三步完成Hadoop分布式部署与SSH免密设置

本文档主要介绍了如何在三台物理机（一台作为Master节点，两台作为Slave节点）上进行Hadoop的完全分布式部署，并整合Hive。以下是详细的步骤和配置过程： 1. **硬件环境准备**: - 修改主机名：确保每台机器的hostname与其IP地址相对应，便于网络通信和管理。 - 关闭SELinux：为了简化权限管理和提高系统性能，需要将SELinux设置为disabled状态。 - 关闭防火墙：停止iptables服务以允许Hadoop通信。 - 配置`/etc/hosts`：确保每个节点的IP和主机名在本地主机文件中正确映射。 - 设置SSH免密登陆：通过生成RSA密钥对并添加到`authorized_keys`文件中，实现master与slave节点之间的安全无密码登录。 2. **软件安装**: - Java环境安装：在这个案例中，使用了JDK 8u131版本，通过`rpm`命令进行安装。安装完成后，需在`/etc/profile`文件中添加环境变量，指定Java的安装路径。 3. **Hadoop安装**: - 安装Hadoop：具体步骤未在提供的部分列出，但通常包括下载Hadoop源码包，解压后运行安装脚本（如`tar.gz`包中的`install.sh`），配置Hadoop环境变量，以及可能的Hadoop配置文件（如`core-site.xml`、`hdfs-site.xml`等）。 4. **Hive集成**: - 虽然原文没有直接提到Hive的安装，但既然标题提及“整合Hive”，可以推断下一步骤可能包括安装Hive，配置Hadoop的HDFS作为Hive的数据存储后端，设置Hive元数据存储（如Hive Metastore）在Hadoop集群上，以及可能的Hive客户端配置。 5. **集群配置**: - Master节点是整个集群的核心，负责资源调度和协调。它需要配置Hadoop的NameNode，负责HDFS命名空间的管理和元数据存储。 - Slave节点则包含DataNodes，它们存储HDFS的数据块，响应客户端的读写请求。 6. **验证与测试**: - 部署完成后，需要进行一系列的测试，包括Hadoop的各种服务（如HDFS、YARN、MapReduce）的启动和验证，以及Hive的建库、建表、查询等操作，以确保集群的正常运作。 总结起来，这篇文章提供了详细的Hadoop完全分布式部署步骤，从硬件环境设置、SSH配置，到软件安装（特别是Java和Hadoop）、以及与Hive的集成。对于实际操作Hadoop集群的管理员或开发者来说，这是一个实用的指南。