Hadoop期末复习关键：组件、安装与免密SSH设置详解

在《Hadoop大数据技术与应用》期末学习重点中，主要内容涵盖Hadoop生态系统的关键组件及其功能，以及Hadoop的安装过程。这部分的重点在于理解Hadoop生态系统的组成部分和它们各自的作用： 1. **Hadoop生态圈组件及功能** - **HDFS**（Hadoop分布式文件系统）：作为Hadoop的基础，提供大规模数据的分布式存储和访问。 - **YARN**（Yet Another Resource Negotiator）：负责资源管理和调度，使得不同的计算任务可以在集群中高效执行。 - **MapReduce**：一种分布式并行计算模型，用于处理大规模数据集的批量处理任务。 - **HBase**：基于HDFS的列式数据库，适用于实时读写的大数据存储。 - **Hive**：构建在Hadoop之上，提供SQL-like查询接口，用于大数据仓库管理。 - **Pig**：数据分析平台，用于处理半结构化数据。 - **Flume**：用于收集、聚合和传输海量日志的分布式系统，确保数据可靠性。 - **Sqoop**：用于在关系型数据库和Hadoop之间迁移数据的工具。 - **ZooKeeper**：分布式协调服务，提供一致性服务，维护分布式系统状态。 - **Ambari**：集群管理工具，简化Hadoop的部署、管理和监控。 - **Mahout**：包含机器学习算法的库，支持在Hadoop上执行大规模机器学习任务。 2. **Hadoop安装** - **单机模式**：适用于学习和小规模测试，包括环境准备、配置文件设置和基本测试步骤。 - **伪分布式模式**：更接近生产环境的部署方式，重点讲解如下： - 安装前准备：涉及系统环境、JDK配置等。 - 配置SSH免密登录：由于Hadoop在启动和停止节点时需要频繁交互，免密登录提高效率，确保安全。 - 配置Hadoop核心文件（如hadoop-env.sh, core-site.xml, mapred-site.xml, hdfs-site.xml），调整参数以适应伪分布式环境。 - 设置环境变量和格式化NameNode，启动所有节点服务。 理解这些知识点有助于学生深入掌握Hadoop的大数据处理架构和实际操作，从而顺利通过期末考试。在实际项目中，掌握这些组件的配置和使用将对大数据处理有深远影响。