Hadoop集群的搭建和配置
hadoop面试题总结
hadoop⾯试题总结1、hadoop常⽤端⼝号hadoop2.x Hadoop3.x访问HDFS端⼝50070 9870访问MR执⾏情况端⼝8088 8088历史服务器19888 19888客户端访问集群端⼝9000 80202、hadoop集群搭建hadoop搭建流程概述：（1）准备三个客户端，master，node1，node2（2）安装jdk 配置免密 ssh-keygen -t rsa 分发秘钥 ssh-copy-id master ssh-copy-id node1 ssh-copy-id node2（3）配置环境变量 source ⼀下（4）主要有 hadoop环境配置⽂件：hadoop-env.sh hadoop核⼼配置⽂件 core-site.xml yarn配置⽂件 yarn-site.xml mapreduce核⼼配置⽂件 mapred-site.xml hdfs配置⽂件 hdfs-site.xml（5）分发集群⽂件 scp -r /usr/local....... 格式化 hdfs namenode-format 启动集群 start-all.sh 访问hdfs页⾯查看是否搭建成功3、环境配置⽂件主要内容（1）hadoop-env.sh ： Hadoop 环境配置⽂件vim hadoop-env.sh修改JAVA_HOMEexport JAVA_HOME=/usr/local/soft/jdk1.8.0_171（2）core-site.xml ： hadoop核⼼配置⽂件vim core-site.xml在configuration中间增加以下内容<property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://master:9000</value></property><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/usr/local/soft/hadoop-2.7.6/tmp</value></property><property><name>fs.trash.interval</name><value>1440</value></property>（3）hdfs-site.xml ： hdfs配置⽂件vim hdfs-site.xml在configuration中间增加以下内容<property><name>dfs.replication</name><value>1</value></property><property><name>dfs.permissions</name><value>false</value></property>（4）yarn-site.xml： yarn配置⽂件vim yarn-site.xml在configuration中间增加以下内容<property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>master</value></property><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property><property><name>yarn.log-aggregation-enable</name><value>true</value></property><property><name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name><value>604800</value></property><property><name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name><value>20480</value></property><property><name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name><value>2048</value></property><property><name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name><value>2.1</value></property>（5）mapred-site.xml： mapreduce配置⽂件重命名mv mapred-site.xml.template mapred-site.xmlvim mapred-site.xml在configuration中间增加以下内容<property><name></name><value>yarn</value></property><property><name>mapreduce.jobhistory.address</name><value>master:10020</value></property><property><name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name><value>master:19888</value></property>3、hdfs读写流程写流程：1）客户端向namenode请求上传⽂件，namenode检查⽬标⽂件是否已存在，⽗⽬录是否存在。
Hadoop集群的三种方式
