三台服务器Hadoop集群安装与配置教程

"这是一个关于在三台虚拟机上安装和配置Hadoop的教程，涵盖了从环境准备到配置文件修改的步骤。" 在大数据处理领域，Hadoop是一个关键的分布式存储和计算框架，它允许高效地处理海量数据。在这个教程中，我们将深入理解如何在三台机器上搭建一个基本的Hadoop集群。 首先，集群的搭建建立在已经准备好的三台虚拟机基础上，分别命名为master、slave1和slave2。这些机器将扮演不同的角色，master作为NameNode和ResourceManager，而slave节点则作为DataNode和TaskTracker。在进行Hadoop安装之前，确保每台机器都安装了JDK并配置了环境变量，因为Java是运行Hadoop的必要条件。 接下来，我们需要下载适合的Hadoop版本，这里使用的是hadoop-2.7.5。下载完成后，通过FTP工具（如FileZilla）将压缩包上传到master节点的用户leerui的~bigdata目录下。 在master节点上，解压缩下载的Hadoop文件，命令为`tar -zxvf ~/bigdata/hadoop-2.7.5.tar.gz`。然后，我们需要对Hadoop的相关配置文件进行修改，这些文件位于`hadoop-2.7.5/etc/hadoop`目录下。 首先修改`core-site.xml`，这是Hadoop的核心配置文件。在这里，我们设置了`fs.defaultFS`属性，将其值设为`hdfs://master:9999`，这意味着HDFS（Hadoop Distributed File System）的默认名称节点是master，端口号为9999。 接着，我们需要编辑`hdfs-site.xml`。在这个文件中，`dfs.replication`属性决定了数据块的复制份数，默认为3，但在这个教程中设置为1，以简化配置。`dfs.namenode.name.dir`定义了NameNode存储元数据的位置，`dfs.datanode.data.dir`则是DataNode存储数据块的目录，这两个属性都指向`/home/leerui/bigdata/dfs`下的不同子目录。 配置完成后，还需要在所有节点上初始化NameNode和DataNode，以及启动Hadoop服务。这通常涉及格式化NameNode、启动DataNode和Secondary NameNode，以及启动ResourceManager和NodeManager。最后，可以通过Hadoop提供的命令行工具或Web界面检查集群的状态，确认所有的节点都已正确连接并运行。 总结来说，这个教程详细介绍了在三台虚拟机上安装和配置Hadoop的整个流程，包括环境准备、文件传输、解压、配置文件修改以及服务启动等步骤。这对于想要学习和实践Hadoop分布式系统的初学者而言，是一个非常实用的指南。通过这个过程，你可以理解Hadoop集群的基本架构，并为更复杂的大数据应用打下基础。