在CentOS 6.8上部署已编译的Hadoop-2.7.6包

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了MapReduce编程模型，能够将计算作业自动拆分成多个子作业，并行地在集群的不同节点上执行。Hadoop-2.7.6是Hadoop的一个稳定版本，它支持HDFS（Hadoop Distributed File System）、MapReduce以及YARN（Yet Another Resource Negotiator）等多个子项目。 在CentOS 6.8这个Linux发行版上部署Hadoop需要进行一系列的步骤，而提前准备好的编译包（如hadoop-2.7.6.tar.gz）可以大幅度降低部署难度，因为已经完成了源码的编译过程。以下是关于在CentOS 6.8上使用hadoop-2.7.6.tar.gz编译包进行Hadoop部署的知识点： 1. 系统要求 CentOS 6.8作为部署环境，应该满足Hadoop运行的基本硬件要求。虽然Hadoop可以在一台机器上运行用于测试，但对于实际的大数据分析，推荐至少使用3台以上的服务器节点。每台服务器至少应具有4GB的RAM，并且具备足够的磁盘空间用于存储数据。 2. 安装依赖软件 在编译和运行Hadoop之前，需要在CentOS 6.8上安装一些必要的依赖软件。例如Java环境是Hadoop运行的基本需求，一般推荐安装Oracle JDK或OpenJDK。同时，还需要安装SSH（Secure Shell）用于Hadoop集群间的无密码登录以及GCC（GNU Compiler Collection）用于编译源码。 3. 解压编译好的包 下载的hadoop-2.7.6.tar.gz编译包应首先通过`tar`命令解压，解压命令如下： ```bash tar -xzf hadoop-2.7.6.tar.gz ``` 解压后一般会得到一个hadoop-2.7.6的文件夹，里面包含了编译好的Hadoop二进制文件和所有必需的配置文件。 4. 配置环境变量 为了让Hadoop命令在任何目录下都可以执行，需要设置环境变量。通过编辑用户的家目录下的`.bash_profile`文件，添加以下内容： ```bash export HADOOP_HOME=/path/to/hadoop-2.7.6 export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin ``` 之后，运行`source .bash_profile`使环境变量的修改生效。 5. 配置Hadoop 配置文件通常位于`$HADOOP_HOME/etc/hadoop`目录下，其中需要编辑的主要文件有`hadoop-env.sh`、`core-site.xml`、`hdfs-site.xml`、`mapred-site.xml`和`yarn-site.xml`。例如： - `hadoop-env.sh`：配置Hadoop运行环境的Java路径。 - `core-site.xml`：配置Hadoop的核心设置，如文件系统的默认名称。 - `hdfs-site.xml`：配置HDFS的副本数量、目录等。 - `mapred-site.xml`：配置MapReduce运行环境。 - `yarn-site.xml`：配置YARN资源管理器的相关参数。 6. 格式化HDFS 在第一次启动Hadoop之前，需要使用NameNode的格式化命令对HDFS进行格式化： ```bash $HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format ``` 7. 启动和停止Hadoop集群 使用Hadoop提供的管理脚本来启动和停止集群： ```bash $HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh $HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh ``` 停止集群的命令为： ```bash $HADOOP_HOME/sbin/stop-yarn.sh $HADOOP_HOME/sbin/stop-dfs.sh ``` 8. 验证安装 可以通过访问Hadoop管理页面或者使用命令行工具来验证Hadoop是否正确安装和运行。例如，使用`jps`命令查看Java进程，或者通过HDFS的Web界面检查NameNode和DataNode是否正常运行。 9. 大数据的概念 Hadoop的部署属于大数据技术栈的一部分。大数据不仅仅是关于数据量的大小，也包括数据的种类繁多和数据处理的实时性要求。大数据技术包括数据的采集、存储、管理、分析和可视化等环节，Hadoop正是为了解决前两个环节，即数据的存储和批量处理而设计。 10. 大数据生态系统 Hadoop是大数据生态系统的核心组件之一。除了Hadoop之外，生态系统还包括Hive、Pig、Flume、Sqoop、Zookeeper等。这些组件可以在Hadoop之上提供数据仓库、数据流处理、数据导入导出、协调服务等功能。这些组件相互补充，使得Hadoop成为一个功能全面的大数据处理平台。 通过以上步骤，便可以在CentOS 6.8上成功部署和运行Hadoop-2.7.6，为进行大规模的数据处理和分析提供一个稳定的平台。