腾讯大规模Hadoop集群实践

hadoop使用场景Hadoop使用场景Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以处理大规模数据集。

它的出现解决了传统计算机无法处理大规模数据的问题，因此被广泛应用于各种场景。

以下是Hadoop的一些使用场景：1. 大数据存储Hadoop的分布式文件系统HDFS可以存储大规模数据集，并在集群中进行数据备份和恢复。

它的数据可靠性和可扩展性是传统文件系统无法比拟的。

因此，许多大型企业和组织都将Hadoop用于大数据存储。

2. 数据处理和分析Hadoop的MapReduce框架使得分布式计算变得简单和高效。

它可以在集群中并行执行任务，处理大规模数据集。

许多企业使用Hadoop来处理和分析数据，以便发现数据中的模式和趋势，作出更好的业务决策。

3. 数据挖掘和机器学习Hadoop的机器学习库Mahout可以帮助企业在大规模数据集上训练机器学习模型。

许多企业使用Hadoop来分析客户行为、识别欺诈或评估风险等。

Mahout还可以用于推荐系统、分类和聚类等任务。

4. 日志分析许多企业使用Hadoop来分析日志，以便了解产品的使用情况、识别系统故障或发现安全问题。

Hadoop可以帮助企业处理大量的日志数据，从中提取有价值的信息。

5. 图像和音频处理Hadoop可以用于处理图像和音频数据。

许多企业使用Hadoop来分析图像和音频数据，以便识别图像中的物体、提取音频中的声音特征等。

这些信息可以用于图像搜索、音频识别等应用。

总结Hadoop是一个强大的分布式计算框架，可以处理大量的数据。

它被广泛应用于各种场景，包括大数据存储、数据处理和分析、数据挖掘和机器学习、日志分析、图像和音频处理等。

随着大数据的不断增长，Hadoop的使用场景会越来越多，对企业的业务决策和发展有着重要的意义。

实训6.3 Kafka集群部署L实训I目的通过本实训，了解Kafka的基本概念，理解Kafka工作原理，安装部署Kafka 集群。

2 .实训内容本实训通过安装和配置Kafka,学会执行Kafka,并且校验集群是否搭建成功。

3 .实训要求以小组为单元进行实训，每小组5人，小组自协商选一位组长，由组长安排和分配实训任务，具体参考实训操作环节。

小组成员需确保ZoOKeePer集群是否安装准确。

4 .准备知识(1) Kafka概念趣解①PrOdUCer：生产者，就是它来生产“鸡蛋”的。

②COnSUmer:消费者，生出的“鸡蛋”它来消费。

③TOPic：把它理解为标签，生产者每生产出来一个鸡蛋就贴上一个标签(Topic),消费者可不是谁生产的“鸡蛋”都吃的，这样不同的生产者生产出来的“鸡蛋”，消费者就可以选择性的“吃” 了。

©Broker：就是篮子了。

©Partition： Partition是物理上的概念，每个Topic包含一个或多个Partition o©Consumer Group ：每个Consumer 属于一个特定的Consumer Group (可为每个Consumer指定group name,若不指定group name,则属于默认的group) 如果从技术角度，TOPiC标签实际就是队列，生产者把所有“鸡蛋(消息)” 都放到对应的队列里了，消费者到指定的队列里取。

5 .实训步骤(1)安装和配置Kafka①将kafka_2.13-3.3.1 .tgz压缩包上传至master节点的/root/PaCkage目录下。

②解压kafka_2.13-3.3.Ltgz,这里解压在/root/PaCkage 目录下：Cd ∕root∕packagetar -zxvf kafka_2.13-3.3. Ltgz -C ∕opt∕software∕(2)配置KafkaZooKeeper zookeeper.connect=localhost:2181 localhost,修改为安装ZoOKeePer 的三台节点，即master、slavel> slave2,主机刍里6-31ZooKeeper图6-32修改ZoOKeePer日志路径(3)复制master 的Kafka 到SIaVe 1、slave2(4)slavel> slave2Kafka①配置SlaVel的配置文件(修改broker.id)slave2broker.id)新打开一个终端，登录SlaVe2并执行vim ∕opt∕software∕kafka2.13-3.3.1 ∕config∕server.propertiesbroker.id=2⑤拷贝master节点的环境变量到SlaVel和slave2SlaVel SlaVe2节点中执行以下命令，使配置生效：source ZetcZprofile(5)校验Kafka①启动Kafka需确保master、slavel> SlaVe2的ZOOKeePer已启动，如未启动则用下面指令启动(执行jps,有QUorUmPeerMain进程则表示已启动)：Kafka6-33图6-33查看各节点上的进程6.实训总结本次实训注意要安装配置好ZooKeeper, Kafka的安装部署与ZooKeeper的安装部署大同小异，启动的时候记得要汆启动ZOoKeeper,对于Kafka的原理要认真理解。