Hadoop集群的三种⽅式1,Local(Standalone) Mode 单机模式$ mkdir input$ cp etc/hadoop/*.xml input$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.9.2.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'$ cat output/*解析$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.9.2.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'input 夹下⾯的⽂件：capacity-scheduler.xml core-site.xml hadoop-policy.xml hdfs-site.xml httpfs-site.xml yarn-site.xml bin/hadoop hadoop 命令jar 这个命令在jar包⾥⾯share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.9.2.jar 具体位置grep grep 函数input grep 函数的⽬标⽂件夹output grep 函数结果的输出⽂件夹'dfs[a-z.]+' grep 函数的匹配正则条件直译：将input⽂件下⾯的⽂件中包含 'dfs[a-z.]+' 的字符串给输出到output ⽂件夹中输出结果：part-r-00000 _SUCCESScat part-r-00000：1 dfsadmin在hadoop-policy.xml 存在此字符串2,Pseudo-Distributed Operation 伪分布式在 etc/hadoop/core.site.xml 添加以下属性<configuration><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://:8020</value> 是主机名，已经和ip相互映射</property>还需要覆盖默认的设定,mkdir -p data/tmp<property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/opt/modules/hadoop-2.5.0/data/tmp</value> 是主机名，已经和ip相互映射</property>垃圾箱设置删除⽂件保留时间（分钟）<property><name>fs.trash.interval</name><value>10080</value></property></configuration>etc/hadoop/hdfs-site.xml: 伪分布式1个备份<configuration><property><name>dfs.replication</name><value>1</value></property>配置从节点<property><name>node.secondary.http-address</name><value>主机名:50090</value></property></configuration>格式化元数据，进⼊到安装⽬录下bin/hdfs namenode -format启动namenode,所有的命令都在sbin下，通过ls sbin/ 可以查看sbin/hadoop-daemon.sh start namenode hadoop 的守护线程启动(主数据)sbin/hadoop-daemon.sh start datanode 启动datanode（从数据）nameNode都有个web⽹页,端⼝50070创建hdfs ⽂件夹，创建在⽤户名下⾯bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/chris查看⽂件夹bin/hdfs dfs -ls -R / 回调查询本地新建⽂件夹mkdir wcinput mkdir wcoutput vi wc.input创建wc.input⽂件，并写⼊内容hdfs⽂件系统新建⽂件夹bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/chris/mapreduce/wordcount/input本地⽂件上传hdfs⽂件系统bin/hdfs dfs -put wcinput/wc.input /user/chris/mapreduce/wordcount/input/在hdfs⽂件系统上使⽤mapreduce$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.9.2.jar wordcount /user/chris/mapreduce/wordcount/input /user/chris/mapreduce/wordcount/output红⾊代表：读取路径蓝⾊代表：输出路径所以mapreduce的结果已经写到了hdfs的输出⽂件⾥⾯去了Yarn on a Single Node/opt/modules/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/yarn-site.xml 在hadoop的安装路径下<configuration><property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value></value></property><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property></configuration>yarn 