Hadoop与Spark集群安装教程：Linux环境配置详解

本文档详细介绍了如何在Linux系统环境下安装和配置大数据集群，主要针对Hadoop2.0和Spark。以下是关键知识点的总结： 1. **Hadoop Master节点设置**: - 主机名配置：首先，确认并修改HadoopMaster节点的主机名为"hadoopadmin"，通过运行特定命令并检测主机名是否已更新。 - 防火墙管理：关闭所有节点的防火墙，通过图形界面确认并执行相应操作。 - `/etc/hosts` 文件配置：在所有节点上编辑hosts文件，添加主机名映射。 - Java安装：确保每个节点安装Java，使用RPM包并配置全局JAVA_HOME变量。 2. **Hadoop Slave节点设置**: - 与Master节点类似，对Hadoopslave节点（如hadoop2）进行相同的主机名和hosts文件配置。 - 免密钥登录配置：在iespark用户下，生成SSH密钥对，复制公钥并将其添加到authorized_keys文件中，确保文件权限正确。 3. **Java环境设置**: - 安装Java并配置环境变量，确保系统中全局可用的JAVA_HOME指向正确的Java安装路径。 4. **免密钥登录**: - 在iespark用户下，通过SSH密钥对实现安全的免密登录，生成密钥并进行相关文件操作。 5. **安装Hadoop2.0**: - 提供了详细的安装步骤，包括操作系统配置、防火墙、主机名和hosts文件的调整，以及Java的安装和环境变量配置。 6. **Spark安装**: - 虽然标题只提到Hadoop，但通常情况下，Spark也会作为大数据处理的一部分被安装在Hadoop集群中，可能涉及类似的配置步骤。 这些步骤对于搭建一个基本的大数据处理环境至关重要，特别是对于Hadoop生态系统的理解和实践。在实际操作时，需要确保网络连接稳定，权限设置正确，并且遵循最佳实践以提高集群性能和安全性。