Hadoop API部署与系统配置教程

Hadoop API使用教程 Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集，尤其适用于大数据处理和存储。它主要包括两个核心组件：Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce。在本文档中，我们将深入探讨如何在Ubuntu 7.04操作系统上安装和使用Hadoop的API。 首先，Hadoop集群的结构包括NameNode和DataNode在HDFS中，以及JobTracker和TaskTracker在MapReduce中的角色。NameNode是命名空间管理器，而DataNode负责存储数据块。JobTracker是任务调度器，而TaskTracker则执行实际的任务。文档建议在wukong1上部署NameNode和JobTracker，而wukong2和wukong3作为DataNode和TaskTracker，尽管理论上也可以选择在同一台机器上部署所有角色。 系统配置方面，使用的是Sun Java 6 JDK和Hadoop 0.13.0版本。Hadoop的安装路径来自于Apache官方网站。为了确保节点之间的通信顺畅，需要配置网络环境，比如在每台机器的/etc/hosts文件中添加机器名和IP映射，并允许无密码SSH登录。这可以通过生成SSH密钥对并启用公钥认证来实现，这样在启动和管理Hadoop守护进程时，可以避免频繁输入密码。 具体步骤包括： 1. 密钥对生成：在wukong1上使用`ssh-keygen -t rsa`命令生成一对SSH密钥，生成的私钥将存储在`~/.ssh/id_rsa`，公钥会自动放置在`~/.ssh/id_rsa.pub`。 2. 配置SSH：将wukong1的公钥复制到wukong2和wukong3的`~/.ssh/authorized_keys`文件中，这样就可以通过wukong1的用户名（如wukong）无密码登录其他机器。如果没有配置，初次尝试SSH连接时需要输入密码。 3. 系统配置：确保每台机器的网络设置正确，尤其是防火墙规则，以便Hadoop服务能够正常通信。此外，还需检查Hadoop的相关配置文件（如core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml），根据需要进行相应的配置，例如设定HDFS的副本数量、MapReduce的队列等。 4. 启动与监控：使用SSH无密码登录后，可以通过Hadoop命令行工具（如hadoop、hdfs和mapred）来启动、停止服务，以及查看集群状态和任务进度。Hadoop提供了丰富的API供开发人员调用，用于数据读写、任务提交和结果查询。 这份文档提供了一个基本的Hadoop环境搭建和API使用指南，这对于理解和操作Hadoop集群至关重要。掌握这些知识后，开发人员可以更高效地开发和管理大数据处理任务，利用Hadoop的强大功能处理海量数据。