hadoop大数据平台分布式集群环境搭建安装规划
hadoop环境配置以及hadoop伪分布式安装实训目的
Hadoop环境配置以及Hadoop伪分布式安装是用于学习和实践大数据处理和分析的重要步骤。
下面将详细解释配置Hadoop环境以及安装Hadoop伪分布式的目的。
一、Hadoop环境配置配置Hadoop环境是为了在实际的硬件或虚拟机环境中搭建Hadoop集群，包括安装和配置Hadoop的各个组件，如HDFS（Hadoop分布式文件系统）、MapReduce（一种编程模型和运行环境）等。
这个过程涉及到网络设置、操作系统配置、软件安装和配置等步骤。
通过这个过程，用户可以了解Hadoop的基本架构和工作原理，为后续的学习和实践打下基础。
二、Hadoop伪分布式安装Hadoop伪分布式安装是一种模拟分布式环境的方法，它可以在一台或多台机器上模拟多个节点，从而在单机上测试Hadoop的各个组件。
通过这种方式，用户可以更好地理解Hadoop 如何在多台机器上协同工作，以及如何处理大规模数据。
安装Hadoop伪分布式的主要目的如下：1. 理解Hadoop的工作原理：通过在单机上模拟多个节点，用户可以更好地理解Hadoop如何在多台机器上处理数据，以及如何使用MapReduce模型进行数据处理。
2. 练习Hadoop编程：通过在单机上模拟多个节点，用户可以编写和测试Hadoop的MapReduce程序，并理解这些程序如何在单机上运行，从而更好地理解和学习Hadoop编程模型。
3. 开发和调试Hadoop应用程序：通过在单机上模拟分布式环境，用户可以在没有真实数据的情况下开发和调试Hadoop应用程序，从而提高开发和调试效率。
4. 为真实环境做准备：一旦熟悉了Hadoop的伪分布式环境，用户就可以逐渐将知识应用到真实环境中，例如添加更多的实际节点，并开始处理实际的大规模数据。
总的来说，学习和实践Hadoop环境配置以及Hadoop伪分布式安装，对于学习和实践大数据处理和分析具有重要意义。
它可以帮助用户更好地理解和学习Hadoop的工作原理和编程模型，为将来在实际环境中应用和优化Hadoop打下坚实的基础。
Hadoop的安装与配置
Hadoop的安装与配置建立一个三台电脑的群组，操作系统均为Ubuntu，三个主机名分别为wjs1、wjs2、wjs3。
1、环境准备：所需要的软件及我使用的版本分别为：Hadoop版本为0.19.2，JDK版本为jdk-6u13-linux-i586.bin。
由于Hadoop要求所有机器上hadoop的部署目录结构要相同，并且都有一个相同的用户名的帐户。
所以在三台主机上都设置一个用户名为“wjs”的账户，主目录为/home/wjs。
a、配置三台机器的网络文件分别在三台机器上执行：sudo gedit /etc/network/interfaceswjs1机器上执行：在文件尾添加：auto eth0iface eth0 inet staticaddress 192.168.137.2gateway 192.168.137.1netmask 255.255.255.0wjs2和wjs3机器上分别执行：在文件尾添加：auto eth1iface eth1 inet staticaddress 192.168.137.3（wjs3上是address 192.168.137.4）gateway 192.168.137.1netmask 255.255.255.0b、重启网络：sudo /etc/init.d/networking restart查看ip是否配置成功：ifconfig{注：为了便于“wjs”用户能够修改系统设置访问系统文件，最好把“wjs”用户设为sudoers（有root权限的用户），具体做法：用已有的sudoer登录系统，执行sudo visudo -f /etc/sudoers,并在此文件中添加以下一行：wjsALL=(ALL)ALL,保存并退出。
}c、修改三台机器的/etc/hosts,让彼此的主机名称和ip都能顺利解析，在/etc/hosts中添加：192.168.137.2 wjs1192.168.137.3 wjs2192.168.137.4 wjs3d、由于Hadoop需要通过ssh服务在各个节点之间登陆并运行服务，因此必须确保安装Hadoop的各个节点之间网络的畅通，网络畅通的标准是每台机器的主机名和IP地址能够被所有机器正确解析（包括它自己）。
技能竞赛中职组ZZ052-大数据应用与服务赛项赛题第01套
一、背景描述随着中国数字化转型战略的推进，传统通信行业正面临着数字化转型的挑战和机遇；用户对通信服务的需求已经发生了根本性的变化，通信运营商正在通过技术创新和服务升级来满足这些需求；数字化转型涉及到网络建设、数据管理、服务创新等方面，大数据技术成为关键驱动力之一。
