阿里云Hadoop集群配置与搭建全面指南

"阿里云大数据Hadoop集群搭建教程" 这篇教程详细介绍了如何在阿里云上搭建一个基于Linux的大数据Hadoop集群。以下是关键步骤和知识点的解析： 1. **配置免密登录**： 在Hadoop集群中，为了方便节点间进行无密码SSH通信，需要在所有节点上生成SSH密钥对并将其复制到其他节点。`ssh-keygen -t rsa` 用于生成RSA密钥，然后使用 `ssh-copy-id` 将公钥拷贝到其他节点，以实现免密登录。 2. **虚拟机环境准备**： 在部署Hadoop之前，确保所有的虚拟机都已配置好，包括操作系统安装、网络连通性检查、必要的软件库更新等。 3. **安装Hadoop**： Hadoop的安装通常涉及下载Hadoop的tarball，将其上传到服务器的指定目录，并解压缩。在这个例子中，Hadoop的安装路径是 `/usr/local/soft/hadoop-2.7.2`。 4. **配置环境变量**： 添加Hadoop的路径到系统环境变量中，这样可以在任意目录下执行Hadoop命令。这通过编辑`/etc/profile`文件实现，添加HADOOP_HOME及相关路径，然后用 `source /etc/profile` 命令使更改生效。 5. **测试安装**： 安装完成后，运行 `hadoop version` 命令来验证Hadoop是否安装成功，并显示其版本信息。 6. **配置集群**： - **core-site.xml**：这是Hadoop的核心配置文件，主要定义了HDFS的基本行为。其中，`<name>fs.defaultFS</name>`属性指定NameNode的地址，通常格式为 `hdfs://namenode_host:port`。 - **hdfs-site.xml**：配置HDFS的详细参数，如副本数量、数据块大小等。 - **yarn-site.xml**：配置YARN（Yet Another Resource Negotiator），管理计算资源分配。 - **mapred-site.xml**：配置MapReduce框架的参数。 - **slaves**：列出集群中的所有工作节点（DataNodes和TaskTrackers）。 7. **格式化NameNode**： 在首次启动Hadoop集群时，需要对NameNode进行格式化，这会清除所有旧的HDFS元数据。 8. **启动Hadoop服务**： 通过一系列命令启动Hadoop的服务组件，如`start-dfs.sh`启动HDFS，`start-yarn.sh`启动YARN。 9. **Zookeeper配置**： Zookeeper在Hadoop中通常用于协调分布式服务，例如HBase和HDFS的高可用性。配置Zookeeper集群，确保每个节点都有正确配置的`zoo.cfg`文件，并启动Zookeeper服务。 10. **监控与维护**： 使用`jps`命令检查各节点上的进程状态，使用Web UI（默认50070端口）监控NameNode，50030端口监控JobHistory Server，50090端口监控YARN资源管理器。 11. **故障排查**： 在集群运行过程中可能会遇到各种问题，例如网络问题、磁盘空间不足或配置错误等，需要根据日志信息进行排查。 12. **数据处理**： 一旦集群运行起来，可以使用Hadoop的MapReduce接口编写数据处理程序，或者使用更高级的工具如Spark、Pig或Hive进行大数据分析。 这个教程涵盖了Hadoop集群的基础部署，但实际生产环境中可能还需要考虑更多的因素，比如安全性设置、高可用性配置、性能优化等。