⼿把⼿教你在腾讯云上搭建hadoop3.x伪集群的⽅法⼀、环境准备CentOS Linux release 7.5.1804 (Core) 系统下安装创建⽂件夹$ cd /home/centos$ mkdir software$ mkdir module将安装包导⼊software⽂件夹$ cd software# 然后把⽂件拖进去即可这⾥使⽤的安装包是/home/centos/software/hadoop-3.1.3.tar.gz/home/centos/software/jdk-8u212-linux-x64.tar.gz$ tar -zxvf jdk-8u212-linux-x64.tar.gz -C ../module$ tar -zxvf hadoop-3.1.3.tar.gz -C ../module配置环境变量$ cd /etc/profile.d/$ vim my_env.sh为了不污染系统变量，我们⾃⼰创建⼀个环境变量的脚本，配置内容如下#JAVA_HOME,PATH# export 提升为全局变量，如果你的路径和我不同，记得这⾥要使⽤⾃⼰的路径哦export JAVA_HOME=/home/centos/module/jdk1.8.0_212export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin#HADOOP_HOMEexport HADOOP_HOME=/home/centos/module/hadoop-3.1.3export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/binexport PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin然后保存退出（这⾥不会的话可以看下vim基础使⽤，不再赘述了）。

我们source⼀下，使环境变量⽣效$ source /etc/profile测试⼀下，看看是否成功$ hadoop version$ java出现以上界⾯就是没问题了，如果还没成功可以做以下两项检查：去java和hadoop的安装⽬录下的bin⽬录，分别运⾏，看是否成功。

Hadoop和Spark开发高级实践随着大数据时代的到来，基于Hadoop和Spark的分布式数据处理技术变得越来越重要。

本文将介绍Hadoop和Spark的相关概念及其高级开发实践，帮助读者深入了解这两种技术，并掌握其强大功能和应用。

一、HadoopHadoop是一个由Apache基金会开发的开源框架，旨在解决大规模数据存储和分布式处理问题。

Hadoop的核心组件就是Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型。

HDFS是一个分布式文件系统，可以支持大规模数据存储，而MapReduce是一种处理大规模数据的方法，将任务拆分成多个小任务，并在分布式环境中执行，最后将结果合并。

