Hadoop集群安装手册：从零到运行

"该文档是一份关于大数据环境搭建的手册，特别关注Hadoop集群的安装，包括了操作系统、Java环境、Hadoop版本等基础信息，以及集群hosts配置、SSH无密码互信的设置方法和Hadoop的安装步骤。" 在大数据处理领域，Hadoop是一个关键的开源框架，它允许在分布式计算环境中存储和处理大规模数据集。这份安装手册详细介绍了在CentOS 6.5 32位系统上搭建Hadoop 2.2.0集群的步骤，这对学习和实践大数据处理技术至关重要。 首先，安装环境的基础是CentOS 6.5操作系统和JDK 1.7.0.51。Java开发工具包（JDK）是运行Hadoop所必需的，因为它基于Java语言实现。Hadoop的版本选择为社区版本2.2.0，这是一个稳定且广泛使用的版本。 安装准备阶段，首要任务是配置hosts文件。在所有节点上，包括master、slave1和slave2，都需要正确地映射IP地址与主机名，这有助于集群内的节点间通信。同时，确保localhost的映射，以便于本地环回测试。 接下来是配置SSH无密码互信。这一步骤对于Hadoop集群的自动化管理和数据传输至关重要，因为节点间的通信需要频繁进行。通过生成DSA密钥对并将其公钥添加到authorized_keys文件中，然后通过SCP命令将公钥复制到其他节点，最后设置authorized_keys文件的权限为600，使得只有所有者可以读写，从而实现无密码登录。 Hadoop的安装过程包括将软件包解压缩到用户的home目录，并重命名文件夹为'hadoop2'。环境变量的配置是必要的，特别是在HADOOP_HOME变量中指定Hadoop的安装路径，这样系统就能找到Hadoop的相关二进制文件和配置文件。 此外，手册可能还涵盖了Hadoop的配置文件调整，如core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml和yarn-site.xml，这些配置文件定义了Hadoop的行为，例如数据存储策略、命名空间、作业调度和内存分配等。配置完成后，需要启动Hadoop的服务，包括DataNode、NameNode、ResourceManager、NodeManager等，以使集群正常运行。 在实际操作中，还要注意监控Hadoop集群的性能和健康状态，如检查DataNode和NameNode的状态，确保数据块的复制比例正常，以及定期进行HDFS的检查点操作等。同时，对于生产环境，还需要考虑高可用性（HA）配置，如使用备用NameNode和ResourceManager，以防止单点故障。 这份手册提供了搭建Hadoop集群的基础知识，是学习大数据环境部署和管理的重要参考资料。然而，实际的大数据环境可能会更复杂，涉及到更多工具的集成，例如Hive、Pig、Spark、HBase等，这些工具通常会与Hadoop协同工作，实现更高效的数据处理和分析。因此，了解如何正确配置和集成这些工具也是大数据工程师必备的技能。