为了应对这一转型，我们要求参赛者搭建通信行业大数据分析平台，并利用Hive数仓技术和Spark计算引擎对通信用户行为数据进行操作和分析；通过这样的平台，可以快速处理和挖掘海量数据，得出有价值的洞察和分析结果。
同时，在展示数据分析结果方面，我们要求参赛者结合前端可视化框架ECharts和Python可视化库pyecharts，创建交互式的数据可视化图表；这些图表能够直观地展示数据分析结果，帮助管理者更好地决策企业的发展战略，并对销售、营销、客服和技术等部门的目标策略进行全面部署；通过数据可视化，销售部门可以了解产品销售趋势和市场份额；营销部门可以优化营销活动和广告投放策略；客服部门可以提供更好的客户服务；技术部门可以进行网络优化和故障排查。
二、模块一：平台搭建与运维（一）任务一：大数据平台搭建本模块需要使用root用户完成相关配置；所有组件均在/root/software目录下。
1．子任务一：基础环境准备master、slave1、slave2三台节点都需要安装JDK（1）将JDK安装包解压到/root/software目录下；（2）在“/etc/profile”文件中配置JDK环境变量JAVA_HOME和PATH的值，并让配置文件立即生效；（3）查看JDK版本，检测JDK是否安装成功。
在master节点操作（1）在master上生成SSH密钥对；（2）将master上的公钥拷贝到slave1和slave2上；在master上通过SSH连接slave1和slave2来验证。
2．子任务二：Hadoop 完全分布式安装配置master、slave1、slave2三台节点都需要安装Hadoop （1）在主节点将Hadoop安装包解压到/root/software目录下；（2）依次配置hadoop-env.sh、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml和workers配置文件；Hadoop集群部署规划如下表；表1 Hadoop集群部署规划（3）在master节点的Hadoop安装目录下依次创建hadoopDatas/tempDatas、hadoopDatas/namenodeDatas、hadoopDatas/datanodeDatas、hadoopDatas/dfs/nn/edits、hadoopDatas/dfs/snn/name和hadoopDatas/dfs/nn/snn/edits目录；（4）在master节点上使用scp命令将配置完的Hadoop 安装目录直接拷贝至slave1和slave2；（5）三台节点的“/etc/profile”文件中配置Hadoop 环境变量HADOOP_HOME和PATH的值，并让配置文件立即生效；（6）在主节点格式化集群；（7）在主节点依次启动HDFS、YARN集群和历史服务3．子任务三：MySQL安装配置只在master节点操作（1）将MySQL 5.7.25安装包解压到/root/software 目录下；（2）使用rpm -ivh依次安装mysql-community-common、mysql-community- libs、mysql-community-libs-compat、mysql-community-client和mysql-community-server包；（3）安装好MySQL后，使用mysql用户初始化和启动数据库；（4）使用root用户无密码登录MySQL，然后将root用户的密码修改为123456，修改完成退出MySQL，重新登录验证密码是否修改成功；更改“mysql”数据库里的user表里的host项，从localhost改成%即可实现用户远程登录；设置完成刷新配置信息，让其生效。
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。
1.Hadoop集群搭建（单机伪分布式）
1.Hadoop集群搭建（单机伪分布式）>>>加磁盘1）⾸先先将虚拟机关机2）选中需要加硬盘的虚拟机：右键-->设置-->选中硬盘，点击添加-->默认选中硬盘，点击下⼀步-->默认硬盘类型SCSI(S)，下⼀步-->默认创建新虚拟磁盘(V)，下⼀步-->根据实际需求，指定磁盘容量(单个或多个⽂件⽆所谓，选哪个都⾏)，下⼀步。
-->指定磁盘⽂件，选择浏览，找到现有虚拟机的位置(第⼀次出现.vmdk⽂件的⽂件夹)，放到⼀起，便于管理。
点击完成。
-->点击确定。
3) 可以看到现在选中的虚拟机有两块硬盘，点击开启虚拟机。
这个加硬盘只是在VMWare中，实际⼯作中直接买了硬盘加上就可以了。
