Hadoop集群安装与配置指南

"大数据学习文档.docx" 这篇文档是关于大数据学习的，特别是针对Hadoop框架的安装与配置。Hadoop是Apache软件基金会开发的一个开源分布式计算框架，它允许在廉价硬件上处理大规模数据集。Hadoop的核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce，而Storm则是一个用于实时数据流处理的开源系统。 在配置部署Hadoop集群的过程中，首先需要下载Hadoop的发行版，这里是hadoop-3.1.0.tar.gz，并进行解压。接着，需要对环境进行必要的配置，例如设置JAVA_HOME环境变量，指向Java 1.8.0_241的安装路径，这对于Hadoop的运行至关重要，因为它是Java编写的。 在配置文件部分，我们关注以下几个关键文件： 1. `core-site.xml`：这是Hadoop的主要配置文件之一，定义了默认文件系统（fs.defaultFS）为hdfs://192.168.25.129:9000/，这意味着HDFS的NameNode运行在这个IP地址和端口上。同时，它还指定了Hadoop临时文件目录（hadoop.tmp.dir）。 2. `hdfs-site.xml`：这里设置了HDFS的副本因子（dfs.replication）为1，这意味着每个数据块只有一份副本，这在测试环境中常见，但在生产环境中通常会设置为更高的值以确保数据的容错性。 3. `mapred-site.xml`：这个文件主要配置MapReduce框架，将MapReduce运行在YARN上（mapreduce.framework.name），并定义了应用程序的类路径，包含了Hadoop的MapReduce库。 4. `yarn-site.xml`：配置YARN（Yet Another Resource Negotiator），设置ResourceManager的主机名（yarn.resourcemanager.hostname）以及nodemanager的辅助服务（yarn.nodemanager.aux-services），这里配置的是mapreduce_shuffle，用于MapReduce作业的数据shuffle阶段。 至于集群的启动和关闭，文档提到了手动的Hadoop启动过程，包括使用`./bin/hadoop dfsadmin -format`命令来格式化HDFS，然后启动各种Hadoop守护进程，如NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager等。在实际操作中，通常还会配置脚本或使用工具如Ambari进行自动化管理。 在集群部署完成后，用户可以编写MapReduce程序或者使用Hadoop生态中的其他工具（如Pig、Hive、Spark等）来处理存储在HDFS上的大数据。此外，如果涉及到实时数据流处理，可能还需要集成Apache Storm，它可以处理无界数据流，提供低延迟的处理能力。 这份文档提供了Hadoop集群的基础部署步骤，对于初学者来说是一份有价值的参考资料，但实际部署时还需要考虑网络配置、安全性、监控等多个方面，确保集群的稳定和高效运行。