Hadoop集群部署方案
Hadoop集群配置详细
Linux系统配置
7安装JDK 将JDK文件解压，放到/usr/java目录下 cd /home/dhx/software/jdk mkdir /usr/java mv jdk1.6.0_45.zip /usr/java/
cd /usr/java
unzip jdk1.6.0_45.zip
从当前用户切换root用户的命令如下： 编辑主机名列表的命令
从当前用户切换root用户的命令如下：
Linux系统配置
操作步骤需要在HadoopMaster和HadoopSlave节点
上分别完整操作，都是用root用户。 从当前用户切换root用户的命令如下：
su root
从当前用户切换root用户的命令如下：
Linux系统配置
1拷贝软件包和数据包 mv ~/Desktop/software ~/
环境变量文件中，只需要配置JDK的路径
gedit conf/hadoop-env.sh
从当前用户切换root用户的命令如下： 编辑主机名列表的命令
Hadoop配置部署
3配置核心组件core-site.xml
gedit conf/core-site.xml
<configuration> <property> <name></name> /*2.0后用 fs.defaultFS代替*/ <value>hdfs://master:9000</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/home/dhx/hadoopdata</value> </property> </configuration>
Hadoop安装部署手册
1.1软件环境1)CentOS6.5x642)Jdk1.7x643)Hadoop2.6.2x644)Hbase-0.98.95)Zookeeper-3.4.61.2集群环境集群中包括 3个节点：1个Master, 2个Slave2安装前的准备2.1下载JDK2.2下载Hadoop2.3下载Zookeeper2.4下载Hbase3开始安装3.1 CentOS安装配置1）安装3台CentOS6.5x64 （使用BasicServer模式，其他使用默认配置，安装过程略）2）Master.Hadoop 配置a）配置网络修改为:保存，退出(esc+:wq+enter ),使配置生效b) 配置主机名修改为:c）配置 hosts修改为:修改为:在最后增加如下内容以上调整，需要重启系统才能生效g) 配置用户新建hadoop用户和组，设置 hadoop用户密码id_rsa.pub ,默认存储在"/home/hadoop/.ssh" 目录下。
a) 把id_rsa.pub 追加到授权的 key 里面去b) 修改.ssh 目录的权限以及 authorized_keys 的权限c) 用root 用户登录服务器修改SSH 配置文件"/etc/ssh/sshd_config"的下列内容3) Slavel.Hadoop 、Slavel.Hadoop 配置及用户密码等等操作3.2无密码登陆配置1)配置Master 无密码登录所有 Slave a)使用 hadoop 用户登陆 Master.Hadoopb)把公钥复制所有的 Slave 机器上。
使用下面的命令格式进行复制公钥2) 配置Slave 无密码登录Mastera) 使用hadoop 用户登陆Slaveb)把公钥复制Master 机器上。
使用下面的命令格式进行复制公钥id_rsa 和相同的方式配置 Slavel 和Slave2的IP 地址，主机名和 hosts 文件，新建hadoop 用户和组c) 在Master机器上将公钥追加到authorized_keys 中3.3安装JDK所有的机器上都要安装 JDK ,先在Master服务器安装，然后其他服务器按照步骤重复进行即可。
hadoop集群部署之双虚拟机版
1、采用一台机器开两个虚拟机的方式构成两台电脑的环境，用root登录。
分别查看其IP地址：输入# ifconfig，可得主机IP：192.168.1.99；分机为：192.168.1.100。
2、在两台机器上的/etc/hosts均添加相应的主机名和IP地址：这里主机名命名为shenghao，分机名命名为slave：保存后重启网络：3、两台机器上均创立hadoop用户（注意是用root登陆）# useradd hadoop# passwd hadoop输入111111做为密码登录hadoop用户：注意，登录用户名为hadoop，而不是自己命名的shenghao。
4、ssh的配置进入centos的“系统→管理→服务器设置→服务，查看sshd服务是否运行。
在所有的机器上生成密码对：# ssh-keygen -t rsa这时hadoop目录下生成一个.ssh的文件夹，可以通过# ls .ssh/来查看里面产生的私钥和公钥：id_rsa和id_rsa.pub。
更改.ssh的读写权限：# chmod 755 .ssh在namenode上（即主机上）进入.ssh，将id_rsa.pub直接复制为authorized_keys（namenode的公钥）：# cp id_rsa.pub authorized_keys更改authorized_keys的读写权限：# chmod 644 authorized_keys 【这个不必须，但保险起见，推荐使用】然后上传到datanode上（即分机上）：# scp authorized_keys hadoop@slave:/home/hadoop/.ssh# cd .. 退出.ssh文件夹这样shenghao就可以免密码登录slave了：然后输入exit就可以退出去。
然后在datanode上（即分机上）：将datanode上之前产生的公钥id_rsa.pub复制到namenode上的.ssh目录中，并重命名为slave.id_rsa.pub，这是为了区分从各个datanode上传过来的公钥，这里就一个datanode，简单标记下就可。
基于Hadoop的大数据处理平台搭建与部署
基于Hadoop的大数据处理平台搭建与部署一、引言随着互联网和信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会中不可或缺的重要资源。
大数据处理平台的搭建与部署对于企业和组织来说至关重要，而Hadoop作为目前最流行的大数据处理框架之一，其搭建与部署显得尤为重要。
本文将介绍基于Hadoop的大数据处理平台搭建与部署的相关内容。
二、Hadoop简介Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，能够高效地处理大规模数据。
它由Apache基金会开发，提供了一个可靠、可扩展的分布式系统基础架构，使用户能够在集群中使用简单的编程模型进行计算。
三、大数据处理平台搭建准备工作在搭建基于Hadoop的大数据处理平台之前，需要进行一些准备工作： 1. 硬件准备：选择合适的服务器硬件，包括计算节点、存储节点等。
2. 操作系统选择：通常选择Linux系统作为Hadoop集群的操作系统。
3. Java环境配置：Hadoop是基于Java开发的，需要安装和配置Java环境。
4. 网络配置：确保集群内各节点之间可以相互通信。
四、Hadoop集群搭建步骤1. 下载Hadoop从Apache官网下载最新版本的Hadoop压缩包，并解压到指定目录。
2. 配置Hadoop环境变量设置Hadoop的环境变量，包括JAVA_HOME、HADOOP_HOME等。
3. 配置Hadoop集群编辑Hadoop配置文件，包括core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml等，配置各个节点的角色和参数。
