CDH4伪分布式安装指南：Hadoop+Hive+HBase实战

"伪分布式+hadoop+hive+hbase的配置与实践" 在大数据处理领域，Hadoop、Hive和HBase是三个重要的组件。Hadoop是一个分布式计算框架，Hive提供了基于SQL的查询接口用于大数据分析，而HBase是Hadoop生态系统中的一个分布式NoSQL数据库，适合处理大规模结构化数据。在单机环境中进行这些工具的安装和配置，通常被称为“伪分布式”模式，这是一种简化版的分布式环境，所有服务都在一台机器上运行，便于测试和学习。 伪分布式安装部署CDH4.2.1（Cloudera Distribution Including Hadoop）是一种常见的Hadoop版本，其中包含了Hadoop、Hive和HBase等组件。首先，你需要安装Java开发套件（JDK），这是所有Hadoop组件的基础。在Linux系统中，可以使用`yum install jdk-6u41-linux-amd64.rpm`命令来安装。 接下来，你需要配置CDH4的仓库源，并安装伪分布式模式所需的Hadoop组件。这可以通过下载并添加Cloudera的repo文件到系统的yum源目录中完成，然后使用`yum install hadoop-conf-pseudo`命令安装。安装后，执行NameNode的格式化操作，这是Hadoop文件系统（HDFS）初始化的必要步骤，通过`sudo -u hdfs hdfs namenode -format`命令完成。 启动HDFS服务是伪分布式环境的关键步骤，可以使用`for x in `cd /etc/init.d ; ls hadoop-hdfs-*`; do sudo service $x start; done`命令一次性启动所有相关服务。接着，创建HDFS上的临时目录 `/tmp`，并设置适当的权限，以便各个进程可以共享这个目录。 对于HDFS的其他目录，如YARN和日志目录，也需要预先创建。例如，可以使用`sudo -u hdfs hadoop fs -rm -r /tmp`删除原有的`/tmp`目录，然后用`sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir /tmp`和`sudo -u hdfs hadoop fs -chmod -R 1777 /tmp`创建并设置权限。同样的过程用于创建`/tmp/hadoop-yarn`和`/tmp/hadoop-mapreduce`等目录，以支持YARN（Hadoop的资源管理器）和MapReduce的运行。 Hive的安装与配置通常包括安装Hive服务器和相关的metastore服务，以及配置Hive的配置文件如`hive-site.xml`。Hive允许用户使用SQL语法进行大数据查询，但其默认依赖于MapReduce执行查询，速度相对较慢。为了提升查询效率，Cloudera推出了Impala，它是一个与Hive兼容但性能更优的实时查询引擎。Impala可以直接读取HDFS和HBase的数据，避免了MapReduce的开销，从而提供更快的查询速度。 安装Impala需要遵循其官方文档的指引，包括安装相关软件包，配置服务，启动Impala守护进程，并确保与Hive metastore的兼容性。Impala的性能优势在于它的C++实现和对SQL的优化，使得它在某些场景下能够比Hive快出3到90倍。 总结起来，"伪分布式+hadoop+hive+hbase"的配置主要包括以下几个步骤： 1. 安装JDK 2. 添加CDH4的yum源并安装伪分布式Hadoop 3. 格式化NameNode 4. 启动HDFS服务 5. 创建HDFS目录 6. 配置并安装Hive 7. 可选：安装和配置Impala以提升查询性能 这样的配置对于初学者理解Hadoop生态系统的运作原理非常有帮助，同时也方便进行开发和测试工作。在实际生产环境中，会将这些组件部署到多台机器上，以实现真正的分布式计算能力。