📄 文档简介
基于《Hadoop+ZK+HA+Spark 操作.docx》编写，聚焦文档内多节点集群核心操作，步骤、命令均源自原文档，适配学生实验场景，可直接对照复现。
🔧 核心操作模块（基于原文档）
| 操作模块 | 核心步骤（源自《Hadoop+ZK+HA+Spark 操作.docx》） |
|---|---|
| 一、大数据环境搭建 | 1. 配置主机名 /hosts、关防火墙，多节点同步时间 2. 装 JDK1.8，配 JAVA_HOME；3. 主节点 SSH 免密登录其他节点，部署 Hadoop3.1.3； 4. 配 core-site.xml/hdfs-site.xml/yarn-site.xml/mapred-site.xml，同步配置；5. 执行 start-all.sh启动集群，jps验证服务 |
| 二、Hadoop HA 部署 | 1. 装 ZooKeeper，配zoo.cfg（多节点地址），写myid；2. 启动 ZK 集群， zkServer.sh status验证角色（leader/follower）；3. 改 Hadoop 配置开 HA（加 ZK 地址、配 NameNode/RM 双节点）； 4. 杀主节点进程，验证自动切换 |
| 三、HDFS 数据管理 | 1. 用hdfs dfs -mkdir/-ls管理目录；2. 用 -put（传本地到 HDFS）/-get（下 HDFS 到本地）/-rm（删 HDFS 文件）操作数据 |
| 四、数据处理分析 | 1. MapReduce：传测试文件，执行hadoop jar跑 WordCount，-cat看结果；2. Spark：启动后进 spark-shell，读 HDFS 文件，RDD 统计单词，打印结果 |
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