Hadoop安装部署实战指南

"这是一个关于Hadoop安装部署的实验，主要涵盖了Linux基本操作、Docker基本操作以及Hadoop基本操作。实验环境是Ubuntu 16.04操作系统和Hadoop 2.7.1版本。实验中提供了资源文件夹，包含所需安装包，并通过Docker容器进行部署，包括启动master、slave1、slave2和slave3四个容器。" 在本实验中，我们首先会接触到Hadoop，这是一个开源的分布式计算框架，由Apache基金会开发，主要用于处理和存储大量数据。Hadoop的核心包括两个主要组件：Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce。HDFS提供了高容错性的分布式文件系统，而MapReduce则是一个用于大规模数据集并行计算的编程模型。 实验的准备阶段涉及到Linux基本操作，这包括对Linux系统的熟悉，如文件管理、用户权限、网络配置等。在这个实验中，你需要理解如何在Linux环境下执行命令，例如加载Docker镜像、挂载目录等。 Docker是另一个关键知识点，它是一种轻量级的容器技术，可以方便地打包应用及其依赖环境，确保在不同环境中的一致性。在实验步骤中，我们看到如何使用Docker命令加载镜像（`docker load`）以及启动容器（`docker run`）。这些命令分别用于加载实验所需的Docker镜像，并设置容器的名称、特权、主机名、IP地址以及添加主机映射。 实验的具体步骤包括启动四个Docker容器，分别是master和三个slave节点。这些容器通过`--add-host`参数设置彼此的主机名和IP地址，以便于在Hadoop集群中通信。同时，使用`-v`参数挂载资源文件夹到容器中，使得容器内部可以访问实验所需的安装包。最后，通过`itd`选项后台运行容器，并执行`service_start.sh`脚本来启动Hadoop服务。 这个实验旨在帮助你理解和实践Hadoop的部署过程，以及如何在Docker环境下搭建Hadoop集群。通过这个实验，你将能够掌握Hadoop集群的基本架构，了解Docker在大数据环境中的应用，以及提升在Linux系统中的操作技能。在完成实验后，你将有能力独立部署和管理Hadoop集群，为后续的大数据处理和分析工作打下坚实基础。