Hadoop的高级实践主要包括以下方面：1. 数据处理在Hadoop中，数据处理的核心是MapReduce过程。

Map阶段将输入数据进行切分，每个小任务对于一个切分后的数据块进行处理并输出（key,value）键值对。

Reduce阶段按照key将所有数据进行聚合，将结果输出到HDFS中。

2. 美化输出结果Hadoop的输出结果一般为文本格式，不利于数据分析和可视化。

可以考虑使用HBase、Hive或Pig等工具对输出结果进行美化和处理。

例如，Hive 可以将查询结果转换成CSV或JSON格式，方便其他程序调用和处理。

3. 处理非结构化数据Hadoop最初是为处理结构化数据而设计的，但随着大数据时代的到来，非结构化数据的处理变得越来越重要。

Hadoop可以通过添加包括Avro、Parquet、ORC等数据格式的支持来支持非结构化数据。

4. 高效利用存储空间Hadoop需要大量的存储空间进行数据存储，如何高效利用存储空间也是Hadoop的一个高级技巧。

可以考虑使用压缩算法将大型数据文件压缩，比如GZip、Bzip2和LZO等。

二、SparkSpark是一个由Apache基金会开发的全面的数据处理框架，可以高效地处理比Hadoop更复杂的任务。

hadoop集群工作原理Hadoop是目前主流的大数据处理框架之一，它具备强大的分布式计算能力和存储能力，在处理大规模数据集时表现优秀。

Hadoop集群由多个节点组成，每个节点都可以独立进行数据处理，通过节点间的协作和数据的分割，实现了高效的数据处理和分析。

本文将详细介绍Hadoop集群的工作原理。

一、Hadoop集群的架构Hadoop集群的基础架构由主节点（NameNode）和多个从节点（DataNode）组成。

主节点负责整个集群的管理和协调工作，而从节点则负责存储和处理数据。

主节点和从节点之间通过心跳机制进行通信，以实现数据的分片和任务的调度。

在Hadoop集群中，数据被分割成多个块，并分布在从节点上。

每个块都有多个副本，以保证数据的容错性和可靠性。

主节点维护着所有数据块和副本的信息，并根据需要将任务调度给从节点进行处理。

从节点完成任务后将结果返回给主节点。

二、数据的存储和处理Hadoop采用了分布式文件系统（HDFS）来存储数据。

HDFS将文件切分成多个块，并将这些块分布在不同的从节点上。

每个块都有多个副本，这些副本被存储在不同的从节点上，以提高数据的容错性。

当用户需要读取或写入文件时，主节点会将请求转发给最近的一个从节点。

从节点负责读取或写入其所拥有的块。

如果某个从节点失效，主节点会将任务重新分配给其他正常工作的从节点，以确保数据的可靠性和高可用性。

Hadoop采用了MapReduce编程模型来实现数据的处理和分析。

MapReduce将任务拆分成多个子任务，并将这些子任务分配给从节点并行执行。

每个从节点将通过Map阶段和Reduce阶段对数据进行处理。

Map阶段用于数据的筛选和转换，而Reduce阶段用于数据的归约和汇总。

三、任务的调度和监控Hadoop集群中的任务调度和监控由主节点负责。

主节点根据各个从节点的状态和负载情况，将任务分配给相应的从节点执行。

调度算法通常会考虑节点的性能和网络延迟等因素，以实现任务的均衡和高效执行。

hadoop 集群工作原理Hadoop集群工作原理Hadoop是一个开源的分布式计算框架，被广泛应用于大数据领域。

Hadoop集群由多个计算节点和存储节点组成，工作原理基于分布式文件系统和MapReduce计算模型。

首先，Hadoop集群的核心组件是Hadoop Distributed File System（HDFS），它负责将大数据分布式存储在集群中的多个存储节点上。

数据以块的形式进行切分，每个块被复制到多个存储节点，以提供数据的冗余和高可用性。

Hadoop的第二个核心组件是MapReduce，它是一种用于处理大规模数据集的计算模型。

MapReduce模型将计算分为两个阶段：Map阶段和Reduce阶段。

在Map阶段，集群中的计算节点并行处理数据块，将输入数据映射为键值对的形式。

每个计算节点独立地执行Map任务，输出中间结果到临时存储。

在Reduce阶段，中间结果会被合并、排序、分组并最终聚合成最终结果。

Hadoop的工作流程如下：首先，客户端将大数据文件分成多个块，并将这些块分发给集群中的不同计算节点进行存储。

然后，客户端提交MapReduce作业给Hadoop集群的资源管理器（YARN）。

资源管理器将作业分配给可用的计算节点。

每个计算节点启动相应的Map任务和Reduce任务，并根据需要从HDFS上读取数据。

Map任务运行在存储节点上，读取块并进行计算；而Reduce任务则根据Map任务输出的中间结果进行处理。

最后，计算节点将最终结果写回HDFS，客户端可以从中获取计算结果。

Hadoop集群的工作原理基于数据的分布式存储和并行计算，通过将大数据切分为多个块并在集群中并行处理，实现了高吞吐量和可扩展性。

这种设计使得Hadoop成为了大规模数据处理的有效工具。

⼤数据--Hadoop集群环境搭建⾸先我们来认识⼀下HDFS， HDFS（Hadoop Distributed File System ）Hadoop分布式⽂件系统。

它其实是将⼀个⼤⽂件分成若⼲块保存在不同服务器的多个节点中。

通过联⽹让⽤户感觉像是在本地⼀样查看⽂件，为了降低⽂件丢失造成的错误，它会为每个⼩⽂件复制多个副本（默认为三个），以此来实现多机器上的多⽤户分享⽂件和存储空间。

Hadoop主要包含三个模块：HDFS模块：HDFS负责⼤数据的存储，通过将⼤⽂件分块后进⾏分布式存储⽅式，突破了服务器硬盘⼤⼩的限制，解决了单台机器⽆法存储⼤⽂件的问题，HDFS是个相对独⽴的模块，可以为YARN提供服务，也可以为HBase等其他模块提供服务。

