Hadoop快速入门与单机/集群搭建教程

Hadoop快速入门与集群搭建指南 Hadoop是一种开源的大数据处理框架，主要用于处理海量数据，其核心组件包括分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型。在这个文档中，作者提供了如何快速安装和使用Hadoop，以便于理解和实践其基本功能。 首先，Hadoop主要在GNU/Linux平台上运行，因为其已经在大规模的2000节点集群系统上得到了验证，这表明其在分布式环境中的稳定性和性能。尽管Windows作为开发平台也受到支持，但由于分布式操作的不完善性，暂时还不推荐在生产环境中使用。 安装Hadoop之前，确保你的系统已经具备了必要的软件，如Java 1.5.x（推荐使用Sun公司发行的版本），以及SSH工具，用于远程管理Hadoop守护进程。在Windows环境下，可能还需要Cygwin来提供额外的shell支持。 具体的安装步骤如下： 1. 对于Ubuntu Linux，使用`sudo apt-get install ssh` 和 `sudo apt-get install rsync` 安装SSH和rsync。 2. 在Windows上，如果Cygwin未安装所有依赖，可以在安装管理器中选择安装所需的软件包，如OpenSSH。 获取Hadoop的稳定发行版后，进行解压并配置环境。编辑`conf/hadoop-env.sh` 文件，设置JAVA_HOME为Java安装路径，这是启动Hadoop的关键。 通过运行`bin/hadoop` 命令，可以查看Hadoop脚本的使用手册，了解其各种选项和功能。Hadoop支持三种模式来启动集群：单机模式、伪分布式模式和完全分布式模式。 - 单机模式：Hadoop以非分布式方式运行，适合于本地调试，它会模拟一个小型的分布式环境。 - 伪分布式模式：在此模式下，Hadoop仍然运行在一台机器上，但模拟了分布式环境的一些特性，如HDFS和MapReduce。 - 完全分布式模式：这是真正的分布式部署，适用于大规模数据处理和实际生产环境。 单机模式操作时，可以通过Hadoop提供的脚本，例如查找并显示匹配特定正则表达式的文件条目，并将输出保存到指定的output目录，来体验Hadoop的基本功能。 总结来说，这个文档为Hadoop新手提供了一个快速入门的路径，包括软件环境准备、安装过程、配置和基本操作。通过这些步骤，用户可以更好地理解和掌握Hadoop的核心概念和实际应用。如果你打算进一步深入Hadoop的世界，建议阅读Apache官方文档以获取更多详细信息。