Hadoop完全分布式安装教程

"Hadoop完全分布式详细安装图解教程" 在大数据处理领域，Apache Hadoop是一个至关重要的开源框架，它允许分布式存储和处理大量数据。本教程将指导你通过详细步骤完成Hadoop的完全分布式安装。以下是关键知识点： 1. **虚拟化环境搭建** - 使用VMware Workstation作为虚拟化平台，它可以支持多个独立运行的Linux操作系统实例，这些实例将作为Hadoop集群的节点。 - 安装Ubuntu 15.04 (或其他版本) 作为基础操作系统，因为它是基于Debian的，对Hadoop友好且易于配置。 2. **JDK安装** - 在所有节点上安装Java Development Kit (JDK) 是Hadoop运行的必备条件，因为它依赖Java环境。这里推荐的是JDK 8的64位Linux版本。 - 配置`JAVA_HOME`环境变量，确保Hadoop能找到Java。 3. **SSH服务安装与配置** - Secure SHell (SSH) 服务用于在集群中的不同节点间进行安全通信。 - 安装SSH服务并生成公钥和私钥，以便在节点之间无密码登录，简化集群管理。 4. **Hadoop安装与配置** - 下载Hadoop 1.2.1 (或其他稳定版本)，解压到适当目录。 - 配置`core-site.xml`，设置Hadoop临时目录和默认文件系统。 - 配置`hdfs-site.xml`，定义NameNode和DataNode的存储策略，以及副本数量。 - 配置`mapred-site.xml`，指定JobTracker和TaskTracker的位置。 - 修改`slaves`文件，列出所有DataNode节点。 - 初始化NameNode格式化和启动HDFS服务。 5. **集群扩展** - 通过VMware的克隆功能，复制已配置好的Hadoop节点，创建其他虚拟机作为集群的一部分。 - 在新克隆的节点上更新`hosts`文件，确保所有节点能正确识别彼此。 - 将Hadoop配置文件同步到新节点，并启动相关服务。 6. **开发环境准备** - 安装Eclipse作为Java开发环境，这里推荐的是Eclipse Mars 1的64位Linux版本。 - 安装Hadoop插件，如Eclipse的Hadoop插件(HDP Tools)或Hadoop IDE插件，以支持Hadoop项目开发和调试。 7. **测试Hadoop集群** - 编写并运行一个简单的Hadoop MapReduce程序，如经典的WordCount示例，验证集群是否正常工作。 - WordCount程序会统计文本文件中每个单词出现的次数，是理解MapReduce工作原理的入门例子。 8. **Windows7下的Ubuntu安装** - 对于没有Linux经验的用户，可以通过Windows 7的硬盘安装方法来设置Ubuntu虚拟机，这通常涉及创建分区和安装Ubuntu ISO映像。 通过以上步骤，你将能够成功搭建一个完整的Hadoop分布式环境，为大数据处理提供可靠的基础设施。记得在每个步骤中检查配置和日志，确保无误后进行下一步操作，以避免可能出现的问题。同时，随着Hadoop版本的更新，某些配置细节可能会有所变化，因此建议定期查阅最新文档和社区资源。