YARN模块：YARN是⼀个通⽤的资源协同和任务调度框架，是为了解决Hadoop中MapReduce⾥NameNode负载太⼤和其他问题⽽创建的⼀个框架。

YARN是个通⽤框架，不⽌可以运⾏MapReduce，还可以运⾏Spark、Storm等其他计算框架。

MapReduce模块：MapReduce是⼀个计算框架，它给出了⼀种数据处理的⽅式，即通过Map阶段、Reduce阶段来分布式地流式处理数据。

它只适⽤于⼤数据的离线处理，对实时性要求很⾼的应⽤不适⽤。

多相关信息可以参考博客：。

本节将会介绍Hadoop集群的配置，⽬标主机我们可以选择虚拟机中的多台主机或者多台阿⾥云服务器。

注意：以下所有操作都是在root⽤户下执⾏的，因此基本不会出现权限错误问题。

⼀、Vmware安装VMware虚拟机有三种⽹络模式，分别是Bridged(桥接模式)、NAT(⽹络地址转换模式)、Host-only(主机模式)：桥接：选择桥接模式的话虚拟机和宿主机在⽹络上就是平级的关系，相当于连接在同⼀交换机上；NAT：NAT模式就是虚拟机要联⽹得先通过宿主机才能和外⾯进⾏通信；仅主机：虚拟机与宿主机直接连起来。

Hadoop集群资源管理介绍与使用指南随着大数据时代的到来，数据处理和分析成为了企业和组织中的重要任务。

而Hadoop作为一种开源的分布式计算框架，被广泛应用于大数据处理领域。

为了更好地利用Hadoop集群的资源，有效地管理和调度任务，Hadoop集群资源管理系统成为了不可或缺的一部分。

一、Hadoop集群资源管理系统简介Hadoop集群资源管理系统的主要作用是管理集群中的资源，包括计算资源和存储资源。

它负责接收和处理来自用户的任务请求，并根据集群的资源状况进行任务调度和资源分配。

Hadoop集群资源管理系统的核心组件是YARN（Yet Another Resource Negotiator），它负责集群资源的管理和调度。

二、YARN的基本架构YARN由两个核心组件组成：资源管理器（ResourceManager）和节点管理器（NodeManager）。

资源管理器负责整个集群的资源分配和调度，节点管理器负责单个节点上的资源管理和任务执行。

资源管理器通过心跳机制与节点管理器通信，实时了解集群中各节点的资源状况。

同时，资源管理器还与应用程序管理器（ApplicationMaster）进行通信，接收用户的任务请求，并将任务分配给节点管理器执行。

三、资源管理器的配置与使用在配置资源管理器时，需要关注一些重要参数。

首先是集群中可用的资源总量，可以根据集群规模和需求进行配置。

其次是资源队列的设置，可以根据不同的用户或应用程序需求，将资源划分为不同的队列进行管理。

此外，还可以设置任务的优先级、容器的最大内存和CPU使用量等。

使用资源管理器进行任务调度时，可以通过命令行工具或Web界面进行操作。

用户可以提交任务请求，并指定任务的资源需求和优先级。

资源管理器会根据集群的资源状况进行任务调度和资源分配，确保任务能够高效地执行。

同时，资源管理器还提供了监控和管理集群资源的功能，可以查看集群中各节点的资源使用情况和任务执行情况。

Hadoop实验集群搭建手册目录1.目的： (4)2.集群构成： (4)2.1.集群构成图： (4)2.2.集群构成明细： (5)3.Hadoop安装前的准备： (5)3.1.安装JDK (5)3.2.修改/etc/hosts文件 (6)3.3.增加Hadoop集群专有用户 (7)3.4.安装和配置SSH (7)4.安装和配置Hadoop集群 (8)4.1.在NameNode节点安装Hadoop (8)4.2.修改search用户环境设置文件 (9)4.3.在NameNode节点配置Hadoop (10)4.3.1配置hadoop-env.sh文件 (10)4.3.2配置core-site.xml文件. (11)4.3.3配置mapred-site.xml文件 (11)4.3.4配置hdfs-site.xml文件 (12)4.3.5配置yarn-site.xml文件 (13)4.3.6配置主、从节点列表文件 (14)4.4.远程复制Hadoop到集群其他节点 (14)5.启动Hadoop集群 (14)5.1.系统格式化 (14)5.2.启动集群 (15)5.2.1启动HDFS分布式文件系统 (15)5.2.2启动YARN资源管理器 (15)5.2.3验证集群运行状况 (15)6.Hadoop集群动态扩展 (17)6.1.Hosts和Slaves文件中增加新增节点信息 (18)6.2.配置新增节点的SSH (18)6.3.远程复制Hadoop到新增节点 (19)6.4.在新增节点上单独启动Hadoop (19)1.目的：本手册旨在熟悉Hadoop2.X集群的安装与配置过程。

