hadoop实战系列之hadoop安装教程-北风网课件.ppt

Hadoop实战系列之Hadoop安装教程本教程将带您一步步完成Hadoop的安装过程，并提供一些实用的技巧和配置建议。

课程概述目标本课程旨在帮助学习者掌握Hadoop的安装、配置和使用，并能独立完成Hadoop集群的搭建和管理。学习者能够利用Hadoop处理海量数据，并将其应用于实际项目中。内容课程涵盖了Hadoop安装、配置、基本操作、MapReduce作业提交、集群管理、性能优化等内容。从单机安装到集群搭建，从基本操作到实战案例，全方位讲解Hadoop。

什么是HadoopHadoop是一个开源的分布式软件平台。ApacheHadoop旨在处理大型数据集，这些数据集通常太大而无法存储在单个节点上。Hadoop利用集群中的多个节点（服务器）来处理和存储数据。Hadoop是一种使用Java编写的软件框架，可以可靠地存储和处理大型数据集。

Hadoop的核心组件HDFSHadoop分布式文件系统，提供海量数据存储能力。通过数据块复制实现高可用性和数据冗余。YARN资源管理系统，管理集群资源，协调应用调度和运行。MapReduce分布式计算框架，将大规模数据处理任务分解成多个小任务，并进行并行处理。其他组件Hadoop生态圈还包含Hive、Pig、Spark等数据处理工具，为用户提供更丰富的功能。

HDFS架构简介HDFS是一种分布式文件系统，用于存储海量数据。它将数据分成块，并存储在不同的数据节点上。每个数据块都有多个副本，以确保数据安全可靠。HDFS采用主从架构，由NameNode和DataNode组成。NameNode负责管理文件系统元数据，包括文件路径、大小和位置。DataNode负责存储文件数据块。

MapReduce架构简介MapReduce工作流程MapReduce将任务分解成多个Map和Reduce任务，并通过分布式计算完成数据处理。并行处理MapReduce通过将数据分成多个数据块，并在多个节点上并行处理这些数据块，从而提高数据处理速度。数据流MapReduce中，数据流从输入数据开始，经过Map任务、Shuffle、Reduce任务，最终生成输出数据。

单机Hadoop安装前准备在开始安装Hadoop之前，需要进行一些准备工作，确保环境满足安装需求。1操作系统选择合适的Linux发行版，如CentOS、Ubuntu等。2Java环境确保已安装JavaDevelopmentKit(JDK)，并配置好环境变量。3网络配置检查网络连接是否正常，并配置好主机名和IP地址。4磁盘空间确保系统有足够的磁盘空间用于安装Hadoop和数据存储。

单机Hadoop安装步骤1下载Hadoop从Apache官网下载Hadoop安装包2解压安装包将安装包解压到指定目录3配置环境变量设置Hadoop环境变量4启动Hadoop运行Hadoop启动命令解压安装包后，进入Hadoop目录的bin目录，运行命令即可完成启动。Hadoop启动后，可以访问localhost:50070查看Hadoop管理界面。

伪分布式Hadoop安装前准备环境检查确保系统满足Hadoop的最低要求，如Java版本、磁盘空间和内存大小。用户设置创建Hadoop用户，设置密码，并确保用户拥有必要权限以执行Hadoop相关操作。网络配置确认网络连接正常，并配置主机名解析，方便节点间互相通信。软件下载从Apache官网下载Hadoop软件包，选择合适的版本并解压缩到指定目录。目录创建创建Hadoop相关目录，如HDFS数据目录、日志目录、用户目录等。配置修改修改Hadoop配置文件，配置HDFS、MapReduce等模块的参数，例如数据存储路径、端口号等。

伪分布式Hadoop安装步骤1配置环境变量设置HADOOP_HOME、JAVA_HOME等环境变量，便于访问Hadoop相关文件和命令。2启动NameNode和DataNode启动HadoopNameNode和DataNode进程，使其在同一台机器上运行，形成单节点集群。3验证Hadoop安装使用Hadoop命令行工具，如hdfsdfs-ls/，验证NameNode和DataNode是否正常运行。

集群Hadoop安装前准备1规划集群节点确定集群中每个节点的硬件配置，包括CPU、内存、硬盘等。根据业务需求选择合适的节点数量和类型，如NameNode、DataNode、ResourceManager等。2配置网络环境确保所有节点之间网络连接畅通，并配置好网络环境，如IP地址、端口号、主机名等。3准备安装文件下载Hadoop发行版，如ApacheHadoop、ClouderaCDH或HortonworksHDP，并将其解压缩到所有节点的相同目录