Hadoop部署

在IT领域，Hadoop是一个广泛使用的开源框架，用于处理和存储大规模数据集。本文将详细介绍如何在基于Vmware 10.0的虚拟环境中，在一台服务器上安装配置Hadoop-2.2.0，以及后续如何部署Spark 1.0。操作系统采用的是CentOS 6.4 X64。 集群网络环境是部署Hadoop的基础。在虚拟环境下，确保所有节点间通信的畅通至关重要。通常，这需要设置静态IP地址，确保主机名解析正确，并且在各个节点间配置SSH无密码登录，以便在不同节点间进行命令行操作而无需反复输入密码。SSH无密码验证的配置包括生成公钥和私钥对，然后将公钥分发到所有其他节点的authorized_keys文件中。 接着，JDK是Hadoop运行的必要条件。在CentOS中，可以下载并安装JDK 1.7。安装完成后，需要配置Java环境变量，包括JAVA_HOME、PATH和CLASSPATH，使得系统能够识别并执行Java命令。 进入Hadoop的部署环节，首先需要下载Hadoop-2.2.0版本，解压后在本地进行基本配置。主要涉及的配置文件有hadoop-env.sh、core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml和mapred-site.xml。这些文件中的配置项会定义Hadoop集群的运行模式（如分布式模式）、数据存储路径、内存分配、节点角色等关键参数。 配置完成后，需要将这些配置文件复制到所有数据节点上，保持集群的一致性。此外，还要格式化NameNode，这一步将初始化HDFS文件系统的元数据。 启动Hadoop集群，通常按照以下顺序执行：先启动DataNode，再启动NameNode，接着是SecondaryNameNode，最后是YARN的相关服务（Resource Manager和Node Manager）。启动成功后，可以通过Hadoop提供的各种工具进行测试，例如运行HDFS的put命令上传文件，get命令下载文件，或者使用Hadoop自带的DFSAdmin工具检查集群状态。 Spark是另一个大数据处理框架，它可以与Hadoop紧密集成，利用YARN作为其资源管理器。在Hadoop集群上部署Spark 1.0，需要配置Spark的环境变量，包括SPARK_HOME、PATH，并修改spark-env.sh文件，指定Hadoop相关路径。同时，根据需求配置Spark的master和worker节点，以及相关性能参数。 一旦Spark部署完成，就可以通过YarnClient来提交Spark作业，利用Hadoop集群的计算资源处理数据。YarnClient是Spark与YARN交互的接口，它负责将Spark作业转换为YARN的应用，然后提交到ResourceManager进行调度。 总结，本文详细介绍了在CentOS 6.4 X64上利用Vmware虚拟环境搭建Hadoop-2.2.0和Spark 1.0集群的步骤，涵盖了从基础环境准备、JDK安装、Hadoop配置到Spark部署的全过程。这对于学习和实践Hadoop和Spark的大数据处理能力提供了清晰的指导。