大数据之hadoop分布式集群参数配置
Hadoop集群配置与数据处理入门
Hadoop集群配置与数据处理入门1. 引言Hadoop是一个开源的分布式计算框架，被广泛应用于大规模数据处理和存储。
在本文中，我们将介绍Hadoop集群的配置和数据处理的基本概念与入门知识。
2. Hadoop集群配置2.1 硬件要求架设Hadoop集群需要一定的硬件资源支持。
通常，集群中包含主节点和若干个从节点。
主节点负责整个集群的管理，而从节点负责执行具体的计算任务。
在硬件要求方面，主节点需要具备较高的计算能力和存储空间。
从节点需要具备较低的计算能力和存储空间，但数量较多。
此外，网络带宽也是一个关键因素。
较高的网络带宽可以加快数据的传输速度，提升集群的效率。
2.2 软件要求Hadoop运行在Java虚拟机上，所以首先需要确保每台主机都安装了适当版本的Java。
其次，需要安装Hadoop分发版本，如Apache Hadoop或Cloudera等。
针对集群管理，可以选择安装Hadoop的主节点管理工具，如Apache Ambari或Cloudera Manager。
这些工具可以帮助用户轻松管理集群的配置和状态。
2.3 配置文件Hadoop集群部署需要配置多个文件。
其中，最重要的是核心配置文件core-site.xml、hdfs-site.xml和yarn-site.xml。
core-site.xml配置Hadoop的核心参数，如文件系统和输入输出配置等；hdfs-site.xml用于配置Hadoop分布式文件系统；yarn-site.xml配置Hadoop资源管理器和任务调度器相关的参数。
3. 数据处理入门3.1 数据存储与处理Hadoop的核心之一是分布式文件系统(HDFS)，它是Hadoop集群的文件系统，能够在集群中存储海量数据。
用户可以通过Hadoop的命令行工具或API进行文件的读取、写入和删除操作。
3.2 数据处理模型MapReduce是Hadoop的编程模型。
它将大规模的数据集拆分成小的数据块，并分配给集群中的多个计算节点进行并行处理。
hadoop完全分布式配置过程详解
hadoop完全分布式配置过程详解Hadoop全分布搭建⼀.今⽇任务hadoop完全分布式系统搭建⼆.任务内容1.准备软件hadoop-2.6.0-cdh5.7.0.tar.gzjdk-8u161-linux-x64.tar.gzCentos-6.5VirtualBox-5.2.18-124319-Win.exe1. 配置过程第⼀步：配置免密登录1. 新建虚拟机，设置静态ip地址，主机名master，ip以及主机名映射1. 配置免密登陆1. 启动ssh服务Service sshd start1. 配置免密登录，更新公钥第⼆步：复制虚拟机，更改ip主机名和ip映射，分别配置56.2 主机名master，56.3 主机名 slaver1,56.4 主机名slaver2第三步：上传jdk和hadoop到 hadoop⽤户⽬录使⽤sftp上传jdk和hadoop的压缩包到hadoop⽤户⽬录下第四步：jdk和hadoop配置1. 解压⽂件1. 配置环境变量1. 配置hadoop⽂件1. core-site.xml2.hdfs-site.Xml1. mapred-site.xml1. Yarn-site.xml1. Slaver1. 将jdk和hadoop⽂件分发到slaver1 和slaver21. 在master格式化hdfs的namenode 并且启动hdfs，使⽤jps验证启动三.遇到问题1.复制虚拟机后需要⼀个个更改ip包括映射等2.配置好之后启动 slaver1 和slaver2 均没有Java环境，但是jdk已配好四．处理⽅式Slaver1 和slaver2 配置成功环境变量但是启动时提⽰没有java环境的问题，解决⽅式是在master配置好之后，启动时显⽰6个进程，表⽰master主机hadoop⽂件已经全部配置，然后使⽤远程将 master配置好的 hadoop⽂件分发到slaver1和slaver2总结：1. 此处配置主机名和ip映射时，直接将所有的全部配置，以便复制虚拟机时不需要继续修改2. 配置java环境时，确保系统本⾝没有已经安装好的jdk安装包，有则删除3. 配置好环境变量，需要使⽤ source使其⽣效4. 分发⽂件时，最好是将master配置好的hadoop⽂件分发过去，避免出现其他问题5. 启动成功后，master有5个进程，slaver都只有2个进程。
