Hadoop基础——安装指南（以Linux为例）_linux 安装hadoop

一，Hadoop介绍

Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，主要用于海量数据的存储和海量数据的分析计算。以下是关于Hadoop的详细介绍：

一、基本概念

Hadoop是一个能够让用户在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序的框架。它充分利用集群的威力进行高速运算和存储，其核心设计包括分布式文件系统（HDFS）和MapReduce编程模型。

二、核心组件

1. HDFS（Hadoop Distributed File System）：
   • 这是一个高容错性的分布式文件系统，适合部署在低廉的硬件上。
   • 它通过自动保存数据的多个副本来确保数据的可靠性。
   • HDFS放宽了POSIX的要求，可以以流的形式访问文件系统中的数据。
2. MapReduce：
   • 这是一个分布式运算编程框架，用于在集群服务器上分布式并行运算。
   • 它允许用户编写两个主要的函数：Map函数和Reduce函数，以实现数据的并行处理和聚合。
3. YARN（Yet Another Resource Negotiator）：
   • 这是一个分布式资源调度系统，用于帮助用户调度大量的MapReduce程序，并合理分配运算资源（如CPU和内存）。

三、特点与优势

1. 高可靠性：Hadoop通过维护多个数据副本，即使在计算元素或存储出现故障时，也能保证数据的可靠性。
2. 高扩展性：Hadoop能够方便地在集群间分配任务数据，并可以轻松地扩展到数以千计的节点。
3. 高效性：Hadoop以并行的方式工作，通过并行处理可以加快处理速度。
4. 高容错性：Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。
5. 低成本：Hadoop可以运行在廉价的机器上，并且其成本较低，任何人都可以使用。

四、适用场景

Hadoop适用于以下场景：

1. 大数据处理：Hadoop能够处理海量数据，适合用于分布式存储和处理大规模数据集。
2. 数据分析：Hadoop提供了MapReduce框架，可以用于数据处理和分析，支持复杂的数据处理任务。
3. 日志分析：Hadoop能够处理大量的日志数据，帮助企业分析用户行为和系统运行情况。
4. 数据挖掘：Hadoop提供了强大的数据处理和计算能力，可以用于数据挖掘和机器学习任务。

综上所述，Hadoop是一个功能强大的分布式系统基础架构，以其高可靠性、高扩展性、高效性、高容错性和低成本的特点，广泛应用于大数据处理、数据分析、日志分析和数据挖掘等场景。

二，安装过程（以Linux为例）

一、环境准备

1. 操作系统：选择CentOS 7作为安装Hadoop的操作系统。
2. Java环境：Hadoop需要Java环境，确保安装JDK 1.8或以上版本。
3. SSH：Hadoop集群中的节点之间需要使用SSH进行通信，确保SSH服务已经安装并启动。

二、安装步骤

1.下载Hadoop

1访问Apache Hadoop官网（https://hadoop.apache.org/），下载所需的Hadoop版本

2.解压Hadoop

1.将下载的Hadoop压缩包上传至Linux服务器。

2.解压Hadoop压缩包到指定目录，例如/usr/local/hadoop。

保存并退出编辑器，然后运行source ~/.bashrc使配置生效。

sudo tar -xzf hadoop-*.tar.gz -C /usr/local/  
sudo ln -s /usr/local/hadoop-* /usr/local/hadoop

3.配置环境变量

1. 编辑~/.bashrc文件，添加Hadoop的环境变量。

   export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop  
   export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
   

     2. 修改core-site.xml文件，core-site.xml：配置Hadoop的核心参数。将以下代码添加进文件中。

<configuration>  
  <property>  
    <name>fs.defaultFS</name>  
    <value>hdfs://localhost:9000</value>  
  </property>  
  <property>  
    <name>hadoop.tmp.dir</name>  
    <value>/tmp/hadoop-${user.name}</value>  
  </property>  
</configuration>

    3.修改hdfs-site.xml，hdfs-site.xml：配置HDFS的参数。将以下代码添加进文件中。

<configuration>  
  <property>  
    <name>dfs.replication</name>  
    <value>1</value>  
  </property>  
</configuration>

  4.修改yarn-site.xml文件，yarn-site.xml（如果使用YARN）：配置YARN的参数。将以下代码添加进文件中。

<configuration>  
  <!-- Site specific YARN configuration properties -->  
</configuration>

  5.mapred-site.xml（如果使用MapReduce 1.x）：从mapred-site.xml.template复制并重命名，然后配置MapReduce的参数。并在mapred-site.xml中添加配置。

cp etc/hadoop/mapred-site.xml.template etc/hadoop/mapred-site.xml

 6.workers（或slaves，取决于Hadoop版本）：列出Hadoop集群中的所有DataNode节点。

    6.1更改文件权限（如果需要的话）。

sudo chown -R your_username:your_username /usr/local/hadoop

  7.格式化HDFS 

1. 在NameNode节点上，运行以下命令格式化HDFS。

   hdfs namenode -format
   

  8. 启动Hadoop

    8.1启动HDFS。

start-dfs.sh

   8.2如果使用YARN，则还需要启动YARN。

start-yarn.sh

9.检查服务状态

1. 使用jps命令检查NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager等进程是否正在运行。
2. 访问Hadoop的Web界面（默认端口为50070和8088）来查看集群的状态。