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如何构建最优化的Hadoop集群
1、在这种环境下的合理选择是充分利用已经部署的10GbE设备和Hadoop集群中的 10GbE网卡。在日常的IT环境中构建一个简单的Hadoop集群。可以肯定的是，尽管有很多细节需要微调，但其基础是非常简单的。构建一个计算、存储和网络资源平衡的系统，对项目的成功至关重要。
2、解压下载的hadoop安装包，并修改配置文件。我的解压目录是（/home/hadoop/hadoop-1），即进入/home/hadoop/文件夹下执行下面的解压缩命令。
3、安装Hadoop需要155MB Ubuntu、OpenJDK与Hadoop均为镜像所必须，三者一共占了614MB 因此，我所开发的hadoop镜像以及接近最小，优化空间已经很小了。
4、先决条件 确保在你集群中的每个节点上都安装了所有必需软件。获取Hadoop软件包。安装 安装Hadoop集群通常要将安装软件解压到集群内的所有机器上。通常，集群里的一台机器被指定为 NameNode，另一台不同的机器被指定为JobTracker。这些机器是masters。余下的机器即作为DataNode也作为TaskTracker。
5、项目简介 GitHub： kiwanlau/hadoop-cluster-docker 直接用机器搭建Hadoop集群是一个相当痛苦的过程，尤其对初学者来说。他们还没开始跑wordcount，可能就被这个问题折腾的体无完肤了。而且也不是每个人都有好几台机器对吧。你可以尝试用多个虚拟机搭建，前提是你有个性能杠杠的机器。
6、在搭建Hadoop大数据平台之前，首先需要准备相应的硬件和软件环境。硬件环境通常包括多台服务器或者虚拟机，用于构建Hadoop的分布式集群。软件环境则包括操作系统、Java运行环境等。例如，可以选择CentOS或Ubuntu等Linux发行版作为操作系统，安装JDK（Java Development Kit）以提供Java运行环境。
使用root用户完成相关配置,安装hadoop需要配置前置环境?
使用 “su” 命令开启root .创建用户从root帐户使用命令 “useradd username”.现在，可以使用命令打开一个现有的用户帐户“su username”.打开Linux终端，输入以下命令来创建一个用户。
同样以Ubuntu为例，假设用户名为u。1)确认已经连接上互联网，输入命令 sudo apt-get install ssh 2)配置为可以无密码登录本机。
Hadoop是用Java开发的，Hadoop的编译及MapReduce的运行都需要使用JDK。 Hadoop需要通过SSH来启动salve列表中各台主机的守护进程，因此SSH也是必须安装的，即使是安装伪分布式版本(因为Hadoop并没有区分集群式和伪分布式)。
cd ~/.ssh# 如果找不到这个文件夹，先执行一下 ssh localhost2 ssh-keygen -t rsa3 cp id_rsa.pub authorized_keys 注意：这里实现的是无密登陆自己，只适用与hadoop单机环境。
》格式化文件系统：$ hadoop namenode –format 启动 Hadoop：$ start-all.sh。 注意问题来了： 运行start-all.sh出现无法建立文件夹等错误。显示权限不够。我采用的是使当前用户拥有root权限。 命令：su root 切换到root用户，第一次执行会要求输入密码，输入两次后完成即可。 然后修改 /etc/suders文件。
此即为jdk被成功安装到目录：/usr/program/jdk0_13下。 root 用户登陆，命令行中执行命令“vi/etc/profile”，并加入以下内容，配置环境变量(注意/etc/profile这个文件很重要，后面 Hadoop 的配置还会用到)。
如何为大数据处理构建高性能Hadoop集群
搭建Hadoop大数据平台的主要步骤包括：环境准备、Hadoop安装与配置、集群设置、测试与验证。环境准备 在搭建Hadoop大数据平台之前，首先需要准备相应的硬件和软件环境。硬件环境通常包括多台服务器或者虚拟机，用于构建Hadoop的分布式集群。软件环境则包括操作系统、Java运行环境等。
因此集群内的硬件配置不要超过两种或三种。硬件建议：Namenode/Jobtracker：1Gb/s以太网口x16GB内存、4个CPU、100GB磁盘Datanode：1Gb/s以太网口x8GB内存、4个CPU、多个磁盘，总容量500GB以上实际的硬件配置可以与我们建议的配置不同，这取决于你们需要存储和处理的数据量。
(2)Hadoop的核心是MapReduce(映射和化简编程模型)引擎，Map意为将单个任务分解为多个，而Reduce则意为将分解后的多任务结果汇总，该引擎由JobTrackers(工作追踪，对应命名节点)和TaskTrackers(任务追踪，对应数据节点)组成。
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