4. 启动Hadoop集群通过启动脚本启动Hadoop集群，可以使用start-all.sh脚本启动所有节点。
五、大数据处理平台部署1. 数据采集与清洗在搭建好Hadoop集群后，首先需要进行数据采集与清洗工作。
通过Flume等工具实现数据从不同来源的采集，并进行清洗和预处理。
2. 数据存储与管理Hadoop提供了分布式文件系统HDFS用于存储海量数据，同时可以使用HBase等数据库管理工具对数据进行管理。
搭建hadoop集群的步骤
搭建hadoop集群的步骤Hadoop是一个开源的分布式计算平台，用于存储和处理大规模的数据集。
在大数据时代，Hadoop已经成为了处理海量数据的标准工具之一。
在本文中，我们将介绍如何搭建一个Hadoop集群。
步骤一：准备工作在开始搭建Hadoop集群之前，需要进行一些准备工作。
首先，需要选择适合的机器作为集群节点。
通常情况下，需要至少三台机器来搭建一个Hadoop集群。
其次，需要安装Java环境和SSH服务。
最后，需要下载Hadoop的二进制安装包。
步骤二：配置Hadoop环境在准备工作完成之后，需要对Hadoop环境进行配置。
首先，需要编辑Hadoop的配置文件，包括core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml和yarn-site.xml。
其中，core-site.xml用于配置Hadoop的核心参数，hdfs-site.xml用于配置Hadoop分布式文件系统的参数，mapred-site.xml用于配置Hadoop的MapReduce参数，yarn-site.xml用于配置Hadoop的资源管理器参数。
其次，需要在每个节点上创建一个hadoop用户，并设置其密码。
最后，需要在每个节点上配置SSH免密码登录，以便于节点之间的通信。
步骤三：启动Hadoop集群在完成Hadoop环境的配置之后，可以启动Hadoop集群。
首先，需要启动Hadoop的NameNode和DataNode服务。
NameNode是Hadoop分布式文件系统的管理节点，负责管理文件系统的元数据。
DataNode是Hadoop分布式文件系统的存储节点，负责实际存储数据。
其次，需要启动Hadoop的ResourceManager和NodeManager服务。
ResourceManager 是Hadoop的资源管理器，负责管理集群中的资源。
NodeManager是Hadoop的节点管理器，负责管理每个节点的资源。
Hadoop集群部署有几种模式？Hadoop集群部署方法介绍
Hadoop集群的部署分为三种，分别独立模式（Standalonemode）、伪分布式模式（Pseudo-Distributedmode）、完全分布式模式（Clustermode），具体介绍如下。
（1）独立模式：又称为单机模式，在该模式下，无需运行任何守护进程，所有的
程序都在单个JVM上执行。
独立模式下调试Hadoop集群的MapReduce程序非常
方便，所以一般情况下，该模式在学习或者发阶段调试使用。
（2）伪分布式模式：Hadoop程序的守护进程运行在一台节上，通常使用伪分布
式模式用来调试Hadoop分布式程序的代码，以及程序执行否正确，伪分布式模式完全分布式模式的一个特例。
（3）完全分布式模式：Hadoop的守护进程分别运行在由多个主机搭建的集群上，不同节担任不同的角色，在实际工作应用发中，通常使用该模式构建级Hadoop系统。
在Hadoop环境中，所有器节仅划分为两种角色，分别master（主节，1个）和slave（从节，多个）。
因此，伪分布模式集群模式的特例，只将主节和从节合二
为一罢了。
接下来，本书将以前面的三台虚拟机为例，阐述完全分布模式Hadoop集群的与配置方法，具体集群规划如图1所示。
图1Hadoop集群规划
从图1可以看出，当前规划的Hadoop集群包含一台master节和两台slave节。
这里，将前面的Hadoop01作为Master节，Hadoop02和Hadoop03作为Slave
节。
1。
大数据集群部署方案
八、风险与应对措施
1.技术风险：关注技术动态，及时更新和升级相关软件。
2.数据安全风险：加强数据安全防护措施，定期进行合规性检查。
3.人才短缺：加强团队培训，提高技能水平。
4.成本控制：合理规划项目预算，控制成本。
九、总结
本方案为企业提供了一套完整、科学的大数据集群部署方案，旨在实现高效、稳定的数据处理和分析。通过严谨的技术选型和部署架构设计，确保数据安全、合规性。同时，注重运维保障和人才培养，提高大数据应用能力。在项目实施过程中，积极应对各类风险，确保项目顺利推进，为企业创造持续的业务价值。
二、项目目标
1.搭建一套完整的大数据集群环境，满足业务部门对数据处理、分析、挖掘的需求。
2.确保集群系统的高可用性、高性能、易扩展性，降低运维成本。
3.遵循国家相关法律法规，确保数据安全与合规性。
三、技术选型
1.分布式存储：采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）进行数据存储，确保数据的高可靠性和高可用性。
- Kafka集群：用于收集和传输实时数据，支持实时数据处理。
五、数据安全与合规性
1.数据加密：对存储在HDFS上的数据进行加密，防止数据泄露。
2.访问控制：采用Kerberos进行身份认证，结合HDFS权限管理，实现数据访问控制。
3.数据脱敏：对敏感数据进行脱敏处理，确保数据合规使用。
4.审计日志：开启Hadoop审计日志，记录用户操作行为，便于审计和监控。
- ZooKeeper集群：负责集群的分布式协调服务，确保集群的高可用性。
- Kafka集群：用于收集和传输实时数据，为实时数据处理提供支持。
五、数据安全与合规性
1.数据加密：对存储在HDFS上的数据进行加密处理，防止数据泄露。
Hadoop集群配置心得（低配置集群+自动同步配置）
Hadoop集群配置⼼得（低配置集群+⾃动同步配置）本⽂为本⼈原创，⾸发到炼数成⾦。
情况是这样的，我没有⼀个⾮常强劲的电脑来搞出⼀个性能⾮常NB的服务器集群，相信很多⼈也跟我差不多，所以现在把我的低配置集群经验拿出来写⼀下好了。
我的配备：1）五六年前的赛扬单核处理器2G内存笔记本 2）公司给配的ThinkpadT420，i5双核处理器4G内存（可⽤内存只有3.4G，是因为装的是32位系统的缘故吧。
）就算是⽤公司配置的电脑，做出来三台1G内存的虚拟机也显然是不现实的。
企业笔记本运⾏的软件多啊，什么都不做空余内存也才不到3G。
所以呢，我的想法就是：⽤我⾃⼰的笔记本（简称PC1）做Master节点，⽤来跑Jobtracker,Namenode 和SecondaryNamenode；⽤公司的笔记本跑两个虚拟机（简称VM1和VM2），⽤来做Slave节点，跑Tasktracker和Datanode。
这么做的话，就需要让PC1，VM1和VM2处于同⼀个⽹段⾥，保证他们之间可以互相连通。
⽹络环境：我的两台电脑都是通过⼀个⽆线路由上⽹。
构建跟外部的电脑同⼀⽹段的虚拟机配置过程：准备⼯作：构建⼀个集群，⾸先前提条件是每台服务器都要有⼀个固定的IP地址，然后才可能进⾏后续的操作。
所以呢，先把我的两台笔记本电脑全部设置成固定IP（注意，如果像我⼀样使⽤⽆线路由上⽹，那就要把⽆线⽹卡的IP设置成固定IP）。
⽤来做Master节点的PC1:192.168.33.150，⽤来跑虚拟机的宿主笔记本：192.168.33.157。
⽬标：VM1和VM2的IP地址分别设置成192.168.33.151和152。
步骤：1）新建VM1虚拟机。
2）打开VM1的⽹卡设置界⾯，连接⽅式选Bridge。
（桥接）关于桥接的具体信息，可以百度⼀下。
我们需要知道的，就是⽤桥接的⽅式，可以让虚拟机通过本机的⽹关来上⽹，所以就可以跟本机处于同⼀个⽹段，互相之间可以进⾏通信。