通过本手册的内容，使用户可以搭建一个拥有三个节点的Hadoop集群。

2.集群构成：2.1.集群构成图：Secondary NameNode 192.168.82.109:50090DataNodeDataNode 192.168.82.1072.2.集群构成明细：该集群一共有三个安装了64位CentOS6.6系统的服务器节点。

如何进行大规模数据处理的最佳实践大规模数据处理是指处理海量数据的任务，包括对数据的存储、同步、清洗、分析和可视化等过程。

在处理大规模数据时，需要充分利用现代技术和工具，以提高效率和准确性。

以下是大规模数据处理的最佳实践。

1.多台服务器并行处理：大规模数据处理需要使用多台服务器进行并行处理，将任务分布到不同的服务器上，以提高处理效率。

可以使用分布式计算框架，如Hadoop和Spark等，进行任务调度和资源管理。

2.使用合适的存储系统：选择合适的存储系统对数据进行存储和管理，以确保数据的可靠性和性能。

可以使用分布式文件系统，如HDFS和GFS等，进行数据的分布式存储和访问。

此外，还可以考虑使用列式存储系统，如Apache Parquet和Apache ORC等，以提高数据访问的效率。

3.数据清洗与预处理：在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗和预处理，以保证数据的质量和一致性。

可以使用数据湖的概念，将原始数据存储在一个统一的存储库中，并使用数据管道将数据从不同来源导入到数据湖中。

对数据进行清洗和转换，以去除重复值、缺失值和错误值等。

同时，还可以使用数据质量工具和算法，如数据挖掘和机器学习等，以识别和修复数据中的潜在问题。

4.数据分析与挖掘：在进行大规模数据处理时，可以使用各种数据分析和挖掘技术，以发现隐藏在数据中的模式和趋势。

可以使用统计学方法、机器学习算法和人工智能等技术，进行数据的分析、建模和预测。

同时，还可以使用数据可视化工具，如Tableau和Power BI 等，将结果可视化展示，以帮助决策者理解和利用数据。

5.数据安全与隐私保护：在进行大规模数据处理时，需要保证数据的安全和隐私。

可以使用数据加密和访问控制等技术，对数据进行保护。

同时，还需要遵守相关的法律和法规，如GDPR和HIPAA等，保护用户的隐私和数据权益。

6.弹性扩展和容灾设计：在进行大规模数据处理时，需要考虑系统的弹性扩展和容灾设计。

Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它能够处理大规模数据的存储和处理。

本文将介绍如何搭建Hadoop完全分布式集群。

一、准备工作1. 安装Java环境：Hadoop需要Java环境的支持，因此需要先安装Java环境。

2. 下载Hadoop：从官网下载Hadoop的最新版本。

3. 配置SSH：Hadoop需要通过SSH进行节点之间的通信，因此需要配置SSH。

二、安装Hadoop1. 解压Hadoop：将下载好的Hadoop压缩包解压到指定目录下。

2. 配置Hadoop环境变量：将Hadoop的bin目录添加到系统的PATH环境变量中。

3. 修改Hadoop配置文件：进入Hadoop的conf目录，修改hadoop-env.sh文件和core-site.xml 文件。

4. 配置HDFS：修改hdfs-site.xml文件，设置NameNode和DataNode的存储路径。

5. 配置YARN：修改yarn-site.xml文件，设置ResourceManager和NodeManager的地址和端口号。

6. 配置MapReduce：修改mapred-site.xml文件，设置JobTracker和TaskTracker的地址和端口号。

7. 格式化HDFS：在NameNode所在的节点上执行格式化命令：hadoop namenode -format。

8. 启动Hadoop：在NameNode所在的节点上执行启动命令：start-all.sh。

三、验证Hadoop集群1. 查看Hadoop进程：在NameNode所在的节点上执行jps命令，查看Hadoop进程是否启动成功。

2. 查看Hadoop日志：在NameNode所在的节点上查看Hadoop的日志文件，确认是否有错误信息。

3. 访问Hadoop Web界面：在浏览器中输入NameNode的地址和端口号，访问HadoopWeb界面，确认Hadoop集群是否正常运行。

集群解决方案随着科技的不断进步，计算机技术日新月异，人们的数据处理需求也在不断增长。

在处理大规模数据和复杂任务时，传统的单一服务器往往无法满足要求，因此，集群解决方案应运而生。

