Hadoop集群搭建与Master/Slave配置详解

Hadoop服务器配置与安装是一份详细的指南，旨在帮助读者自行搭建Hadoop分布式计算平台。Hadoop是由Apache软件基金会维护的开源项目，它主要依赖于两个核心组件：Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce。HDFS是一个分布式文件系统，由一个NameNode（命名节点）和多个DataNode（数据节点）组成，NameNode负责文件系统的命名空间管理和客户端操作，而DataNode则负责存储实际的数据。 MapReduce框架则由JobTracker（任务跟踪器）和TaskTracker（任务执行器）构成，JobTracker运行在主节点，负责任务的调度、监控和重新执行失败的任务，而TaskTracker则在从节点上执行分配的任务。HDFS和MapReduce协同工作，HDFS提供文件操作和存储支持，MapReduce负责任务的分发、执行和结果收集，构建了一个分布式计算和数据处理的基础架构。 在搭建Hadoop集群时，需要考虑至少一个Master节点和多个Salve节点。本文档提到的是一个包含1个Master和3个Salve的配置，所有节点都运行CentOS 6.0操作系统，共享用户hadoop。Master节点承担NameNode和JobTracker的角色，负责全局数据管理和任务调度，而Salve节点则配置为DataNode和TaskTracker，专注于数据存储和任务执行。为了保证高可用性，实际部署中通常会设置一个备份Master节点以应对可能的故障。 在进行配置之前，确保网络连接良好，各节点间可以互相ping通，这在集群环境中是至关重要的。此外，读者需要参考其他相关资源，如"Hadoop集群（第2期）"，来获取更具体的节点信息和配置步骤。这份文档将指导你完成Hadoop的安装、配置和基本运维，对于理解和使用这个强大的大数据处理工具具有重要意义。