Hadoop集群配置与MapReduce开发实战：SSH整合指南

"该文档是关于Hadoop集群配置和MapReduce开发的手册，结合了SSH集成，适用于0.20.0版本的Hadoop。由天喻研究院在2009年修订，详细介绍了从环境配置到性能优化的全过程。" 在Hadoop集群配置中，首先要了解的是环境说明。这个环境基于CentOS5操作系统，使用Sun-java-6作为Java运行环境，SSH用于远程管理，而开发工具是Eclipse 3.4.2的Linux版本。集群包括一个NameNode和多个DataNode，如10.8.2.51至10.8.2.59，它们都运行Hadoop 0.20.0。 配置过程主要包括以下几个步骤： 1. **硬盘分区配置**：在安装Hadoop前，通常需要对硬盘进行分区，以便为Hadoop的数据存储预留足够的空间。 2. **JDK的安装和配置**：首先需要安装JDK，然后配置环境变量，使得系统能够识别并使用Java。 3. **Hadoop的安装和配置**：下载Hadoop后，解压到指定目录，例如 `/opt`。接着，配置Hadoop的配置文件，如`core-site.xml`, `hdfs-site.xml`, `mapred-site.xml`等，以设定NameNode和DataNode的相关参数。 4. **配置master和slaves**：在`slaves`文件中列出所有的DataNode节点，确保集群中的所有工作节点都被正确识别。 5. **SSH的安装和配置**：SSH用于节点间的无密码登录，简化集群管理。需要在所有节点上安装SSH，然后通过密钥对实现免密登录。 6. **环境配置检验**：配置完成后，通过启动Hadoop服务并检查NameNode和DataNode的状态来验证配置是否成功。 在MapReduce开发部分，文档提到了使用Hadoop Eclipse Plugin： 1. **Hadoop Eclipse Plugin编译**：如果需要自编译插件，这一步骤会指导如何编译以与当前Hadoop版本兼容。 2. **Eclipse Plugin配置**：将插件添加到Eclipse中，并配置Hadoop的安装路径，使开发环境能够与Hadoop集群通信。 3. **建立MapReduce工程**：在Eclipse中创建新的MapReduce项目，编写Mapper和Reducer类，以及相关的配置文件。 对于性能优化，文档提供了以下建议： 1. **内存优化**：调整MapReduce任务的内存分配，如增大`mapreduce.map.memory.mb`和`mapreduce.reduce.memory.mb`以减少OOM错误。 2. **Master优化**：优化NameNode和JobTracker的设置，比如提高心跳间隔，减轻Master的压力。 3. **文件存储设置**：根据实际情况调整HDFS的副本数量和块大小，以平衡存储空间和容错能力。 4. **MapReduce临时存储**：优化临时数据的存储位置和清理策略，避免磁盘满载。 5. **Tasks配置**：调整map和reduce任务的数量，根据硬件资源和任务特性找到最佳比例。 6. **MapReduce工程优化**：包括代码优化，如减少数据在网络上的传输，使用合适的序列化方式，以及合理划分输入split。 通过这些详细的配置和优化步骤，开发者和管理员可以构建一个高效、稳定的Hadoop集群，并进行有效的MapReduce程序开发。