Hadoop集群运行实践与任务详解

第5章Hadoop集群运行详细介绍了在Hadoop环境中进行集群配置与管理的基础实验。该章的核心目标是帮助读者掌握Hadoop的运行状态监控、文件系统格式化配置、Java进程管理和HDFS报告查看等核心技能，以及如何正确地停止Hadoop进程。 实验一：Hadoop集群运行 1. 实验目的 通过这个实验，学习者将深入理解Hadoop系统的运行原理和维护，具体包括： - **Hadoop运行状态管理**：学会检查Hadoop集群的运行状态，确保各个节点和服务的正常运作。 - **HDFS格式化配置**：理解NameNode的数据清理和格式化过程，知道何时需要进行格式化，以及格式化前的注意事项。 - **Java进程监控**：掌握如何查看Hadoop Java进程的运行情况，这对于诊断性能问题和故障排查至关重要。 - **HDFS报告分析**：了解如何解读HDFS的报告，以评估存储和I/O性能。 - **节点状态查看**：掌握使用工具查看Hadoop节点的实时状态，包括健康状况和负载情况。 - **Hadoop进程停止**：熟悉正确的停止Hadoop进程的方法，以维护系统的稳定性和资源管理。 1. 实验要求 - 能够熟练操作，包括但不限于： - 查看Hadoop运行状态，包括HDFS和MapReduce等服务的状态。 - 在需要时，正确地格式化Hadoop文件系统，避免因残留数据导致的问题。 - 使用命令行工具监控Java进程，识别异常或性能瓶颈。 - 分析HDFS报告，理解数据分布、块大小和复制因子等关键参数。 - 检查并理解Hadoop节点的状态，如内存、磁盘使用情况等。 - 掌握Hadoop集群的生命周期管理，包括启动、运行和关闭。 1.3. 实验环境 实验需要一个至少由3个节点组成的Hadoop集群，节点间网络应能互通。每个节点应具备基本的硬件配置，如双核CPU、8GB内存和至少100GB的硬盘。操作系统选择CentOS 7.4，其他服务和组件根据实验需求进行安装。 1.4. 实验过程 - **实验任务一：HDFS格式化** - 名称节点的格式化是初次启动HDFS时的必要步骤，清除旧数据并创建新的存储结构。在格式化前确保清理Hadoop的工作目录，以避免格式化失败。 - 使用`hdfs namenode -format`命令进行格式化，并确认操作成功。 实验的其余部分包括逐步指导如何通过命令行工具监控和管理Hadoop集群的各个环节，强调实际操作和理论知识相结合的重要性。通过这些实践，读者将加深对Hadoop分布式系统内部运作的理解，并培养在真实环境下运维Hadoop的能力。