Hadoop集群Linux系统如何搭建 - 问答

Hadoop集群在Linux系统上的搭建步骤

1. 环境准备

硬件要求：集群需至少3台服务器（1台Master节点、2台Slave节点），建议配置：双核CPU、8GB及以上内存、100GB及以上硬盘（根据数据规模调整）；所有节点需处于同一局域网，具备静态IP地址，确保网络互通。
操作系统：推荐使用CentOS 7、Ubuntu 24.2等稳定Linux发行版（所有节点版本一致）。
软件依赖：需提前安装Java（JDK 8及以上，推荐OpenJDK）、ssh工具（用于节点间通信）。

2. 安装Java环境

Hadoop基于Java开发，需在所有节点安装Java运行环境：

CentOS 7：执行sudo yum install -y java-1.8.0-openjdk-devel安装OpenJDK 8；
Ubuntu 24.2：执行sudo apt update && sudo apt install -y openjdk-11-jdk安装OpenJDK 11。
安装完成后，通过java -version验证是否成功（需显示Java版本信息）。

3. 下载并解压Hadoop

从Apache Hadoop官网下载最新稳定版本（如3.3.5），解压至指定目录（如/usr/local）：

wget https://downloads.apache.org/hadoop/core/hadoop-3.3.5/hadoop-3.3.5.tar.gz  # 替换为最新版本链接
tar -zxvf hadoop-3.3.5.tar.gz -C /usr/local/  # 解压到/usr/local
ln -s /usr/local/hadoop-3.3.5 /usr/local/hadoop  # 创建软链接（简化命令）

设置Hadoop目录权限：sudo chown -R hadoop:hadoop /usr/local/hadoop（hadoop为用户，需提前创建）。

4. 配置Hadoop环境变量

编辑所有节点的~/.bashrc（或/etc/profile）文件，添加以下内容：

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk-amd64  # 根据实际Java安装路径修改
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

保存后执行source ~/.bashrc（或source /etc/profile）使配置生效。

5. 配置Hadoop核心文件

进入Hadoop配置目录（$HADOOP_HOME/etc/hadoop），修改以下关键文件：

core-site.xml（HDFS默认文件系统）：

<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://namenode:9000</value>  <!-- Master节点主机名或IP -->
    </property>
</configuration>

hdfs-site.xml（HDFS副本与目录配置）：

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>3</value>  <!-- 副本数（集群节点≥3时设为3，否则设为节点数） -->
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>/usr/local/hadoop/data/namenode</value>  <!-- NameNode数据目录 -->
    </property>
</configuration>

mapred-site.xml（MapReduce框架配置）：

<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>  <!-- 使用YARN作为资源管理器 -->
    </property>
</configuration>

yarn-site.xml（YARN资源管理配置）：

<configuration>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>resourcemanager</value>  <!-- ResourceManager节点主机名或IP -->
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>  <!-- Shuffle服务 -->
    </property>
</configuration>

修改完成后，保存所有文件。

6. 配置SSH免密登录

实现Master节点与所有Slave节点的无密码通信：

生成密钥对：在Master节点执行ssh-keygen -t rsa（直接回车，默认路径~/.ssh/id_rsa）；
分发公钥：将公钥复制到所有Slave节点：ssh-copy-id hadoop@slave1_ip、ssh-copy-id hadoop@slave2_ip（替换为Slave节点IP或主机名）；
验证免密：执行ssh slave1_ip，若无需输入密码即可登录，则配置成功。

7. 格式化NameNode

仅在Master节点执行，初始化HDFS文件系统：

hdfs namenode -format

此操作会清除HDFS中的所有数据，请谨慎执行（首次搭建时需执行）。

8. 启动Hadoop集群

启动HDFS：在Master节点执行start-dfs.sh，启动NameNode、DataNode等组件；
启动YARN：在Master节点执行start-yarn.sh，启动ResourceManager、NodeManager等组件。
启动后，可通过jps命令查看进程（Master节点应有NameNode、ResourceManager；Slave节点应有DataNode、NodeManager）。

9. 验证集群状态

命令行验证：执行hdfs dfsadmin -report查看HDFS节点状态；执行yarn node -list查看YARN节点状态；
Web界面验证：通过浏览器访问http://namenode_ip:50070（HDFS Web界面）、http://namenode_ip:8088（YARN Web界面），确认集群运行正常。

以上步骤完成后，Hadoop集群即搭建完成，可进行后续的HDFS文件操作、MapReduce作业提交等任务。

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