4）对/dev/sdb进⾏分区df -h 查看当前已⽤磁盘分区fdisk -l 查看所有磁盘情况磁盘利⽤情况，依次对磁盘命名的规范为，第⼀块磁盘sda，第⼆块为sdb，第三块为sdc。
可以看到下图的Disk /dev/sda以第⼀块磁盘为例，磁盘分区的命名规范依次为sda1，sda2，sda3。
同理也会有sdb1，sdb2，sdb3。
可以参照下图的/dev/sda1。
下⾯的含义代表sda盘有53.7GB，共分为6527个磁柱，每个磁柱单元Units的⼤⼩为16065*512=8225280 bytes。
sda1分区为1-26号磁柱，sda2分区为26-287号磁柱，sda3为287-6528号磁柱下⾯的图⽚可以看到，还未对sdb磁盘进⾏分区fdisk /dev/sdb 分区命令可以选择m查看帮助，显⽰命令列表p 显⽰磁盘分区，同fdisk -ln 新增分区d 删除分区w 写⼊并退出选w直接将分区表写⼊保存，并退出。
mkfs -t ext4 /dev/sdb1 格式化分区，ext4是⼀种格式mkdir /newdisk 在根⽬录下创建⼀个⽤于挂载的⽂件mount /dev/sdb1 /newdisk 挂载sdb1到/newdisk⽂件(这只是临时挂载的解决⽅案，重启机器就会发现失去挂载)blkid /dev/sdb1 通过blkid命令⽣成UUIDvi /etc/fstab 编辑fstab挂载⽂件，新建⼀⾏挂载记录，将上⾯⽣成的UUID替换muount -a 执⾏后⽴即⽣效，不然的话是重启以后才⽣效。
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。
hadoop分布式环境搭建实验总结
hadoop分布式环境搭建实验总结Hadoop分布式环境搭建实验总结一、引言Hadoop是目前最流行的分布式计算框架之一，它具有高可靠性、高扩展性和高效性的特点。
在本次实验中，我们成功搭建了Hadoop分布式环境，并进行了相关测试和验证。
本文将对实验过程进行总结和归纳，以供参考。
二、实验准备在开始实验之前，我们需要准备好以下几个方面的内容：1. 硬件环境：至少两台具备相同配置的服务器，用于搭建Hadoop 集群。
2. 软件环境：安装好操作系统和Java开发环境，并下载Hadoop 的安装包。
三、实验步骤1. 安装Hadoop：解压Hadoop安装包，并根据官方文档进行相应的配置，包括修改配置文件、设置环境变量等。
2. 配置SSH无密码登录：为了实现集群间的通信，需要配置各个节点之间的SSH无密码登录。
具体步骤包括生成密钥对、将公钥分发到各个节点等。
3. 配置Hadoop集群：修改Hadoop配置文件，包括core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml等，设置集群的基本参数，如文件系统地址、数据存储路径等。
4. 启动Hadoop集群：通过启动NameNode、DataNode和ResourceManager等守护进程，使得集群开始正常运行。
可以通过jps命令来验证各个进程是否成功启动。
5. 测试Hadoop集群：可以使用Hadoop自带的例子程序进行测试，如WordCount、Sort等。
通过执行这些程序，可以验证集群的正常运行和计算能力。
四、实验结果经过以上步骤的操作，我们成功搭建了Hadoop分布式环境，并进行了相关测试。
以下是我们得到的一些实验结果：1. Hadoop集群的各个节点正常运行，并且能够相互通信。
2. Hadoop集群能够正确地处理输入数据，并生成期望的输出结果。
3. 集群的负载均衡和容错能力较强，即使某个节点出现故障，也能够继续运行和处理任务。
基于Hadoop的大数据处理与分析平台搭建与优化
基于Hadoop的大数据处理与分析平台搭建与优化一、引言随着互联网和物联网技术的快速发展，大数据已经成为当今社会中不可或缺的一部分。
大数据处理与分析平台的搭建与优化对于企业来说至关重要。
Hadoop作为目前最流行的大数据处理框架之一，其在大数据领域有着广泛的应用。
本文将重点介绍基于Hadoop的大数据处理与分析平台的搭建与优化。
二、Hadoop简介Hadoop是一个开源的分布式计算平台，可以对大规模数据进行存储和处理。
它包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce两个核心组件。
HDFS用于存储数据，而MapReduce用于处理数据。
除此之外，Hadoop生态系统还包括Hive、Pig、HBase、Spark等工具和框架，为用户提供了丰富的功能和工具。
三、大数据处理与分析平台搭建1. 硬件环境准备在搭建大数据处理与分析平台之前，首先需要准备适当的硬件环境。
