hadoop环境配置入门教程
Hadoop集群配置与数据处理入门
Hadoop集群配置与数据处理入门1. 引言Hadoop是一个开源的分布式计算框架，被广泛应用于大规模数据处理和存储。
在本文中，我们将介绍Hadoop集群的配置和数据处理的基本概念与入门知识。
2. Hadoop集群配置2.1 硬件要求架设Hadoop集群需要一定的硬件资源支持。
通常，集群中包含主节点和若干个从节点。
主节点负责整个集群的管理，而从节点负责执行具体的计算任务。
在硬件要求方面，主节点需要具备较高的计算能力和存储空间。
从节点需要具备较低的计算能力和存储空间，但数量较多。
此外，网络带宽也是一个关键因素。
较高的网络带宽可以加快数据的传输速度，提升集群的效率。
2.2 软件要求Hadoop运行在Java虚拟机上，所以首先需要确保每台主机都安装了适当版本的Java。
其次，需要安装Hadoop分发版本，如Apache Hadoop或Cloudera等。
针对集群管理，可以选择安装Hadoop的主节点管理工具，如Apache Ambari或Cloudera Manager。
这些工具可以帮助用户轻松管理集群的配置和状态。
2.3 配置文件Hadoop集群部署需要配置多个文件。
其中，最重要的是核心配置文件core-site.xml、hdfs-site.xml和yarn-site.xml。
core-site.xml配置Hadoop的核心参数，如文件系统和输入输出配置等；hdfs-site.xml用于配置Hadoop分布式文件系统；yarn-site.xml配置Hadoop资源管理器和任务调度器相关的参数。
3. 数据处理入门3.1 数据存储与处理Hadoop的核心之一是分布式文件系统(HDFS)，它是Hadoop集群的文件系统，能够在集群中存储海量数据。
用户可以通过Hadoop的命令行工具或API进行文件的读取、写入和删除操作。
3.2 数据处理模型MapReduce是Hadoop的编程模型。
它将大规模的数据集拆分成小的数据块，并分配给集群中的多个计算节点进行并行处理。
Hadoop环境搭建及wordcount实例运行
环境概述
虚拟平台：VirtualBox4.2.0
Linux版本：Ubuntu10.04
Hadoop版本：hadoop-0.20.2
JDK版本：1.6.0
Hadoop环境规划：一台namenode主机master，两台datanode主机salve1、slave2，master主机IP为111.111.111.2，slave1主机IP为111.111.111.3，slave2主机IP为111.111.111.4。
ssh_5.3p1-3ubuntu3_all.deb
依次安装即可
dpkg -i openssh-client_5.3p1-3ubuntu3_i386.deb
dpkg -i openssh-server_5.3p1-3ubuntu3_i386.deb
dpkg -i ssh_5.3p1-3ubuntu3_all.deb
14/02/20 15:59:58 INFO mapred.JobClient: Running job: job_201402201551_0003
14/02/20 15:59:59 INFO mapred.JobClient: map 0% reduce 0%
14/02/20 16:00:07 INFO mapred.JobClient: map 100% reduce 0%
111.111.111.2 master
111.111.111.3 slave1
111.111.111.4 slave2
然后按以下步骤配置master到slave1之间的ssh信任关系
用户@主机:/执行目录
操作命令
说明
hadoop@master:/home/hadoop
hadoop环境搭建
hadoop环境搭建⼀、安装ssh免密登录命令：ssh-keygenoverwrite(覆盖写⼊)输⼊y⼀路回车将⽣成的密钥发送到本机地址ssh-copy-id localhost（若报错命令⽆法找到则需要安装openssh-clients）yum –y install openssh-clients测试免密设置是否成功ssh localhost⼆、卸载已有java确定JDK版本rpm –qa | grep jdkrpm –qa | grep gcj切换到root⽤户，根据结果卸载javayum -y remove java-1.8.0-openjdk-headless.x86_64 yum -y remove java-1.7.0-openjdk-headless.x86_64卸载后输⼊java –version查看三、安装java切换回hadoop⽤户，命令：su hadoop查看下当前⽬标⽂件，命令：ls将桌⾯的hadoop⽂件夹中的java及hadoop安装包移动到app⽂件夹中命令：mv /home/hadoop/Desktop/hadoop/jdk-8u141-linux-x64.gz /home/hadoop/app mv /home/hadoop/Desktop/hadoop/hadoop-2.7.0.tar.gz /home/hadoop/app解压java程序包，命令：tar –zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz创建软连接ln –s jdk1.8.0_141 jdk配置jdk环境变量切换到root⽤户再输⼊vi /etc/profile输⼊export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.8.0_141export JAVA_JRE=JAVA_HOME/jreexport CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_JRE/lib export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin保存退出，并使/etc/profile⽂件⽣效source /etc/profile能查询jdk版本号，说明jdk安装成功java -version四、安装hadoop切换回hadoop⽤户，解压缩hadoop-2.6.0.tar.gz安装包创建软连接，命令：ln -s hadoop-2.7.0 hadoop验证单机模式的Hadoop是否安装成功，命令：hadoop/bin/hadoop version此时可以查看到Hadoop安装版本为Hadoop2.7.0，说明单机版安装成功。
