Linux环境下Hadoop伪分布式配置指南

"这篇文档详细介绍了在Linux环境下配置Hadoop伪分布式的过程，包括SSH无密码验证、JDK安装与环境变量配置、Hadoop配置、集群启动以及Hadoop的使用，如运行WordCount示例和提交多作业。适配于各种版本的Hadoop，特别是Hadoop-0.20之后的版本，因为配置文件结构有所变化。" 正文: Hadoop伪分布式配置是开发者在单机环境中模拟分布式计算环境的一种方式，它允许开发者在一台机器上同时运行NameNode和DataNode，以便进行测试和学习。这种模式对于开发和调试Hadoop应用程序非常有用，因为它避免了设置多台机器的复杂性，而运行效果与真正分布式环境接近。 1. SSH无密码验证配置 在Hadoop中，NameNode需要通过SSH协议启动DataNode，因此需要配置本地主机（localhost）的SSH无密码登录。执行`ssh-keygen -t rsa`生成密钥对，然后使用`ssh-copy-id localhost`将公钥复制到~/.ssh/authorized_keys文件，实现SSH免密登录。 2. JDK安装与Java环境变量配置 Hadoop依赖Java运行环境，因此首先需要安装JDK1.6或以上版本。下载并解压JDK后，配置JAVA_HOME环境变量，将JDK的安装路径添加到PATH和JAVA_HOME环境变量中，确保系统能够找到Java可执行文件。 3. Hadoop配置 对于Hadoop-0.19.1及更早版本，主要修改conf/hadoop.conf文件；而对于Hadoop-0.20及后续版本，配置文件分为core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml。在这些文件中，需要指定Hadoop的相关参数，如NameNode和DataNode的地址、DFS的副本数量、内存分配等。 4. Hadoop集群启动 启动Hadoop集群时，首先启动DataNode和NameNode，接着启动SecondaryNameNode和TaskTracker，最后启动JobTracker。使用`start-dfs.sh`和`start-mapred.sh`脚本可以简化这个过程。确保所有服务都正常运行，可以通过`jps`命令查看相关进程。 5. Hadoop使用 - WordCount示例：Hadoop自带的WordCount程序是一个简单的例子，用于统计文本文件中单词的出现次数。将源代码编译成jar包，然后使用`hadoop jar`命令提交到集群执行。 - 编写Hadoop应用程序：根据需求编写MapReduce程序，遵循Hadoop的数据处理模型，包括Map阶段和Reduce阶段。 - 提交多作业：使用`hadoop job`命令可以提交多个作业到集群，监控作业状态，如作业ID、进度和错误信息。 总结，配置Linux下的Hadoop伪分布式环境是开发和测试Hadoop应用程序的第一步。通过以上步骤，开发者可以在本地环境中模拟分布式计算，方便地调试和优化代码，为实际的分布式部署打下基础。理解并掌握这些配置细节对于任何想要深入学习Hadoop的IT专业人士来说都是至关重要的。