本文将介绍集群解决方案及其在实践中的应用。

一、什么是集群解决方案是一种通过将多个独立计算节点组合成工作单元的方法，以达到提高计算能力和可靠性的目的。

每个计算节点都是一个独立的服务器，它们通过高速网络连接在一起，共同完成任务。

集群解决方案的核心理念是并行计算，即将任务拆分成多个子任务并分配给不同计算节点进行同时处理。

二、集群解决方案的应用领域1. 数据分析与挖掘在大数据时代，数据分析与挖掘成为许多企业不可或缺的一环。

通过集群解决方案，可以将庞大的数据集分成若干部分，分配给集群中的不同节点进行并行计算，提高数据处理效率。

同时，通过集合多个计算节点的计算能力，可以更快地完成复杂的数据挖掘任务。

2. 科学计算与模拟在科学领域，模拟和计算是非常重要的工具。

许多科研项目需要进行大规模的计算和模拟，而集群解决方案能够提供高性能计算环境。

科研人员可以将复杂的数学模型分解成多个子任务，并分配给集群中的不同节点进行并行计算，从而加快计算速度并提高准确性。

3. 高性能服务器集群对于大型企业和机构而言，高性能服务器是不可或缺的基础设施。

通过搭建集群解决方案，可以实现高性能计算和存储，满足企业的大规模数据处理和分析需求。

此外，集群解决方案还可以提供高可用性和容错能力，确保业务的连续性。

三、集群解决方案的实施要实施一个高效的集群解决方案，需要考虑以下几个方面：1. 网络架构集群的网络架构是构建一个高效集群解决方案的关键。

高速和可靠的网络连接可以确保节点间的数据传输和通信效率，提高整个集群的工作效果。

2. 软件平台选择合适的软件平台对于集群解决方案的实施至关重要。

开源的软件平台如Hadoop和Spark等提供了丰富的工具和框架，方便集群管理和任务调度的实现。

1、腾讯云搭建Hadoop3集群1主机名和IP配置1.1主机名1.首先使用root用户名和root密码分别登录三台服务器2.分别在三台虚拟机上执行命令:hostnamectl set-hostname node1hostnamectl set-hostname node2hostnamectl set-hostname node33.分别在三台服务器上执行logout1.2 IP设置systemctl restart network2配置免密登录2.1 生成公钥和私钥使用此命令：ssh-keygen -t rsa 分别在三台机器中都执行一遍,这里只在node1上做演示，其他两台机器也需要执行此命令。

2.2 配置hosts文件hosts文件中配置三台机器ip和主机名的映射关系,其他两台机器按照相同的方式操作：vi /etc/hosts特别注意的是如果在云服务器中配置，本节点的IP地址一定要配置内网地址127.17.0.17是服务器node1的内网地址127.17.0.7是服务器node2的内网地址127.17.0.8是服务器node3的内网地址2.3 拷贝公钥文件（1）将node1的公钥拷贝到node2,node3上（2）将node2的公钥拷贝到node1,node3上（3）将node3的公钥拷贝到node1,node2上以下以node1为例执行秘钥复制命令：ssh-copy-id -i 主机名2.4验证免密登录配置确保每一个服务器到其他服务器都可以免密登录ssh node#2.5添加本地认证公钥到认证文件中cd ~cd .ssh/cat id_rsa.pub >> authorized_keys3安装Hadoop3.1创建hadoop用户组和hadoop用户groupadd hadoopuseradd -g hadoop hadoopid hadoop设置密码：passwd hadoopchown -R hadoop:hadoop /home/hadoop/chmod -R 755 /home/hadoop/#把root用户的环境变量文件复制并覆盖hadoop用户下的.bash_profilecp .bash_profile /home/hadoop/3.2Hadoop用户进行免密登录su - hadoopsource.bash_profilessh-keygen -t rsacd ~chmod -R 755 .ssh/chmod 644 *chmod 600 id_rsachmod 600 id_rsa.pub将node1的hadoop用户公钥拷贝到node2,node3上将node2的hadoop用户公钥拷贝到node1,node3上将node3的hadoop用户公钥拷贝到node1,node2上ssh-copy-id -i 主机名验证免密登录配置：ssh 主机名，确保每台每台服务器的hadoop 用户都可以免密登录其他的服务器。