Hadoop安装与程序开发实战指南
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更新于2024-07-22
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"Hadoop系统安装运行与程序开发"
在IT领域,Hadoop是一个开源的分布式计算框架,主要用于处理和存储海量数据。本课程主要涵盖了Hadoop的安装、配置以及程序开发,适合对大数据处理感兴趣的开发者和系统管理员学习。以下是详细的知识点解析:
1. **单机Hadoop系统安装**:
- 在Linux操作系统上直接安装,或者在Windows系统上通过虚拟机(如VirtualBox或VMware)来模拟Linux环境。
- 安装JDK:Hadoop依赖Java运行环境,因此需要先安装Java 1.6.0或更高版本。
- 下载Hadoop安装包,并将其解压到适当的目录,如 `/usr/local/hadoop`。
- 配置SSH:用于远程管理Hadoop节点,实现安全的无密码登录,便于集群管理。
- 配置Hadoop环境变量,包括`HADOOP_HOME`, `PATH`, `JAVA_HOME`等,使得系统能够找到Hadoop的相关命令。
- 格式化HDFS:首次启动Hadoop时,需要对HDFS文件系统进行初始化格式化。
- 启动Hadoop服务,包括NameNode、DataNode、Secondary NameNode等。
2. **集群Hadoop系统安装**:
- 在多台物理或虚拟Linux服务器上重复上述单机安装步骤。
- 配置Hadoop集群,包括设置`core-site.xml`, `hdfs-site.xml`, `mapred-site.xml`等配置文件,定义HDFS和MapReduce的行为。
- 配置主机名和主机映射,确保所有节点之间可以互相通信。
- 使用SSH密钥对进行集群间无密码登录。
3. **Hadoop集群远程作业提交与执行**:
- 通过`hadoop fs`命令行工具或Hadoop API与HDFS交互,上传数据到集群。
- 使用`hadoop jar`命令提交MapReduce作业到JobTracker,JobTracker会分配任务给TaskTracker执行。
- 监控作业状态,查看日志,分析执行性能。
4. **Hadoop MapReduce程序开发**:
- MapReduce是Hadoop的核心计算模型,包括Map阶段和Reduce阶段,用于并行处理数据。
- 开发者需要编写Map和Reduce函数,实现业务逻辑。
- 编写的程序可以是Java,也可以使用Hadoop支持的其他语言如Python或Pig Latin。
- MapReduce程序经过本地测试后,可以在单机或集群模式下运行,无需代码修改(但可能需要调整配置)。
实验1:安装单机Hadoop系统并运行WordCount示例,这是一个基础的MapReduce程序,用于统计文本中单词的出现频率。这有助于开发者理解MapReduce的工作原理。
在学习和实践中,理解Hadoop的运行机制、配置方法以及程序设计原则是至关重要的。通过本课程,学员将能够独立搭建和管理Hadoop集群,以及编写和优化MapReduce程序,应对大数据处理的挑战。
2023-05-13 上传
2023-03-16 上传
2023-09-27 上传
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