《hadoop基础》课件——第三章 Hadoop集群的搭建及配置
19
Hadoop集群—文件监控
http://master:50070
20
Hadoop集群—文件监控
http://master:50070
21
Hadoop集群—文件监控
http://master:50070
22
Hadoop集群—任务监控
http://master:8088
23
Hadoop集群—日志监控
http://master:19888
24
Hadoop集群—问题 1.集群节点相关服务没有启动？
1. 检查对应机器防火墙状态； 2. 检查对应机器的时间是否与主节点同步；
25
Hadoop集群—问题
2.集群状态不一致，clusterID不一致？ 1. 删除/data.dir配置的目录； 2. 重新执行hadoop格式化；
准备工作：
1.Linux操作系统搭建完好。 2.PC机、服务器、环境正常。 3.搭建Hadoop需要的软件包（hadoop-2.7.6、jdk1.8.0_171）。 4.搭建三台虚拟机。（master、node1、node2）
存储采用分布式文件系统 HDFS，而且，HDFS的名称 节点和数据节点位于不同机 器上。
2、vim编辑core-site.xml，修改以下配置： <property>
<name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://master:9000</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/opt/soft/hadoop-2.7.6/tmp</value> </property> <property> <name>fs.trash.interval</name> <value>1440</value> </property>
Hadoop集群的搭建方法与步骤
Hadoop集群的搭建方法与步骤随着大数据时代的到来，Hadoop作为一种分布式计算框架，被广泛应用于数据处理和分析领域。
搭建一个高效稳定的Hadoop集群对于数据科学家和工程师来说至关重要。
本文将介绍Hadoop集群的搭建方法与步骤。
一、硬件准备在搭建Hadoop集群之前，首先要准备好适合的硬件设备。
Hadoop集群通常需要至少三台服务器，一台用于NameNode，两台用于DataNode。
每台服务器的配置应该具备足够的内存和存储空间，以及稳定的网络连接。
二、操作系统安装在选择操作系统时，通常推荐使用Linux发行版，如Ubuntu、CentOS等。
这些操作系统具有良好的稳定性和兼容性，并且有大量的Hadoop安装和配置文档可供参考。
安装操作系统后，确保所有服务器上的软件包都是最新的。
三、Java环境配置Hadoop是基于Java开发的，因此在搭建Hadoop集群之前，需要在所有服务器上配置Java环境。
下载最新版本的Java Development Kit（JDK），并按照官方文档的指引进行安装和配置。
确保JAVA_HOME环境变量已正确设置，并且可以在所有服务器上运行Java命令。
四、Hadoop安装与配置1. 下载Hadoop从Hadoop官方网站上下载最新的稳定版本，并将其解压到一个合适的目录下，例如/opt/hadoop。
2. 编辑配置文件进入Hadoop的安装目录，编辑conf目录下的hadoop-env.sh文件，设置JAVA_HOME环境变量为Java的安装路径。
然后，编辑core-site.xml文件，配置Hadoop的核心参数，如文件系统的默认URI和临时目录。
接下来，编辑hdfs-site.xml文件，配置Hadoop分布式文件系统（HDFS）的相关参数，如副本数量和数据块大小。
最后，编辑mapred-site.xml文件，配置MapReduce框架的相关参数，如任务调度器和本地任务运行模式。
hadoop集群建设方案
hadoop集群建设方案如何构建一个Hadoop集群。
Hadoop集群的构建是一个复杂的过程，涉及到硬件设备的选择、网络连接的配置、软件环境的搭建等诸多方面。
本文将从集群规模、硬件设备、操作系统、网络连接、Hadoop软件的安装与配置等方面，一步一步地介绍如何构建一个Hadoop集群。
一、集群规模的确定在构建Hadoop集群之前，首先需要确定集群规模，即集群中节点的数量。
集群规模的确定需要考虑到数据量的大小、负载的情况以及可承受的成本等因素。
一般来说，至少需要3个节点才能构建一个功能完善的Hadoop 集群，其中一个作为主节点（NameNode），其余为从节点（DataNode）。
二、硬件设备的选择在选择硬件设备时，需要考虑到节点的计算性能、存储容量以及网络带宽等因素。
对于主节点，需要选择一台计算性能较高、内存较大的服务器，通常选择多核CPU和大容量内存。
对于从节点，可以选择较为经济实惠的服务器或者PC机，存储容量要满足数据存储的需求，同时要保证网络带宽的充足。
三、操作系统的配置在构建Hadoop集群之前，需要在每个节点上安装操作系统，并设置网络连接。
一般推荐选择Linux 操作系统，如CentOS、Ubuntu 等。
安装完成后，需要配置每个节点的域名解析、主机名以及网络连接，确保各个节点之间能够相互通信。
四、网络连接的配置在构建Hadoop集群过程中，节点之间需要进行网络连接的配置。
可以使用以太网、局域网或者云服务器等方式进行连接。
在网络连接的配置过程中，需要设置IP地址、子网掩码、网关等参数，确保各个节点之间的通信畅通。
五、Hadoop软件的安装与配置Hadoop软件的安装与配置是构建Hadoop集群的关键步骤。
在每个节点上，需要安装并配置Hadoop软件，包括Hadoop的核心组件和相关工具。
安装Hadoop软件可以通过源码编译安装或者使用预编译的二进制包安装。
安装完成后，还需要进行相应的配置，包括修改配置文件、设置环境变量等。
Hadoop集群搭建步骤
Hadoop集群搭建步骤1.先建⽴⼀台虚拟机，分配内存2G,硬盘20G，⽹络为nat 模式，设置⼀个静态的ip 地址: 例如设定3台机器的ip 为192.168.63.167（master） 192.16863.168(slave1) 192.168.63.169 (slave2)2.修改第⼀台主机的⽤户名3.复制master⽂件两次，重命名为slave1和slave2，打开虚拟机⽂件，然后按照同样的⽅法设置两个节点的ip和主机名4.建⽴主机名和ip的映射5.查看是否能ping通,关闭防⽕墙和selinux 配置6.配置ssh免密码登录在root⽤户下输⼊ssh-keygen -t rsa ⼀路回车秘钥⽣成后在~/.ssh/⽬录下，有两个⽂件id_rsa(私钥)和id_rsa.pub（公钥），将公钥复制到authorized_keys并赋予authorized_keys600权限同理在slave1和slave2节点上进⾏相同的操作，然后将公钥复制到master节点上的authoized_keys检查是否免密登录（第⼀次登录会有提⽰）7..安装JDK（省去）三个节点安装java并配置java环境变量8.安装MySQL（master 节点省去）9.安装SecureCRT或者xshell 客户端⼯具，然后分别链接上 3台服务器12.搭建集群12.1 集群结构三个结点：⼀个主节点master两个从节点内存2GB 磁盘20GB12.2 新建hadoop⽤户及其⽤户组⽤adduser新建⽤户并设置密码将新建的hadoop⽤户添加到hadoop⽤户组前⾯hadoop指的是⽤户组名，后⼀个指的是⽤户名赋予hadoop⽤户root权限12.3 安装hadoop并配置环境变量由于hadoop集群需要在每⼀个节点上进⾏相同的配置，因此先在master节点上配置，然后再复制到其他节点上即可。
