Hadoop 2.7.3搭建与MapReduce实战教程

本讲义是关于开放性实验项目，专注于大数据计算平台Hadoop的搭建与应用实践。实验的主要目标有两个：一是让学生掌握Hadoop分布式计算平台的搭建和配置，包括理解其核心组件如HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce的工作原理；二是通过实际操作，了解如何提交和运行MapReduce作业，这是Hadoop处理大规模数据的关键技术。 实验环境设定在一个包含三台Linux Debian 3.26 64位系统的虚拟机集群中，每台机器的IP地址分别为10.118.3.x（1）至（3），并且都运行在主机名为admin的服务器上。实验使用的是root权限用户，密码为oct1，可以在Root终端中输入该密码进行操作。在这个环境中，首先需要安装JDK 1.8.0_131，因为它是Hadoop运行的基础。如果JDK尚未安装，学生需要从Oracle官方网站下载对应版本的JDK，并按照指定步骤进行安装，包括检查安装、下载、解压、配置环境变量以及验证安装。 安装过程具体涉及以下步骤： 1. 在未安装JDK时，学生需要下载jdk-8u131-Linux-x64.tar.gz，将其移动到主文件夹，然后解压到指定路径（/usr/Java/jdk1.8.0_131）。 2. 在~/.bashrc文件中添加JAVA_HOME环境变量指向JDK安装路径，并更新PATH，以便系统能够识别JDK的bin目录。 3. 使新配置生效，通常通过运行source ~/.bashrc命令。 4. 安装验证：通过运行java -version检查安装是否成功，如果输出显示正确的Java版本信息，则安装完成。 接下来，学生将进行Hadoop 2.7.3的安装，这包括下载Hadoop源码包，配置环境变量，设置Hadoop配置文件（如core-site.xml和hdfs-site.xml），以及启动Hadoop守护进程（namenode、datanode、jobtracker和tasktracker）。在Hadoop平台上，他们将学习如何创建和上传数据，编写MapReduce程序，提交作业到Hadoop集群，并监控作业的执行状态。 实验步骤中还包括了如何在Hadoop上运行实际的数据处理任务，例如对文本数据进行排序或统计分析，以及如何处理错误和故障恢复策略。整个过程中，学生不仅会掌握理论知识，还会提升实际操作技能，从而深入了解Hadoop在大数据处理中的作用和效率。 通过这个开放性实验项目，参与者可以深化理解Hadoop的分布式计算模型和其在现代IT环境中的应用价值，为后续大数据处理和分析工作打下坚实基础。