从零开始在 Linux 上搭建 Hadoop 平台：一个详细的教程和必备配置文件-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了从零开始在 Linux 上搭建 Hadoop 平台：一个详细的教程和必备配置文件。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

在信息时代，大数据处理是企业发展必不可少的一部分。Hadoop 是一种分布式计算平台，能够高效地处理大数据集。然而，搭建 Hadoop 集群可以相当复杂，需要正确配置和调整多个组件。本文将向您展示如何从零开始在 Linux 上搭建 Hadoop，以及如何配置 Hadoop 的必备文件。

一、选择 Linux 发行版

选择正确的 Linux 发行版是为 Hadoop 集群配置环境的重要一步。Ubuntu、CentOS、Debian 等都是常见的选择，但是我们建议使用 CentOS 发行版，因为它在企业中稳定性和可靠性很高。

二、安装和配置 Java 环境

Hadoop 是基于 Java 开发的，因此在搭建 Hadoop 之前，您需要安装和配置 Java 环境。在 CentOS 中，可以使用以下命令安装 OpenJDK：

sudo yum install -y java-1.8.0-openjdk-devel

安装完成后，需要配置 Java 环境变量。可以使用以下命令打开环境变量文件：

sudo nano /etc/environment

然后添加以下两行代码：

JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-amd64
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

然后使用以下命令重新加载环境变量：

source /etc/environment

三、下载和配置 Hadoop

下载 Hadoop 安装包，可以在 Apache Hadoop 的官方网站上下载最新的稳定版本。现在最新的是 Hadoop 3.3.0

wget https://downloads.apache.org/hadoop/common/hadoop-3.3.0/hadoop-3.3.0.tar.gz

解压 Hadoop 文件：

tar -xzf hadoop-3.3.0.tar.gz
cd hadoop-3.3.0

然后，需要配置 Hadoop 的必备配置文件。配置文件均位于 hadoop/etc/hadoop 目录中。

core-site.xml

<configuration>
   <property>
      <name>fs.defaultFS</name>
      <value>hdfs://localhost:9000</value>
      <description>Name</description>
   </property>
</configuration>

hdfs-site.xml

<configuration>
   <property>
      <name>dfs.replication</name>
      <value>1</value>
      <description>The default number of replicas for a Hadoop File System (HDFS) block is 3.  For a single-node Hadoop setup, we will only need one replica of each block.</description>
   </property>
   <property>
      <name>dfs.namenode.name.dir</name>
      <value>file:/hadoop/app/hadoop/tmp/dfs/name</value>
      <description>Directory to store the metadata for HDFS.</description>
   </property>
   <property>
      <name>dfs.datanode.data.dir</name>
      <value>file:/hadoop/app/hadoop/tmp/dfs/data</value>
      <description>Directory to store the data for HDFS.</description>
   </property>
</configuration>

mapred-site.xml

<configuration>
   <property>
      <name>mapreduce.framework.name</name>
      <value>yarn</value>
      <description>The MapReduce application framework library.</description>
   </property>
   <property>
      <name>yarn.app.mapreduce.am.resource.mb</name>
      <value>512</value>
      <description>Amount of memory the MapReduce framework can use.</description>
   </property>
   <property>
      <name>mapreduce.map.memory.mb</name>
      <value>256</value>
      <description>Amount of memory each map task is allowed to use.</description>
   </property>
   <property>
      <name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>
      <value>256</value>
      <description>Amount of memory each reduce task is allowed to use.</description>
   </property>
</configuration>

yarn-site.xml

<configuration>
   <property>
      <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
      <value>mapreduce_shuffle</value>
      <description>The Shuffle service to be used (if using MapReduce).</description>
   </property>
   <property>
      <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>
      <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
      <description>The implementation of the ShuffleHandler service.</description>
   </property>
   <property>
      <name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>
      <value>/hadoop/app/hadoop/tmp/nm-local-dir</value>
      <description>Directory to store local state for NodeManager.</description>
   </property>
   <property>
      <name>yarn.nodemanager.log-dirs</name>
      <value>/hadoop/app/hadoop/tmp/nm-logs</value>
      <description>Directory to store logs for NodeManager.</description>
   </property>
   <property>
      <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
      <value>512</value>
      <description>Amount of memory NodeManager can use.</description>
   </property>
   <property>
      <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
      <value>128</value>
      <description>Minimum amount of memory an application can request from the scheduler.</description>
   </property>
   <property>
      <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
      <value>2048</value>
      <description>Maximum amount of memory an application can request from the scheduler.</description>
   </property>
</configuration>

四、启动 Hadoop

现在，已经完成了 Hadoop 的配置，可以启动 Hadoop：

cd /hadoop/app/hadoop/sbin
./start-all.sh

此命令将启动所有的 Hadoop 服务，包括 NameNode、DataNode、ResourceManager 和 NodeManager。

可以使用以下命令检查 Hadoop 服务是否正在运行：

jps

如果一切正常，则应该看到以下输出：

2562 DataNode
2631 NodeManager
2405 NameNode
2771 ResourceManager

五、测试 Hadoop

可以使用以下命令在 Hadoop 上运行一个简单的 MapReduce 任务，以验证 Hadoop 是否正常运行：

hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-3.3.0.jar wordcount /input /output

对于该命令，需要替换以下参数：

hadoop-mapreduce-examples-3.3.0.jar：这是 Hadoop 的示例程序 JAR 文件路径。
wordcount：这是要运行程序的类。
/input：这是输入文件的路径。
/output：这是输出文件的路径。

六、总结

在本文中，我们讨论了从头开始在 Linux 上搭建 Hadoop 平台所需的步骤。我们讨论了如何选择适当的 Linux 发行版，如何安装和配置 Java 环境，以及如何下载和配置 Hadoop。此外，我们还讨论了 Hadoop 的必要配置文件的内容，并展示了如何启动 Hadoop 和测试它是否正常运行。

此外，为了更详细地了解如何配置和管理 Hadoop，请参阅 Apache Hadoop 的官方文档。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-713473.html

到了这里，关于从零开始在 Linux 上搭建 Hadoop 平台：一个详细的教程和必备配置文件的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！