通常情况下，需要考虑服务器数量、内存大小、存储容量等因素。
同时，为了保证系统的稳定性和性能，建议采用高可靠性的硬件设备。
2. 软件环境准备在硬件环境准备完成后，接下来需要安装和配置Hadoop及其相关组件。
可以选择使用Apache Hadoop或者Cloudera、Hortonworks等发行版。
在安装过程中，需要注意版本兼容性以及各组件之间的依赖关系。
3. 配置Hadoop集群配置Hadoop集群是搭建大数据处理与分析平台的关键步骤之一。
需要配置主节点（NameNode、ResourceManager）和从节点（DataNode、NodeManager），并确保集群中各节点之间可以正常通信。
4. 数据导入与处理在搭建好Hadoop集群后，可以开始导入数据并进行处理。
可以通过Sqoop将关系型数据库中的数据导入到HDFS中，也可以通过Flume实时收集日志数据。
同时，可以编写MapReduce程序或使用Spark进行数据处理和分析。
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。
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分布式集群搭建详细教程
hadoop1hadoop2hadoop3HDFS NameNodeDataNodeDataNodeSecondaryNameNodeDataNodeYARN NodeManager ResourceManagerNodeManagerNodeManager Hadoop分布式集群搭建详细教程本教程是基于CentOS-7-x86_64的Hadoop完全分布式搭建1、搭建前的准备1）CentOS-7虚拟机3台(hadoop1、hadoop2、hadoop3)2）hadoop-3.3.0包3）jdk-8u144-linux-x64包2、整体部署3、基本步骤1）修改3台虚拟机的名称2）关闭、禁⽌开机⾃启防⽕墙3）配置静态ip4）修改/etc/hosts⽂件(hadoop1、hadoop2、hadoop3)5）配置免密登录(hadoop1、hadoop2、hadoop3）6）安装JDK及配置相应环境变量(hadoop1)7）安装Hadoop及配置相应环境变量(hadoop1)8）修改配置⽂件(hadoop1)9）拷贝(hadoop1-->hadoop2，hadoop1-->hadoop3)10）远程同步/etc/profile⽂件(hadoop1)11）格式化NameNode12）启动和关闭Hadoop集群13）通过浏览器访问Hadoop集群14）测试集群，上传⽂件4、详细步骤操作1）修改3台虚拟机的名称#hostname #查看主机名称hostnamectl set-hostname 主机名 #修改主机名称#reboot #重启虚拟机【注】：修改主机名称后需重启才能⽣效2）关闭、禁⽌开机⾃启防⽕墙#systemctl status firewalld #查看防⽕墙状态#systemctl stop firewalld #关闭防⽕墙#systemctl disable firewalld #关闭防⽕墙开机⾃启#vim /etc/selinux/config #修改selinux配置⽂件SELINUX=enforcing 修改为 SELINUX=disabled3）配置静态ip#cd /etc/sysconfig/network-scripts/#vim ifcfg-ens33BOOTPROTO=none 改为 BOOTPROTO=staticIPADDR也进⾏修改【注】：因为3台虚拟机都是克隆完成的，ip地址⼀致，故在此对ip进⾏修改4）修改/etc/hosts⽂件(hadoop1、hadoop2、hadoop3)192.168.150.14 hadoop1192.168.150.15 hadoop2192.168.150.16 hadoop3#reboot5）配置免密登录(hadoop1、hadoop2、hadoop3）#ssh-keygen -t rsa #⽣成ssh密钥，不提⽰输⼊密码三次回车键#ssh-copy-id hadoop1#ssh-copy-id hadoop2#ssh-copy-id hadoop3 #将密钥拷贝到各节点#ssh hadoop1#ssh hadoop2#ssh hadoop3 #测试免密登录6）安装JDK及配置相应环境变量(hadoop1)#cd /opt/#mkdir modules #创建modules⽂件夹#mkdir tar_packages #创建tar_packages⽂件夹#cd tar_packages/ #进⼊tar_packages⽂件夹将hadoop-3.3.0.tar.gz和jdk-8u144-linux-x64.tar.gz包导⼊tar_packages⽂件夹中导⼊⽅法较多，可⽤Xshell,可⽤命令wget xxxxx下载,亦可命令rz导⼊#tar -zxvf jdk-8u144-linux-x64.tar.gz -C /opt/modules/ #将压缩包解压到/opt/modules/⽂件夹下#cd /opt/modules/jdk1.8.0_144/#pwd/opt/modules/jdk1.8.0_144 #复制此路径#vim /etc/profile/ #修改配置⽂件,加⼊环境变量在⽂件末尾加⼊#JAVA_HOMEexport JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.8.0_144export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin#source /etc/profile #⽴即⽣效#java#javac#javadoc #测试java环境7）安装Hadoop及配置相应环境变量(hadoop1)#cd /opt/tar_packages/#tar -zxvf hadoop-3.3.0.tar.gz -C /opt/modules #将压缩包解压到/opt/modules/⽂件夹下#cd /opt/modules/hadoop-3.3.0#pwd/opt/modules/hadoop-3.3.0 #复制此路径#vim /etc/profile #修改配置⽂件，加⼊环境变量在⽂件末尾加⼊#HADOOP_HOMEexport HADOOP_HOME=/opt/modules/hadoop-3.3.0export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/binexport PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin#source /etc/profile #⽴即⽣效#hadoop #测试hadoop8）修改配置⽂件(hadoop1)1、修改hadoop-env.sh⽂件#cd /opt/modules/hadoop-3.3.0/etc/hadoop#vim hadoop-env.sh在⽂件中加⼊export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.8.0_1442、修改yarn-env.sh⽂件#vim yarn-env.sh在⽂件中加⼊export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.8.0_1443、修改mapred-env.sh⽂件#vim mapred-env.sh在⽂件中加⼊export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.8.0_1444、修改core-site.xml#vim core-site.xml在<configuration></configuration>间加⼊<!-- 指定HDFS中NameNode的地址 --><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://hadoop1:9000</value><!-- 指定Hadoop运⾏时产⽣⽂件的存储⽬录 --><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/opt/modules/hadoop-3.3.0/data/tmp</value></property>5、修改hdfs-site.xml⽂件# vim hdfs-site.xml在<configuration></configuration>间加⼊<!-- 指定Hadoop副本个数 --><property><name>dfs.replication</name><value>2</value></property><!-- 指定Hadoop辅助名称节点主机配置 --><property><name>node.secondary.http-address</name><value>hadoop3:50090</value></property>6、修改yarn-site.xml⽂件#vim yarn-site.xml在<configuration></configuration>间加⼊<!