Apache Hadoop2.x 安装入门详解 PDF

Apache Hadoop是一个开源框架，主要用于分布式存储和计算大数据。Hadoop 2.x 是该框架的一个重要版本，引入了许多改进和优化，使得它更加适合企业级的大数据处理需求。本教程将详细讲解Apache Hadoop 2.x的安装过程，帮助初学者快速入门。 一、Hadoop的体系结构 Hadoop的核心由两个主要组件构成：Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 MapReduce。HDFS是一种分布式文件系统，能存储和处理海量数据；MapReduce是并行处理模型，用于处理和生成大数据集。 二、Hadoop 2.x的主要改进 1. YARN（Yet Another Resource Negotiator）：Hadoop 2.x引入了YARN，取代了旧版中的JobTracker，负责集群资源管理和调度，提高了系统的可扩展性和资源利用率。 2. HDFS Federation：通过增加多个NameNode，解决了单点故障问题，提高了可用性。 3. HA(High Availability)支持：为NameNode提供了热备份，确保服务连续性。 4. 更强的稳定性与性能优化：包括Block Size调整、网络带宽优化等。 三、Hadoop环境准备 1. 硬件与操作系统：推荐使用64位Linux系统，如Ubuntu、CentOS等，确保足够的内存和磁盘空间。 2. Java环境：Hadoop基于Java，所以需要安装JDK，并设置好JAVA_HOME环境变量。 3. 配置SSH无密码登录：方便在集群节点间进行命令行操作。 四、Hadoop安装步骤 1. 下载Hadoop：从Apache官方网站获取最新稳定版本的Hadoop发行版。 2. 解压安装：将下载的Hadoop压缩包解压到指定目录，例如 `/usr/local/hadoop`。 3. 配置环境变量：在`~/.bashrc`或`~/.bash_profile`中添加HADOOP_HOME，并更新PATH。 4. 配置Hadoop配置文件：如`core-site.xml`、`hdfs-site.xml`、`mapred-site.xml`和`yarn-site.xml`，设定HDFS和YARN的相关参数。 5. 初始化HDFS：运行`hdfs namenode -format`命令对NameNode进行格式化。 6. 启动Hadoop服务：通过`start-dfs.sh`和`start-yarn.sh`启动HDFS和YARN。 五、Hadoop基本操作 1. 上传文件：使用`hadoop fs -put`命令将本地文件上传至HDFS。 2. 查看文件：使用`hadoop fs -ls`查看HDFS目录。 3. 读取文件：使用`hadoop fs -cat`命令查看HDFS中的文件内容。 4. MapReduce编程：编写Java程序，实现Mapper和Reducer类，通过`hadoop jar`提交任务执行。 六、实战案例 通过实际的WordCount程序示例，了解如何使用Hadoop MapReduce处理数据，统计文本中单词出现次数。 七、监控与管理 1. 日志查看：Hadoop提供了一套日志收集和分析机制，方便排查问题。 2. Web UI：通过访问NameNode和ResourceManager的Web界面监控Hadoop集群状态。 学习Hadoop 2.x的安装不仅涉及技术操作，更需要理解其背后的分布式计算原理。通过本教程，读者将能够掌握Hadoop的基础安装和使用方法，为进一步深入大数据处理打下坚实基础。