Hadoop 0.20.0集群配置与MapReduce开发实战指南

"Hadoop集群配置及MapReduce开发手册，主要涵盖了Hadoop 0.20.0版本的集群配置和MapReduce应用的开发流程，包括环境配置、安装步骤、性能优化等内容。此手册由天喻研究院在2009年编制，提供了详细的配置和优化指南，适用于对Hadoop感兴趣的开发者和管理员学习使用。" 本文档详细阐述了如何构建和管理一个基于Hadoop 0.20.0的分布式集群，并介绍了MapReduce编程模型的开发方法。以下是关键知识点的详细介绍： ### 1. 集群配置说明 #### 1.1 环境说明 在配置Hadoop集群前，需要明确集群的硬件环境，包括服务器数量、CPU、内存、磁盘空间等，以及网络环境，确保所有节点能够正常通信。 #### 1.2 目录说明 文档中可能涉及Hadoop默认目录结构的解释，例如`/usr/local/hadoop`通常作为Hadoop的安装目录，`/tmp/hadoop-${user.name}`用于存储临时文件，以及HDFS的数据和元数据目录等。 ### 2. 环境配置与安装 #### 2.1 硬盘分区配置 为了高效地运行Hadoop，通常需要进行特定的硬盘分区，比如为HDFS数据和日志创建独立的分区。 #### 2.2 安装配置JDK JDK是运行Hadoop的基础，文档会指导如何安装JDK并设置环境变量，确保Hadoop可以找到Java运行时环境。 #### 2.3 安装配置Hadoop 这部分会详细讲解下载Hadoop源码或二进制包，解压、配置`core-site.xml`、`hdfs-site.xml`、`mapred-site.xml`等配置文件，以及初始化HDFS和启动Hadoop服务。 #### 2.4 安装配置SSH 无密码SSH是Hadoop集群间节点通信的基础，文档将说明如何在各节点间配置SSH免密登录。 #### 2.5 环境配置检验 配置完成后，需要验证集群是否能正常启动，如通过`jps`命令检查进程状态，测试HDFS和MapReduce作业提交。 ### 3. MapReduce开发 #### 3.1 Hadoop Eclipse Plugin编译 开发MapReduce程序通常需要集成开发环境，如Eclipse，安装Hadoop的Eclipse插件可以方便地在IDE中编写、调试和运行MapReduce程序。 #### 3.2 Eclipse Plugin配置 指导如何在Eclipse中配置Hadoop路径，使得插件能识别Hadoop环境，并能正确部署和运行MapReduce作业。 #### 3.3 建立MapReduce工程 这部分将介绍如何在Eclipse中创建新的MapReduce项目，编写Mapper和Reducer类，以及配置作业提交参数。 ### 4. Hadoop性能优化 #### 4.1 配置优化 - **内存优化**：调整`mapreduce.map.memory.mb`和`mapreduce.reduce.memory.mb`等参数以适应不同的任务需求。 - **Master优化**：针对NameNode和JobTracker的配置进行优化，如调整`dfs.namenode.handler.count`和`mapred.job.tracker.handler.count`。 - **文件存储设置**：配置`dfs.block.size`和`dfs.replication`以平衡存储效率和容错性。 - **MapReduce临时存储**：优化`mapred.local.dir`和`mapred.temp.dir`，以减少磁盘I/O压力。 ### 5. 其他未列出的修订内容 文档后续的部分可能包含更多的配置优化、故障排查技巧、更新维护策略等内容，以帮助用户更好地管理和使用Hadoop集群。 这份手册提供了全面的Hadoop集群搭建和MapReduce开发指导，对于初学者和经验丰富的管理员来说都是一份宝贵的参考资料。