的配置已经完成在同⼀⽬录下slave⽂件上添加主机名或者主机ip,默认是localhostyarn-env.sh 和 mapred-env.sh把JAVA_HOME 更改下，防⽌出错export JAVA_HOME=/home/chris/software/jdk1.8.0_201将mapred-site.xml.template 重命名为mapred-site.xml,同时添加以下配置<configuration><property><name></name><value>yarn</name></property></configuration>先将/user/chris/mapreduce/wordcount/output/删除再次执⾏$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.9.2.jarwordcount /user/chris/mapreduce/wordcount/input /user/chris/mapreduce/wordcount/output伪分布式执⾏完毕，mapreduce 执⾏在了yarn 上3，完全分布式基于伪分布式，配置好⼀台机器后，分发⾄其它机器step1: 配置ip 和 hostname 映射vi /etc/hosts192.168.178.110 hella-hadoop192.168.178.111 hella-hadoop02192.168.178.112 hella-hadoop03同时在window以下路径也得设置C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts192.168.178.110 hella-hadoop192.168.178.111 hella-hadoop02192.168.178.112 hella-hadoop03具体可参考linux ip hostname 映射step2:部署（假设三台机器）不同机器配置不同的节点部署：hella-hadoop hella-hadoop02 hella-hadoop03HDFS:NameNodeDataNode DataNode DataNodeSecondaryNameNodeYARN:ResourceManagerNodeManager NodeManager NodeManager MapReduce:JobHistoryServer配置：* hdfshadoop-env.shcore.site.xmlhdfs-site.xmlslaves*yarnyarn-env.shyarn-site.xmlslaves*mapreducemapred-env.shmapred-site.xmlstep3:修改配置⽂件core.xml<configuration><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://:8020</value></property><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/opt/app/hadoop-2.5.0/data/tmp</value></property><property><name>fs.trash.interval</name><value>10080</value></property></configuration>hdfs-site.xml<configuration><property><name>node.secondary.http-address</name><value>:50090</value></property></configuration>slavesyarn-site.xml<configuration><property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value></value></property><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property><!--NodeManager Resouce --><property><name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name><value>4096</value></property><property><name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name><value>4</value></property><property><name>yarn.log-aggregation-enable</name><value>true</value></property><property><name>yarn.log-aggregation-retain-seconds</name><value>640800</value></property></configuration>mapred-site.xml<configuration><property><name></name><value>yarn</value></property><property><name>mapreduce.jobhistory.address</name><value>:10020</value></property><property><name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name><value>:19888</value></property></configurationstep4:集群的配置路径在各个机器上要⼀样，⽤户名⼀样step5: 