-- Reducer获取数据的⽅式 --><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property><!-- 指定YARN的ResourceManager的地址 --><property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>hadoop2</value></property>7、修改mapred-site.xml⽂件#vim mapred-site.xml在<configuration></configuration>间加⼊<!-- 指定MR运⾏在Yarn上 --><property><name></name><value>yarn</value></property>8、修改workers⽂件#vim workers修改为3个主机名称hadoop1hadoop2hadoop3【注】：我这⾥的hadoop-3.3.0版本⽂件名为workers,hadoop-2.x.x版本⽂件名为slaves9）拷贝(hadoop1-->hadoop2，hadoop1-->hadoop3)#scp -r /opt/modules/ root@hadoop2:/opt/#scp -r /opt/modules/ root@hadoop3:/opt/ #将hadoop1主节点下opt⽬录下的modules⽂件夹分别拷贝到hadoop2和hadoop3节点的opt⽬录下10）远程同步/etc/profile⽂件(hadoop1)#rsync -rvl /etc/profile root@hadoop2:/etc/profile#rsync -rvl /etc/profile root@hadoop3:/etc/profile #远程同步，将hadoop1主节点上的配置⽂件分别拷贝到hadoop2和hadoop3节点#tail /etc/profile #显⽰已修改的配置⽂件(/etc/profile)内容，查看是否同步成功#source /etc/profile #⽴即⽣效#javadoc #测试#hadoop #测试#cat /opt/modules/hadoop-3.3.0/etc/hadoop/workers #查看workers⽂件内容是否⼀致11）格式化NameNodecd /opt/modules/hdoop-3.3.0#hadoop namenode -format #格式化NameNode12）启动和关闭Hadoop集群#启动集群#cd /opt/modules/hadoop-3.3.0/sbin/#start-dfs.sh先在hadoop1节点下执⾏上述命令start-dfs.sh#cd /opt/modules/hadoop-3.3.0/sbin/等hadoop1主节点下start-dfs.sh命令执⾏结束后，在hadoop2节点下执⾏命令start-yarn.sh#jps #hadoop1、hadoop2、hadoop3⼀起查看启动的进程#关闭集群#stop-yarn.sh先在hadoop2节点下执⾏命令stop-yarn.sh#stop-dfs.sh等hadoop2节点下stop-yarn.sh命令执⾏结束后，在hadoop1主节点下执⾏命令stop-dfs.sh【注】：启动集群和关闭集群顺序是相反的，启动时先hadoop1，关闭时后hadoop1【注】：因hadoop版本不同，hadoop-2.x.x下启动正常，hadoop-3.x.x下可能出现如下错误：[root@hadoop1 sbin]# start-dfs.shStarting namenodes on [hadoop1]ERROR: Attempting to operate on hdfs namenode as rootERROR: but there is no HDFS_NAMENODE_USER defined. Aborting operation.Starting datanodesERROR: Attempting to operate on hdfs datanode as rootERROR: but there is no HDFS_DATANODE_USER defined. Aborting operation.Starting secondary namenodes [hadoop3]ERROR: Attempting to operate on hdfs secondarynamenode as rootERROR: but there is no HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER defined. Aborting operation.