完全分布式运行模式：Hadoop集群配置与启动

"这篇文章主要介绍了Hadoop的完全分布式运行模式，包括虚拟机的准备、SSH无密登录配置、集群配置、启动集群等关键步骤。通过这些步骤，读者将能够理解和掌握如何在多台机器上设置一个完整的Hadoop分布式环境。" 在完全分布式运行模式中，Hadoop被部署在多台机器上，形成一个真正的生产级集群，提供高可用性和数据冗余。以下是文章的主要知识点： 1. **虚拟机准备**： - 首先，需要准备至少三台虚拟机，确保它们具有静态IP地址和正确的主机名。 - 安装Java Development Kit (JDK)，因为Hadoop是用Java编写的，需要JVM运行。 - 设置环境变量，使得系统可以识别Hadoop相关的路径。 - 安装Hadoop，并配置相应的环境变量。 2. **SSH无密登录配置**： - SSH用于在集群中的不同节点之间进行安全通信。配置SSH无密登录可以简化集群管理，避免每次连接时输入密码。 - 配置SSH包括生成SSH密钥对（`ssh-keygen`），并将公钥分发到所有节点（`ssh-copy-id`）。 - `.ssh`文件夹下的`id_rsa`是私钥，`id_rsa.pub`是公钥，`known_hosts`存储已知主机的公钥信息。 3. **集群分发脚本**： - `scp`和`rsync`是用于在集群节点间传输文件的工具。 - `xsync`是一个自定义的集群分发脚本，结合了`scp`和`rsync`的优点，可以批量、快速地在集群中分发配置文件。 4. **集群配置**： - 部署规划包括确定各节点的角色（如NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager等）。 - `core-site.xml`配置文件定义Hadoop的基本属性，如NameNode的地址。 - `hadoop-env.sh`, `yarn-env.sh`, `mapred-env.sh`分别用于配置Hadoop、YARN和MapReduce的环境变量。 - `hdfs-site.xml`配置HDFS参数，例如设置辅助NameNode以实现高可用性。 - `yarn-site.xml`配置YARN的ResourceManager地址和日志聚集策略。 - `mapred-site.xml`指明MapReduce运行在YARN上，并配置历史服务器。 - `slaves`文件列出所有DataNode和NodeManager的主机名。 5. **时间同步**： - 保持集群中所有机器的时间同步至关重要，可以通过设置NTP服务器来实现。 - 所有机器都需要配置为使用同一NTP服务器。 6. **启动集群**： - 格式化NameNode初始化HDFS。 - 启动HDFS的各个进程，包括NameNode和DataNode。 - 启动YARN的ResourceManager和NodeManager。 - 启动MapReduce的历史服务器，便于查看作业历史。 7. **验证与测试**： - 通过Web界面检查NameNode、ResourceManager的状态，确保所有服务正常运行。 - 运行简单的MapReduce任务，验证集群是否能正确处理数据。 在理解这些知识点后，读者应能成功部署并运行一个完全分布式的Hadoop集群。这不仅有助于理解Hadoop的工作原理，也为实际的大数据处理提供了基础平台。