Hadoop集群安装配置全攻略

"Hadoop集群安装指南，详细描述了在Ubuntu14.04x64环境下，使用Hadoop2.6.0、Java1.8.0、Spark1.6.2和Scala2.10.6进行集群安装的步骤。" 在搭建Hadoop集群时，首先需要明确的是，集群至少需要两台能够互相通信的服务器，这里推荐使用两台Ubuntu 14.04 x64的虚拟机，通过VMware的桥接模式设置网络，确保它们处于同一局域网内。在实际操作中，你可能需要根据自己的硬件和软件环境进行调整，但要注意保持Hadoop、Spark、Scala以及相关工具版本的兼容性。 1. **选定Master节点** - Master节点是集群的核心，它将运行NameNode、ResourceManager等关键服务。 2. **在Master节点上安装基础软件** - 安装SSH服务器：SSH（Secure Shell）用于远程登录，便于在不同节点间进行无密码操作。 - 安装Java环境：Hadoop依赖Java运行，需要安装Java 1.8.0或以上版本。 3. **在Master节点上安装并配置Hadoop** - 下载Hadoop2.6.0并解压到 `/usr/local` 目录下，例如命名为 `/usr/local/Hadoop-2.6.0`。 - 配置Hadoop环境变量，将Hadoop路径添加到`~/.bashrc`文件中，并使配置生效。 - 修改Hadoop配置文件，如`core-site.xml`、`hdfs-site.xml`、`mapred-site.xml`和`yarn-site.xml`，设置相关的集群参数，如NameNode和DataNode的地址、副本数量等。 4. **在Slave节点上安装基础软件** - 在其他Slave节点上同样安装SSH服务器和Java环境。 - 不需要在Slave节点上安装完整的Hadoop，只需复制Master节点上的Hadoop目录。 5. **配置Slave节点** - 在Master节点的`slaves`文件中添加Slave节点的主机名或IP，以便Hadoop知道哪些节点是Slave。 - 在Slave节点上，通过SSH将Master节点的Hadoop目录同步过来，保持与Master一致。 6. **启动Hadoop集群** - 在Master节点上启动Hadoop服务，包括DataNode、NameNode、YARN的ResourceManager和NodeManager等。 - 检查集群状态，确认所有服务正常运行，可以通过Hadoop的Web UI来监控。 7. **安装Spark和Scala** - Spark是建立在Hadoop之上的分布式计算框架，需要与Hadoop版本兼容。 - Scala是Spark的编程语言，也需要安装相应版本。 - 可以选择在Eclipse中安装Scala和Spark的插件，方便开发和调试Spark应用。 8. **测试集群** - 使用简单的WordCount程序测试Hadoop集群，验证数据读取、处理和写回功能是否正常。 - 对于Spark，可以编写一个简单的Spark程序，通过Hadoop集群运行，检查Spark与Hadoop的集成是否成功。 Hadoop集群的安装是一个涉及多步配置和验证的过程，需要耐心和细心。在整个过程中，遵循官方文档和社区的经验分享，遇到问题时积极搜索解决方案，可以有效地减少安装中的困扰。记住，选择稳定且广泛使用的版本组合可以提高问题解决的效率。