hadoop 操作手册
hadoop 操作手册Hadoop 是一个分布式计算框架，它使用 HDFS（Hadoop Distributed File System）存储大量数据，并通过 MapReduce 进行数据处理。
以下是一份简单的 Hadoop 操作手册，介绍了如何安装、配置和使用 Hadoop。
一、安装 Hadoop1. 下载 Hadoop 安装包，并解压到本地目录。
2. 配置 Hadoop 环境变量，将 Hadoop 安装目录添加到 PATH 中。
3. 配置 Hadoop 集群，包括 NameNode、DataNode 和 JobTracker 等节点的配置。
二、配置 Hadoop1. 配置 HDFS，包括 NameNode 和 DataNode 的配置。
2. 配置 MapReduce，包括 JobTracker 和 TaskTracker 的配置。
3. 配置 Hadoop 安全模式，如果需要的话。
三、使用 Hadoop1. 上传文件到 HDFS，使用命令 `hadoop fs -put local_file_path/hdfs_directory`。
2. 查看 HDFS 中的文件和目录信息，使用命令 `hadoop fs -ls /`。
3. 运行 MapReduce 作业，编写 MapReduce 程序，然后使用命令`hadoop jar my_` 运行程序。
4. 查看 MapReduce 作业的运行结果，使用命令 `hadoop fs -cat/output_directory/part-r-00000`。
5. 从 HDFS 中下载文件到本地，使用命令 `hadoop fs -get/hdfs_directory local_directory`。
6. 在 Web 控制台中查看 HDFS 集群信息，在浏览器中打开7. 在 Web 控制台中查看 MapReduce 作业运行情况，在浏览器中打开四、管理 Hadoop1. 启动和停止 Hadoop 集群，使用命令 `` 和 ``。
hadoop学习笔记(一、hadoop集群环境搭建)
Hadoop集群环境搭建1、准备资料虚拟机、Redhat6.5、hadoop-1.0.3、jdk1.62、基础环境设置2.1配置机器时间同步#配置时间自动同步crontab -e#手动同步时间/usr/sbin/ntpdate 1、安装JDK安装cd /home/wzq/dev./jdk-*****.bin设置环境变量Vi /etc/profile/java.sh2.2配置机器网络环境#配置主机名(hostname)vi /etc/sysconfig/network#修第一台hostname 为masterhostname master#检测hostname#使用setup 命令配置系统环境setup#检查ip配置cat /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0#重新启动网络服务/sbin/service network restart#检查网络ip配置/sbin/ifconfig2.3关闭防火墙2.4配置集群hosts列表vi /etc/hosts#添加一下内容到vi 中2.5创建用户账号和Hadoop部署目录和数据目录#创建hadoop 用户/usr/sbin/groupadd hadoop#分配hadoop 到hadoop 组中/usr/sbin/useradd hadoop -g hadoop#修改hadoop用户密码Passwd hadoop#创建hadoop 代码目录结构mkdir -p /opt/modules/hadoop/#修改目录结构权限拥有者为为hadoopchown -R hadoop:hadoop /opt/modules/hadoop/2.6生成登陆密钥#切换到Hadoop 用户下su hadoopcd /home/hadoop/#在master、node1、node2三台机器上都执行下面命令，生成公钥和私钥ssh-keygen -q -t rsa -N "" -f /home/hadoop/.ssh/id_rsacd /home/hadoop/.ssh#把node1、node2上的公钥拷贝到master上scp /home/hadoop/.ssh/ id_rsa.pub hadoop@master:/home/hadoop/.ssh/node1_pubkey scp /home/hadoop/.ssh/ id_rsa.pub hadoop@master:/home/hadoop/.ssh/node2_pubkey#在master上生成三台机器的共钥cp id_rsa.pub authorized_keyscat node1_pubkey >> authorized_keyscat node2_pubkey >> authorized_keysrm node1_pubkey node2_pubkey#吧master上的共钥拷贝到其他两个节点上scp authorized_keys node1: /home/hadoop/.ssh/scp authorized_keys node1: /home/hadoop/.ssh/#验证ssh masterssh node1ssh node2没有要求输入密码登陆，表示免密码登陆成功3、伪分布式环境搭建3.1下载并安装JAVA JDK系统软件#下载jdkwget http://60.28.110.228/source/package/jdk-6u21-linux-i586-rpm.bin#安装jdkchmod +x jdk-6u21-linux-i586-rpm.bin./jdk-6u21-linux-i586-rpm.bin#配置环境变量vi /etc/profile.d/java.sh#手动立即生效source /etc/profile3.2 Hadoop 文件下载和安装#切到hadoop 安装路径下cd /opt/modules/hadoop/#从 下载Hadoop 安装文件wget /apache-mirror/hadoop/common/hadoop-1.0.3/hadoop-1.0.3.tar.gz#如果已经下载,请复制文件到安装hadoop 文件夹cp hadoop-1.0.3.tar.gz /opt/modules/hadoop/#解压hadoop-1.0.3.tar.gzcd /opt/modules/hadoop/tar -xvf hadoop-1.0.3.tar.gz#配置环境变量vi /etc/profile.d/java.sh#手动立即生效source /etc/profile3.3配置hadoop-env.sh 环境变量#配置jdk。
大数据--Hadoop集群环境搭建
⼤数据--Hadoop集群环境搭建⾸先我们来认识⼀下HDFS， HDFS（Hadoop Distributed File System ）Hadoop分布式⽂件系统。
它其实是将⼀个⼤⽂件分成若⼲块保存在不同服务器的多个节点中。
通过联⽹让⽤户感觉像是在本地⼀样查看⽂件，为了降低⽂件丢失造成的错误，它会为每个⼩⽂件复制多个副本（默认为三个），以此来实现多机器上的多⽤户分享⽂件和存储空间。
Hadoop主要包含三个模块：HDFS模块：HDFS负责⼤数据的存储，通过将⼤⽂件分块后进⾏分布式存储⽅式，突破了服务器硬盘⼤⼩的限制，解决了单台机器⽆法存储⼤⽂件的问题，HDFS是个相对独⽴的模块，可以为YARN提供服务，也可以为HBase等其他模块提供服务。
YARN模块：YARN是⼀个通⽤的资源协同和任务调度框架，是为了解决Hadoop中MapReduce⾥NameNode负载太⼤和其他问题⽽创建的⼀个框架。
YARN是个通⽤框架，不⽌可以运⾏MapReduce，还可以运⾏Spark、Storm等其他计算框架。
MapReduce模块：MapReduce是⼀个计算框架，它给出了⼀种数据处理的⽅式，即通过Map阶段、Reduce阶段来分布式地流式处理数据。
它只适⽤于⼤数据的离线处理，对实时性要求很⾼的应⽤不适⽤。
多相关信息可以参考博客：。
本节将会介绍Hadoop集群的配置，⽬标主机我们可以选择虚拟机中的多台主机或者多台阿⾥云服务器。
注意：以下所有操作都是在root⽤户下执⾏的，因此基本不会出现权限错误问题。
⼀、Vmware安装VMware虚拟机有三种⽹络模式，分别是Bridged(桥接模式)、NAT(⽹络地址转换模式)、Host-only(主机模式)：桥接：选择桥接模式的话虚拟机和宿主机在⽹络上就是平级的关系，相当于连接在同⼀交换机上；NAT：NAT模式就是虚拟机要联⽹得先通过宿主机才能和外⾯进⾏通信；仅主机：虚拟机与宿主机直接连起来。
Hadoop环境搭建
Hadoop环境搭建啥是⼤数据？问啥要学⼤数据？在我看来⼤数据就很多的数据，超级多，咱们⽇常⽣活中的数据会和历史⼀样，越来越多⼤数据有四个特点(4V)：⼤多样快价值学完⼤数据我们可以做很多事，⽐如可以对许多单词进⾏次数查询（本节最后的实验），可以对股市进⾏分析，所有的学习都是为了赚⼤钱！（因为是在Linux下操作，所以⽤到的全是Linux命令，不懂可以百度，这篇⽂章有⼀些简单命令。
常⽤）第⼀步安装虚拟机配置环境1.下载虚拟机，可以⽤⾃⼰的，没有的可以下载这个 passowrd：u8lt2.导⼊镜像，可以⽤这个 password：iqww （不会创建虚拟机的可以看看，不过没有这个复杂，因为导⼊就能⽤）3.更换主机名，vi /etc/sysconfig/network 改HOSTNAME=hadoop01 (你这想改啥改啥，主要是为了清晰，否则后⾯容易懵)注：在这⾥打开终端4.查看⽹段，从编辑-虚拟⽹络编辑器查看，改虚拟机⽹段，我的是192.168.189.128-254（这个你根据⾃⼰的虚拟机配置就⾏，不⽤和我⼀样，只要记住189.128这个段就⾏）5.添加映射关系，输⼊：vim /etc/hosts打开⽂件后下⾯添加 192.168.189.128 hadoop01（红⾊部分就是你们上⾯知道的IP）（这⾥必须是hadoop01，为了⽅便后⾯直接映射不⽤敲IP）6.在配置⽂件中将IP配置成静态IP 输⼊： vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 （物理地址也要⼀样哦！不知道IP的可以输⼊：ifconfig 查看⼀下）7.重启虚拟机输⼊：reboot (重启后输⼊ ping 能通就说明没问题)第⼆步克隆第⼀台虚拟机，完成第⼆第三虚拟机的配置1.⾸先把第⼀台虚拟机关闭，在右击虚拟机选项卡，管理-克隆即可（克隆两台⼀台hadoop02 ⼀台hadoop03）2.克隆完事后，操作和第⼀部基本相同唯⼀不同的地⽅是克隆完的虚拟机有两块⽹卡，我们把其中⼀个⽹卡注释就好（⼀定牢记！通过这⾥的物理地址⼀定要和配置⽂件中的物理地址相同）输⼊：vi /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules 在第⼀块⽹卡前加# 将第⼆块⽹卡改为eth03.