分发hadoop 安装包⾄各个机器节点scp -p 源节点⽬标节点使⽤scp 命令需要配置ssh ⽆密钥登陆，博⽂如下：step6:启动并且test mapreduce可能会有问题No route to Host 的Error，查看hostname 以及 ip 配置，或者是防⽕墙有没有关闭防⽕墙关闭，打开，状态查询，请参考以下博⽂：4，完全分布式+ HAHA全称：HDFS High Availability Using the Quorum Journal Manager 即 HDFS⾼可⽤性通过配置分布式⽇志管理HDFS集群中存在单点故障（SPOF）,对于只有⼀个NameNode 的集群，若是NameNode 出现故障，则整个集群⽆法使⽤，知道NameNode 重新启动。
Hadoop集群部署有几种模式？Hadoop集群部署方法介绍
Hadoop集群的部署分为三种，分别独立模式（Standalonemode）、伪分布式模式（Pseudo-Distributedmode）、完全分布式模式（Clustermode），具体介绍如下。
（1）独立模式：又称为单机模式，在该模式下，无需运行任何守护进程，所有的
程序都在单个JVM上执行。
独立模式下调试Hadoop集群的MapReduce程序非常
方便，所以一般情况下，该模式在学习或者发阶段调试使用。
（2）伪分布式模式：Hadoop程序的守护进程运行在一台节上，通常使用伪分布
式模式用来调试Hadoop分布式程序的代码，以及程序执行否正确，伪分布式模式完全分布式模式的一个特例。
（3）完全分布式模式：Hadoop的守护进程分别运行在由多个主机搭建的集群上，不同节担任不同的角色，在实际工作应用发中，通常使用该模式构建级Hadoop系统。
在Hadoop环境中，所有器节仅划分为两种角色，分别master（主节，1个）和slave（从节，多个）。
因此，伪分布模式集群模式的特例，只将主节和从节合二
为一罢了。
接下来，本书将以前面的三台虚拟机为例，阐述完全分布模式Hadoop集群的与配置方法，具体集群规划如图1所示。
图1Hadoop集群规划
从图1可以看出，当前规划的Hadoop集群包含一台master节和两台slave节。
这里，将前面的Hadoop01作为Master节，Hadoop02和Hadoop03作为Slave
节。
1。
Linux系统下Hadoop运行环境搭建
Linux系统下Hadoop运⾏环境搭建1.安装ssh免密登录命令：ssh-keygenoverwrite(覆盖写⼊)输⼊y⼀路回车将⽣成的密钥发送到本机地址ssh-copy-id localhost（若报错命令⽆法找到则需要安装openssh-clients）yum –y install openssh-clients测试免密设置是否成功ssh localhost2.卸载已有java确定JDK版本rpm –qa | grep jdkrpm –qa | grep gcj切换到root⽤户，根据结果卸载javayum -y remove java-1.8.0-openjdk-headless.x86_64 yum -y remove java-1.7.0-openjdk-headless.x86_64卸载后输⼊java –version查看3.安装java切换回hadoop⽤户，命令：su hadoop查看下当前⽬标⽂件，命令：ls新建⼀个app⽂件夹，命令：mkdir app将桌⾯的hadoop⽂件夹中的java及hadoop安装包移动到app⽂件夹中命令：mv /home/hadoop/Desktop/hadoop/jdk-8u141-linux-x64.gz /home/hadoop/app mv /home/hadoop/Desktop/hadoop/hadoop-2.7.0.tar.gz /home/hadoop/app解压java程序包，命令：tar –zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz创建软连接ln –s jdk1.8.0_141 jdk配置jdk环境变量切换到root⽤户再输⼊vi /etc/profile输⼊export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.8.0_141export JAVA_JRE=JAVA_HOME/jreexport CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_JRE/libexport PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin保存退出，并使/etc/profile⽂件⽣效source /etc/profile能查询jdk版本号，说明jdk安装成功java -version4.安装hadoop切换回hadoop⽤户，解压缩hadoop-2.6.0.tar.gz安装包创建软连接，命令：ln -s hadoop-2.7.0 hadoop验证单机模式的Hadoop是否安装成功，命令：hadoop/bin/hadoop version此时可以查看到Hadoop安装版本为Hadoop2.7.0，说明单机版安装成功。
大数据导论实验报告