hadoop集群配置
集群上部署HADOOP，构建HDFS（1）分布式计算开源框架Hadoop入门实践其实参看Hadoop官方文档已经能够很容易配置分布式框架运行环境了，不过这里既然写了就再多写一点，同时有一些细节需要注意的也说明一下，其实也就是这些细节会让人摸索半天。
Hadoop可以单机跑，也可以配置集群跑，单机跑就不需要多说了，只需要按照Demo的运行说明直接执行命令即可。
这里主要重点说一下集群配置运行的过程。
1环境7台普通的机器，操作系统都是Linux。
内存和CPU就不说了，反正Hadoop一大特点就是机器在多不在精。
JDK必须是1.5以上的，这个切记。
7台机器的机器名务必不同，后续会谈到机器名对于MapReduce有很大的影响。
2部署考虑正如上面我描述的，对于Hadoop的集群来说，可以分成两大类角色：Master和Slave，前者主要配置NameNode和JobTracker的角色，负责总管分布式数据和分解任务的执行，后者配置DataNode和TaskTracker的角色，负责分布式数据存储以及任务的执行。
本来我打算看看一台机器是否可以配置成Master，同时也作为Slave使用，不过发现在NameNode初始化的过程中以及TaskTracker执行过程中机器名配置好像有冲突（NameNode和TaskTracker对于Hosts的配置有些冲突，究竟是把机器名对应IP放在配置前面还是把Localhost对应IP放在前面有点问题，不过可能也是我自己的问题吧，这个大家可以根据实施情况给我反馈）。
最后反正决定一台Master，六台Slave，后续复杂的应用开发和测试结果的比对会增加机器配置。
3实施步骤1.在所有的机器上都建立相同的目录，也可以就建立相同的用户，以该用户的home路径来做hadoop的安装路径。
例如我在所有的机器上都建立了/home/wenchu。
2.下载Hadoop，先解压到Master上。
这里我是下载的0.17.1的版本。
hadoop集群安装配置的主要操作步骤-概述说明以及解释
hadoop集群安装配置的主要操作步骤-概述说明以及解释1.引言1.1 概述Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于处理和存储大规模数据集。
它提供了高度可靠性、容错性和可扩展性的特性，因此被广泛应用于大数据处理领域。
本文旨在介绍Hadoop集群安装配置的主要操作步骤。
在开始具体的操作步骤之前，我们先对Hadoop集群的概念进行简要说明。
Hadoop集群由一组互联的计算机节点组成，其中包含了主节点和多个从节点。
主节点负责调度任务并管理整个集群的资源分配，而从节点则负责实际的数据存储和计算任务执行。
这种分布式的架构使得Hadoop可以高效地处理大规模数据，并实现数据的并行计算。
为了搭建一个Hadoop集群，我们需要进行一系列的安装和配置操作。
主要的操作步骤包括以下几个方面：1. 硬件准备：在开始之前，需要确保所有的计算机节点都满足Hadoop的硬件要求，并配置好网络连接。
2. 软件安装：首先，我们需要下载Hadoop的安装包，并解压到指定的目录。
然后，我们需要安装Java开发环境，因为Hadoop是基于Java 开发的。
3. 配置主节点：在主节点上，我们需要编辑Hadoop的配置文件，包括核心配置文件、HDFS配置文件和YARN配置文件等。
这些配置文件会影响到集群的整体运行方式和资源分配策略。
4. 配置从节点：与配置主节点类似，我们也需要在每个从节点上进行相应的配置。
从节点的配置主要包括核心配置和数据节点配置。
5. 启动集群：在所有节点的配置完成后，我们可以通过启动Hadoop 集群来进行测试和验证。
启动过程中，我们需要确保各个节点之间的通信正常，并且集群的各个组件都能够正常启动和工作。
通过完成以上这些操作步骤，我们就可以成功搭建一个Hadoop集群，并开始进行大数据的处理和分析工作了。
当然，在实际应用中，还会存在更多的细节和需要注意的地方，我们需要根据具体的场景和需求进行相应的调整和扩展。
Hadoop集群配置心得（低配置集群+自动同步配置）