当三台机器全部配置完之后，再次在hosts⽂件中加⼊映射达到能够通过名称互相访问的⽬的输⼊：vim /etc/hosts （三台都要如此设置）（改完之后记得reboot重启）第三步使三台虚拟机能够通过SHELL免密登录1.查看SSH是否安装 rmp -qa | grep ssh （如果没有安装，输⼊sudo apt-get install openssh-server）2.查看SSH是否启动 ps -e | grep sshd （如果没有启动，输⼊sudo /etc/init.d/ssh start）3.该虚拟机⽣成密钥 ssh-keygen -t rsa（连续按下四次回车就可以了）4.将密钥复制到另外⼀台虚拟机⽂件夹中并完成免密登录输⼊：ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub 2 （同样把秘钥给hadoop03和⾃⼰）（输⼊完后直接下⼀步，如果下⼀步失败再来试试改这个修改/etc/ssh/ssh_config中的StrictHostKeyCheck ask ）5.之后输⼊ ssh hadoop02就可以正常访问第⼆台虚拟机啦注：可能你不太理解这是怎么回事，我这样解释⼀下，免密登录是为了后⾯进⾏集群操作时⽅便，⽣成秘钥就像是⽣成⼀个钥匙，这个钥匙是公钥，公钥可以打开所有门，之后把这个钥匙配两把，⼀把放在hadoop02的那⾥，⼀把放在hadoop03的那⾥，这样hadoop01可以对hadoop02和hadoop03进⾏访问。
基于Eclipse的Hadoop开发环境配置方法
基于Eclipse的Hadoop开发环境配置方法（1）启动hadoop守护进程在Terminal中输入如下命令：$ bin/hadoop namenode -format$ bin/start-all.sh（2）在Eclipse上安装Hadoop插件找到hadoop的安装路径，我的是hadoop-0.20.2，将/home/wenqisun/hadoop-0.20.2/contrib/eclipse-plugin/下的hadoop-0.20.2-eclipse-plugin.jar拷贝到eclipse安装目录下的plugins里，我的是在/home/wenqisun/eclipse /plugins/下。
然后重启eclipse，点击主菜单上的window-->preferences，在左边栏中找到Hadoop Map/Reduce，点击后在右边对话框里设置hadoop的安装路径即主目录，我的是/home/wenqisun/hadoop-0.20.2。
（3）配置Map/Reduce Locations在Window-->Show View中打开Map/Reduce Locations。
在Map/Reduce Locations中New一个Hadoop Location。
在打开的对话框中配置Location name（为任意的名字）。
配置Map/Reduce Master和DFS Master，这里的Host和Port要和已经配置的mapred-site.xml 和core-site.xml相一致。
一般情况下为Map/Reduce MasterHost：localhostPort：9001DFS MasterHost：localhostPort：9000配置完成后，点击Finish。
如配置成功，在DFS Locations中将显示出新配置的文件夹。
（4）新建项目创建一个MapReduce Project，点击eclipse主菜单上的File-->New-->Project，在弹出的对话框中选择Map/Reduce Project，之后输入Project的名，例如Q1，确定即可。
Hadoop环境搭建--Docker完全分布式部署Hadoop环境（菜鸟采坑吐血整理）
Hadoop环境搭建--Docker完全分布式部署Hadoop环境（菜鸟采坑吐⾎整理）系统：Centos 7，内核版本3.10本⽂介绍如何从0利⽤Docker搭建Hadoop环境，制作的镜像⽂件已经分享，也可以直接使⽤制作好的镜像⽂件。
⼀、宿主机准备⼯作0、宿主机（Centos7）安装Java（⾮必须，这⾥是为了⽅便搭建⽤于调试的伪分布式环境）1、宿主机安装Docker并启动Docker服务安装：yum install -y docker启动：service docker start⼆、制作Hadoop镜像（本⽂制作的镜像⽂件已经上传，如果直接使⽤制作好的镜像，可以忽略本步，直接跳转⾄步骤三）1、从官⽅下载Centos镜像docker pull centos下载后查看镜像 docker images 可以看到刚刚拉取的Centos镜像2、为镜像安装Hadoop1）启动centos容器docker run -it centos2）容器内安装java下载java，根据需要选择合适版本，如果下载历史版本拉到页⾯底端，这⾥我安装了java8/usr下创建java⽂件夹，并将java安装包在java⽂件下解压tar -zxvf jdk-8u192-linux-x64.tar.gz解压后⽂件夹改名（⾮必需）mv jdk1.8.0_192 jdk1.8配置java环境变量vi ~/.bashrc ，添加内容，保存后退出export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jreexport CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/libexport PATH=$PATH:${JAVA_HOME}/bin使环境变量⽣效 source ~/.bashrc验证安装结果 java -version这⾥注意，因为是在容器中安装，修改的是~/.bashrc⽽⾮我们使⽤更多的/etc/profile，否则再次启动容器的时候会环境变量会失效。
Hadoop的安装与环境搭建教程图解
