Hadoop 大数据平台搭建与优化
Hadoop 是一个开源的大数据处理框架，主要用于分布式存储和处理海量数据。它能够在集群中高效处理大规模数据集，具有良好的扩展性和容错能力。本文将介绍如何在 Linux 环境下搭建 Hadoop 大数据平台，并提供相关的优化策略。
1. Hadoop 集群架构概述
Hadoop 主要由以下四个核心组件组成：
- HDFS（Hadoop Distributed File System）： 分布式文件系统，用于存储大数据集。
- YARN（Yet Another Resource Negotiator）： 资源管理器，负责集群资源的分配。
- MapReduce： 分布式数据处理模型，负责将数据划分为多个任务进行并行处理。
- Hadoop Common： 提供了 Hadoop 各个模块的通用工具和功能。
Hadoop 可以在单节点模式（Standalone Mode）下运行，用于开发与调试；也可以在伪分布式模式（Pseudo-distributed Mode）和完全分布式模式（Fully-distributed Mode）下运行，后者是生产环境的主要部署模式。
2. 前提条件
2.1 环境要求
- 操作系统：CentOS 7/8、Ubuntu 18.04 及以上版本。
- Java：Hadoop 依赖于 JDK，建议安装 JDK 1.8 版本。
- SSH：所有节点需要通过 SSH 进行无密码访问。
2.2 安装 Java
CentOS 安装 Java
sudo yum install java-1.8.0-openjdk-devel
Ubuntu 安装 Java
sudo apt update
sudo apt install openjdk-8-jdk
验证 Java 版本：
java -version
3. Hadoop 集群安装与配置
3.1 下载 Hadoop
从 Apache Hadoop 官方网站下载 Hadoop 包：
wget https://downloads.apache.org/hadoop/common/hadoop-3.3.6/hadoop-3.3.6.tar.gz
解压 Hadoop 文件：
tar -xzvf hadoop-3.3.6.tar.gz
将解压后的目录移动到合适的位置：
sudo mv hadoop-3.3.6 /usr/local/hadoop
3.2 配置环境变量
编辑 .bashrc 文件，添加 Hadoop 和 Java 的环境变量：
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export 
