Ubuntu与Hadoop集成有哪些技巧

Ubuntu与Hadoop集成的关键技巧

1. 环境准备：基础软件与系统配置

• 系统更新：安装前执行sudo apt update & & sudo apt upgrade，确保Ubuntu系统为最新稳定版本，避免兼容性问题。
• Java环境安装：Hadoop依赖Java运行，推荐使用OpenJDK（如sudo apt install openjdk-8-jdk），并通过java -version验证安装；配置JAVA_HOME环境变量（在~/.bashrc中添加export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64），确保Hadoop能正确识别Java路径。
• SSH无密码登录：Hadoop集群需要节点间无密码通信，执行ssh-keygen -t rsa -P "" -f ~/.ssh/id_rsa生成密钥对，将公钥追加到~/.ssh/authorized_keys，并配置~/.ssh/config文件简化连接（如Host master\n HostName master-ip\n User hadoop），实现ssh master免密登录。

2. Hadoop安装与基础配置

• 下载与解压：从Apache官网下载稳定版本Hadoop（如wget https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-3.3.1/hadoop-3.3.1.tar.gz），解压至/usr/local目录（sudo tar -zxvf hadoop-*.tar.gz -C /usr/local/），并修改所有权（sudo chown -R hadoop:hadoop /usr/local/hadoop）。
• 环境变量设置：在~/.bashrc中添加Hadoop路径（export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop、export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin），执行source ~/.bashrc使配置生效。
• 核心配置文件调整：
  • core-site.xml：设置HDFS默认文件系统（fs.defaultFS）为hdfs://master-ip:9000，指定临时目录（hadoop.tmp.dir）为/usr/local/hadoop/tmp。
  • hdfs-site.xml：配置NameNode数据目录（dfs.namenode.name.dir）、DataNode数据目录（dfs.datanode.data.dir），设置副本数（dfs.replication，集群中设为3，单机设为1）。
  • mapred-site.xml：指定MapReduce框架为YARN（mapreduce.framework.name设为yarn）。
  • yarn-site.xml：配置ResourceManager主机名（yarn.resourcemanager.hostname为master-ip），设置Shuffle服务（yarn.nodemanager.aux-services为mapreduce_shuffle）。

3. 集群部署：Master与Slave节点配置

• Master节点设置：在/usr/local/hadoop/etc/hadoop/slaves文件中添加Slave节点的主机名（每行一个，如slave1、slave2），确保Master能通过SSH访问所有Slave。
• Slave节点同步：将Master节点的Hadoop目录复制到Slave节点（scp -r /usr/local/hadoop slave1:/usr/local/），并在Slave节点上重复Java环境配置和SSH无密码登录设置。
• 启动集群：在Master节点执行hdfs namenode -format（首次启动需格式化NameNode），然后启动HDFS（start-dfs.sh）和YARN（start-yarn.sh）服务；通过jps命令验证进程（Master应有NameNode、ResourceManager，Slave应有DataNode、NodeManager）。

4. 常见问题排查与优化

• 连接问题：若出现“Connection refused”错误，需检查SSH服务是否启动（sudo service ssh start）、slaves文件中的主机名是否正确、防火墙是否关闭（sudo ufw disable）。
• 性能优化：
  • 硬件优化：使用SSD替代HDD提升HDFS读写速度，增加内存（NameNode建议8GB以上，DataNode建议4GB以上）和CPU核心数（每个节点至少2核）。
  • 配置优化：调整HDFS块大小（dfs.block.size设为256MB或512MB，减少Map任务数量）、启用Map输出压缩（mapreduce.map.output.compress设为true，减少网络传输）、优化YARN资源分配（yarn.nodemanager.resource.memory-mb根据节点内存调整，如8GB设为6GB）。
  • 数据本地化：通过mapreduce.job.locality.wait参数（默认3秒）控制任务等待数据本地化的时间，尽量将计算任务分配到数据所在节点，减少网络传输。

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