Hadoop的安装与环境搭建教程图解⼀、的安装2. 在/usr/local/ 创建⽂件夹zookeepermkdir hadoop3.上传⽂件到Linux上的/usr/local/source⽬录下3.解压缩运⾏如下命令：tar -zxvf hadoop-2.7.3.tar.gz-C /usr/local/hadoop4. 修改配置⽂件进⼊到cd /usr/local/hadoop/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/ , 修改hadoop-env.sh运⾏vimhadoop-env.sh,修改JAVA_HOME5.将Hadoop的执⾏命令加⼊到我们的环境变量⾥在/etc/profile⽂件中加⼊：export PATH=$PATH:/usr/local/hadoop/hadoop-2.7.3/bin:/usr/local/hadoop/hadoop-2.7.3/sbin执⾏/etc/profile⽂件：source /etc/profile6. 将npfdev1机器上的hadoop复制到npfdev2和npfdev3和npfdev4机器上。
使⽤下⾯的命令：⾸先分别在npfdev2和npfdev3和npfdev4机器上，建⽴/usr/local/hadoop⽬录，然后在npfdev1上分别执⾏下⾯命令：scp -r /usr/local/hadoop/hadoop-2.7.3/ npfdev2:/usr/local/hadoop/scp -r /usr/local/hadoop/hadoop-2.7.3/ npfdev3:/usr/local/hadoop/scp -r /usr/local/hadoop/hadoop-2.7.3/ npfdev4:/usr/local/hadoop/记住：需要各⾃修改npfdev2和npfdev3和npfdev4的/etc/profile⽂件:在/etc/profile⽂件中加⼊：export PATH=$PATH:/usr/local/hadoop/hadoop-2.7.3/bin:/usr/local/hadoop/hadoop-2.7.3/sbin执⾏/etc/profile⽂件：source /etc/profile然后分别在npfdev1和npfdev2和npfdev3和npfdev4机器上,执⾏hadoop命令，看是否安装成功。
Hadoop开发环境搭建(Win8 + Eclipse + Linux)
Hadoop开发环境搭建（Win8+Linux）常见的Hadoop开发环境架构有以下三种：1、Eclipse与Hadoop集群在同一台Windows机器上。
2、Eclipse与Hadoop集群在同一台Linux机器上。
3、Eclipse在Windows上，Hadoop集群在远程Linux机器上。
点评：第一种架构：必须安装cygwin，Hadoop对Windows的支持有限，在Windows 上部署hadoop会出现相当多诡异的问题。
第二种架构：Hadoop机器运行在Linux上完全没有问题，但是有大部分的开发者不习惯在Linux上做开发。
这种架构适合习惯使用Linux的开发者。
第三种架构：Hadoop集群部署在Linux上，保证了稳定性，Eclipse在Windows 上，符合大部分开发者的习惯。
本文主要介绍第三种Hadoop开发环境架构的搭建方法。
Hadoop开发环境的搭建分为两大块：Hadoop集群搭建、Eclipse环境搭建。
其中Hadoop集群搭建可参考官方文档，本文主要讲解Eclipse环境搭建（如何在Eclipse 中查看和操作HDFS、如何在Eclipse中执行MapReduce作业）。
搭建步骤：1、搭建Hadoop集群（Linux、JDK6、Hadoop-1.1.2）2、在Windows上安装JDK6+3、在Windows上安装Eclipse3.3+4、在Eclipse上安装hadoop-eclipse-plugin-1.1.2.jar插件（如果没有，则需自行编译源码）5、在Eclipse上配置Map/Reduce Location搭建Hadoop集群此步骤可参考Hadoop官方文档在Windows上安装JDK此步骤可参考官方文档在Window上安装Eclipse此步骤可参考官方文档在Eclipse上安装hadoop-eclipse-plugin-1.1.2.jar插件Hadoop-1.1.2的发布包里面没有hadoop-eclipse-plugin-1.1.2.jar，开发者必须根据所在的环境自行编译hadoop-eclipse-plugin-1.1.2.jar插件。
Hadoop 2.0 详细配置教程
Hadoop 2.0 详细配置教程作者：杨鑫奇前言Hadoop2.0介绍Hadoop是apache 的开源项目，开发的主要目的是为了构建可靠，可拓展scalable ，分布式的系统，hadoop 是一系列的子工程的总和，其中包含1. hadoop common ：为其他项目提供基础设施2. HDFS ：分布式的文件系统3. MapReduce ：A software framework for distributed processing of large data sets on compute clusters 。
一个简化分布式编程的框架。
4. 其他工程包含：Avro( 序列化系统) ，Cassandra( 数据库项目) 等Hadoop,以Hadoop 分布式文件系统（HDFS ，Hadoop Distributed Filesystem ）和MapR educe （Google MapReduce 的开源实现）为核心的Hadoop 为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。
对于Hadoop 的集群来讲，可以分成两大类角色：Master 和Salve 。
