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基于Hadoop 3.1.3的伪分布式大数据集群环境

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简介：
本项目构建于Hadoop 3.1.3版本之上，实现了一种轻量级的大数据处理方案——伪分布式集群环境。该环境不仅集成了HDFS、YARN和MapReduce等核心组件，还通过优化配置提升了资源管理和数据处理效率，为开发者提供了便捷的数据分析与挖掘平台。 1. 本机虚拟机镜像采用ova格式，大小为2.9G，专用于VirtualBox平台，并且无图形界面，请注意。 2. 本机基于Ubuntu 16.04服务器版本，去除了不必要的第三方软件以提高运行速度。 - Hadoop: 版本3.1.3 - JDK: 版本1.8.0_162 - HBase: 版本2.2.2 - MySQL: 版本5.7.3 - Hive: 版本3.1.2 - Scala: 版本2.11.12 - Spark: 版本2.4.0 - sbt: 版本1.3.8 - Flink: 版本1.9.1 - Maven: 版本3.6.3 建议使用主机上的IntelliJ IDEA Bigdata插件及SSH服务进行远程操作。 3. 机器的登录密码统一设置为“hadoop”。 4. MySQL数据库用户名设为root，密码同样为“hadoop”。 5. 使用Hadoop集群前，请根据本地虚拟机的实际IP地址修改/etc/hosts文件中的主机配置。

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    本项目构建于Hadoop 3.1.3版本之上，实现了一种轻量级的大数据处理方案——伪分布式集群环境。该环境不仅集成了HDFS、YARN和MapReduce等核心组件，还通过优化配置提升了资源管理和数据处理效率，为开发者提供了便捷的数据分析与挖掘平台。 1. 本机虚拟机镜像采用ova格式，大小为2.9G，专用于VirtualBox平台，并且无图形界面，请注意。 2. 本机基于Ubuntu 16.04服务器版本，去除了不必要的第三方软件以提高运行速度。 - Hadoop: 版本3.1.3 - JDK: 版本1.8.0_162 - HBase: 版本2.2.2 - MySQL: 版本5.7.3 - Hive: 版本3.1.2 - Scala: 版本2.11.12 - Spark: 版本2.4.0 - sbt: 版本1.3.8 - Flink: 版本1.9.1 - Maven: 版本3.6.3 建议使用主机上的IntelliJ IDEA Bigdata插件及SSH服务进行远程操作。 3. 机器的登录密码统一设置为“hadoop”。 4. MySQL数据库用户名设为root，密码同样为“hadoop”。 5. 使用Hadoop集群前，请根据本地虚拟机的实际IP地址修改/etc/hosts文件中的主机配置。
     
  • Hadoop伪分布式的搭建环境
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    本教程详细介绍在单机环境下搭建Hadoop伪分布式集群的过程，包括配置文件设置、启动停止服务等步骤，帮助初学者快速上手。 在Centos7.0中搭建Hadoop伪分布式环境，并用Java接口上传文件进行测试。
     
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    本PDF文档详细介绍了如何在单台或多台计算机上搭建和配置一个伪分布式的Hadoop集群环境。适合初学者参考学习。 以下是关于搭建Hadoop环境的步骤概述： 1. **单机模式Hadoop安装** - 关闭防火墙。 - 禁用SELinux（安全增强型Linux）以避免其对网络通信的影响。 - 设置主机名，确保系统能够识别和使用正确的名称来代表当前机器的身份信息。 - 配置hosts文件映射主机名与IP地址。 2. **安装JDK** - 将JDK上传到服务器上指定的位置。 - 在系统的环境变量中配置JAVA_HOME指向已安装的Java开发工具包位置，并设置PATH以包含该路径，确保系统可以找到并使用它来执行相关命令和脚本段落件。 3. **Hadoop安装与配置** - 配置Hadoop环境变量以便能够正确地调用各个组件。 4. **搭建伪分布式模式的Hadoop集群** - 进入到hadoop目录中进行操作。 - 修改`hadoop-env.sh`配置文件以设置必要的Java路径等信息。 - 对于core-site.xml，修改其中的内容来定义一些核心参数如临时存储位置、用户账户名称及默认权限级别等关键属性。 - 在`hdfs-site.xml`中设定HDFS（分布式文件系统）的特性比如副本数量与块大小等重要选项。 - 按照说明调整mapred-site.xml和yarn-site.xml中的配置项，以满足MapReduce框架以及YARN资源管理器运行所需的各种参数。 5. **启动及关闭分布式模式下的Hadoop** - 启动DFS（分布式文件系统）与Yarn服务。 6. **设置SSH免密登录**以便于后续操作时无需手动输入密码即可实现远程访问功能的快速切换和自动化运维管理需求，提高工作效率并简化流程。 7. **验证伪分布模式Hadoop安装部署是否成功** 通过执行一些基本命令或测试脚本来确认所有组件和服务已经正确启动并且能够正常工作。
     
