Debian Hadoop集群怎么建

一、环境准备

1. 节点规划：集群需包含1台NameNode（主节点，管理HDFS元数据）、多台DataNode（数据存储节点）、1台ResourceManager（主节点，管理YARN资源）、多台NodeManager（数据节点，执行任务）。建议使用Debian 11及以上稳定版本。
2. 硬件要求：NameNode建议配备SSD（≥500GB）、≥16GB内存；DataNode可使用HDD（≥2TB）、≥8GB内存；所有节点CPU≥4核（推荐8核），网络建议千兆以太网（万兆更佳）。
3. 软件依赖：所有节点安装Java 8+（推荐OpenJDK 11）、SSH服务（用于节点间免密通信）。

二、基础配置

1. 静态网络与主机名解析：编辑/etc/network/interfaces配置静态IP（如192.168.1.10 master、192.168.1.11 datanode1），避免DHCP导致IP变动；修改/etc/hosts文件，添加所有节点的IP与主机名映射，确保节点间可通过主机名互相访问。
2. SSH免密登录：在NameNode上生成SSH密钥（ssh-keygen -t rsa），将公钥复制到所有DataNode和ResourceManager节点（ssh-copy-id datanode1、ssh-copy-id ResourceManager），测试免密登录（ssh datanode1）。
3. 创建Hadoop用户：在所有节点上创建专用用户（如hadoop）并加入hadoop组（sudo useradd -m -G sudo hadoop），避免使用root用户运行Hadoop，提升安全性。

三、Hadoop安装与配置

1. 下载与解压：从Apache官网下载稳定版Hadoop（如3.3.6），解压至/opt目录（sudo tar -xzf hadoop-3.3.6.tar.gz -C /opt），创建软链接简化路径（sudo ln -sf /opt/hadoop-3.3.6 /opt/hadoop）。
2. 配置环境变量：编辑/etc/profile.d/hadoop.sh（全局生效）或~/.bashrc（当前用户生效），添加以下内容：

   export HADOOP_HOME=/opt/hadoop
   export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
   export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk-amd64  # 根据实际Java路径调整
   

   执行source /etc/profile或source ~/.bashrc使配置生效。
3. 核心配置文件修改：
   • core-site.xml：设置HDFS默认文件系统和临时目录。

     <
         configuration>
         
         <
         property>
         <
         name>
         fs.defaultFS<
         /name>
         <
         value>
         hdfs://master:9000<
         /value>
         <
         /property>
         
         <
         property>
         <
         name>
         hadoop.tmp.dir<
         /name>
         <
         value>
         /opt/hadoop/tmp<
         /value>
         <
         /property>
         
     <
         /configuration>
         
     

   • hdfs-site.xml：配置HDFS副本数（生产环境建议3）和数据存储路径。

     <
         configuration>
         
         <
         property>
         <
         name>
         dfs.replication<
         /name>
         <
         value>
         3<
         /value>
         <
         /property>
         
         <
         property>
         <
         name>
         dfs.namenode.name.dir<
         /name>
         <
         value>
         /opt/hadoop/dfs/name<
         /value>
         <
         /property>
         
         <
         property>
         <
         name>
         dfs.datanode.data.dir<
         /name>
         <
         value>
         /opt/hadoop/dfs/data<
         /value>
         <
         /property>
         
     <
         /configuration>
         
     

   • yarn-site.xml：配置ResourceManager主机名和Shuffle服务。

     <
         configuration>
         
         <
         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.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class<
         /name>
         <
         value>
         org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler<
         /value>
         <
         /property>
         
     <
         /configuration>
         
     

   • mapred-site.xml（若未自动生成，从mapred-site.xml.template复制）：设置MapReduce框架为YARN。

     <
         configuration>
         
         <
         property>
         <
         name>
         mapreduce.framework.name<
         /name>
         <
         value>
         yarn<
         /value>
         <
         /property>
         
     <
         /configuration>
         
     

4. 格式化HDFS：仅在NameNode上执行一次，初始化HDFS元数据（hdfs namenode -format）。

四、启动与验证

1. 启动HDFS：在NameNode上执行start-dfs.sh，启动NameNode和DataNode服务；使用jps命令检查进程（NameNode节点应显示NameNode，DataNode节点应显示DataNode）。
2. 启动YARN：在ResourceManager上执行start-yarn.sh，启动ResourceManager和NodeManager服务；使用yarn node -list命令检查NodeManager是否注册。
3. 验证集群状态：访问HDFS Web界面（http://master:9870），查看DataNode是否正常连接；提交测试任务（如hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.6.jar pi 10 100），验证MapReduce功能是否正常。

五、可选优化

1. 高可用性（HA）：配置NameNode和ResourceManager的HA，使用ZooKeeper集群协调状态，避免单点故障。
2. 安全配置：启用Kerberos认证，加密节点间通信；配置防火墙限制对Hadoop服务端口（如9000、50070、8088）的访问。
3. 性能调优：调整HDFS块大小（如128MB或256MB）、YARN容器内存分配（如yarn.nodemanager.resource.memory-mb），优化NameNode内存（如hadoop-env.sh中设置HADOOP_NAMENODE_OPTS="-Xmx4g"）。

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