Hadoop2.2.0完全分布式集群配置步骤详解

"Hadoop2.2.0完全分布式集群平台的安装与配置教程，包括前提条件、步骤和静态IP设置" 在大数据处理领域，Hadoop是一个至关重要的开源框架，它允许在廉价硬件上进行大规模数据处理。Hadoop 2.2.0是其一个稳定版本，提供了更高效的数据处理能力和集群管理功能。这篇文档详细介绍了如何在Linux环境中配置一个完全分布式的Hadoop 2.2.0集群。 首先，配置集群之前需要满足一些前提条件。每台参与集群的Linux服务器都应安装JDK 6或更高版本，并正确设置环境变量JAVA_HOME，确保可以正常使用Java相关命令。此外，所有节点间需要通过SSH进行安全无密码登录，这就需要预先在各节点上安装并配置SSH。 配置步骤如下： 1. 设定静态IP地址：在多台服务器上设置静态IP地址是集群通信的基础。例如，在CentOS中，可以通过编辑`/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0`文件，添加IPADDR、NETMASK和NETWORK字段来设置IP地址。然后重启网络服务，使配置生效。 2. 配置SSH无密码登录：通过SSH密钥对交换实现无密码登录，这减少了在集群操作中的繁琐步骤。在每台机器上生成公钥私钥对，然后将公钥复制到其他所有机器的`~/.ssh/authorized_keys`文件中。 3. 解压并配置Hadoop：下载Hadoop 2.2.0的二进制包，解压缩后修改配置文件。主要涉及的配置文件有`core-site.xml`、`hdfs-site.xml`、`mapred-site.xml`和`yarn-site.xml`。例如，`core-site.xml`中配置HDFS的默认FS，`hdfs-site.xml`中定义NameNode和DataNode的相关参数，`mapred-site.xml`用于设置MapReduce框架，`yarn-site.xml`则关乎YARN资源调度器的设置。 4. 格式化NameNode：在主NameNode节点上执行`hdfs namenode -format`命令，初始化HDFS的元数据。 5. 启动Hadoop服务：根据配置文件，启动Hadoop的所有守护进程，如DataNode、NameNode、SecondaryNameNode、ResourceManager、NodeManager等。 6. 验证集群运行：使用`hadoop fs -ls`命令检查HDFS是否工作正常，`jps`命令查看各节点上的进程是否启动。 7. 配置Spark（可选）：如果要在Hadoop集群上运行Spark，还需要配置Spark以使用Hadoop的YARN作为资源管理器。这涉及到修改Spark的`spark-defaults.conf`和`yarn-site.xml`。 这个配置过程是一个相对复杂的过程，需要对Linux系统、网络配置以及Hadoop的原理有一定理解。一旦成功配置，用户就能在Hadoop 2.2.0集群上进行大规模的数据存储、处理和分析，充分利用分布式计算的优势。同时，该文档还提供了其他相关的大数据学习资源，如Spark的视频教程，有助于进一步提升大数据技术能力。