分步指南：搭建hadoop+hbase分布式集群

"本文档主要介绍了如何在Linux环境中搭建Hadoop和HBase的分布式集群，包括配置YUM源、编译必要的库、安装Hadoop前的系统准备以及集群配置步骤。" 在搭建Hadoop和HBase分布式集群的过程中，首先要确保系统的准备工作充分。这包括配置YUM源，以便获取必要的软件包。在有源机器上，将RHEL的YUM源复制到目的机器的 `/etc/yum.repos.d/` 目录下，并在目的机器上清理旧的YUM缓存，更新并列出可用的软件包。 接下来是编译64位库，这对于Hadoop等大数据组件的运行至关重要。通过`yum install`命令安装`gcc-c++`、`ncurses-devel`、`cmake`和`zlib-devel`等开发库，这些是编译Hadoop及其依赖项所必需的。然后，解压缩Hadoop的源代码文件，如示例中的`hadoop-2.7.2.tar.gz`和`hadoop-2.7.2-src.tar.gz`。 在安装Hadoop之前，需要对所有集群节点进行一系列的系统配置。首先，解除操作系统对于打开文件数的限制，这可以通过修改`/etc/security/limits.conf`文件并在`/etc/pam.d/login`中添加相应的行来实现。接着，关闭防火墙，可以使用`chkconfig`或`service`命令进行控制。此外，设置每个节点的`hostname`，通过编辑`/etc/sysconfig/network`文件，并在`/etc/hosts`文件中配置IP与主机名的映射，确保节点间的通信顺畅。 Hadoop的安装通常包括以下几个步骤： 1. 设置环境变量：在`~/.bashrc`或`/etc/profile`中添加Hadoop的路径，并使其生效。 2. 配置Hadoop：修改`etc/hadoop`目录下的配置文件，如`core-site.xml`、`hdfs-site.xml`、`mapred-site.xml`和`yarn-site.xml`，定义HDFS、MapReduce和YARN的相关参数。 3. 初始化NameNode：使用`hdfs namenode -format`命令格式化NameNode。 4. 启动Hadoop服务：通过`start-dfs.sh`和`start-yarn.sh`启动Hadoop的各个组件。 5. 检查Hadoop状态：使用`jps`命令查看各节点上的进程，确认Hadoop服务已正常启动。 在Hadoop集群运行稳定后，可以继续安装和配置HBase。HBase依赖于Hadoop，因此需要在Hadoop配置完成后进行。HBase的安装步骤包括： 1. 下载HBase的二进制包，并解压至适当目录。 2. 修改`conf/hbase-site.xml`配置文件，设置HBase的主节点、ZooKeeper集群等信息。 3. 初始化HBase：使用`hbase master start`启动Master节点，`hbase regionserver start`启动RegionServer节点。 4. 创建表和列族：通过HBase shell或客户端API创建所需的表结构。 集群安装完成后，可以进行数据的导入、查询和分析操作，利用Hadoop和HBase的强大功能处理大规模的数据存储和计算需求。在整个过程中，注意监控系统资源使用情况，确保集群的稳定性和性能。