Hadoop集群配置⼼得（低配置集群+⾃动同步配置）本⽂为本⼈原创，⾸发到炼数成⾦。
情况是这样的，我没有⼀个⾮常强劲的电脑来搞出⼀个性能⾮常NB的服务器集群，相信很多⼈也跟我差不多，所以现在把我的低配置集群经验拿出来写⼀下好了。
我的配备：1）五六年前的赛扬单核处理器2G内存笔记本 2）公司给配的ThinkpadT420，i5双核处理器4G内存（可⽤内存只有3.4G，是因为装的是32位系统的缘故吧。
）就算是⽤公司配置的电脑，做出来三台1G内存的虚拟机也显然是不现实的。
企业笔记本运⾏的软件多啊，什么都不做空余内存也才不到3G。
所以呢，我的想法就是：⽤我⾃⼰的笔记本（简称PC1）做Master节点，⽤来跑Jobtracker,Namenode 和SecondaryNamenode；⽤公司的笔记本跑两个虚拟机（简称VM1和VM2），⽤来做Slave节点，跑Tasktracker和Datanode。
这么做的话，就需要让PC1，VM1和VM2处于同⼀个⽹段⾥，保证他们之间可以互相连通。
⽹络环境：我的两台电脑都是通过⼀个⽆线路由上⽹。
构建跟外部的电脑同⼀⽹段的虚拟机配置过程：准备⼯作：构建⼀个集群，⾸先前提条件是每台服务器都要有⼀个固定的IP地址，然后才可能进⾏后续的操作。
所以呢，先把我的两台笔记本电脑全部设置成固定IP（注意，如果像我⼀样使⽤⽆线路由上⽹，那就要把⽆线⽹卡的IP设置成固定IP）。
⽤来做Master节点的PC1:192.168.33.150，⽤来跑虚拟机的宿主笔记本：192.168.33.157。
⽬标：VM1和VM2的IP地址分别设置成192.168.33.151和152。
步骤：1）新建VM1虚拟机。
2）打开VM1的⽹卡设置界⾯，连接⽅式选Bridge。
（桥接）关于桥接的具体信息，可以百度⼀下。
我们需要知道的，就是⽤桥接的⽅式，可以让虚拟机通过本机的⽹关来上⽹，所以就可以跟本机处于同⼀个⽹段，互相之间可以进⾏通信。
大数据--Hadoop集群环境搭建
⼤数据--Hadoop集群环境搭建⾸先我们来认识⼀下HDFS， HDFS（Hadoop Distributed File System ）Hadoop分布式⽂件系统。
它其实是将⼀个⼤⽂件分成若⼲块保存在不同服务器的多个节点中。
通过联⽹让⽤户感觉像是在本地⼀样查看⽂件，为了降低⽂件丢失造成的错误，它会为每个⼩⽂件复制多个副本（默认为三个），以此来实现多机器上的多⽤户分享⽂件和存储空间。
Hadoop主要包含三个模块：HDFS模块：HDFS负责⼤数据的存储，通过将⼤⽂件分块后进⾏分布式存储⽅式，突破了服务器硬盘⼤⼩的限制，解决了单台机器⽆法存储⼤⽂件的问题，HDFS是个相对独⽴的模块，可以为YARN提供服务，也可以为HBase等其他模块提供服务。
YARN模块：YARN是⼀个通⽤的资源协同和任务调度框架，是为了解决Hadoop中MapReduce⾥NameNode负载太⼤和其他问题⽽创建的⼀个框架。
YARN是个通⽤框架，不⽌可以运⾏MapReduce，还可以运⾏Spark、Storm等其他计算框架。
MapReduce模块：MapReduce是⼀个计算框架，它给出了⼀种数据处理的⽅式，即通过Map阶段、Reduce阶段来分布式地流式处理数据。
它只适⽤于⼤数据的离线处理，对实时性要求很⾼的应⽤不适⽤。
多相关信息可以参考博客：。
本节将会介绍Hadoop集群的配置，⽬标主机我们可以选择虚拟机中的多台主机或者多台阿⾥云服务器。
注意：以下所有操作都是在root⽤户下执⾏的，因此基本不会出现权限错误问题。
⼀、Vmware安装VMware虚拟机有三种⽹络模式，分别是Bridged(桥接模式)、NAT(⽹络地址转换模式)、Host-only(主机模式)：桥接：选择桥接模式的话虚拟机和宿主机在⽹络上就是平级的关系，相当于连接在同⼀交换机上；NAT：NAT模式就是虚拟机要联⽹得先通过宿主机才能和外⾯进⾏通信；仅主机：虚拟机与宿主机直接连起来。
HADOOP大数据平台配置方法(懒人版)
HADOOP大数据平台配置方法（完全分布式，懒人版）一、规划1、本系统包括主节点1个，从节点3个，用Vmware虚拟机实现；2、主节点hostname设为hadoop,IP地址设为192.168.137.100；3、从节点hostname分别设为slave01、slave02，slave03，IP地址设为192.168.137.201、192.168.137.202、192.168137.203。
