hadoop怎么集群部署，hadoop分布式集群搭建教程详细

标题：《Hadoop 分布式集群搭建全攻略：从基础到实践》

一、引言

随着大数据时代的到来，Hadoop 作为一个开源的分布式计算框架，已经成为了处理大规模数据的首选工具，本文将详细介绍 Hadoop 分布式集群的搭建过程，包括环境准备、安装配置、节点配置、集群启动和验证等步骤，通过本文的学习，您将能够搭建一个完整的 Hadoop 分布式集群，并进行基本的数据分析和处理。

二、环境准备

1、操作系统：Hadoop 可以运行在多种操作系统上，如 Linux、Windows 等，本文将以 Linux 操作系统为例进行介绍。

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2、JDK：Hadoop 是基于 Java 开发的，因此需要安装 JDK，建议安装 JDK 1.8 及以上版本。

3、SSH：Hadoop 分布式集群需要通过 SSH 进行节点之间的通信，因此需要安装 SSH 服务。

4、其他软件：还需要安装一些其他的软件，如 Hadoop 依赖的库、工具等。

三、安装配置

1、下载 Hadoop：从 Hadoop 官方网站下载 Hadoop 安装包。

2、解压安装包：将下载的 Hadoop 安装包解压到指定的目录。

3、配置环境变量：将 Hadoop 安装目录的 bin 目录添加到系统环境变量中。

4、配置 Hadoop 核心配置文件：打开 Hadoop 安装目录下的 etc/hadoop 目录，找到 core-site.xml 文件，进行以下配置：

<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://localhost:9000</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/home/hadoop/hadoop-tmp</value>
    </property>
</configuration>

fs.defaultFS 配置项指定了 HDFS 的默认访问地址，hadoop.tmp.dir 配置项指定了 Hadoop 的临时目录。

5、配置 HDFS 配置文件：打开 Hadoop 安装目录下的 etc/hadoop 目录，找到 hdfs-site.xml 文件，进行以下配置：

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
</configuration>

dfs.replication 配置项指定了 HDFS 数据块的副本数量。

6、配置 YARN 配置文件：打开 Hadoop 安装目录下的 etc/hadoop 目录，找到 yarn-site.xml 文件，进行以下配置：

<configuration>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
</configuration>

yarn.nodemanager.aux-services 配置项指定了 YARN 节点管理器的辅助服务。

7、配置 MapReduce 配置文件：打开 Hadoop 安装目录下的 etc/hadoop 目录，找到 mapred-site.xml 文件，进行以下配置：

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<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

mapreduce.framework.name 配置项指定了 MapReduce 框架的名称。

四、节点配置

1、NameNode 节点：NameNode 是 HDFS 的主节点，负责管理文件系统的命名空间和数据块的存储位置，在 NameNode 节点上，需要进行以下配置：

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.name.dir</name>
        <value>/home/hadoop/hadoop-tmp/dfs/name</value>
    </property>
</configuration>

dfs.name.dir 配置项指定了 NameNode 节点的存储目录。

2、DataNode 节点：DataNode 是 HDFS 的从节点，负责存储实际的数据块，在 DataNode 节点上，需要进行以下配置：

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.data.dir</name>
        <value>/home/hadoop/hadoop-tmp/dfs/data</value>
    </property>
</configuration>

dfs.data.dir 配置项指定了 DataNode 节点的存储目录。

3、ResourceManager 节点：ResourceManager 是 YARN 的主节点，负责管理集群的资源分配和任务调度，在 ResourceManager 节点上，需要进行以下配置：

<configuration>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.address</name>
        <value>localhost:8032</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
        <value>localhost:8030</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
        <value>localhost:8031</value>
    </property>
</configuration>

yarn.resourcemanager.address 配置项指定了 ResourceManager 节点的地址，yarn.resourcemanager.scheduler.address 配置项指定了 ResourceManager 节点的调度器地址，yarn.resourcemanager.resource-tracker.address 配置项指定了 ResourceManager 节点的资源跟踪器地址。

4、NodeManager 节点：NodeManager 是 YARN 的从节点，负责管理节点上的资源和任务，在 NodeManager 节点上，需要进行以下配置：

<configuration>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
        <value>2048</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>
        <value>2</value>
    </property>
</configuration>

yarn.nodemanager.aux-services 配置项指定了 NodeManager 节点的辅助服务，yarn.nodemanager.resource.memory-mb 配置项指定了 NodeManager 节点的内存资源，yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores 配置项指定了 NodeManager 节点的 CPU 核心数。

五、集群启动

1、启动 NameNode 节点：在 NameNode 节点上，执行以下命令启动 NameNode 服务：

start-dfs.sh

2、启动 DataNode 节点：在 DataNode 节点上，执行以下命令启动 DataNode 服务：

start-dfs.sh

3、启动 ResourceManager 节点：在 ResourceManager 节点上，执行以下命令启动 ResourceManager 服务：

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start-yarn.sh

4、启动 NodeManager 节点：在 NodeManager 节点上，执行以下命令启动 NodeManager 服务：

start-yarn.sh

六、集群验证

1、查看 HDFS 状态：在 NameNode 节点上，执行以下命令查看 HDFS 状态：

jps

可以看到 NameNode 进程正在运行。

2、查看 YARN 状态：在 ResourceManager 节点上，执行以下命令查看 YARN 状态：

jps

可以看到 ResourceManager 进程正在运行。

3、上传文件到 HDFS：在客户端节点上，执行以下命令上传文件到 HDFS：

hdfs dfs -put /home/hadoop/test.txt /

可以看到文件已经成功上传到 HDFS 中。

4、运行 MapReduce 程序：在客户端节点上，执行以下命令运行 MapReduce 程序：

hadoop jar /home/hadoop/hadoop-mapreduce-examples-3.3.6.jar wordcount /input /output

/input 是输入文件的路径，/output 是输出文件的路径。

可以看到 MapReduce 程序已经成功运行，输出文件中包含了单词计数的结果。

七、总结

本文详细介绍了 Hadoop 分布式集群的搭建过程，包括环境准备、安装配置、节点配置、集群启动和验证等步骤，通过本文的学习，您将能够搭建一个完整的 Hadoop 分布式集群，并进行基本的数据分析和处理。

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