虚拟机中构建Hadoop 2.7.3集群实战

"本文档详细介绍了如何构建一个基于Hadoop的集群，涵盖了虚拟机环境的创建、克隆、配置，以及Linux基础操作和Hadoop生态系统中的相关组件版本。此外，还涉及了常用的Linux命令和虚拟机软件VMware Workstation的安装与使用。" 在构建Hadoop集群时，首先需要一个适合的环境。由于物理机可能不便于个人用户配置，通常会选择使用虚拟机。这里推荐使用VMware Workstation v9.0.1作为虚拟机平台，配合CentOS 6操作系统。为了构建集群，我们需要创建4个虚拟机：1个Master节点和3个Slave节点。Master节点上运行NameNode和JobTracker，负责管理数据分布和任务调度；而Slave节点则作为DataNode和TaskTracker，执行数据存储和任务处理。 在虚拟机的配置过程中，确保每个节点都能通过局域网相互连接。首先，需要安装JDK 1.8.0并设置环境变量，这是运行Hadoop所必需的。接着，安装Hadoop 2.7.3，这个版本是较稳定的选择。同时，为了实现节点间的无密码通信，需要配置SSH免密登录。在CentOS系统中，可以使用root或hadoop账号登录，并通过`ifconfig`命令检查每个节点的IP地址。 VMware Workstation的安装需要注意几个关键点：关闭主机的光驱自动运行功能，将软件安装在大容量的磁盘分区，以便未来分配更多的硬盘空间给虚拟机。此外，确保虚拟化技术在BIOS中被启用，这通常是防止启动时出现不支持64位虚拟机的问题。 虚拟机的安装步骤包括下载CentOS 6.8的ISO镜像文件，然后在VMware中创建新的虚拟机，选择合适的硬件配置，如内存大小、CPU数量和网络适配器模式。虚拟机的网络配置应该设置为“桥接模式”，以便它们能直接接入物理网络。 Hadoop集群的搭建还需要其他组件，例如Zookeeper 3.4.10用于协调服务，HBase 1.2.4作为NoSQL数据库，Hive 2.1.1用于数据仓库和SQL查询，以及Spark 2.1.0结合Scala 2.11.8进行大数据处理。这些组件的安装和配置也需要遵循特定的步骤，例如修改配置文件，启动服务，并确保它们能与Hadoop集群无缝集成。 对于Linux基础操作，了解和熟练使用如`ls`, `cd`, `mkdir`, `rm`, `cp`, `mv`, `ssh`, `scp`, `vi/vim`等命令至关重要。PieTTY和WinSCP是Windows用户常用的远程连接和文件传输工具，分别用于SSH终端和SFTP文件管理。 构建Hadoop集群是一项涉及多方面技能的任务，包括虚拟化技术、Linux系统管理、网络配置以及大数据处理框架的安装和使用。通过逐步学习和实践，可以掌握这一过程，为大数据分析和处理提供坚实的基础。