[root@hadoop1 sbin]# start-dfs.shWARNING: HADOOP_SECURE_DN_USER has been replaced by HDFS_DATANODE_SECURE_USER. Using value of HADOOP_SECURE_DN_USER.解决办法为：在start-dfs.sh和stop-dfs.sh⽂件⾸部加⼊如下部分1 HDFS_DATANODE_USER=root2 HDFS_DATANODE_SECURE_USER=hdfs3 HDFS_NAMENODE_USER=root4 HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root在start-yarn.sh和stop-yarn.sh⽂件⾸部加⼊如下部分1 YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root2 HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn3 YARN_NODEMANAGER_USER=root这样这个问题就解决了，记得看清楚⾃⼰hadoop的版本号13）通过浏览器访问Hadoop集群在浏览器输⼊：192.168.150.14(主节点ip):9870访问Hadoop⽂件系统【注】：hadoop-3.x.x，服务器端⼝改为了9870，并不是原来的50070，看清⾃⼰的Hadoop版本可在Windows下配置主机节点映射，配置完成后即可在浏览器输⼊：hadoop1(主节点名称):9870访问Hadoop⽂件系统具体映射配置：在C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts⽂件后，加⼊与在虚拟机/etc/hosts配置⼀致的内容，即：#192.168.150.14 hadoop1#192.168.150.15 hadoop2#192.168.150.16 hadoop314）测试集群，上传⽂件#hadoop fs -mkdir -p /root/ #创建root⽬录#hadoop fs -put /opt/tar_packages/jdk-8u144-linux-x64.tar.gz /root/ #将/opt/tar_packages/⽬录下的jdk-8u144-linux-x64.tar.gz压缩包上传到刚才创建的root⽬录下⾄此，分布式集群搭建完成！PS：搭建过程中需要的⼯具我整理了⼀下，需要的请⾃取哦！(提取码:u240)如果搭建过程遇到了什么难以解决的问题，欢迎留⾔，毕竟多⼀个⼈⼀起百度可能会快⼀点！。
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。
Hadoop分布式详细安装步骤
Hadoop分布式详细安装步骤版本：0.20.2准备工作：由于Hadoop要求所有主机上hadoop的部署目录结构要相同，并且都有一个相同的用户名的帐户。
二台机器上是这样的：都有一个coole的帐户，主目录是/home/coole两台机器（内存应在512以上，否则可能会出现计算极度缓慢的情况）:一台机器名：master IP:211.87.239.181一台机器名：slave IP:211.87.239.182每台都建coole用户如果是ubuntu，为了便于用coole帐号修改系统设置和访问系统文件，推荐把coole也设为sudoers（有root 权限的用户），具体做法是用已有的sudoer登录系统，执行sudo visudo –f /etc/sudoers，并在此文件中添加以下一行：mapred ALL=(ALL) ALL一、更改主机名：1、修改/etc/sysconfig/networkNETWORKING=yesHOSTNAME=yourname （在这修改hostname，把yourname换成你想用的名字）NISDOMAIN=修改后机器211.87.239.181中/etc/sysconfig/network文件内容为：NETWORKING=yesHOSTNAME=master修改后机器211.87.239.182中/etc/sysconfig/network文件内容为：NETWORKING=yesHOSTNAME=slave2、最后在终端下执行：# hostname ***** （*****为修改后的hostname，即你想用的名字）例如#hostname master特别提示：各处修改的名字要保持一致，否则会出现问题。
