Hadoop单机与集群部署实战指南

"Hadoop入门实战手册" 这本《Hadoop入门实战手册》是针对初学者的一份详实指南，旨在帮助读者快速理解并掌握Hadoop的相关知识和实践操作。手册涵盖了从Hadoop的基本概念到实际部署和管理的全过程。 1. **什么是Hadoop？** Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要由Apache基金会维护。它允许在廉价硬件上处理大规模数据集，具有高容错性、可扩展性和高效数据处理能力。Hadoop的核心组件包括Hadoop Distributed File System (HDFS)和MapReduce。 2. **为什么要选择Hadoop？** - **系统特点**：Hadoop的设计目标是处理和存储海量数据，它的分布式特性使得数据可以在多台机器间进行分发和计算，提高了处理效率。 - **使用场景**：适用于大数据处理、数据分析、数据挖掘、日志分析、推荐系统等多种场景。 3. **Hadoop的单机部署** 单机部署是学习和测试Hadoop的起点。部署过程包括： - **目的**：便于理解和熟悉Hadoop的工作机制。 - **先决条件**：需要一个支持Hadoop的操作系统和相应的软件环境，如Java运行环境。 - **下载**：从Apache官网获取Hadoop的最新版本。 - **运行准备**：配置环境变量，设置Hadoop路径。 - **单机模式**：适合初次体验，所有服务都在同一台机器上运行。 - **伪分布式模式**：模拟分布式环境，所有服务在一个JVM里运行，更接近实际生产环境。 4. **Hadoop集群搭建** 集群搭建涉及多个节点的配置，包括： - **免密码SSH**：为了方便在节点间通信，需要配置SSH无密码登录。 - **软件安装**：在所有节点上安装相同版本的Hadoop。 - **主节点配置**：如NameNode和JobTracker的设置。 - **从节点配置**：如DataNode和TaskTracker的设置。 - **初始化和启动**：格式化HDFS，启动所有服务。 - **测试**：通过运行简单的MapReduce任务验证集群功能。 5. **管理界面与命令** - **HDFS状态界面**：查看HDFS的健康状况和文件系统信息。 - **MapReduce状态界面**：监控作业执行进度和资源使用情况。 - **命令行工具**：如`hadoop fs`用于HDFS操作，`hadoop jar`用于提交MapReduce作业。 6. **架构分析** - **HDFS**：包含NameNode、DataNode和Secondary NameNode，负责数据的存储和访问。 - **MapReduce**：提供并行计算模型，包括Mapper和Reducer阶段。 - **综合架构**：Hadoop将计算推向数据，通过YARN（Yet Another Resource Negotiator）进行资源调度，使得系统能够同时运行多种计算框架。 通过这份手册，读者将能够逐步掌握Hadoop的基础知识，实现从理论到实践的跨越，为进一步深入大数据领域打下坚实基础。