"07hadoop的安装&hdfs集群的配置与测试——好程序"
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，由Apache基金会开发，主要用于处理和存储海量数据。本资源主要介绍了Hadoop的安装和HDFS（Hadoop Distributed File System）集群的配置与测试过程，适合开发、测试和调试环境。
1. **Local (Standalone) Mode**：本地模式是最简单的Hadoop运行方式，它在单个JVM环境中运行，利用Linux的文件系统作为存储。此模式主要用于开发和初步测试，无需复杂的集群配置。
2. **Pseudo-Distributed Mode**：伪分布式模式虽然也只在单台机器上运行，但模拟了分布式环境，所有Hadoop组件（如NameNode、DataNode等）都在独立的JVM进程中运行。通过这种方式，可以对HDFS和MapReduce进行更深入的测试和理解。在这个阶段，可以通过`hdfs dfs -help`命令熟悉HDFS的Shell操作。
3. **Fully-Distributed Mode**：完全分布式模式是Hadoop在生产环境中的标准部署方式，涉及多台机器组成的集群。在这种模式下，数据和任务被分散到多个节点上，提供高可用性和容错性。
**设置Hadoop运行环境**：配置`hadoop-env.sh`文件以指定Java的路径。这是Hadoop运行的基础环境配置，确保所有组件能正确启动。
**HDFS的高可靠性特性**：
- 副本策略：HDFS通过数据冗余来保证可靠性，数据块默认会有三个副本。如果某个副本丢失，NameNode会自动触发复制过程。
- 快报告机制：DataNodes每小时向NameNode报告一次状态，如果长时间未收到某个DataNode的报告，NameNode会认为该节点故障，并重新复制数据块。
- 心跳机制：DataNodes每隔三分钟发送一次心跳信息，证明其存活状态。如果NameNode在一定时间内未收到心跳，将停止给该节点分配任务。
**HDFS集群配置与测试**：
- 配置集群前的准备包括安装JDK、设置SSH免密登录、分配静态IP、设置hostname和hosts文件，以及关闭防火墙。
- 使用root用户或特定用户（如hadoop）进行安装，首先解压缩Hadoop安装包，然后配置环境变量，接着配置核心配置文件`core-site.xml`，指定默认的文件系统（如`fs.defaultFS`）和缓冲区大小（如`io.file.buffer.size`）。
- 配置HDFS的其他重要文件，如`hdfs-site.xml`，设置副本数量、NameNode和DataNode等参数。
- 启动HDFS服务，如`start-dfs.sh`，并通过`jps`命令检查各个进程是否正常运行。
- 进行数据上传、读取、删除等操作，验证HDFS功能是否正常。
- 最后，进行MapReduce任务的测试，确保整个集群能够处理分布式计算任务。
了解并实践这些步骤，将有助于理解和掌握Hadoop的安装和HDFS集群的管理，为进一步深入学习Hadoop生态系统打下坚实基础。
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