Hadoop源代码解析与集群配置实战

"深入理解Hadoop集群配置与启动" 在深入探讨Hadoop之前，我们首先要明白Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它允许在廉价硬件上处理大规模数据。本文旨在从源代码层面解析Hadoop的实现，帮助读者更深入地了解其工作原理。 集群规划是Hadoop部署的基础，文中给出了一个简单的两节点配置示例。在这个配置中，NameNode和JobTracker位于同一台机器（192.168.74.103），而DataNode、TaskTracker、HbaseMaster、ZooKeeper和HbaseRegionServer分别在两台机器上运行。每个服务都有其特定的安装路径、主端口和监控端口，这些端口用于服务间的通信和用户监控。 NameNode是Hadoop HDFS（Hadoop Distributed File System）的核心组件，负责管理文件系统的命名空间和数据块信息。配置中，NameNode的主端口为9000，监控端口为50070。DataNode则存储实际的数据块，并通过50010主端口和50075监控端口与NameNode通信。 JobTracker管理MapReduce作业的调度和任务分配。在Hadoop 1.x版本中，JobTracker的主端口是9001，监控端口是50030。TaskTracker在各个节点上运行，执行JobTracker分配的任务，其监控端口是50060。 Hbase是基于Hadoop的数据存储系统，HbaseMaster负责全局表管理和RegionServer的协调，端口6000和60010分别为服务端口和监控端口。ZooKeeper作为分布式协调服务，提供服务发现和配置管理，虽然未指定监控端口，但通常使用2181端口。HbaseRegionServer处理对表的实际读写操作，其主端口和监控端口分别是60020和60030。 配置文件的修改是启动Hadoop服务的关键步骤。对于NameNode和DataNode，需要更新`core-site.xml`和`hdfs-site.xml`以定义HDFS的配置参数，例如存储目录和副本数。同时，`masters`文件应为空，表示NameNode是唯一主节点，而在`slaves`文件中列出所有DataNode的IP地址。类似地，JobTracker的配置中，`mapred-site.xml`包含MapReduce的设置，`slaves`文件应包含TaskTracker的节点列表。 在Hadoop 1.x中，JobTracker和TaskTracker的角色在Hadoop 2.x（YARN）中被ResourceManager和NodeManager取代，但此处讨论的是1.x版本的配置，所以仍然需要配置JobTracker和TaskTracker的相关参数。 Hadoop的配置和启动涉及多个层次，包括网络规划、服务角色分配以及各组件的配置文件调整。理解这些细节有助于构建、维护和优化大规模的Hadoop集群，确保高效的数据处理和存储。