一、Hadoop介绍

Hadoop 是一个开源的分布式存储与分布式计算框架，由 Apache 基金会维护，核心目标是高效、可靠地处理海量结构化、半结构化和非结构化数据。它的设计初衷是解决传统单机无法承载的大数据存储和计算问题，具备高容错、高扩展、低成本的特点。

Hadoop 的核心组成

HDFS（Hadoop Distributed File System）—— 分布式文件系统

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作用：负责海量数据的分布式存储，是 Hadoop 的 “数据仓库”。
核心特点：
分块存储：将大文件切分成固定大小的数据块（默认 128MB），分散存储在集群的不同节点上。
副本机制：每个数据块会生成多个副本（默认 3 个），存放在不同节点，保证数据容错性（某节点故障不会丢失数据）。
主从架构：由 NameNode（管理元数据，记录文件与数据块的映射关系）和 DataNode（存储实际数据块）组成。
局限性：适合一次写入、多次读取的场景，不适合小文件存储和频繁修改的操作。

MapReduce —— 分布式计算模型

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作用：负责海量数据的离线批处理计算，是 Hadoop 的 “计算引擎”。
核心流程：
Map 阶段：将任务拆分，多个节点并行处理局部数据，生成中间结果。
Reduce 阶段：汇总所有节点的中间结果，计算出最终输出。
局限性：处理延迟较高，不适合实时计算；只支持批处理，灵活性不足。

YARN（Yet Another Resource Negotiator）—— 资源调度与管理框架

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作用：负责集群资源（CPU、内存）的统一调度和任务管理，相当于 Hadoop 集群的 “操作系统”。
核心特点：
解耦了 “资源管理” 和 “任务运行”，支持多种计算框架（除了 MapReduce，还能支持 Spark、Flink 等）。
主从架构：由 ResourceManager（全局资源调度）和 NodeManager（单个节点的资源管理）组成。

Hadoop 的核心优势

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高容错性：依赖 HDFS 的副本机制和任务重试机制，节点故障不影响整体任务。
高扩展性：集群可以通过添加普通服务器节点，线性提升存储和计算能力。
高吞吐量：专为批处理设计，能高效处理 TB、PB 级别的海量数据。
低成本：可以运行在普通 x86 服务器集群上，无需昂贵的专用硬件。

二、下载安装Hadoop

先安装javaJDK8配置环境变量

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# 1. 找到你的OpenJDK 8安装路径（rpm安装的OpenJDK通常在以下路径）
find /usr/lib/jvm -name "java-1.8.0-openjdk*"
# 输出示例：/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.262.b10-1.el7.x86_64

# 2. 配置JAVA_HOME（永久生效，所有用户可用）
vim /etc/profile
# 在文件末尾添加（替换为你查到的实际路径）：
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.262.b10-1.el7.x86_64
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

# 3. 生效并验证
source /etc/profile
echo $JAVA_HOME  # 输出上述路径则正确

# 4.绑定本地主机
echo "192.168.201.100   k8s-master01" >> /etc/hosts  # 绑定本机hosts

上传解压hadoop包

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rz hadoop-3.3.6.tar.gz
tar -zxvf hadoop-3.3.6.tar.gz

继续配置环境变量

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# 直接编辑全局配置文件，Root 用户生效
vim /etc/profile

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# Hadoop 环境变量（Root 用户，路径：/opt/hadoop/hadoop-3.3.6）
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop/hadoop-3.3.6
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_YARN_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.262.b10-1.el7.x86_64
export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin

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# 立即生效配置
source /etc/profile

# 验证 HADOOP_HOME 路径（必须和解压路径一致）
echo $HADOOP_HOME
# 正确输出：/opt/hadoop/hadoop-3.3.6

# 验证 Java 环境（确保 JAVA_HOME 正确）
echo $JAVA_HOME
java -version

# 验证 Hadoop 命令（无 "command not found" 则成功）
hadoop version

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# 先确认JAVA_HOME目录结构
ls -ld /usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.262.b10-1.el7.x86_64/bin
# 输出 "No such file or directory"，所以先创建bin目录
mkdir -p /usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.262.b10-1.el7.x86_64/bin

# 核心操作：将实际的java可执行文件链接到Hadoop期望的路径
ln -s /usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.262.b10-1.el7.x86_64/jre/bin/java /usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.262.b10-1.el7.x86_64/bin/java

# 验证软链接是否创建成功
ls -l /usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.262.b10-1.el7.x86_64/bin/java
# 正常输出（指向jre下的java）：
# lrwxrwxrwx 1 root root 76 月  日 时:分 /usr/lib/jvm/.../bin/java -> /usr/lib/jvm/.../jre/bin/java

chmod +x /usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.262.b10-1.el7.x86_64/bin/java

# 验证链接后的java是否可执行
/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.262.b10-1.el7.x86_64/bin/java -version
# 输出OpenJDK 1.8.0_262版本则正确

# 重新生效环境变量（确保配置无缓存）
source /etc/profile

# 执行hadoop version
hadoop version

# 正常输出示例（无报错则成功）：
# Hadoop 3.3.6
# Source code repository https://github.com/apache/hadoop.git -r 94261f61f91e2585fa572332d065983b1d113959
# Compiled by ubuntu on 2024-01-08T12:40Z
# Compiled with protoc 3.7.1
# From source with checksum 2e364f1415f31111a65788c9c93a0700
# This command was run using /opt/hadoop/hadoop-3.3.6/share/hadoop/common/hadoop-common-3.3.6.jar