Hadoop管理

在大数据领域，Hadoop作为必要的核心组件，提供了高效可靠的解决方案。将深入探讨如何通过自定义脚本简化Hadoop集群的启动与关闭，以及相关技术细节。Hadoop由Apache软件基金会开发，主要用于大规模数据的存储与处理。其主要组件包括HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce，前者用于数据存储，后者则进行并行处理。此外，Hadoop集群还涵盖HBase（分布式数据库）、Zookeeper（协调服务）和Hive（数据仓库工具）等关键组件。启动Hadoop集群一键化功能涉及环境检查、HDFS格式化、启动DataNodes、NameNodes、YARN资源管理器和节点管理器，以及其他关键组件的依次启动。关闭集群时，需要按逆序停止各服务，确保操作的完整性。

本课程专为具备一定Hadoop基础的学员设计，详细介绍如下内容：1、Hadoop 2.0高级运维，涵盖节点管理、HDFS和YARN的高可用实现以及HDFS联邦特性；2、CDH5组件的本地Yum部署和优化配置；3、Impala、Oozie和Hue的部署、操作及性能优化；4、Hadoop安全认证和授权管理；5、各组件的性能优化技巧。课程附有完整的课件和代码资料供下载。

记录Hadoop高可用集群的部署步骤，以及一些Hadoop服务管理的常用命令。

Hadoop® 高级管理一书中，Hadoop 高级管理员 Sam R. Alapati 汇集了权威知识，用于在任何环境中创建、配置、保护、管理和优化生产 Hadoop 集群。 Alapati 汲取其大规模 Hadoop 管理经验，将以行动为导向的建议与对问题和解决方案的精心研究解释相结合。 他涵盖了一系列无与伦比的话题，并提供了一系列无与伦比的现实示例。 Alapati 揭示了复杂的 Hadoop 环境的神秘面纱，帮助您在管理集群时确切地了解幕后发生的事情。在从头开始构建集群和配置高可用性、性能、安全性、加密和其他关键属性时，您将获得前所未有的洞察力。无论您使用什么 Hadoop 发行版或运行什么 Hadoop 应用程序，您在这里学到的高价值管理技能都是必不可少的。

随着技术的发展，Hadoop虚拟机的创建、克隆以及IP配置和远程操控已成为关键问题。

资源包\"resources.tar.gz\"包含了多个与IT领域相关的文件，主要涉及Hadoop配置、集群管理以及Python环境的安装。下面将详细解释这些知识点。1. Hadoop是Apache软件基金会的开源项目，提供分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算框架，用于处理和存储海量数据。\"hadoop-conf\"目录通常包含Hadoop集群的配置文件，如core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml和yarn-site.xml等，定义了集群的参数。2. 集群管理脚本用于自动化Hadoop集群的日常操作，如启动、停止服务、监控性能、故障排查等，通过SSH在节点间执行命令，提高了运维效率。3. \"get-pip.py\"是用于在Python环境中安装pip的脚本，方便用户管理Python库。4. \"auto-ssh\"配置脚本用于实现SSH免密登录，简化跨节点操作，涉及生成SSH密钥对，确保操作安全。这些文件适用于部署和管理基于Hadoop的大数据集群，提升管理效率和数据处理能力。

Hadoop文档提供了配置hadoop系统的相关指导。

实验环境采用hadoop-2.7.7.tar.gz版本，获取后解压并根据指南进行配置。

Hadoop

笔记：涵盖 Hadoop 入门到进阶知识 面试问题：整理了常见的 Hadoop 面试题 操作题：提供有关 MapReduce 的实践题