  • 在Ubuntu下搭建Hadoop伪分布式环境
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    本教程详细介绍如何在Ubuntu操作系统上搭建Hadoop伪分布式运行环境，包括安装步骤、配置文件设置及验证方法。 本段落记录了我在学习大数据过程中搭建Hadoop环境（伪分布模式）的经验，并将其整理成文档分享给大家。
     
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    本教程详细介绍如何在CentOS 7操作系统上安装和配置Hadoop 3的伪分布模式集群，适用于初学者快速入门大数据技术。 操作系统：CentOS 7 Java：jdk-8u162-linux-x64 Hadoop：hadoop-3.2.1 终端连接软件：SecureCRT 关于在CentOS 7中进行网络配置的相关信息，请参考其他相关文档或资源。以下是操作步骤： 一、使用SecureCRT将文件上传到root目录。 二、关闭防火墙，按顺序执行以下命令： ``` iptables -F iptables -X iptables -Z iptables -L iptables-save setenforce 0 ``` 三、编辑配置文件`/etc/selinux/config`，将 `SELINUX=Enforcing` 修改为 `SELINUX=disabled`。 四、设置ssh免密登录。
     
  • Hadoop伪分布式环境的Shell脚本配置.zip
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    该资源为Hadoop在单机环境下进行伪分布式部署的Shell脚本集合，适用于初学者快速搭建和测试Hadoop集群环境。包含启动、停止及配置相关命令。 在IT行业中，Hadoop是一个广泛使用的开源框架，用于处理和存储大规模数据。本段落介绍的shell脚本配置包包含了所有资源和指南来设置一个伪分布式环境所需的Hadoop。 1. **Hadoop-2.8.1**: 这是Hadoop的一个稳定版本，在2.x系列中。此版本提供诸如YARN（Yet Another Resource Negotiator）和HDFS（Hadoop Distributed File System）等核心服务，以及MapReduce计算框架来并行处理大数据。 2. **JDK-8u261-linux-x64**: Hadoop需要Java开发工具集（JDK），特别是Java 8。这里的版本是为Linux系统的64位系统设计的更新版，安装Hadoop前必须先具备这个环境。 3. **hadoop-env.sh**: 它设定如HADOOP_HOME、JAVA_HOME等关键路径，确保运行时能找到依赖的文件和库。 4. **core-site.xml**: 这个配置文件定义了HDFS的基本设置，包括默认副本数和IO参数。你可以用它来指定名称节点的位置。 5. **install_hadoop.sh**: 这是一个shell脚本用于自动化安装过程，通常会包含解压二进制文件、配置环境变量等步骤。 6. **hdfs-site.xml**: 它设置了如块大小、副本数和权限验证等HDFS特定参数。优化这些设置可以改善性能并增强安全性。 7. **install_jdk.sh**: 类似于`install_hadoop.sh`，此脚本用于安装JDK以确保系统具备运行Hadoop所需的Java环境。 8. **帮助文档.txt**: 提供了详细的步骤和指南来配置伪分布式环境。对于初学者来说非常有用的内容包括如何执行上述脚本、编辑配置文件以及启动停止服务等。 在设置Hadoop的伪分布式环境中，你需要： 1. 运行`install_jdk.sh`安装JDK。 2. 解压`hadoop-2.8.1.tar.gz`到你选择的位置，并更新环境变量如HADOOP_HOME和JAVA_HOME。 3. 使用脚本完成基本配置并运行它来设置Hadoop。 4. 编辑核心站点和HDFS的特定参数以适应你的需求。 5. 初始化命名空间，格式化NameNode。 6. 启动各种服务包括DataNode、NameNode及ResourceManager等。 通过文档中的指示验证环境是否成功搭建。掌握这些步骤是成为数据工程师或管理员的关键技能之一，并且在实际应用中可能需要根据具体环境调整配置以适应硬件资源和安全策略的特定需求。
     
