大数据环境集群搭建指南：CentOS、JDK、Hadoop等组件部署

本文档主要介绍了如何在大数据环境下构建一个集群，包括针对 CentOS 6.5 操作系统的环境配置。以下是关键知识点的详细阐述： 1. **操作系统基础**： - 集群环境选择：文档开始提到使用 CentOS 6.5 作为操作系统，这是一款开源且稳定的 Linux 发行版，适合大数据处理。 2. **JDK 安装**： - JDK 1.8 是必需的，因为它支持 Hadoop 和 Spark 的运行。首先上传 JRE 并解压到 /usr/java 目录，然后修改 .bashrc 或 etc/profile 文件以设置环境变量，并通过 `Java-version` 命令验证安装。 3. **防火墙和 DNS 配置**： - 关闭 CentOS 6.5 的内置防火墙（iptables）并禁用 selinux 以提高性能。 - 清理 yum 缓存并安装 telnet，这可能用于远程管理。 4. **多节点部署**： - 需要安装相同的环境到额外两台服务器，以形成至少三个节点的集群基础，这是因为 ZooKeeper 和 Kafka 等组件通常部署在多节点环境中。 - 镜像文件和硬盘分区需独立，确保每台服务器有独特的配置。 5. **主机名和 IP 地址映射**： - 在 /etc/hosts 文件中配置所有服务器的 IP 和 hostname 映射，确保跨节点通信的准确性。同时，在 Windows 的 hosts 文件中也需要进行相同操作。 6. **SSH 免密码登录**： - 为了方便集群管理，配置三台机器之间的 SSH 免密码登录。生成公钥对，将本地的公钥复制到 authorized_keys 文件，实现无密码登录。 7. **Hadoop、Spark 及其他组件**： - 文档虽然没有具体列出 Hadoop 2.6、Hive、Spark 以及 flume-ng-1.6.0 的安装步骤，但可以推测后续会有详细安装和配置 Hadoop 集群（HDFS、MapReduce）、Hive 数据仓库以及实时数据处理工具 Spark 的指导。Flume 可能用于日志收集和传输。 8. **集群规模与扩展性**： - 集群至少需要三台服务器，但随着业务增长，可能需要扩展到更多节点，以支持更大的数据处理能力和高可用性。 总结，本文档提供了在一个大数据环境下构建基于 CentOS 6.5 的集群的详细指南，涵盖了基础环境设置、JDK 安装、网络配置以及必要的安全设置，为后续的大数据组件如 Hadoop、Spark 的部署打下了坚实的基础。