Hadoop集群搭建教程：Master节点下载与配置

"Master节点下载和部署Hadoop集群" 在搭建Hadoop集群的过程中，Master节点扮演着核心角色，它是整个集群的管理和控制中心。本资源主要讲述了如何在Master节点上下载和配置Hadoop，以及Hadoop的基本概念和工作原理。 首先，我们需要在Master节点上下载Hadoop的安装包。在描述中提到，可以从renren网镜像站点获取Hadoop-0.20.2的版本。使用`wget`命令下载，例如： ```bash $ wget http://labs.renren.com/apache-mirror//hadoop/core/stable/hadoop-0.20.2.tar.gz ``` 下载完成后，需要对压缩文件进行解压，然后将解压后的文件夹重命名为`hadoop`，以便后续的配置和使用。 在部署Hadoop集群之前，确保Master节点已经安装了SSH和Java Virtual Machine (JVM)。SSH用于在集群中的不同节点之间进行无密码安全通信，而JVM是Hadoop运行的基础，因为Hadoop是用Java编写的。 接下来是参数设置，这是Hadoop集群的关键部分。主要的配置文件位于`conf/`目录下，包括`core-site.xml`、`hdfs-site.xml`和`mapred-site.xml`等。这些文件定义了Hadoop的存储、计算和网络配置。例如，`core-site.xml`通常用来设置Hadoop的默认FS（文件系统），`hdfs-site.xml`用于配置HDFS的参数，如副本数量，而`mapred-site.xml`则与MapReduce作业的执行相关。 启动HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）和MapReduce服务是集群部署的重要步骤。通常，通过以下命令来启动和关闭服务： ```bash # 启动HDFS $ sbin/start-dfs.sh # 启动MapReduce $ sbin/start-mapred.sh # 关闭HDFS和MapReduce $ sbin/stop-dfs.sh $ sbin/stop-mapred.sh ``` Hadoop由两个主要组件构成：HDFS和MapReduce。HDFS是一种分布式文件系统，它设计为运行在普通的硬件上，具备容错性和可扩展性。HDFS由一个NameNode和多个DataNode组成。NameNode负责元数据管理，包括文件系统命名空间和数据块的位置信息；DataNode则存储实际的数据块，并定期向NameNode发送心跳和块报告。 MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集的并行处理。它的基本思想是将任务分解为map和reduce阶段。map阶段将输入数据拆分成键值对，reduce阶段则聚合相同键的键值对，生成新的键值对输出。JobTracker作为Master，负责接收任务提交，监控和控制任务执行，将任务分解为多个tasks并分配给Tasktrackers执行。Tasktrackers作为Worker，执行具体的map和reduce任务。 总结来说，这个资源提供了Hadoop集群搭建的基础步骤，涵盖了从下载、安装到配置、启动的过程，同时也介绍了HDFS和MapReduce的核心概念，对于理解和构建Hadoop环境非常有帮助。在实际操作中，还需要根据具体的硬件配置和业务需求来调整相应的参数，以实现最优的性能和稳定性。