Hadoop集群安装与配置指南

"Hadoop手册_v0.2.pdf" 本文档是关于Hadoop的大数据理论和实践操作的综合指南，由海南易建科技股份有限公司的李景帆整理。手册涵盖了大数据的基本概念、Hadoop的起源与知识体系，以及详细的Hadoop集群安装步骤。其中，大数据理论部分介绍了大数据的四个核心维度——数量、多样性和速度，以及在业界讨论中被强调的第四维精确性。 1. 大数据理论 - 数量（Volume）：指的是数据的海量性，随着数据来源的多样化和互联网的发展，数据量正以前所未有的速度增长。 - 多样性（Variety）：涉及数据的类型和来源，包括结构化、半结构化和非结构化数据，如文本、社交媒体、传感器数据、音频、视频等。 - 速度（Velocity）：数据的实时性和处理速度，强调快速生成、处理和分析数据的需求。 - 精确性（Veracity）：关注数据的质量和准确性，对于管理不确定性数据的重要性。 2. Hadoop的背景及知识体系 Hadoop是为了解决大数据存储和处理问题而诞生的开源框架，它基于Google的MapReduce编程模型和GFS分布式文件系统理念。Hadoop允许在廉价硬件上实现大规模数据处理，具有高容错性和可扩展性。 3. Hadoop集群的安装 - 系统及软件版本：安装Hadoop需要特定的操作系统（通常为Linux）和Java环境。 - 准备工作：包括配置hosts文件、设置SSH无密码登录，以简化集群间节点的通信。 - Java环境：Java是Hadoop运行的基础，需要先安装Java开发工具包（JDK）。 - Hadoop安装：涉及下载Hadoop二进制包，配置环境变量，以及修改配置文件如hadoop-env.sh、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml和yarn-site.xml等。 - 配置基础：如设置HDFS的名称节点和数据节点，以及YARN的资源管理器。 - 启动及验证：启动Hadoop服务，通过命令行工具检查集群状态，确保所有服务正常运行。 4. HBase集群的安装 HBase是建立在Hadoop之上的NoSQL数据库，适用于处理大规模的非结构化数据。安装HBase同样需要配置相关参数，并确保与Hadoop集群的兼容性。 该手册不仅提供了理论知识，还包含实际操作步骤，对于想要深入了解和部署Hadoop集群的读者来说是一份宝贵的参考资料。通过学习和实践，读者可以掌握如何在自己的环境中搭建和管理Hadoop集群，以及如何利用Hadoop处理和分析大数据。