将hadoop包放在/usr/⽬录下并解压配置环境变量在/etc/profile⽂件中添加如下命令12.4 搭建集群的准备⼯作在master节点上创建以下⽂件夹/usr/hadoop-2.6.5/dfs/name/usr/hadoop-2.6.5/dfs/data/usr/hadoop-2.6.5/temp12.5 配置hadoop⽂件接下来配置/usr/hadoop-2.6.5/etc//hadoop/⽬录下的七个⽂件slaves core-site.xml hdfs-site.xml mapred-site.xml yarn-site.xml hadoop-env.sh yarn-env.sh配置hadoop-env.sh配置yarn-env.sh配置slaves⽂件，删除localhost配置core-site.xml配置hdfs-site.xml配置mapred-site.xml配置yarn-site.xml将配置好的hadoop⽂件复制到其他节点上12.6 运⾏hadoop格式化Namenodesource /etc/profile13. 启动集群。
集群部署方案
集群部署方案引言随着互联网的快速发展，越来越多的企业或组织需要构建大规模的系统来应对高并发和大数据量的处理需求。
集群部署方案作为一种解决方案，可以有效地提高系统的可靠性、扩展性和性能。
本文将介绍什么是集群部署方案以及如何选择合适的集群部署方案进行应用。
什么是集群部署方案集群部署是一种将多个计算机组成一个逻辑上相互独立但可以互相通信和协作的集合体的方法。
集群部署可以提供高可用性、高性能和可扩展性，从而提高系统的稳定性和性能。
在集群部署方案中，通常会有一个主节点和多个工作节点。
主节点负责整个集群的管理和协调工作，而工作节点负责执行具体的任务。
通过将任务分散到多个工作节点上进行并行处理，可以提高系统的处理能力和响应速度。
选择集群部署方案的考虑因素在选择集群部署方案时，需要考虑以下几个因素：1. 可用性可用性是指系统在遇到故障或异常情况时能够继续提供服务的能力。
要保证集群的高可用性，需要选择具备故障转移、自动重启和负载均衡等功能的集群部署方案。
2. 性能性能是衡量系统处理能力的指标，对于需要处理大数据量或高并发请求的系统尤为重要。
选择高性能的集群部署方案可以提高系统的响应速度和吞吐量，提升用户体验。
3. 可扩展性可扩展性是指系统能够在需要增加处理能力时进行水平或垂直扩展的能力。
选择具备良好可扩展性的集群部署方案可以使系统更容易进行扩展和升级，以满足不断增长的需求。
4. 系统复杂性部署和管理一个集群系统可能会涉及到复杂的配置和操作，因此选择一个易于使用和管理的集群部署方案非常重要。
简化的部署流程和可视化的管理界面可以降低系统管理的复杂性。
常用的集群部署方案下面介绍几种常用的集群部署方案：1. KubernetesKubernetes是一个开源的容器编排工具，可以自动化地部署、扩展和管理容器化应用程序。
Kubernetes提供了高可用性、负载均衡和自动伸缩等功能，使得应用程序可以在集群环境中弹性地运行。
2. Apache MesosApache Mesos是一个分布式系统内核，可以提供跨集群资源管理和任务调度的功能。
在Docker容器中部署Hadoop集群的详细教程步骤
在Docker容器中部署Hadoop集群的详细教程步骤目录1. 介绍2. Docker容器的基本概念3. Hadoop集群的部署步骤3.1 配置Docker环境3.2 下载Hadoop镜像3.3 创建Docker网络3.4 启动Hadoop容器3.5 配置Hadoop集群3.6 启动Hadoop集群4. 总结1. 介绍在当今云计算的时代，容器技术成为了软件部署的热门选择之一。
Docker作为最流行、最简单且可移植的容器平台，被广泛应用于各个领域。
本文将详细介绍如何使用Docker容器来部署Hadoop集群，以提高大数据处理的效率。
2. Docker容器的基本概念Docker是一种轻量级且开放源代码的容器解决方案，可将应用程序自动部署到容器中，并在不同的环境中进行移植。
Docker容器是一个独立的、运行在操作系统层面的进程，它不需要虚拟机的额外开销，因此具有更高的性能和更小的资源消耗。
3. Hadoop集群的部署步骤3.1 配置Docker环境首先，您需要在自己的计算机上安装Docker。
可以在Docker官网上找到相应的安装包并按照说明进行安装。
安装完成后，您可以使用"docker --version"命令来确认Docker是否成功安装。
3.2 下载Hadoop镜像在部署Hadoop集群之前，您需要下载Hadoop镜像。
可以通过执行以下命令来下载官方的Hadoop镜像："docker pull sequenceiq/hadoop-docker:2.7.1"3.3 创建Docker网络在创建Hadoop集群之前，您需要创建一个Docker网络，以便容器之间可以进行通信。
可以使用以下命令来创建一个名为"hadoop-net"的网络："docker network create --driver=bridge hadoop-net"3.4 启动Hadoop容器接下来，您需要在Docker容器中启动Hadoop。
Hadoop集群配置（最全面总结）
Hadoop集群配置（最全⾯总结）通常，集群⾥的⼀台机器被指定为 NameNode，另⼀台不同的机器被指定为JobTracker。
这些机器是masters。
余下的机器即作为DataNode也作为TaskTracker。
这些机器是slaves\1 先决条件1. 确保在你集群中的每个节点上都安装了所有软件：sun-JDK ，ssh，Hadoop2. Java TM1.5.x，必须安装，建议选择Sun公司发⾏的Java版本。
3. ssh 必须安装并且保证 sshd⼀直运⾏，以便⽤Hadoop 脚本管理远端Hadoop守护进程。
2 实验环境搭建2.1 准备⼯作操作系统：Ubuntu部署：Vmvare在vmvare安装好⼀台Ubuntu虚拟机后，可以导出或者克隆出另外两台虚拟机。
说明：保证虚拟机的ip和主机的ip在同⼀个ip段，这样⼏个虚拟机和主机之间可以相互通信。
为了保证虚拟机的ip和主机的ip在同⼀个ip段，虚拟机连接设置为桥连。
准备机器：⼀台master，若⼲台slave，配置每台机器的/etc/hosts保证各台机器之间通过机器名可以互访，例如：10.64.56.76 node1（master）10.64.56.77 node2 （slave1）10.64.56.78 node3 （slave2）主机信息:机器名 IP地址作⽤Node110.64.56.76NameNode、JobTrackerNode210.64.56.77DataNode、TaskTrackerNode310.64.56.78DataNode、TaskTracker为保证环境⼀致先安装好JDK和ssh：2.2 安装JDK#安装JDK$ sudo apt-get install sun-java6-jdk1.2.3这个安装，java执⾏⽂件⾃动添加到/usr/bin/⽬录。
验证 shell命令：java -version 看是否与你的版本号⼀致。
Hadoop集群搭建详细简明教程
Linux 操作系统安装
利用 vmware 安装 Linux 虚拟机，选择 CentOS 操作系统
搭建机器配置说明
本人机器是 thinkpadt410，i7 处理器，8G 内存，虚拟机配置为 2G 内存，大家可以 按照自己的机器做相应调整，但虚拟机内存至少要求 1G。
会出现虚拟机硬件清单，我们要修改的，主要关注“光驱”和“软驱”，如下图： 选择“软驱”，点击“remove”移除软驱：
选择光驱，选择 CentOS ISO 镜像，如下图： 最后点击“Close”，回到“硬件配置页面”，点击“Finsh”即可，如下图： 下图为创建all or upgrade an existing system”
