CentOS7上搭建Hadoop集群教程

"这篇CSDN博客文章详细介绍了如何在Linux上的CentOS7系统中安装Hadoop集群，使用的Hadoop版本为2.8.0。作者陈南志提供了从下载Hadoop、设置SSH免密码登录、安装JDK到配置和启动Hadoop集群的完整步骤。" 在安装Hadoop集群之前，首先需要了解一些基本概念。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它允许在大规模集群上处理和存储大量数据。YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.x引入的资源管理系统，负责集群中的任务调度和资源分配。 安装步骤如下： 1. **下载Hadoop**: 首先，你需要从官方网站或者镜像站点下载Hadoop的二进制包，这里使用的是Hadoop 2.8.0版本。 2. **安装多台虚拟机并实现SSH免密码登录**: - 安装3台CentOS7虚拟机，分别命名为hserver1、hserver2和hserver3。 - 检查每台机器的主机名，并在`/etc/hosts`文件中添加彼此的IP地址和主机名映射，以确保网络通信正常。 - 使用`ssh-keygen`生成RSA密钥对，然后将hserver1的`~/.ssh/id_rsa.pub`文件内容追加到其他两台机器的`~/.ssh/authorized_keys`文件中，以实现SSH无密码登录。 3. **安装JDK**: Hadoop需要Java环境支持，所以你需要在所有节点上安装JDK 1.8。 4. **安装Hadoop**: - 将下载的Hadoop二进制包上传到所有节点，并解压缩到指定目录，例如`/usr/local/hadoop`。 - 创建一些必要的Hadoop目录，如`/usr/local/hadoop/data`，用于存放HDFS的数据和日志。 - 配置Hadoop的配置文件： - `core-site.xml`: 设置Hadoop的默认FS（文件系统）为HDFS。 - `hadoop-env.sh`: 配置Hadoop的Java环境变量，如`JAVA_HOME`。 - `hdfs-site.xml`: 配置HDFS的参数，如副本数量、名称节点和数据节点的位置等。 - `mapred-site.xml`: 配置MapReduce的相关参数，包括使用YARN作为作业调度器。 - `slaves`: 列出所有的数据节点（DN），在这里列出所有除了名称节点（NN）的节点。 - `yarn-site.xml`: 配置YARN的参数，如ResourceManager的位置和内存分配策略。 5. **启动Hadoop**: - 在名称节点（通常是hserver1）上执行HDFS的格式化操作，初始化HDFS的文件系统元数据。 - 启动Hadoop的各个服务，包括DataNode、NameNode、ResourceManager、NodeManager等。 6. **测试Hadoop集群**: - 可以通过Hadoop自带的工具，如`hadoop fs`命令行或`hadoop dfsadmin`，来验证HDFS是否工作正常。 - 运行一个简单的MapReduce程序，如WordCount，以确认集群能够正确处理计算任务。 注意：虽然Hadoop本身不依赖Zookeeper，但在生产环境中，Zookeeper通常用于NameNode的高可用性、HBase的协调以及其他服务的管理。此外，根据实际需求，你可能还需要配置其他组件，如Hive、Spark、HBase等，以构建更完整的大数据生态系统。 这个指南提供了一个基础的Hadoop集群安装流程，对于初学者或需要快速搭建测试环境的人来说非常有用。然而，在实际生产环境中，还需要考虑更多的因素，如安全性、监控、自动化部署和维护等。