Hadoop集群配置与HA高可用实践

"这份文档是关于HBase和Hive在海量数据管理中的安装与使用的参照手册，涵盖了Hadoop高可用性验证以及MapReduce历史记录的查看。" 在大数据处理领域，HBase和Hive是两个重要的组件。HBase是一个基于Hadoop的分布式列式数据库，适合实时读写操作，尤其适合于大数据的存储。而Hive则是基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了SQL-like的语言（HQL）用于数据查询和分析，适用于离线批处理场景。 在Hadoop集群中，MapReduce是进行大规模数据处理的核心计算框架。实验中提到了如何查看MapReduce运行的历史记录。通过运行`mapred--daemonstart historyserver`命令启动JobHistoryServer，这台服务器会记录所有MapReduce作业的执行历史。用户可以通过访问http://c0:19888来查看这些历史记录，以便于监控和分析作业性能。关闭JobHistoryServer则使用`mapred--daemonstop historyserver`命令。 高可用性(High Availability, HA)是Hadoop集群的关键特性，确保单点故障不会影响整个系统的正常运行。在上述实验中，演示了Hadoop HA的验证过程。当在c1节点上手动kill掉NameNode进程后，由于Hadoop HA的配置，系统会自动将NameNode的角色切换到其他活动节点，这里是c0。通过`hdfs haadmin -getAllServiceState`命令可以查看所有服务的状态，可以看到c0成为active状态，而c1无法连接，表明了HA的自动故障转移功能。 在HA环境中，通常会有多个NameNode实例，其中一个处于active状态，处理所有的客户端请求，另一个或多个处于standby状态，实时同步active NameNode的数据。当active NameNode故障时，standby NameNode会接替其角色，保证服务不间断。 HBase与Hive的集成使得用户可以利用Hive的查询能力分析存储在HBase中的数据，这对于需要混合OLAP(在线分析处理)和OLTP(在线事务处理)场景的企业非常有用。安装和配置HBase和Hive通常涉及设置Hadoop环境、安装相关软件包、配置集群参数以及创建必要的表和分区等步骤。 这个参照手册详细介绍了HBase和Hive在大数据环境下的部署和使用，以及Hadoop HA的验证方法，对于理解大数据基础设施的搭建和运维有着重要的指导意义。