执行 java –version 命令 会出现上图的现象。 从网站上下载 jdk1.6 包( jdk-6u21-linux-x64-rpm.bin )上传到虚拟机上 修改权限：chmod u+x jdk-6u21-linux-x64-rpm.bin 解压并安装: ./jdk-6u21-linux-x64-rpm.bin (默认安装在/usr/java 中) 配置环境变量：vi /etc/profile 在该 profile 文件中最后添加：
选择“Skip”跳过，如下图：
选择“English”，next，如下图： 键盘选择默认，next，如下图：
选择默认，next，如下图：
输入主机名称，选择“CongfigureNetwork” 网络配置，如下图：
选中 system eth0 网卡，点击 edit，如下图：
选择网卡开机自动连接，其他不用配置（默认采用 DHCP 的方式获取 IP 地址）， 点击“Apply”，如下图：
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop集群的搭建及配置教案
Hadoop大数据开发基础教案-Hadoop集群的搭建及配置教案教案章节一：Hadoop简介1.1 课程目标：了解Hadoop的发展历程及其在大数据领域的应用理解Hadoop的核心组件及其工作原理1.2 教学内容：Hadoop的发展历程Hadoop的核心组件（HDFS、MapReduce、YARN）Hadoop的应用场景1.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点教案章节二：Hadoop环境搭建2.1 课程目标：学会使用VMware搭建Hadoop虚拟集群掌握Hadoop各节点的配置方法2.2 教学内容：VMware的安装与使用Hadoop节点的规划与创建Hadoop配置文件（hdfs-site.xml、core-site.xml、yarn-site.xml）的编写与配置2.3 教学方法：演示与实践相结合手把手教学，确保学生掌握每个步骤教案章节三：HDFS文件系统3.1 课程目标：理解HDFS的设计理念及其优势掌握HDFS的搭建与配置方法3.2 教学内容：HDFS的设计理念及其优势HDFS的架构与工作原理HDFS的搭建与配置方法3.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点教案章节四：MapReduce编程模型4.1 课程目标：理解MapReduce的设计理念及其优势学会使用MapReduce解决大数据问题4.2 教学内容：MapReduce的设计理念及其优势MapReduce的编程模型（Map、Shuffle、Reduce）MapReduce的实例分析4.3 教学方法：互动提问，巩固知识点教案章节五：YARN资源管理器5.1 课程目标：理解YARN的设计理念及其优势掌握YARN的搭建与配置方法5.2 教学内容：YARN的设计理念及其优势YARN的架构与工作原理YARN的搭建与配置方法5.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点教案章节六：Hadoop生态系统组件6.1 课程目标：理解Hadoop生态系统的概念及其重要性熟悉Hadoop生态系统中的常用组件6.2 教学内容：Hadoop生态系统的概念及其重要性Hadoop生态系统中的常用组件（如Hive, HBase, ZooKeeper等）各组件的作用及相互之间的关系6.3 教学方法：互动提问，巩固知识点教案章节七：Hadoop集群的调优与优化7.1 课程目标：学会对Hadoop集群进行调优与优化掌握Hadoop集群性能监控的方法7.2 教学内容：Hadoop集群调优与优化原则参数调整与优化方法（如内存、CPU、磁盘I/O等）Hadoop集群性能监控工具（如JMX、Nagios等）7.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点教案章节八：Hadoop安全与权限管理8.1 课程目标：理解Hadoop安全的重要性学会对Hadoop集群进行安全配置与权限管理8.2 教学内容：Hadoop安全概述Hadoop的认证与授权机制Hadoop安全配置与权限管理方法8.3 教学方法：互动提问，巩固知识点教案章节九：Hadoop实战项目案例分析9.1 课程目标：学会运用Hadoop解决实际问题掌握Hadoop项目开发流程与技巧9.2 教学内容：真实Hadoop项目案例介绍与分析Hadoop项目开发流程（需求分析、设计、开发、测试、部署等）Hadoop项目开发技巧与最佳实践9.3 教学方法：案例分析与讨论团队协作，完成项目任务教案章节十：Hadoop的未来与发展趋势10.1 课程目标：了解Hadoop的发展现状及其在行业中的应用掌握Hadoop的未来发展趋势10.2 教学内容：Hadoop的发展现状及其在行业中的应用Hadoop的未来发展趋势（如Big Data生态系统的演进、与大数据的结合等）10.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点重点和难点解析：一、Hadoop生态系统的概念及其重要性重点：理解Hadoop生态系统的概念，掌握生态系统的组成及相互之间的关系。
标准hadoop集群配置
标准hadoop集群配置Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，由Apache基金会开发。
它提供了一个可靠的、高性能的数据处理平台，可以在大规模的集群上进行数据存储和处理。
在实际应用中，搭建一个标准的Hadoop集群是非常重要的，本文将介绍如何进行标准的Hadoop集群配置。
1. 硬件要求。
在搭建Hadoop集群之前，首先需要考虑集群的硬件配置。
通常情况下，Hadoop集群包括主节点（NameNode、JobTracker）和从节点（DataNode、TaskTracker）。
对于主节点，建议配置至少16GB的内存和4核以上的CPU；对于从节点，建议配置至少8GB的内存和2核以上的CPU。
此外，建议使用至少3台服务器来搭建Hadoop集群，以确保高可用性和容错性。
2. 操作系统要求。
Hadoop可以在各种操作系统上运行，包括Linux、Windows和Mac OS。
然而，由于Hadoop是基于Java开发的，因此建议选择Linux作为Hadoop集群的操作系统。
在实际应用中，通常选择CentOS或者Ubuntu作为操作系统。
3. 网络配置。
在搭建Hadoop集群时，网络配置非常重要。
首先需要确保集群中的所有节点能够相互通信，建议使用静态IP地址来配置集群节点。
此外，还需要配置每台服务器的主机名和域名解析，以确保节点之间的通信畅通。
4. Hadoop安装和配置。
在硬件、操作系统和网络配置完成之后，接下来就是安装和配置Hadoop。
首先需要下载Hadoop的安装包，并解压到指定的目录。
然后，根据官方文档的指导，配置Hadoop的各项参数，包括HDFS、MapReduce、YARN等。
在配置完成后，需要对Hadoop集群进行测试，确保各项功能正常运行。
5. 高可用性和容错性配置。
为了确保Hadoop集群的高可用性和容错性，需要对Hadoop集群进行一些额外的配置。
例如，可以配置NameNode的热备份（Secondary NameNode）来确保NameNode的高可用性；可以配置JobTracker的热备份（JobTracker HA）来确保JobTracker的高可用性；可以配置DataNode和TaskTracker的故障转移（Failover）来确保从节点的容错性。
