“细细品味Hadoop_Hadoop集群_第2期”是一篇关于如何手动搭建Hadoop集群的教程,特别适合初学者。该教程由csAxp(虾皮工作室)创作,详细介绍了在一个由四台Linux机器组成的分布式环境中构建Hadoop集群的步骤。集群包括一台Master节点和三台Slave节点,所有机器之间通过路由器互相连接,并能访问Internet进行网页文档的采集。 在搭建Hadoop集群的过程中,首先需要准备四台装有Linux操作系统的服务器,它们的角色分别为: 1. Master服务器(Master.Hadoop):作为名称节点,负责管理Hadoop文件系统的元数据。 2. Slave1服务器(Slave1.Hadoop):作为数据节点之一,存储并处理数据。 3. Slave2服务器(Slave2.Hadoop):同样作为数据节点,提供数据存储和处理能力。 4. Slave3服务器(Slave3.Hadoop):另一个数据节点,用于扩展存储和计算资源。 在每台机器上,都需要配置相同的用户名和密码,如root和hadoop,同时创建一个名为hadoop的一般用户,用于执行Hadoop相关的操作。添加新用户的命令是`useradd`,而修改新用户密码的命令是`passwd`。 在搭建过程中,以下是一些关键步骤: - 配置SSH无密码登录:为了在集群中的不同节点间进行自动化操作,需要设置SSH密钥对,使得各节点间的通信无需每次都输入密码。 - 安装Hadoop:在所有机器上安装Hadoop软件包,包括Hadoop Common、HDFS和MapReduce组件。 - 配置Hadoop环境:在Master节点上配置Hadoop的配置文件,如`core-site.xml`、`hdfs-site.xml`和`mapred-site.xml`,设定Master和Slave节点的信息。 - 初始化HDFS:在Master节点上启动NameNode,格式化HDFS,并执行`start-dfs.sh`命令启动HDFS服务。 - 启动DataNodes:在每个Slave节点上启动DataNode服务。 - 配置YARN:如果使用的是Hadoop 2.x版本,还需要配置YARN资源管理器,启动ResourceManager和NodeManager。 - 测试集群:通过运行简单的Hadoop MapReduce任务验证集群是否正常工作,如WordCount示例。 这个教程对于理解Hadoop集群的工作原理和实际操作具有很高的价值,它不仅提供了基础的集群搭建方法,还涉及到集群维护和管理的基本技巧,是学习Hadoop分布式计算系统的好起点。
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