今后如要扩充节点，依此类推；基本原理：master及slave机器的配置基本上是一样的，所以我们的操作方式就是先配置好一台机器，然后克隆3台机器出来。
这样可以节省大量的部署时间，降低出错的概率。
安装配置第一台机器的时候，一定要仔细，否则一台机器错了所有的机器都错了。
二、前期准备1、在Vmware中安装一台CentOS虚拟机；2、设置主机名（假设叫hadoop）、IP地址，修改hosts文件；3、关闭防火墙；4、删除原有的JRE，安装JDK，设置环境变量；5、设置主节点到从节点的免密码登录（此处先不做，放在第七步做）；三、安装Hadoop在hadoop机上以root身份登录系统，按以下步骤安装hadoop：1、将hadoop-1.0.4.tar.gz复制到/usr 目录；2、用cd /usr命令进入/usr目录，用tar –zxvf hadoop-1.0.4.tar.gz进行解压，得到一个hadoop-1.0.4目录；3、为简单起见，用mv hadoop-1.0.4 hadoop命令将hadoop-1.0.4文件夹改名为hadoop；4、用mkdir /usr/hadoop/tmp命令，在hadoop文件夹下面建立一个tmp目录；5、用vi /etc/profile 修改profile文件，在文件最后添加以下内容：export HADOOP_HOME=/usr/hadoopexport PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin6、用source /usr/profile命令使profile 立即生效；四、配置HadoopHadoop配置文件存放在/usr/hadoop/conf目录下，本次有4个文件需要修改。
Hadoop集群配置（最全面总结）
Hadoop集群配置（最全⾯总结）通常，集群⾥的⼀台机器被指定为 NameNode，另⼀台不同的机器被指定为JobTracker。
这些机器是masters。
余下的机器即作为DataNode也作为TaskTracker。
这些机器是slaves\1 先决条件1. 确保在你集群中的每个节点上都安装了所有软件：sun-JDK ，ssh，Hadoop2. Java TM1.5.x，必须安装，建议选择Sun公司发⾏的Java版本。
3. ssh 必须安装并且保证 sshd⼀直运⾏，以便⽤Hadoop 脚本管理远端Hadoop守护进程。
2 实验环境搭建2.1 准备⼯作操作系统：Ubuntu部署：Vmvare在vmvare安装好⼀台Ubuntu虚拟机后，可以导出或者克隆出另外两台虚拟机。
说明：保证虚拟机的ip和主机的ip在同⼀个ip段，这样⼏个虚拟机和主机之间可以相互通信。
为了保证虚拟机的ip和主机的ip在同⼀个ip段，虚拟机连接设置为桥连。
准备机器：⼀台master，若⼲台slave，配置每台机器的/etc/hosts保证各台机器之间通过机器名可以互访，例如：10.64.56.76 node1（master）10.64.56.77 node2 （slave1）10.64.56.78 node3 （slave2）主机信息:机器名 IP地址作⽤Node110.64.56.76NameNode、JobTrackerNode210.64.56.77DataNode、TaskTrackerNode310.64.56.78DataNode、TaskTracker为保证环境⼀致先安装好JDK和ssh：2.2 安装JDK#安装JDK$ sudo apt-get install sun-java6-jdk1.2.3这个安装，java执⾏⽂件⾃动添加到/usr/bin/⽬录。
验证 shell命令：java -version 看是否与你的版本号⼀致。
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hadoop分布式集群参数配置(一)
------master节点hadoop配置
上篇文章中我们已经将master节点的网络IP、hostname文件、hosts文件配置完成，接下来还有hadoop相关配置文件需要修改。
1、hdfs-site.xml
