Hadoop环境搭建详解：Ubuntu 11.10下的配置与三种模式

Hadoop环境搭建手册是一份详尽的指南，旨在帮助读者了解和配置Hadoop分布式系统。Hadoop作为一个开源的大数据处理框架，由Apache基金会维护，其核心目标是简化大规模数据的处理和存储，通过分布式计算实现高性能。Hadoop的核心组件包括Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce。 1. **Hadoop简介** - Hadoop是一种分布式计算框架，允许开发者在不关心底层复杂性的前提下编写并执行大规模数据处理任务。它特别适合处理超大数据集，具有高容错性和成本效益。 - HDFS是Hadoop的关键组成部分，是一个分布式文件系统，提供高可用性和高吞吐量。HDFS的设计使得数据在多台廉价硬件上进行存储，支持流式访问，无需严格的POSIX接口限制。 2. **Hadoop运行模式** - **本地模式**：适用于开发阶段，所有组件都在单个JVM上运行，便于快速测试和调试MapReduce程序。 - **伪分布模式**：在本地计算机上模拟集群行为，用于小规模测试，Hadoop守护进程如NameNode和JobTracker运行。 - **完全分布模式**：Hadoop在多台机器上运行，提供真正的集群体验，包括启动HDFS和MapReduce守护进程。 3. **Master/Slave架构** - Hadoop采用master-slave架构，分为两类角色：Master节点和Worker节点。NameNode作为NameMaster，负责全局命名空间管理和客户端文件操作；JobTracker是MapReduce的控制节点，协调任务分配。Worker节点包括DataNode（存储节点）和TaskTracker（执行任务的节点），DataNode负责存储数据块，TaskTracker执行Map和Reduce任务。 在Ubuntu Linux 11.10环境下搭建Hadoop，需要设置正确的配置属性并启动相应的守护进程。对于不同模式，配置需求有所不同。例如，在完全分布模式下，除了本地文件系统和MapReduce任务执行，还需要配置和启动HDFS和JobTracker服务。 这份手册提供了从基础知识到实际操作的完整流程，无论是初次接触Hadoop还是希望深入学习者，都可以从中找到所需的配置步骤和理解分布式计算的核心原理。通过这个教程，读者将能更好地构建、管理和优化自己的Hadoop集群，以满足大规模数据处理的需求。