一个HDFS 集群是由一个NameNode 和若干个DataNode 组成的。
其中NameNode 作为主服务器，管理文件系统的命名空间和客户端对文件系统的访问操作；集群中的DataNode 管理存储的数据。
MapReduce 框架是由一个单独运行在主节点上的JobTracker 和运行在每个集群从节点的TaskTracker 共同组成的。
主节点负责调度构成一个作业的所有任务，这些任务分布在不同的从节点上。
主节点监控它们的执行情况，并且重新执行之前的失败任务；从节点仅负责由主节点指派的任务。
当一个Job 被提交时，JobTracker 接收到提交作业和配置信息之后，就会将配置信息等分发给从节点，同时调度任务并监控TaskTracker 的执行。
Hadoop集群环境配置手册
Had oop集群环境配置手册Hadoop需要应用程序提交jar文件，为了nutch调试方便，一般不会提交jar，因此这里需要基于nutch工程来配置hadoop，使得hadoop在无法找到jar的情况下，能从本地找到可执行的class代码。
1. 解压缩apache-nutch-1.2-bin.tar.gz到/usr/local/hadoop2. 修改conf目录下的hadoop-env.sh文件中的JAVA_HOME为正确路径。
5. 取消ssh输入登录密码的过程ssh-keygen -t rsa (直接按回车，不用修改默认值)cp /root/.ssh/id_rsa.pub /root/.ssh/authorized_keys6. 创建/usr/local/hadoop目录，并格式化namenode，注意name子目录不需要手动创建，hadoop会自动创建。
bin/hadoop namenode –format7. 启动hadoop所有进程bin/start-all.sh8. 用jps工具查看已启动的java进程，若hadoop正常启动，则包含以下进程：JobTracker, SecondaryNameNode, TaskTracker, NameNode, DataNode9. 确认datanode启动完成后，才可以对hdfs系统进行操作，确认方式如下：bin/hadoop dfsadmin –report若Datanodes available后的数字为应启动的datanode总数，则启动完成。
10. 通过浏览器查看hdfs状态http://localhost:5007011. 通过浏览器查看jobtracker状态http://localhost:5003012. 停止hadoop集群bin/stop-all.sh13. 远程连接hadoop服务器需要关闭hadoop所在机器的防火墙service iptables stop (系统重启后失效)。
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。
Hadoop集群的搭建和配置
Hadoop集群的搭建和配置Hadoop是一种分布式计算框架，它可以解决大数据处理和分析的问题。
Hadoop由Apache软件基金会开发和维护，它支持可扩展性、容错性、高可用性的分布式计算，并且可以运行在廉价的硬件设备上。
Hadoop集群的搭建和配置需要多个步骤，包括安装Java环境、安装Hadoop软件、配置Hadoop集群、启动Hadoop集群。
以下是这些步骤的详细说明。
第一步：安装Java环境Hadoop运行在Java虚拟机上，所以首先需要安装Java环境。
在Linux系统下，可以使用以下命令安装Java环境。
sudo apt-get install openjdk-8-jdk在其他操作系统下，安装Java环境的方式可能有所不同，请查阅相应的文档。
第二步：安装Hadoop软件Hadoop可以从Apache官方网站上下载最新版本的软件。
下载后，解压缩到指定的目录下即可。
解压缩后的目录结构如下：bin/：包含了Hadoop的可执行文件conf/：包含了Hadoop的配置文件lib/：包含了Hadoop的类库文件sbin/：包含了Hadoop的系统管理命令share/doc/：包含了Hadoop的文档第三步：配置Hadoop集群配置Hadoop集群需要编辑Hadoop的配置文件。
其中最重要的是hadoop-env.sh、core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml。
hadoop-env.sh：这个文件定义了Hadoop集群的环境变量。
用户需要设置JAVA_HOME、HADOOP_HOME等环境变量的值。
core-site.xml：这个文件定义了Hadoop文件系统的访问方式。
用户需要设置、hadoop.tmp.dir等参数的值。
hdfs-site.xml：这个文件定义了Hadoop分布式文件系统的配置信息。
用户需要设置.dir、dfs.data.dir等参数的值。
简述hadoop伪分布式环境搭建流程
Hadoop是一个能够处理大规模数据的分布式系统框架，它能够在集裙中运行并管理大量的数据。
在学习和使用Hadoop时，搭建一个伪分布式环境是非常有必要的。
伪分布式环境搭建流程如下：1. 准备环境在开始搭建Hadoop伪分布式环境之前，首先需要安装并配置好Java 环境。
Hadoop是基于Java开发的，所以Java环境是必不可少的。
2. 下载Hadoop首先在官全球信息站下载Hadoop的最新版本，然后解压到指定的目录。
解压后的目录就是Hadoop的安装目录。
3. 配置Hadoop环境变量在解压得到的Hadoop安装目录中，找到etc/hadoop目录，这是Hadoop的配置文件目录。
在该目录下，打开hadoop-env.sh文件，设置JAVA_HOME变量为你的Java安装路径。
4. 配置Hadoop的核心文件在etc/hadoop目录下，打开core-site.xml文件，设置Hadoop的核心配置信息。
