建立Hadoop环境详解

在本地的Linux CentOS 7虚拟机上设置Hadoop 3.1.2的伪分布式环境。

介绍了如何在CentOS 7 64位虚拟机环境中，利用JDK 8和Maven 3.6编译Hadoop 2.9.2源码。

详细记录了在Linux环境下搭建Hadoop的过程，涵盖了HDFS和YARN服务的配置与使用。

一份全新的hadoop实战指南，从零开始，带你轻松入门。

Linux环境下编译的Hadoop 2.7.6是Apache Hadoop的一个特定版本，优化在Linux操作系统上的性能表现。Hadoop是一个开源框架，专注于大规模数据集的存储和处理。它由两个核心组件组成：Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce编程模型。此版本引入了YARN作为资源管理器，取代了旧版的JobTracker，提升了任务调度和资源分配效率。另外，HDFS Federation支持多个NameNode，增强了可扩展性和可用性。默认的块大小为128MB，可根据需求进行调整以优化存储和I/O性能。安全性方面，引入了Kerberos认证，确保数据操作的安全性。最后，使用Avro作为数据序列化工具，实现高效的数据交换。在Linux上编译Hadoop的过程包括环境准备、源码获取、配置编译选项、执行编译和构建以及最后的测试验证。

本教程将详细介绍如何利用Spring框架与MongoDB数据库创建一个集群环境。MongoDB作为一种流行的NoSQL数据库，在企业级应用中具有重要地位。通过结合这两者，我们能够搭建出高效且可扩展的后端系统。了解MongoDB集群的基本概念至关重要，它提供了高可用性和水平扩展性。MongoDB集群包含多个关键组件，如mongod（数据库进程）、mongos（路由服务）和config servers（配置服务器）。在单实例模式下，我们只需运行一个mongod进程，但在集群模式下，至少需要三个mongod实例用于数据复制和故障转移，以及至少一个mongos和一个config server。安装MongoDB时，请确保在所有集群参与的机器上安装MongoDB。按照官方文档指南下载适合操作系统的MongoDB二进制包，并进行安装。配置MongoDB时，为每个mongod实例创建配置文件，指定数据存储路径和端口等。在集群模式下，需要启用replSet选项来定义复制集的名称。配置一个或多个config server实例，它们负责存储复制集和分片的信息，并配置--configsvr选项。mongos作为客户端与数据库之间的接口，需知道config server的位置，因此配置文件中需包含--configdb选项。分别启动所有mongod、config server和mongos实例，并确保它们按照配置文件指定的端口运行。使用MongoDB shell连接到任意一个mongod实例，并执行rs.initiate()命令来初始化复制集。其他节点将自动发现并加入复制集。在Spring应用中，我们需使用MongoClient或MongoClients.create()方法连接MongoDB集群。在Spring应用的配置文件（如application.properties）中，提供包括所有mongos地址的连接字符串。

Windows 开发 Hadoop 时，需配置 HADOOP_HOME 环境变量，值为 D:Program Fileshadoop-common-2.7.3-bin-master。配置后可解决以下错误： org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.createDirectoryWithMode0(Ljava/lang/String;I)V org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.createDirectoryWithMode0

详细阐述在本地、伪分布和完全分布模式下搭建Hadoop环境的完整过程。

Hadoop 3.1 适用于 GPU、Linux 和 Windows，它是一款出色的系统，采用最新技术。详细说明请访问项目网站： http://hadoop.apache.org/docs/current/index.html