大数据导论实验报告1. 实验目的本次实验旨在通过使用大数据处理框架，掌握大数据处理的基本概念和技术。
2. 实验环境- 操作系统：Ubuntu 18.04- 处理器：Intel Core i5 2GHz- 内存：8GB- 大数据处理框架：Apache Hadoop3. 实验过程3.1 数据准备我们选择了一个包含一百万条学生信息的数据集，数据集中包含学生的姓名、年龄、性别和成绩等信息。
这个数据集被存储在一个文本文件中，文件大小约为200MB。
3.2 Hadoop集群搭建为了进行大数据处理，我们需要先搭建一个Hadoop集群。
在我们的实验环境中，我们使用了3台虚拟机来搭建一个Hadoop集群。
其中一台作为主节点，另外两台作为从节点。
在搭建集群之前，我们需要确保每台虚拟机之间可以互相访问，并且已经正确配置了SSH免密登录。
开始搭建Hadoop集群之前，我们需要先下载并解压Hadoop的安装包，并进行配置。
我们修改了Hadoop的配置文件，设置了主节点和从节点的IP地址，并指定了数据存储的路径。
之后，我们在主节点上启动Hadoop集群，通过命令行输入以下命令：start-dfs.sh 启动分布式文件系统start-yarn.sh 启动资源管理器3.3 数据处理在搭建好Hadoop集群之后，我们可以开始进行数据处理了。
我们的目标是统计学生的平均成绩。
首先，我们需要将数据文件上传到Hadoop集群的文件系统中。
我们使用以下命令将文件复制到Hadoop集群中：hdfs dfs -copyFromLocal /path/to/students.txt /input/students.txt接下来，我们使用Hadoop提供的MapReduce框架来进行数据处理。
我们编写了两个Java类，分别是`StudentMapper`和`AverageReducer`。
`StudentMapper`用于将学生信息进行映射，而`AverageReducer`用于计算平均成绩。
1.Hadoop集群搭建（单机伪分布式）
1.Hadoop集群搭建（单机伪分布式）>>>加磁盘1）⾸先先将虚拟机关机2）选中需要加硬盘的虚拟机：右键-->设置-->选中硬盘，点击添加-->默认选中硬盘，点击下⼀步-->默认硬盘类型SCSI(S)，下⼀步-->默认创建新虚拟磁盘(V)，下⼀步-->根据实际需求，指定磁盘容量(单个或多个⽂件⽆所谓，选哪个都⾏)，下⼀步。
-->指定磁盘⽂件，选择浏览，找到现有虚拟机的位置(第⼀次出现.vmdk⽂件的⽂件夹)，放到⼀起，便于管理。
点击完成。
-->点击确定。
3) 可以看到现在选中的虚拟机有两块硬盘，点击开启虚拟机。
这个加硬盘只是在VMWare中，实际⼯作中直接买了硬盘加上就可以了。
4）对/dev/sdb进⾏分区df -h 查看当前已⽤磁盘分区fdisk -l 查看所有磁盘情况磁盘利⽤情况，依次对磁盘命名的规范为，第⼀块磁盘sda，第⼆块为sdb，第三块为sdc。
可以看到下图的Disk /dev/sda以第⼀块磁盘为例，磁盘分区的命名规范依次为sda1，sda2，sda3。
同理也会有sdb1，sdb2，sdb3。
可以参照下图的/dev/sda1。
下⾯的含义代表sda盘有53.7GB，共分为6527个磁柱，每个磁柱单元Units的⼤⼩为16065*512=8225280 bytes。
sda1分区为1-26号磁柱，sda2分区为26-287号磁柱，sda3为287-6528号磁柱下⾯的图⽚可以看到，还未对sdb磁盘进⾏分区fdisk /dev/sdb 分区命令可以选择m查看帮助，显⽰命令列表p 显⽰磁盘分区，同fdisk -ln 新增分区d 删除分区w 写⼊并退出选w直接将分区表写⼊保存，并退出。
mkfs -t ext4 /dev/sdb1 格式化分区，ext4是⼀种格式mkdir /newdisk 在根⽬录下创建⼀个⽤于挂载的⽂件mount /dev/sdb1 /newdisk 挂载sdb1到/newdisk⽂件(这只是临时挂载的解决⽅案，重启机器就会发现失去挂载)blkid /dev/sdb1 通过blkid命令⽣成UUIDvi /etc/fstab 编辑fstab挂载⽂件，新建⼀⾏挂载记录，将上⾯⽣成的UUID替换muount -a 执⾏后⽴即⽣效，不然的话是重启以后才⽣效。
如何进行超级计算机集群的搭建
如何进行超级计算机集群的搭建超级计算机集群的搭建是现代科学领域研究的重要组成部分。
它能够大大提高计算速度和处理能力，为各种大规模计算任务提供强大的支持。
本文将介绍如何进行超级计算机集群的搭建，包括硬件选型、网络配置和软件安装等方面。
首先，进行超级计算机集群搭建前，需要明确需求并进行硬件选型。
根据任务的性质和规模，选择适合的计算节点、存储节点和网络设备。
计算节点通常需要高性能的处理器和大容量的内存，以满足复杂计算任务的要求。
存储节点应具备足够的存储空间，可以选择传统的硬盘或更高性能的固态硬盘。
此外，网络设备要能够支持高速的数据传输，确保节点之间的通信畅通。
其次，进行超级计算机集群的搭建需要进行网络配置。
为了实现节点之间的高速通信，可以选择InfiniBand或以太网这样的高性能互联技术。
在网络配置中，需要设置节点之间的IP地址和子网掩码，并确保网络拓扑的合理性。
此外，还需要配置防火墙和路由器等网络安全设备，确保集群的安全性。
接下来，进行超级计算机集群的搭建还需进行软件安装。
根据任务的需求，选择合适的操作系统和中间件。
常见的操作系统有Linux和Windows Server等，而中间件可以选择Hadoop、OpenMPI和Slurm等。
此外，还需安装并配置分布式文件系统（如GlusterFS和Lustre），用于在集群中实现高效的数据存储和共享。
