搭建大数据平台：Hadoop2.7.5 + HBase1.2.6 + ZooKeeper3.3.6完全分布式教程

"搭建基于Hadoop 2.7.5、HBase 1.2.6和ZooKeeper 3.3.6的大数据平台的完全分布式教程" 在大数据处理领域，Hadoop是一个开源的分布式计算框架，而HBase是建立在Hadoop之上的NoSQL数据库，用于存储大规模的数据。ZooKeeper则是一个分布式的协调服务，为分布式应用提供命名服务、配置管理、组服务等。本教程将详细介绍如何在集群环境中安装和配置这些组件。 1. **系统环境准备** 在开始之前，确保所有的节点都安装了Java开发套件（JDK）并设置了环境变量。确保各节点间能够通过IP地址互相通信，这是集群部署的基础。 2. **集群配置** - **节点设置**：通常，一个Hadoop集群包含一个主节点（Master）和多个从节点（Slave）。在这个例子中，我们有1个Master和2个Slave节点，它们的IP地址分别为192.168.8.128、192.168.8.129和192.168.8.130。 - **配置文件**：编辑`/etc/profile`文件，设置Hadoop相关环境变量，如`JAVA_HOME`、`HADOOP_HOME`等。确保每个节点的配置文件根据其实际的JDK路径和Hadoop安装目录进行调整。 3. **Hosts映射** 在所有节点上，更新`/etc/hosts`文件，添加其他节点的IP与主机名映射，以便于节点间的通信。 4. **SSH无密码登录** 为了简化节点间交互，需要设置SSH无密码登录。在每个节点上生成SSH密钥对，然后将公钥复制到其他节点的`~/.ssh/authorized_keys`文件中，并适当调整权限，以实现免密登录。 5. **Hadoop安装** - **分发Hadoop安装包**：将Hadoop安装包分发到所有节点，并在每个节点上解压。 - **配置Hadoop**：修改Hadoop的配置文件，如`core-site.xml`、`hdfs-site.xml`、`mapred-site.xml`和`yarn-site.xml`，设置HDFS的名称节点（NameNode）、数据节点（DataNode）、资源调度器（ResourceManager）和作业历史服务器（HistoryServer）等相关参数。 - **格式化NameNode**：首次启动Hadoop时，需要对NameNode进行格式化。 - **启动Hadoop服务**：启动DataNode、NameNode、ResourceManager等进程，确保Hadoop集群正常运行。 6. **HBase安装** - **分发HBase安装包**：与Hadoop类似，将HBase分发到所有节点并解压。 - **配置HBase**：修改`hbase-site.xml`，指定ZooKeeper集群地址、HBase的RootDir（通常是HDFS上的一个目录）等关键配置。 - **设置Hadoop依赖**：确保HBase知道如何使用已经配置好的Hadoop集群。 - **启动HBase服务**：启动HBase Master和RegionServer，使HBase集群可用。 7. **ZooKeeper安装** - **分发ZooKeeper**：将ZooKeeper安装包分发到所有节点，配置`conf/zoo.cfg`文件，指定集群中的服务器列表。 - **启动ZooKeeper**：启动ZooKeeper服务，它是HBase和其他分布式服务的关键依赖。 8. **验证安装** - **Hadoop验证**：可以通过`hadoop fs -ls`命令检查HDFS是否工作正常，或者运行MapReduce示例任务。 - **HBase验证**：创建表、插入数据并查询，确认HBase能正常读写。 通过以上步骤，你就成功地搭建了一个包含Hadoop、HBase和ZooKeeper的完全分布式大数据处理平台。这个平台可以用于存储和处理大规模数据，为企业分析提供强大的计算能力。记住，维护这样的集群需要定期监控和更新，以确保系统的稳定性和安全性。