包括Hadoop的基本参数、HDFS的URL位置区域等。
5. 配置Hadoop的HDFS文件系统同样在etc/hadoop目录下，打开hdfs-site.xml文件，设置Hadoop的HDFS配置信息。
包括数据的存储路径、副本数量等。
6. 配置Hadoop的MapReduce框架在etc/hadoop目录下，打开mapred-site.xml.template文件，设置Hadoop的MapReduce配置信息。
包括MapReduce框架的工作目录、框架的框架数据存储路径等。
7. 配置Hadoop的主节点和从节点在etc/hadoop目录下，打开slaves文件，配置Hadoop的主节点和从节点信息。
可以设置本地主机为主节点，也可以配置其他从节点的IP位置区域。
8. 格式化HDFS在命令行中输入命令：hdfs namenode -format，即可格式化HDFS 文件系统。
这一步是为了清空HDFS文件系统中的旧数据，重新初始化HDFS。
Hadoop环境配置之hive环境配置详解
<value>/opt/module/apache-hive-3.1.2-bin/tmp/${hive.session.id}_resources</value> <description>Temporary local directory for added resources in the remote file system.</description>
<configuration> <property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name> <value>com.mysql.cj.jdbc.Driver</value> <description>Driver class name for a JDBC metastore</description> </property> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name> <value>root</value> <description>Username to use against metastore database</description> </property> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name> <value>123456</value> # 自定义密码 <description>password to use against metastore database</description> </property> <property> <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name> <value>jdbc:mysql://192.168.1.100:3306/hive?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&useSSL=false&serverTimezone=GMT</value> <description>
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ubuntu 下安装配置hadoop 1.0.4
第一次搞hadoop，折腾我2天，功夫不负有心人，终于搞好了，现在来分享下，
我的环境
操作系统：wmv虚拟机中的ubuntu12.04
hadoop版本：hadoop-1.0.4(听说是稳定版就下了)
eclipse版本：eclipse-jee-indigo-SR2-win32
1.先安装好jdk，然后配置好jdk的环境变量，在这里我就不累赘了！网上多的是
2.安装ssh这个也不用说了
2.把hadoop-1.0.4.tar.gz拖到虚拟机中，解压,比如: /home/wys/Documents/hadoop-1.0.4/ (有的还单独建了个用户,为了舍去不必要的麻烦我都是用root用户来操作的)
3.修改hadoop-1.0.4/conf 下面的core-site.xml文件，如下：
<configuration>
<property>
<name></name>
<value>hdfs://192.168.116.128:9000</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/wys/Documents/tmp</value>
</property>
</configuration>
192.168.116.128这个是虚拟机中ubuntu的ip,听说用localhost，127.0.0.1都不行，我没试过，直接写上ip地址了
tmp是预先创建的一个目录
4.修改hadoop-env.sh
把export JAVA_HOME=xxxxxx 这行的#号去掉，写上jdk的目录路径
5.修改hdfs-site.xml如下：
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
<property>
<name>dfs.permissions</name>
<value>false</value>
</property>
</configuration>
说明：为了以后用eclipse开发出现各种问题，就把权限关了！
6.修改mapred-site.xml
<configuration>
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>192.168.116.128:9001</value>
</property>
</configuration>
这里我也用了本机ip