在软件安装完成后，还需进行集群管理和任务调度。
集群管理可以选择使用OpenHPC、Warewulf、Rocks Cluster等相关工具，用于集中管理各个节点。
而任务调度可以使用Slurm、PBS Pro等调度器，用于将大规模计算任务分配给不同的节点，并进行资源管理和任务调度。
最后，进行超级计算机集群搭建后，需要进行集群的测试和调优。
通过运行一些基准测试程序来评估集群的性能，并根据测试结果进行优化。
调优的方向可以包括硬件调整（如修改内存配置、更换网络设备等）和软件优化（如调整计算任务的分配策略、优化中间件配置等）。
大数据集群部署方案
1.物理部署：采用分布式部署方式，将大数据集群部署在多台服务器上，提高系统可用性和扩展性。
2.网络规划：合理规划网络结构，确保大数据集群内部网络的高速互联。
3.系统优化：对Hadoop、Spark等组件进行参数调优，提高系统性能。
4.数据备份：采用定期备份策略，防止数据丢失。
5.监控与报警：部署监控系统，实时监控集群状态，发现异常及时报警。
1.构建高效、可扩展的大数据集群，提升数据处理能力。
2.确保数据存储、处理和分析过程的安全性，符合国家法律法规。
3.优化资源配置，降低运维成本。
4.提高数据价值挖掘能力，支撑业务发展。
三、技术选型与架构设计
1.技术选型
-分布式存储：Hadoop分布式文件系统（HDFS）
-计算引擎：Apache Spark
第2篇
大数据集群部署方案
一、引言
大数据技术的应用已经成为企业提升竞争力、优化业务流程的重要手段。本方案旨在为贵机构提供一套全面、合规的大数据集群部署方案，确保数据处理的效率、安全性和可靠性。
二、项目背景与目标
随着业务量的增长和数据量的激增，贵机构面临数据处理和分析的挑战。为应对这一挑战，本项目旨在：
-数据访问层：提供统一的数据访问接口，实现与业务系统的对接。
-安全认证层：采用Kerberos进行身份认证和数据加密。
四、部署策略
1.物理部署
-集群服务器部署在具备冗余电源、网络和散热设施的数据中心。
-采用分布式部署方式，提高系统的可靠性和可扩展性。
2.网络规划
-确保集群内部网络高速互联，降低网络延迟。
2.数据存储层：采用HDFS进行数据存储，保障数据高可用性。
3.数据处理层：利用Spark进行数据处理，实现数据的实时分析和离线分析。
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Hadoop集群的搭建和配置
Hadoop是一种分布式计算框架，它可以解决大数据处理和分析的问题。
Hadoop由Apache软件基金会开发和维护，它支持可扩
展性、容错性、高可用性的分布式计算，并且可以运行在廉价的
硬件设备上。
Hadoop集群的搭建和配置需要多个步骤，包括安装Java环境、安装Hadoop软件、配置Hadoop集群、启动Hadoop集群。
以下
是这些步骤的详细说明。
第一步：安装Java环境
Hadoop运行在Java虚拟机上，所以首先需要安装Java环境。
在Linux系统下，可以使用以下命令安装Java环境。
sudo apt-get install openjdk-8-jdk
在其他操作系统下，安装Java环境的方式可能有所不同，请查
阅相应的文档。
第二步：安装Hadoop软件
Hadoop可以从Apache官方网站上下载最新版本的软件。
下载后，解压缩到指定的目录下即可。
解压缩后的目录结构如下：bin/：包含了Hadoop的可执行文件
conf/：包含了Hadoop的配置文件
lib/：包含了Hadoop的类库文件
sbin/：包含了Hadoop的系统管理命令
share/doc/：包含了Hadoop的文档
第三步：配置Hadoop集群
配置Hadoop集群需要编辑Hadoop的配置文件。
其中最重要的是hadoop-env.sh、core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml。
hadoop-env.sh：这个文件定义了Hadoop集群的环境变量。
用户需要设置JAVA_HOME、HADOOP_HOME等环境变量的值。
core-site.xml：这个文件定义了Hadoop文件系统的访问方式。
用户需要设置、hadoop.tmp.dir等参数的值。
hdfs-site.xml：这个文件定义了Hadoop分布式文件系统的配置信息。
用户需要设置.dir、dfs.data.dir等参数的值。
mapred-site.xml：这个文件定义了Hadoop MapReduce框架的配置信息。
用户需要设置mapred.job.tracker等参数的值。
第四步：启动Hadoop集群
当配置完Hadoop集群之后，就可以启动Hadoop了。
首先需要启动Hadoop的NameNode和DataNode守护进程，以及JobTracker和TaskTracker守护进程。
在Linux系统下，可以使用以下命令启动Hadoop集群。
start-dfs.sh：启动Hadoop文件系统
start-mapred.sh：启动Hadoop MapReduce框架
stop-dfs.sh：停止Hadoop文件系统
stop-mapred.sh：停止Hadoop MapReduce框架
在启动之前，需要确保Hadoop集群的配置信息都正确，并且所有的节点都已经正确启动。
总结
以上是Hadoop集群搭建和配置的详细步骤。
通过这些步骤，用户可以在自己的机器上搭建一个Hadoop集群，并且可以使用Hadoop来处理海量数据。
当然，Hadoop的配置还有很多细节需要注意，这需要用户在实践中逐步掌握。