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Hadoop集群部署方案目录1.网络拓扑 (1)2.软件安装 (1)2.1.修改主机名 (1)2.2.修改host文件 (1)2.3.创建Hadoop 用户 (2)2.4.禁用防火墙 (2)2.5.设置ssh登录免密码 (2)2.6.安装hadoop (4)3.集群配置 (5)3.1.修改脚本 (5)3.1.1................................................ hadoop-env.sh53.1.2................................................... y arn-env.sh53.2.配置文件 (5)3.2.1................................................ core-site.xml53.2.2................................................ hdfs-site.xml73.2.3.............................................. mapred-site.xml103.2.4................................................ yarn-site.xml113.2.5.配置datanode143.3.创建目录 (14)4.启动zk集群 (14)5.启动hadoop (14)5.1.启动所有节点journalnode (14)5.2.格式化h1 namenode (15)5.3.在h1上格式化ZK (15)5.4.启动h1的namenode，zkfc (16)5.5.启动h2上namenode (16)5.6.同步h1上的格式化数据到h2 (16)5.7.启动 HDFS (17)5.8.启动 YARN (18)5.9.启动h2 ResourceManager (18)5.10........................................ h4上启动 JobHistoryServer 195.11.......................................... 查看ResourceManager状态196.浏览器访问 (19)node管理界面 (19)6.1.1............................... http://192.168.121.167:50070196.1.2............................... http://192.168.121.168:50070206.2.ResourceManager管理界面 (20)6.2.1............................... http://192.168.121.167:8088/216.2.2............................... http://192.168.121.168:8088/216.3.JournalNode HTTP 服务 (21)6.3.1............................... http://192.168.121.167:8480/216.4.Datanode HTTP服务 (22)6.4.1.............................. http://192.168.121.167:50075/226.5.jobhistory 管理界面 (22)6.5.1................... http://192.168.121.170:19888/jobhistory227.测试 (23)7.1.上传文件至hdfs (23)7.2.验证hdfs HA (23)7.3.验证yarn (24)1.网络拓扑2.软件安装2.1.修改主机名修改四台机器的主机名，h1，h2，h3，h4查看是否修改成功uname -a2.2.修改host文件修改三台机器/etc/hosts文件配置hadoop节点配置zk节点2.3.创建Hadoop 用户1)创建特定的Hadoop 用户帐号以区分Hadoop 和本机上的其他服务。
sudo groupadd hadoopuseradd hadooppasswd hadoopusermod -a -G hadoop hadoop2)给hadoop用户添加权限，打开/etc/sudoers文件：在root ALL=(ALL) ALL后面添加hadoop ALL=(ALL) ALL2.4.禁用防火墙chkconfig iptables off2.5.设置ssh登录免密码Hadoop 控制脚本(并非守护进程)依赖SSH 来执行针对整个集群的操作。
例如，Namenode是通过SSH（Secure Shell）来启动和停止各个datanode上的各种守护进程的为了支持无缝式工作， SSH 安装好之后，需要允许hadoop 用户无需键入密码即可登陆集群内的机器。
最简单的方法是每个机器创建一个无密码公钥/私钥对1)生成密钥id_dsa.pub为公钥，id_dsa为私钥2)将公钥文件复制成authorized_keys文件3)修改.ssh目录的权限以及authorized_keys 的权限sudo chmod 644 ~/.ssh/authorized_keyssudo chmod 700 ~/.ssh4)测试是否设置成功ssh h15)对h2、h3、h4这几个节点上的hadoop用户也配置ssh，配置过程和上述在h1上一样6)在h2、h3、h4这几个节点上都执行一次“cat ~/.ssh/id_rsa.pub | sshhadoop@h1 'cat >> ~/.ssh/authorized_keys'”命令，将这几个节点上的共钥id_ras.pub拷贝到h1中的authorized_keys文件中拷贝完成后，h1中的authorized_keys文件内容7)将h1中的authorized_keys文件分发到其他节点(h2、h3、h4)上，在hadoop1上，使用scp -r ~/.ssh/authorized_keys hadoop@h1:~/.ssh/ 命令分发8)测试2.6.安装hadoop计算md5值，看文件是否完整sudo tar -zxvf ./hadoop-2.7.3.tar.gz # 解压到/usr/local中sudo mv ./hadoop-2.7.3/ ./hadoop # 将文件夹名改为hadoopsudo chown -R hadoop ./hadoop为了方便，使用hadoop命令或者start-all.sh等命令，修改Master上/etc/profile 新增export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoopexport PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/binsource /etc/profile使生效3.集群配置3.1.修改脚本3.1.1.hadoop-env.sh$vi hadoop-env.shexport JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_403.1.2.yarn-env.sh$vi yarn-env.shexport JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_403.1.3.hadoop-daemon.sh修改if [ "$HADOOP_PID_DIR" = "" ]; thenHADOOP_PID_DIR=/home/hadoop/tmpfi3.2.