《Hadoop完全分布式集群搭建全流程解析与实践》
一、引言
随着大数据时代的发展，Hadoop作为一个开源的分布式计算框架，在数据存储和处理方面发挥着至关重要的作用，搭建Hadoop完全分布式集群是深入学习和应用Hadoop的基础，本文将详细介绍Hadoop完全分布式集群的搭建过程，并配以相关截图（由于无法直接提供截图，将详细描述截图应有的内容）。
二、环境准备
1、硬件要求
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- 至少需要三台主机（为了更好地体现分布式特性），这里假设主机名为node1、node2和node3，每台主机的配置可以根据实际需求调整，但建议具有足够的内存（如4GB以上）和磁盘空间（如100GB以上）。
2、软件要求
- 操作系统：选择Linux操作系统，例如CentOS 7，在每台主机上安装相同版本的CentOS操作系统，确保系统更新到最新状态。
- Java环境：Hadoop是基于Java开发的，所以需要在每台主机上安装Java开发工具包（JDK），可以从Oracle官网下载适合的JDK版本，如JDK 8，安装完成后，需要配置Java环境变量，在每台主机的/etc/profile 文件中添加如下内容：
```bash
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_xxx
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
```
/usr/java/jdk1.8.0_xxx 是JDK的实际安装路径，执行source /etc/profile 使环境变量生效。
三、Hadoop安装与配置
1、下载与解压Hadoop
- 从Hadoop官方网站（https://hadoop.apache.org/）下载稳定版本的Hadoop，如Hadoop 3.x，将下载的压缩包上传到node1主机的/opt 目录下（可以使用工具如scp进行文件传输），然后在node1主机上执行解压命令：
```bash
tar -zxvf hadoop - 3.x.x.tar.gz
```
- 解压后的Hadoop目录可以重命名为hadoop，方便管理。
2、配置Hadoop核心文件
hadoop - env.sh：在Hadoop的安装目录下的etc/hadoop 中找到该文件，编辑它以设置Java环境变量，将export JAVA_HOME=${JAVA_HOME} 修改为export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_xxx。
core - site.xml：配置Hadoop的核心参数，例如指定Hadoop的文件系统的默认名称。
```xml
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://node1:9000</value>
</property>
</configuration>
```
hdfs - site.xml：用于配置HDFS（Hadoop分布式文件系统）相关参数。
```xml
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>/data/hadoop/namenode</value>
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</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>/data/hadoop/datanode</value>
</property>
</configuration>
```
mapred - site.xml：与MapReduce任务相关的配置。
```xml
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
```
yarn - site.xml：配置YARN（Yet Another Resource Negotiator）资源管理器相关参数。
```xml
<configuration>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>node1</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux - services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>
```
3、配置集群节点信息
- 在Hadoop的安装目录下的etc/hadoop 中，编辑slaves 文件（在较新的Hadoop版本中也可能是workers 文件），在该文件中添加集群中的所有数据节点的主机名，每行一个主机名，
```
node2
node3
```
四、集群部署与启动
1、将Hadoop安装目录分发到其他节点
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- 在node1主机上，使用scp命令将Hadoop安装目录分发到node2和node3主机上。
```bash
scp -r /opt/hadoop node2:/opt/
scp -r /opt/hadoop node3:/opt/
```
2、格式化NameNode
- 在node1主机上，进入Hadoop的安装目录下的bin 目录，执行格式化NameNode的命令：
```bash
./hdfs namenode - format
```
- 此时如果操作成功，会显示格式化成功的相关信息，可以截取命令执行结果的截图，截图中应显示如 “Formatting using clusterid: CID - xxx” 等关键信息，表示NameNode格式化成功。
3、启动集群
- 在node1主机上，进入Hadoop的安装目录下的sbin 目录，执行启动集群的命令：
```bash
start - all.sh
```
- 启动过程中，可以分别登录到node1、node2和node3主机上，使用jps 命令查看相关进程是否启动，在node1主机上应该看到NameNode、ResourceManager等进程启动，在node2和node3主机上应该看到DataNode和NodeManager等进程启动，可以分别截取每个主机执行jps 命令的截图，截图中清晰显示相关进程的名称和进程ID。
五、集群测试
1、创建HDFS目录并上传文件
- 在node1主机上，执行以下命令创建一个HDFS目录：
```bash
hdfs dfs - mkdir /test
```
- 然后上传一个本地文件到该目录，
```bash
hdfs dfs - put /local/file.txt /test
```
- 可以截取执行这些命令的截图，截图中显示命令的执行结果，如成功创建目录和上传文件后的提示信息。
2、运行MapReduce示例程序
- 在Hadoop安装目录下的share/hadoop/mapreduce 中，有一些示例的MapReduce程序，运行WordCount示例程序：
```bash
hadoop jar hadoop - mapreduce - examples - 3.x.x.jar wordcount /test/file.txt /test/output
```
- 运行完成后，可以查看输出结果，同样可以截取命令执行过程和结果的截图，截图中显示MapReduce任务的启动信息、运行进度以及最终的结果统计等内容。
六、总结
通过以上步骤，我们成功搭建了Hadoop完全分布式集群，并进行了简单的测试，在实际搭建过程中，可能会遇到各种问题，如网络配置问题、权限问题等，需要仔细排查并解决这些问题，以确保集群的稳定运行，掌握Hadoop完全分布式集群的搭建是进一步深入学习和应用Hadoop进行大数据处理的重要基础。
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