Hadoop集群搭建与大数据平台构建

Hadoop 的大数据平台搭建真是个硬核活儿，不过掌握了流程之后，其实也没那么吓人。Hadoop 的 HDFS 负责数据存储，MapReduce 搞并行计算，组合起来就挺能打的了。你要搭建完全分布式集群，得准备好几台服务器，配好core-site.xml、hdfs-site.xml这些配置文件，节点通信、复制啥的都靠它们。

Hadoop 的高可用配置也别跳过，多 NameNode 和 ResourceManager 再加个 Zookeeper，就能避免某个节点挂了就崩盘的尴尬场景。ZK 的配置稍微麻烦点，不过稳定性是值得的。

日志收集？那得看Flume出场了。定义好Source、Channel、Sink三个点，比如 Source 抓 Web 服务器日志，Channel 用内存缓一波，Sink 把数据扔进 HDFS，整个流程还是挺丝滑的。

Hive则是数据仓库那一挂的，你可以像写 SQL 一样查 HDFS 上的数据。记得配置好hive-site.xml，Metastore 数据库可以用MySQL，简单又稳定。MySQL 里要建好 Hive 用的库和账号，连接配置别填错就行。

要是对性能有点追求，Spark是个不错的选择，比 MapReduce 快多了。搭 Spark 集群主要是设置好主节点和 Worker，再写好spark-defaults.conf和slaves，YARN 整合一下就能用了。要搞高可用？Master 加 ZK 走起。

数据导入导出就轮到Sqoop登场了，它能让你轻松在 Hadoop 和传统数据库之间搬数据。配置sqoop-site.xml，连上数据库后，用个命令就能把 MySQL 表导进 HDFS，效率也不错。

整套大数据平台搭下来，你会发现每个组件都有自己的脾气。配置得细，调得准，才能跑得稳。如果你是新手，建议先搭个小规模环境练练手，熟了再搞集群。