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    本文章全面总结了Hadoop全分布式集群的搭建过程与配置要点，包括硬件环境、软件安装及集群优化等关键环节。 觉得有帮助的话，请多多支持博主，点赞关注哦。 文章目录： Hadoop完全分布式集群搭建 一、新建虚拟机 二、规划集群与服务 1. 逻辑结构 2. 物理结构 3. 总体结构 三、配置集群 1. 主节点基础网络配置 1.1 配置固定IP地址 1.2 修改主机名 1.3 配置DNS 1.4 配置 IP 地址和主机名映射 1.5 关闭防火墙 1.6 重启网卡 2. 新建用户及权限配置 2.1 创建目录 2.2 创建用户组和用户 2.3 修改权限 2.4 切换用户 3. 配置安装JDK 3.1 安装jdk 3.2 配置环境变量并检查 4. 根据主节点hadoop01克隆两份系统 5. 修改各个从节点网络配置 6. 主从节点实现免密登录 6.1 生成密钥 6.2 复制公钥
     
  • Hadoop 0.21.0 分布式集群配置
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    本教程详细介绍如何在Linux环境下搭建和配置Hadoop 0.21.0版本的分布式集群，适用于大数据处理与分析。 【Hadoop-0.21.0分布式集群配置详解】 Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于处理和存储海量数据。在Hadoop-0.21.0版本中，配置分布式集群涉及多个步骤，以下是对配置过程的详细说明： 1. **硬件环境准备** 配置一个Hadoop分布式集群通常需要多台服务器或虚拟机，并通过网络连接起来。在这个案例中，我们有三台机器，分别命名为hadoop1、hadoop2和hadoop3，都运行Linux系统且已安装JDK 1.6.0版本。每台机器都需要有自己的IP地址以确保彼此间的通信。 2. **网络配置** 确保集群内部的通信畅通需要每个节点的主机名与IP地址能够正确解析。可以通过`ping`命令进行测试，如果出现解析问题，则应编辑`/etc/hosts`文件解决。例如，在Namenode（如hadoop1）上需添加所有集群机器的IP和主机名映射；而DataNode（如hadoop2和hadoop3）只需添加Namenode与自身IP的映射。 3. **Hadoop角色分配** Hadoop节点分为两类：Namenode和Datanode（HDFS组件），以及Jobtracker和Tasktracker（MapReduce组件）。在本例中，Namenode和Jobtracker部署于hadoop1上，而hadoop2与hadoop3作为Datanode及Tasktracker。这种配置允许分散任务执行与数据存储，提高系统的可用性及容错能力。 4. **目录结构** Hadoop的安装包需要在所有机器上的同一路径下进行解压和部署，推荐创建一个特定用户（如hadoop），并设置其主目录为`home/hadoop`。将Hadoop的安装文件放置于`/home/hadoop/hadoop-0.21.0`目录，并建议通过软链接指向当前版本以方便升级。 5. **环境变量配置** 需要在每个节点上配置如JAVA_HOME和HADOOP_HOME等环境变量，确保能够找到Java环境。这通常在用户的`.bashrc`或`.bash_profile`文件中完成。 6. **Hadoop配置文件** 对于Namenode，需要通过修改`hdfs-site.xml`来指定数据存储位置及副本数；对于Datanode，则需同时设置`core-site.xml`和`hdfs-site.xml`; Jobtracker与Tasktracker的配置则在`mapred-site.xml`, 用于设定Jobtracker的位置及其他MapReduce参数。 7. **启动与监控** 配置完成后，可以开始启动Hadoop服务。首先应启动NameNode及SecondaryNameNode, 接着是DataNodes，最后依次为JobTracker和TaskTrackers。使用`jps`命令检查各节点的服务是否正常运行，并可通过Web界面来监控集群状态。 8. **测试集群** 为了验证集群工作情况良好，可以执行一个简单的Hadoop示例如WordCount，观察数据的分发与计算过程。 9. **故障排查与维护** 实际操作中可能会遇到网络问题、磁盘空间不足及数据丢失等情况。需要根据日志信息进行相应处理，并定期备份数据以及检查节点健康状态以确保系统的正常运行。 配置Hadoop-0.21.0分布式集群要求对网络设置、目录结构、环境变量设定，配置文件编辑和启动流程有深入理解。正确完成这些步骤后，Hadoop将提供高扩展性和容错性，并为大数据处理提供了强大支持。