7.启动hadoop
为了方便启动，我就把hadoop配置到了环境变量(配置完记得重启)：
export HADOOP_HOME=/home/wys/Documents/hadoop-1.0.4
export JAVA_HOME=/home/wys/Documents/jdk1.6.0_24
export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
把这个复制到/etc/profile 文件中HADOOP_HOME JAVA_HOME根据实际情况而定！
重启之后格式化分布式文件系统：
hadoopnamenode -format
接着启动hadoop：
start-all.sh
成功后会看到一下信息：
startingnamenode, logging to /home/wys/Documents/hadoop-1.0.4/libexec/../logs/h
adoop-root-namenode-ubuntu.out
localhost: starting datanode, logging to /home/wys/Documents/hadoop-1.0.4/libexec/../logs/hadoop-root-datanode-ubu ntu.out
localhost: starting secondarynamenode, logging to /home/wys/Documents/hadoop-1.0.4/libexec/../logs/hadoop-root-secondarynam enode-ubuntu.out
startingjobtracker, logging to /home/wys/Documents/hadoop-1.0.4/libexec/../logs/hadoop-root-jobtracker-ubu ntu.out
localhost: starting tasktracker, logging to /home/wys/Documents/hadoop-1.0.4/libexec/../logs/hadoop-root-tasktracker-ub untu.out
现在就可以在浏览器中输入地址：
http://192.168.116.128:50030
http://192.168.116.128:50070
均可以查看到一些信息
假如这个http://192.168.116.128:50070地址无法访问是因为hadoop.tmp.dir 这个没指定文件夹
至此hadoop已安装配置完成！
Eclipse 连接hadoop开发程序入门
前面一遍博文介绍了如何安装配置hadoop
地址：/wqs1010/article/details/8486040
这里就来介绍一下用eclipse如何连接hadoop开发
由于我用的是虚拟机中的系统来做测试，多少有点不正确，还请谅解！
1.首先要下载eclipse hadoop插件我用的是hadoop 1.0.4的版本,这里有个已经做好了的版本
下载地址：hadoop-eclipse-plugin-1.0.4.jar
下载下来直接把jar文件放到eclipse/plugins/文件夹中,然后重启eclipse
2.之后会到看到如下图：然后设置下右边的hadoop根目录
没有的话说明插件没安装成功！
3.切换到Map/Reduce视图：
下面有个黄色的大象：
4.右击新建一个hadoop地址
把红框的都填下：
Location name : 这个随便写个
Map/Reduce host port: 这2个是要根据conf/mapred-site.xml这个来定的
DFS Master port：这个是对应你conf/core-site.xml这个文件中这个属性的值
右边的Advanced parameters就不用改了！
完成后再看工程视图：
一步一步展开DFS Locations
当出现ConnectException异常时，只要检查下你写的地址跟端口是否跟hadoop配置文件中一样即可！
5.连接成功之后类似这个样子：
6.新建一个MapReduce Project
把\hadoop-1.0.4\src\examples\org\apache\hadoop\examples\WordCount.java复制到你的工程
7.在eclipse里，创建远程目录命名为wordCount，建完之后刷新就可以看到了
8.然后从本地上传一个word.txt文件
word.txt内容：
javac++ python c
java c++javascript
helloworldhadoop
mapreduce java hadoophbase
当出现node.SafeModeException: 异常，这时就要把hadoop安全模式关闭, 命令：hadoopdfsadmin –safemode leave
9.上传之后run as WordCount.java 记得带上参数,用空格隔开
这个时候会出现Exception in thread "main" java.io.IOException: Failed to set permissions of path: \tmp\hadoop-wys\mapred\staging\wys1479426331\.staging
to 0700 异常，是因为没有权限，网上说替换hadoop-core-xx.jar包中的org.apache.hadoop.fs.FileUtil.class文件，除此之外我还没找到其他的方法了！文件地址：FileUtil
10.替换之后刷新工程，再次执行WordCount.java文件
当控制台打印下面这些说明已经执行成功！
再看DFS Locations
下面会多出来一个文件夹和2个文件，
打开part-r-00000文件这个就是你想要的：
恭喜你，此时大功告成！。