配置文件3.2.1.core-site.xml<configuration><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>file:/usr/local/hadoop/tmp</value></property><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://cluster</value></property><property><name>fs.trash.interval</name><value>4320</value></property><property><name>fs.trash.checkpoint.interval</name><value>60</value></property><property><name>dfs.ha.fencing.methods</name><value>sshfence</value></property><property><name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name> <value>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value></property><property><name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name> <value>30000</value><property><name>ha.zookeeper.quorum</name><value>node1:2181,node2:2181,node3:2181</value> </property><property><name>hadoop.security.authorization</name><value>false</value></property></configuration>3.2.2.hdfs-site.xml<configuration><property><name>services</name><value>cluster</value></property><property><name>nodes.cluster</name><value>nn1,nn2</value></property><property><name>node.rpc-address.cluster.nn1</name> <value>h1:8020</value></property><property><name>node.rpc-address.cluster.nn2</name> <value>h2:8020</value><property><name>node.http-address.cluster.nn1</name><value>h1:50070</value></property><property><name>node.http-address.cluster.nn2</name><value>h2:50070</value></property><property><name>node.servicerpc-address.cluster.nn1</name><value>h1:53310</value></property><property><name>node.servicerpc-address.cluster.nn2</name><value>h2:53310</value></property><property><name>node.shared.edits.dir</name><value>qjournal://h1:8485;h2:8485;h3:8485/cluster</value> </property><property><name>dfs.ha.automatic-failover.enabled.cluster</name><value>true</value></property><property><name>dfs.client.failover.proxy.provider.cluster</name><value>node.ha.ConfiguredFailoverP roxyProvider</value></property><property><name>dfs.webhdfs.enabled</name><value>true</value></property><property><name>dfs.permissions.enabled</name><value>false</value></property><property><name>dfs.permissions</name><value>false</value></property><property><name>dfs.replication</name><value>2</value></property><property><name>.dir</name><value>file:/usr/local/hadoop/dfs/name</value></property><property><name>dfs.datanode.data.dir</name><value>file:/usr/local/hadoop/dfs/data</value><property><name>dfs.journalnode.edits.dir</name><value>/usr/local/hadoop/dfs/journalnode</value></property></configuration>3.2.3.mapred-site.xml<configuration><property><name></name><value>yarn</value></property><property><name>mapreduce.jobhistory.address</name><value>h4:10020</value></property><property><name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name><value>h4:19888</value></property><property><name>mapred.job.reuse.jvm.num.tasks</name><value>-1</value></property><property><name>mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies</name> <value>10</value></configuration>3.2.4.yarn-site.xml<configuration><!-- Node Manager Configs --><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property><property><name>yarn.log-aggregation-enable</name><value>true</value></property><property><name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name><value>hdfs://cluster/var/log/hadoop-yarn/apps</value> </property><!