02Hadoop集群搭建

Hadoop 集群搭建涉及构建一个由多台计算机节点组成的分布式系统，用于大规模数据。该集群通过节点间协作，提升存储和计算能力，是实现大数据的基础设施。

Hadoop由 Apache 基金会开发，核心组件包括 HDFS 和 MapReduce。HDFS 分布式文件存储，支持大数据高效访问；MapReduce 实现分布式计算任务。集群搭建需要对这些组件的配置有深入理解。

集群中节点角色分明，NameNode负责管理文件系统的元数据，DataNode存储实际数据。资源管理方面由 ResourceManager 和 NodeManager 协同完成，调度和执行计算任务。

搭建前需准备硬件环境，保证多节点具备充足存储和内存。操作系统以 Linux 为主，且必须安装并配置 Java 环境。节点间应实现 SSH 免密登录，方便管理和通信。

Hadoop 软件安装在各节点后，需编辑配置文件如 core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml 和 yarn-site.xml，精确设定集群参数以保证系统稳定运行。

完成配置后，格式化 HDFS 并启动 NameNode、DataNode 及资源管理守护进程。集群运行后，监控性能和故障排查是保持稳定的重要环节，涉及集群维护和优化。

安全性也是关键。可利用 Kerberos 实现认证控制，结合防火墙和访问策略保障数据安全。数据加密进一步提升集群的防护能力。

随着业务增长，集群需要扩展节点以提升计算能力和存储规模。扩展时要考虑数据均衡和负载分配，避免影响整体性能和系统稳定性。

深入理解和配置 Hadoop 分布式集群，需要参考相关文档和源码，如 HDFS 的底层实现和集群资源管理机制。结合实际环境灵活调整，才能建设高效稳定的集群。