"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。
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