Hadoop安装与程序开发实战指南

"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。