Linux环境下Hadoop分布式配置与使用指南

"Linux下Hadoop的分布式配置和使用" 这篇文档详细介绍了在Linux环境中配置和使用Hadoop分布式文件系统的步骤，适用于Hadoop 0.20及其后续版本。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要由HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce两部分组成，用于处理和存储大规模数据。 ### 1. 集群网络环境介绍 集群通常由多个节点组成，包括1个NameNode和多个DataNode。在这个例子中，集群有3个节点：1个NameNode (namenode) 和2个DataNodes (datanode01和datanode02)。它们通过局域网相互连接，彼此间能够进行ping通信。每个节点都有对应的IP地址和主机名。 ### 2. /etc/hosts文件配置 在所有节点上，都需要正确地配置`/etc/hosts`文件，确保每个节点都能通过主机名快速解析到对应的IP地址。这对于Hadoop集群间的通信至关重要。 ### 3. SSH无密码验证配置 为了简化节点间的通信，通常会设置SSH无密码登录。有两种配置方法： - **选择一**：配置NameNode可以无密码登录所有DataNode。 - **选择二**：配置所有节点之间都实现SSH无密码验证。这通常通过生成SSH密钥对，然后将公钥分发到其他节点的`~/.ssh/authorized_keys`文件来实现。 ### 4. JDK安装和Java环境变量配置 Hadoop是用Java编写的，因此需要在所有节点上安装JDK 1.6及以上版本，并配置好Java环境变量，包括`JAVA_HOME`，`JRE_HOME`，`PATH`等。 ### 5. Hadoop集群配置 配置文件主要包括`core-site.xml`，`hdfs-site.xml`和`mapred-site.xml`。在0.20之前的版本，这些配置都在`hadoop-site.xml`中。配置内容涉及HDFS和MapReduce的相关设置，例如NameNode和DataNode的地址，数据副本数量等。 ### 6. Hadoop集群启动 配置完成后，可以按照特定顺序启动Hadoop服务，包括DataNode、NameNode、Secondary NameNode以及TaskTracker和JobTracker。 ### 7. Hadoop使用 - **客户机与HDFS进行交互**：配置客户端环境，可以使用HDFS命令行工具进行文件操作，如查看目录、上传/下载文件等。 - **提交作业到集群**：编写MapReduce程序，通过Hadoop的命令行工具提交到集群执行。 ### 8. 命令和参数说明 文档还包含了各种Hadoop命令的使用示例，如`hadoop fs`系列命令以及`hadoop jar`用于提交MapReduce作业。 这份文档提供了一个完整的指南，帮助读者在Linux环境中配置和操作Hadoop分布式系统，对于学习和实践Hadoop有着重要的参考价值。注意，实际操作时需要根据具体的硬件环境和软件版本调整配置细节。