在hadoop的配置文件中与HDFS(hadoop分布式文件系统)相关的是hdfs-core.xml文件。
在伪分布集群中只有一个节点，因此此节点即要有NameNode 功能也要有DataNode功能。
在工作环境中这两个是不会在一个节点上的，在我们的多节点分布式集群中master只运行NameNode因此需在hdfs-site.xml文件中删除DataNode相关配置。
打开虚拟机在终端中输入cd hadoop/etc/hadoop 命令进入hadoop配置文件目录。
终端输入命令vim hdfs-site.xml进入vim编辑界面，按下图步骤删除原来伪分布集群配置的DataNode相关配置，并将数据冗余数量设置为2。
输入i进入编辑模式，编辑后的文件内容如下所示。
最后退出编辑模式，保存并退出。
2、core-site.xml
在core-site.xml中指定一个节点运行hdfs服务。
在之前伪分布集群中只有一个节点，因此我们使用的是localhost,如今在集群中有三个节点，我们约定使用master。
在终端中输入vim core-site.xml按下图操作修改配置文件。
修改后内容如下所示
记得退出并保存。
3、yarn-site.xml
在yarn-site.xml 里可以修改与资源管理模块YARN相关的一些配置。
终端中输入vim yarn-site.xml进行以下更改，将资源调度管理任务放置于master节点上
最终修改后的文件内容如下图所示。
4、mapred-site.xml
进行以下更改，主要添加mapreduce运行历史记录监控端口和网页端口。
同样，在终端输入vim mapred-site.xml开始编辑配置文件，配置内容如下所示
最后保存并退出。
5、slaves
slaves文件指明哪些节点运行DateNode进程，这里我们的集群中运行DataNode进程的节点有slave1、slave2。
因此需将这两节点保存到slaves文件中。
在终端中输入vim slaves命令编辑文件，编辑后的文件内容如下图所示。
最后保存slaves文件并退出编辑。
到这里master节点上的hadoop相关配置已经完成了。
接下来我们要通过克隆master及slave1虚拟机来扩展集群。
6、生成slave1节点
通过克隆master 生成slave1节点的过程与之前克隆伪分布节点的操作是一致的这里不再赘述，唯一区别是在执行到下图步骤时注意将虚拟机名称设置为slave1并选择正确的存储位置方便管理。
还有一点，被克隆的虚拟机一定要关机状态才可以被克隆。
slave1节点与master节点在hostname、IP地址、Hadoop配置这几个方面是有些差异的，在复制好slave1节点之后需进行配置。
6.1 配置IP地址
在前面文章中提到过slave1节点IP地址应设置为固定的值：192.168.79.12。
详细的配置方法步骤已经在配置master节点时介绍过，配置slave1节点时可以参考一下。
修改完成后的配置结果如下图所示，点击save保存即可。
6.2、修改hostname
保存并退出
6.3、修改Hadoop配置项
hdfs-site.xml
保存并退出之后重启slave1节点查看配置是否生效。
7、生成slave2节点
Slave2与slave1在Hadoop相关配置内容上是一致的，因此通过克隆slave1节点来生成slave2可以减少一些操作步骤。
克隆slave1节点时的操作步骤同样参考之前文章内容，区别是执行到下图步骤时记得更改虚拟机名称为slave2并更改存储目录（存储目录自己定义）。
7.1、配置IP地址
克隆完成后打开slave2虚拟机并配置其IP地址。
配置过程与之前配置master 节点IP过程一致，只是IP地址需改为192.168.79.13结果如下图所示，点击save
保存即可。
更改Hostname，在终端中输入sudo vim /etc/hostname并回车执行，根据提示输入密码
输入i编辑hostname文件，文件内容如下所示为slave2，然后保存退出。
重启虚拟机测试配置是否生效，重启命令为sudo reboot
slave2重新启动后打开终端，输入命令ifconfig查看IP设置及虚拟机名，如下图所示配置已经生效。
到这里我们的hadoop集群安装配置完成。
接下来的文章我会给大家介绍一下hadoop集群如如何启动。