManager（全局资源管理）和NodeManager（节点资源管理）。在实际应用中，Hadoop集群通常包含HDFS和YARN两个独立但相互关联的集群。 在集群搭建部分，文档着重于使用4节点的虚拟机环境进行实践，包括选用的工具（如Vmware11.0和CentOS 6.4操作系统）、网络配置（NAT模式，设定特定的IP地址和子网掩码）、服务器准备（同步时间、设置主机名等基本操作）。每一步都强调了实际操作的细节，确保读者能够理解和实施Hadoop集群的搭建过程。 通过这个教程，读者将了解到Hadoop的起源、核心组件的功能以及如何在实际环境中构建一个基础的Hadoop集群，这对于想要进入大数据领域或从事大数据处理工作的人来说，是一个很好的入门指引。学习者将掌握分布式系统的关键原理，以及如何在大型数据集上进行高效的并行计算和存储管理。