-- Resource Manager Configs --><property><name>yarn.resourcemanager.connect.retry-interval.ms</name><value>2000</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name><value>true</value><property><name>yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.enabled</name> <value>true</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.embedded</name> <value>true</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name><value>cluster</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name><value>rm1,rm2</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name><value>h1</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name><value>h2</value></property><name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name><value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair. FairScheduler</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name><value>true</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.zk-address</name><value>node1:2181,node2:2181,node3:2181</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.store.class</name><value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMSt ateStore</value></property><property><name>yarn.app.mapreduce.am.scheduler.connection.wait.interval-ms</n ame><value>5000</value></property></configuration>3.2.5.配置datanodevi slaves3.3.创建目录mkdir /usr/local/hadoop/dfs/datamkdir /usr/local/hadoop/dfs/namemkdir /usr/local/hadoop/dfs/journalnodemkdir /usr/local/hadoop/tmpmkdir /home/hadoop/tmp4.启动zk集群在zk节点（node1，node2，node3）执行：zkServer.sh start 三个节点都启动后查看状态，一个 leader 两个follower此时执行jps查看进程，启动了QuorumPeerMain5.启动hadoop5.1.启动所有节点journalnode(h1,h2,h3上执行)./hadoop-daemon.sh start journalnode5.2.格式化h1 namenodeh1上执行hdfs namenode -format成功的话，会看到“successfully formatted”和“Exitting with status 0”的提示5.3.在h1上格式化ZK仅第一次需要做，在ZooKeeper集群上建立HA的相应节点，用于保存集群中NameNode的状态数据在h1执行：hdfs zkfc -formatZK5.4.启动h1的namenode，zkfc执行：hadoop-daemon.sh start namenode，hadoop-daemon.sh start zkfc 此时查看进程，zkfc，namenode都启动了5.5.启动h2上namenode5.6.同步h1上的格式化数据到h2h2执行： hdfs namenode -bootstrapStandby5.7.启动 HDFS在h1执行：start-dfs.sh，一键启动所有hdfs进程，包括启动过的进程其他节点上的进程也都启动了也可以单独启动hadoop-daemon.sh start namenode hadoop-daemon.sh start datanode hadoop-daemon.sh start journalnode hadoop-daemon.sh start zkfc5.8.启动 YARN在h1执行：start-yarn.shh3上进程5.9.启动h2 ResourceManageryarn-daemon.sh start resourcemanager5.10.h4上启动 JobHistoryServer执行： mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver5.11.查看ResourceManager状态./yarn rmadmin -getServiceState rm16.浏览器访问在windows中访问，某些连接打不开，需要配置host192.168.121.167 h1192.168.121.168 h2192.168.121.169 h3192.168.121.170 h4node管理界面6.1.1.http://192.168.121.167:500706.1.2.http://192.168.121.168:500706.2.ResourceManager管理界面用户可通过该地址在浏览器中查看集群各类信息6.2.1.http://192.168.121.167:8088/6.2.2.http://192.168.121.168:8088/ h2是standby namenode，会自动定向到h16.3.JournalNode HTTP 服务6.3.1.http://192.168.121.167:8480/http://192.168.121.168:8480/http://192.168.121.169:8480/6.4.Datanode HTTP服务6.4.1.http://192.168.121.167:50075/http://192.168.121.168:50075/http://192.168.121.169:50075/http://192.168.121.170:50075/6.5.jobhistory 管理界面6.5.1.http://192.168.121.170:19888/jobhistory7.测试7.1.上传文件至hdfs7.2.验证hdfs HAkill掉h1的namenode查看hadoop fs -ls /，文件还可以正常访问http://192.168.121.167:50070/已经无法访问了http://192.168.121.168:50070/显示变成了active启动kill掉的namenode，变成了standby7.3.验证yarn●添加测试文件●执行map reducehadoop jar /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2 .7.3.jar wordcount /test /out查看结果。