Hadoop 3 HDFS 分布式搭建文档

Hadoop是由Apache软件基金会开发的开源分布式计算框架，支持在廉价硬件上处理大数据。本资源包含了Hadoop 2.7.2和Java Development Kit (JDK) 8u181的Linux版本，详细介绍了Hadoop环境搭建的关键组件和步骤。其中，Hadoop 2.7.2支持HDFS和MapReduce，前者提供高可用性和容错性的分布式存储系统，后者通过任务分解和并行执行提升数据处理效率。安装过程包括配置JAVA_HOME和HADOOP_HOME环境变量，并介绍了单机模式和伪分布式模式的部署方法。此外，还涉及到多个配置文件如core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml和yarn-site.xml的定制。

Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源分布式计算框架，主要用于处理和存储大数据。详细介绍了如何在多台Linux操作系统的机器上搭建基础的Hadoop集群，适合初学者参考学习。首先确保每个节点安装了至少Java 1.8版本的开发环境。然后下载Hadoop的tarball文件，解压到统一目录如/usr/hadoop。配置环境变量，设置HADOOP_HOME和PATH。创建必要的Hadoop目录结构，包括数据存储和临时文件目录。最后配置主要的XML文件包括core-site.xml、hadoop-env.sh、yarn-env.sh、hdfs-site.xml、mapred-site.xml和yarn-site.xml。

CentOS7系统上搭建Hadoop2.6.0分布式系统教程。如遇疑问，可邮件咨询。单机伪分布式搭建亦可使用。

面向初学者，提供Hadoop伪分布式平台搭建的实战指南，涵盖测试环境配置。平台各框架组成部分均经过反复核对，确保兼容性。本平台基于JDK 8 和 MySQL 8，并提供相关安装包的下载链接。如有疑问，欢迎@我咨询。 平台搭建步骤 环境准备： 安装 JDK 8 安装 MySQL 8 Hadoop安装： 下载 Hadoop 安装包 配置 Hadoop 环境变量 伪分布式模式配置： 修改 Hadoop 配置文件，启用伪分布式模式 启动 Hadoop 集群： 格式化 HDFS 文件系统 启动 Hadoop 守护进程 测试 Hadoop 集群： 运行 Hadoop 示例程序，验证集群功能 注意事项 确保 JDK 和 MySQL 版本与平台要求一致。 仔细检查 Hadoop 配置文件，避免出现错误。 启动 Hadoop 集群后，可以通过 Web 界面监控集群状态。

以下为部分步骤：1.关闭防火墙和selinux；2.上传并配置JDK；3.上传Hadoop安装包至Linux；4.配置Hadoop环境变量；5.映射虚拟机IP与主机名；6.设置机器时钟同步和SSH密码登录；7.修改配置文件并分发到从节点；8.格式化HDFS并启动Hadoop。

详细介绍了如何使用 Hadoop 3.3.1 搭建分布式系统，适合零基础用户快速上手。

Redis从3.0版本开始支持集群功能。Redis集群采用无中心节点的方式实现，无需代理，客户端直接连接到每个节点，并根据相同的哈希算法计算出键对应的槽，然后在相应的Redis节点上执行命令。Redis将响应时间视为最重要的条件，因此不接受增加开销的方式。为了去中心化，节点之间通过gossip协议交换状态并探测新加入的节点信息。Redis集群支持动态添加节点、动态迁移槽以及自动故障转移。Redis Cluster由多个Redis实例组成，推荐使用6个实例，其中3个为主节点，3个为从节点。主节点发生故障时，Redis Cluster可以选举从节点作为新的主节点继续提供服务，确保高可用性。

HDFS是大数据的核心组件之一，Hive的数据存储在HDFS中，Mapreduce和Spark的计算数据也存储在HDFS中，HBase的region也在HDFS中。在HDFS shell客户端，我们可以进行上传、删除等多种操作，并管理文件系统。熟练使用HDFS有助于更好地理解和掌握大数据技术。实验的主要目的是掌握HDFS的常用操作和文件系统管理。

Hadoop分布式文件系统（HDFS）提供了一个便捷的Web界面，用于监控和管理集群的文件和目录。通过访问NameNode节点的Web UI，用户可以直观地查看HDFS的运行状态、节点信息、存储容量、文件操作等关键指标，以及执行文件上传、下载、删除等操作，方便用户进行集群管理和数据维护。