Hadoop2.0全栈开发环境配置指南

"本文主要介绍了如何搭建Hadoop2.0的开发环境，涵盖了Hadoop、Hbase、Sqoop、Flume、Hive和Zookeeper等组件的安装与配置。" 在搭建Hadoop2.0开发环境时，首先需要下载Hadoop的特定版本，例如Hadoop2.4.1。接下来，你需要规划好集群的节点分布，例如在这个例子中，有一个NameNode和SecondaryNameNode部署在hadoop11节点上，ResourceManager在hadoop22节点，而DataNode和NodeManager分别分布在hadoop22至hadoop66的其他节点上。 配置环境前，确保所有机器之间能够互相通信，这通常涉及到设置主机名解析，即通过hosts文件将每个节点的IP地址和主机名对应起来。同时，开启各节点间的SSH无密码登录，以便在不同节点间进行命令行操作。 接着，安装JDK是必要的，因为Hadoop依赖Java运行。确保JDK已安装并设置好环境变量`JAVA_HOME`，例如设置为`/usr/local/jdk`。 然后，解压缩Hadoop2.4.1的安装包，并进行相应的配置。主要配置文件包括： 1. `hadoop-env.sh`: 设置`JAVA_HOME`环境变量，指向JDK的安装路径。 2. `core-site.xml`: 配置默认文件系统（`fs.defaultFS`），例如设置为`hdfs://hadoop11:9000`，以及Hadoop临时目录（`hadoop.tmp.dir`）如`/usr/local/hadoop/tmp`。 3. `hdfs-site.xml`: 设置副本因子（`dfs.replication`），这里设为3，以及是否启用权限检查（`dfs.permissions`），在这个例子中设为关闭。 4. `mapred-site.xml`: 指定MapReduce运行在YARN框架上（`mapreduce.framework.name`，值为`yarn`）。 5. `yarn-site.xml`: 设置Resource Manager的主机名（`yarn.resourcemanager.hostname`），如`hadoop22`。 完成这些配置后，需要在各个节点上启动Hadoop服务，包括NameNode、DataNode、SecondaryNameNode、ResourceManager和NodeManager。同时，还要注意HBase、Sqoop、Flume和Hive、Zookeeper的安装和配置。HBase是一个分布式数据库， Sqoop用于数据导入导出，Flume处理日志收集，Hive提供基于Hadoop的数据仓库工具，Zookeeper则用于集群管理和协调。每个组件都有其特定的配置文件和启动命令，需要根据实际需求进行配置。 在Hadoop2.0环境下，HDFS提供了可靠的分布式存储，而YARN作为资源管理系统，负责调度计算任务。通过Hive，用户可以使用SQL查询Hadoop集群中的数据，而Hbase提供了实时查询能力。Sqoop则帮助用户将关系型数据库的数据导入到Hadoop集群，或者将处理后的数据导出回关系型数据库。Flume则用于收集、聚合和移动大量日志数据。Zookeeper在整个集群中扮演着关键角色，确保了高可用性和一致性。 总结来说，搭建Hadoop2.0开发环境涉及多个步骤，包括硬件和软件的准备、网络配置、环境变量设定、Hadoop及其相关组件的安装和配置，最后是服务的启动和管理。这是一个复杂的过程，需要对分布式系统有深入理解，但一旦搭建完成，就能提供强大的大数据处理能力。