Hadoop2.x全面学习：伪分布式安装与HDFS、YARN基准测试

"本文介绍了Hadoop的基准测试方法以及Hadoop环境的搭建，特别是Hadoop2.7.1的伪分布式安装。文中详细列出了进行HDFS性能测试的命令，并阐述了Hadoop的主要组件及其功能，包括HDFS和YARN的架构及服务特性。" Hadoop是一种开源的大数据处理框架，其核心组件包括分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce。在Hadoop2.x版本中，引入了YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为新的资源管理和调度器，提升了系统的整体性能和效率。 进行Hadoop的基准测试是评估HDFS性能的重要步骤。通过执行`Yarn jar hadoop-mapreduce-client-joblient-tests.jar TestDFSIO`命令，可以进行读写测试，比如创建10个1000MB大小的文件进行写入测试，然后读取这些文件以检查读取性能。`TestDFSIO`工具还可以用于清理测试文件，确保测试环境的干净。 Hadoop2.7.1的伪分布式安装是单机模拟多节点环境，适用于开发和学习环境。这个过程涉及多个步骤，包括关闭防火墙，设置主机名和IP映射，安装JDK，下载并安装Hadoop，以及配置Hadoop的相关配置文件，如`hadoop-env.sh`、`core-site.xml`、`hdfs-site.xml`、`mapred-site.xml`和`yarn-site.xml`。 HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop的核心组件，它将大文件分割成块并分布在多个节点上。NameNode作为主节点，存储文件的元数据，DataNode负责实际的数据存储，而SecondaryNameNode则协助NameNode进行元数据的备份和同步。HDFS设计的目标是提供高容错性和高吞吐量的数据访问。 YARN是Hadoop2.x引入的新架构，旨在分离资源管理和任务调度。ResourceManager全局负责资源分配和监控，NodeManager在每个节点上管理资源，ApplicationMaster协调应用程序的执行，Container则是资源分配的基本单位，包含了运行任务所需的环境信息。 MapReduce是Hadoop的并行计算模型，它将大任务拆分为Map和Reduce阶段，由多个工作节点并行处理。在YARN上运行的MapReduce，ApplicationMaster负责任务调度和数据切分，而Container则承载实际的Map和Reduce任务执行。 Hadoop提供了强大的大数据处理能力，而Hadoop的基准测试和环境搭建是理解并优化其性能的关键步骤。通过学习和实践这些知识，开发者和管理员能够更好地利用Hadoop解决大规模数据处理的问题。