📅 最后修改于: 2023-12-03 15:38:49.215000 🧑 作者: Mango
Hadoop集群是一组计算机的集合，它们可以协同工作来运行Hadoop分布式计算作业。本文将介绍如何构建Hadoop集群，包括以下几个方面：
构建一个Hadoop集群需要至少有两台计算机，一台用作主节点，其他计算机用作工作节点。建议使用相同的硬件配置来保证集群的稳定性和性能。以下是最低要求：
在构建Hadoop集群之前，需要先安装Hadoop软件。建议使用最新版本的Hadoop软件。
建议将主节点和工作节点放置在不同的计算机上。主节点可以处理Hadoop分布式文件系统（HDFS）的元数据，为工作节点提供任务分配和管理。工作节点负责实际的计算任务。
在所有计算机上都需要安装Java。命令行输入以下命令来安装OpenJDK 8：
sudo apt-get update
sudo apt-get install openjdk-8-jdk
在所有计算机上都需要安装Hadoop。从Hadoop官网下载最新版本的Hadoop并解压缩到一个目录中。
主节点需要配置HDFS、YARN和MapReduce。
在主节点的hadoop-env.sh文件中配置JAVA_HOME，例如：
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64
在主节点的core-site.xml文件中配置HDFS的基本设置，例如：
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://localhost:9000</value>
</property>
</configuration>
在主节点的hdfs-site.xml文件中配置HDFS的副本数量，例如：
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
</configuration>
在主节点的yarn-env.sh文件中配置JAVA_HOME，例如：
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64
在主节点的yarn-site.xml文件中配置YARN的基本设置，例如：
<configuration>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>
在主节点的mapred-env.sh文件中配置JAVA_HOME，例如：
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64
在主节点的mapred-site.xml文件中配置MapReduce的基本设置，例如：
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
工作节点需要配置YARN。
在工作节点的yarn-env.sh文件中配置JAVA_HOME，例如：
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64
在工作节点的yarn-site.xml文件中配置YARN的基本设置，例如：
<configuration>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>
完成上述配置后，可以启动集群并测试它是否正常工作。首先在主节点上格式化HDFS：
hdfs namenode -format
然后启动HDFS：
start-dfs.sh
启动YARN：
start-yarn.sh
最后，运行一个MapReduce测试作业：
yarn jar <path_to_hadoop_examples_jar> pi 10 1000
这个作业将计算Pi的近似值。如果一切正常，您将看到输出结果。
构建Hadoop集群需要小心的规划和配置，但正常工作后可为大规模数据分析提供强大的支持。本文涵盖了建立一个基本的Hadoop集群所需的基本步骤。