大数据技术入门：Hadoop2.7+HBase1.0+Hive1.2安装配置指南

"这篇文档详细介绍了在2015年如何安装配置大数据技术栈，包括Hadoop2.7.1、HBase1.0、Hive1.2以及ZooKeeper3.4.6。作者提供了相关的安装参考网址，并列举了一系列在Linux系统中进行操作的基础命令，如用户管理、文件解压、远程拷贝、进程管理和端口检查等。此外，还提及了使用VMware虚拟机来搭建测试集群环境的初步步骤。" 在大数据处理领域，Hadoop、HBase和Hive是三个至关重要的组件： 1. Hadoop是Apache基金会的一个开源项目，主要由HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（并行计算框架）两大部分组成。Hadoop2.7.1是Hadoop的一个稳定版本，提供了高可用性(HA)的NameNode和提升的性能优化。安装Hadoop涉及配置HDFS的各个节点，如DataNodes和NameNodes，以及设置环境变量，确保集群间通信正常。 2. HBase是构建在Hadoop之上的NoSQL数据库，它提供实时读写和强一致性，特别适合于大数据的随机读取和写入操作。HBase1.0版引入了许多增强功能和稳定性改进。安装HBase需要配置HBase的Master节点、RegionServers以及与Hadoop的集成。 3. Hive是一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能。Hive1.2是支持Hadoop2.x的版本，它增强了查询性能和元数据管理。在安装Hive时，需要配置Hive服务器，连接到Hadoop集群，并设定好Hive Metastore，以便存储元数据。 4. ZooKeeper是另一个Apache项目，用于集群协调和服务发现，是Hadoop生态系统中的关键组件。ZooKeeper3.4.6在这里作为HBase和Hadoop的协调器，确保分布式环境中的数据一致性。安装ZooKeeper涉及到设置多个ZooKeeper节点，并配置集群间的通信。 在实际安装过程中，会涉及到以下步骤： - 安装Java环境，因为所有这些组件都依赖Java运行。 - 创建系统用户，例如“wukong”，并分配权限。 - 下载并解压各组件的安装包。 - 配置环境变量，如`JAVA_HOME`, `HADOOP_HOME`, `HBASE_HOME`, `HIVE_HOME`等。 - 修改配置文件，如`hadoop-env.sh`, `core-site.xml`, `hdfs-site.xml`, `mapred-site.xml`, `yarn-site.xml`, `hbase-site.xml`, `hive-site.xml`等，以适应集群需求。 - 初始化HDFS和HBase，格式化NameNode和HBase的HMaster。 - 启动和停止服务，如`start-dfs.sh`, `start-yarn.sh`, `start-hbase.sh`等。 - 使用命令行工具进行测试，如`hadoop fs -ls`检查HDFS，`hbase shell`进行HBase操作，`hive`进入Hive交互式shell。 在虚拟机环境中，VMware可以方便地模拟多台机器，构建一个小型的Hadoop集群，便于学习和测试。这通常包括下载VMware，创建虚拟机，分配合适的硬件资源，安装操作系统，然后按照上述步骤安装和配置大数据组件。 这个文档为初学者提供了一条清晰的学习路径，涵盖了从基础命令到集群配置的所有关键环节，是掌握大数据技术栈的宝贵资料。