搭建完全分布式的Hadoop集群通常包括以下步骤：

　　1.准备硬件资源：根据集群规模和需求，准备足够的硬件资源，包括服务器节点(可以是物理服务器或虚拟机)、存储设备(如HDD或SSD)、网络设备等。

　　2.安装操作系统：在每个服务器节点上安装操作系统，通常使用类Unix系统，如Linux或FreeBSD，并进行基本的系统配置，包括网络设置、用户管理等。

　　3.安装Java开发环境：Hadoop是基于Java开发的，因此需要在每个节点上安装Java Development Kit(JDK)。

　　4.下载和安装Hadoop软件包：从Hadoop官方网站下载最新版本的Hadoop软件包，解压到指定目录，并配置相关环境变量。

　　5.配置Hadoop集群：编辑Hadoop的配置文件，包括core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml和yarn-site.xml等，配置集群的基本参数，如节点角色(如NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager等)、数据存储路径、内存分配、任务调度器等。

　　6.配置SSH免密码登录：为了方便集群中各节点之间的通信和管理，可以配置SSH免密码登录，以便在集群中的任一节点上执行Hadoop命令和作业。

　　7.启动Hadoop集群：按照Hadoop的启动顺序，先启动HDFS组件(如NameNode和DataNode)，再启动YARN组件(如ResourceManager和NodeManager)，最后启动MapReduce组件(如JobHistoryServer)。可以使用Hadoop提供的启动脚本或命令来启动集群。

　　8.验证Hadoop集群：通过执行一些简单的Hadoop命令，如hadoop fs -ls、hadoop fs -put等，来验证Hadoop集群是否正常工作。也可以提交一个简单的MapReduce作业，验证MapReduce任务的执行情况。

　　9.配置和使用Hadoop生态系统中的其他组件(可选)：Hadoop生态系统中还有其他丰富的组件和工具，如Hive、HBase、Spark、Sqoop、Flume等，可以根据需求进行配置和使用，构建更加复杂和强大的大数据处理解决方案。

　　以上是搭建完全分布式Hadoop集群的一般步骤，具体步骤和配置方式可能因Hadoop版本和集群规模而有所不同，请参考Hadoop官方文档和相关资料进行详细配置和操作。

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spark和hadoop的区别