3、修改每台机器的/etc/hosts，保证每台机器间都可以通过机器名解析配置etc/hosts文件，以root 身份打开/etc/hosts文件。
Master/slave做同样修改。
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hadoop大数据平台分布式集群环境搭建安装规划Hadoop分布式集群环境搭建是每个入门级新手都非常头疼的事情，因为你可能花费了很久的时间在搭建运行环境，最终却不知道什么原因无法创建成功。
但对新手来说，运行环境搭建不成功的概率还蛮高的。
在之前的分享文章中给hadoop新手入门推荐的大快搜索DKHadoop发行版，在运行环境安装方面的确要比其他的发行版hadoop要简单的多，毕竟DKHadoop是对底层重新集成封装的，对与研究hadoop尤其是入门级新手来说是非常友好的一个发行版！关于DKHadoop的安装留在后面再给大家分享，本篇就跟大家聊一聊关于【hadoop分布式集群环境搭建规划】。
1、分布式机器架构图：
其中机器1主节点，机器2从节点，机器3、机器4等都是计算节点。
当主节点宕机后从节点代替主节点工作，正常状态是从节点和计算节点一样工作。
这种架构设计保证数据完整性。
首先我们保证每台计算节点上分别有一个DataNode节点和NodeManager节点。
因为都是计算节点，真正干活的。
在数量上我们要保证。
那么NameNode和ResourceManager是两个非常重要的管理者，我们客户端的请求，第一时间与NameNode 和ResourceManager打交道。
NameNode负责管理HDFS文件系统的元数据，客户端不管是读文件还是写文件，都要首先找到NameNode获取文件的元数据，再进行文件的操作。
ResourceManager也是如此，它负责管理集群中的资源和任务调度，你也可以把它视为“大数据操作系统”。
客户端能否提交应用并运行，就看你的ResourceManager是否正常。
2、达到多大规模的数据，才值得用大数据的方式来处理？
第一，从数据量角度，但是并无确定的答案，一般定性角度来说，你觉得这个数据量单机处理不了，比如内存限制，时间过久等，就用集群，但是要降低时间，你的处理逻辑必须能分布式处理，定量就是一般数据或者未来的数据量会达到PB级别（可能GB）或以上就要用分布式，当然前提也是你的处理逻辑可以进行分布式。
第二，从算法角度，或者处理逻辑的时间复杂度来说，比如虽然你的数据记录不是很多，但是你的算法或者处理逻辑的时间复杂度是n的平方，甚至更高，同时你的算法可以进行分布式设计，那么就考虑用分布式，比如你的记录虽然只有1w, 但是时间复杂度确是n的平方，那么你想想单机要多久，要是你的算法可以进行分布式处理，那么就考虑用分布式。
3、制约大数据处理能力的几个问题
a、网络带宽
网络是联接计算机的纽带，这个纽带当然越宽越好，这样可以在计算机资源许可的情况
下，在单位时间内传输更多的数据，让计算机处理更多的数据。
现在企业网络中，普遍采用的多是百兆网络，也有千兆，万兆虽然有，但是用得不多。
b、磁盘
所有数据，不管它从哪里来，最终都要存进不同的硬盘里面，或者闪存盘。
闪存盘的读写效率比硬盘高得多，但是缺点也明显：价格贵、容量小。
现在的存储介质主要还是硬盘，硬盘有顺序读写和随机读写两种模型。
顺序读写是磁头沿着磁道，好象流水线一样，有规律的向前滚动进行。
随机读写是磁头跳跃着，找到磁道上留空的地方，把数据写进去。
很明显，顺序读写比随机读写效率高，所以系统架构师在设计大数据存储方案时，都是以顺序读写为主要选择。
c、计算机的数量
分布式的集群环境下，计算机的规模当然越大越好。
这样在数据等量的情况下，计算机数量越多，分配给每台计算机的数据越少，处理效率自然就高了。
但是计算机的数量也不是可以无限增加，集群对计算机规模的容纳有一个峰值，超过这个峰值，再提升就很困难，处理不好还会下降。
原因主要来自木桶短板效应、边界效应、规模放大效应。
根据多年前的一个测试，当时以Pentium 3和Pentium 4芯片为基础平台，配合100M网络，在上面运行LAXCUS大数据系统。
当达到千台计算机的规模时，瓶颈开始显露出来。
如果现在用新的X86芯片，加上更高速的网络，应该是能够容纳更多的计算机。
d、代码质量
这不是关键问题，但是是企业必须关注的一个问题。
这和程序员编写的计算机代码质量有关。
实际上，每个大数据产品都是半成品，它们只是提供了一个计算框架，要实际应用到企业生产中，里面还有大量业务编码需要程序员来实现。
要使大数据应用达到高质量，技术负责人要做好前期设计，清楚和规范业务流程，程序员拿到方案后，用统一格式编写代码。
这是双方互相配合的过程。
或者说，要做好协同和协调的事情。