本文用以记录hadoop分布式集群搭建过程
基础环境准备
1、软件环境
centos 6.5 三台服务器分配的IP地址：8/9/10
jdk1.8
hadoop使用2.7.4版本
2、host配置和主机名（三台）
修改四台服务器的hosts文件
vim /etc/hosts
192.168.0.8 hadoop-master
192.168.0.9 hadoop-slave1
192.168.0.10 hadoop-slave2
分别修改服务器的主机名:HOSTNAME，master为例说明
vi /etc/sysconfig/network
HOSTNAME=hadoop-master
执行reboot后生效，完成之后依次修改其它salve服务器为： hadoop-slave1~2。
建议使用yum安装jdk,也可以自行下载安装我是下载了1.8)
yum -y install java-1.7.0-openjdk*
下载的通过ssh复制到服务器
配置环境变量，修改配置文件vim /etc/profile
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_152
export PATH= $JAVA_HOME/bin:$PATH
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
使用souce命令让立刻生效
source /etc/profile
免密登陆
1、首先关闭四台服务器的防火墙和SELINUX
查看防火墙状态
service iptables status
关闭防火墙
service iptables stop
chkconfig iptables off
关闭SELINUX后，需要重启服务器
-- 关闭SELINUX
# vim /etc/selinux/config
-- 注释掉
#SELINUX=enforcing
#SELINUXTYPE=targeted
-- 添加
SELINUX=disabled
2、免密码登录本机
下面以配置hadoop-master本机无密码登录为例进行讲解，用户需参照下面步骤完成h-salve1~2三台子节点机器的本机无密码登录
1） 生产秘钥
ssh-keygen -t rsa
2）将公钥追加到”authorized_keys”文件
cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
3）赋予权限
chmod 600 .ssh/authorized_keys
4）验证本机能无密码访问
ssh hadoop-master
最后，依次配置h-salve1~2无密码访问
3、hadoop-master本机无密码登录hadoop-slave1、hadoop-slave2以hadoop-master无密码登录hadoop-slave1为例讲解：
1）登录hadoop-slave1 ，复制hadoop-master服务器的公钥”id_rsa.pub”到hadoop-slave1服务器的”root”目录下。
scp root@hadoop-master:/root/.ssh/id_rsa.pub /root/
2）将hadoop-master的公钥（id_rsa.pub）追加到hadoop-slave1的authorized_keys中
cat id_rsa.pub >> .ssh/authorized_keys
rm -rf id_rsa.pub
3）在 hadoop-master上面测试
ssh hadoop-slave1
4、下面以hadoop-slave1无密码登录hadoop-master为例进行讲解，用户需参照下面步骤完成hadoop-slave2无密码登录hadoop-master。
1）登录hadoop-master，复制hadoop-slave1服务器的公钥”id_rsa.pub”到hadoop-master服务器的”/root/”目录下。
scp root@hadoop-slave1:/root/.ssh/id_rsa.pub /root/
2）将hadoop-slave1的公钥（id_rsa.pub）追加到hadoop-master的authorized_keys中。
cat id_rsa.pub >> .ssh/authorized_keys
rm -rf id_rsa.pub //删除id_rsa.pub
3）在 hadoop-slave1上面测试
ssh hadoop-master
依次配置 hadoop-slave2
到此主从的无密登录已经完成了
Hadoop环境搭建
配置hadoop-master的hadoop环境
1、hadoop-master上 解压缩安装包及创建基本目录
#下载 (我已经下好2.7.4版本)
#解压
tar -xzvf hadoop-2.7.3.tar.gz -C /usr/local
#重命名
mv hadoop-2.7.3 hadoop
2、 配置hadoop-master的hadoop环境变量
1）配置环境变量，修改配置文件vi /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
使得hadoop命令在当前终端立即生效
source /etc/profile
下面配置，文件都在：/home/hadoop/hadoop/etc/hadoop路径下
2、配置core-site.xml
修改Hadoop核心配置文件/home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml，通过fs.default.name指定NameNode的IP地址和端口号，通过hadoop.tmp.dir指定hadoop数据存储的临时文件夹。
<configuration>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>file:/home/hadoop/hadoop/tmp</value>
<description>Abase for other temporary directories.</description>
</property>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://hadoop-master:9000</value>
</property>
</configuration>
特别注意：如没有配置hadoop.tmp.dir参数，此时系统默认的临时目录为：/tmp/hadoo-hadoop。而这个目录在每次重启后都会被删除，必须重新执行format才行，否则会出错。
3、配置hdfs-site.xml：
修改HDFS核心配置文件/usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml，通过dfs.replication指定HDFS的备份因子为3，通过dfs.name.dir指定namenode节点的文件存储目录，通过dfs.data.dir指定datanode节点的文件存储目录。
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.name.dir</name>
<value>/home/hadoop/hadoop/hdfs/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.data.dir</name>
<value>/home/hadoop/hadoop/hdfs/data</value>
</property>
</configuration>
4、配置mapred-site.xml
拷贝mapred-site.xml.template为mapred-site.xml，在进行修改
cp /home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml.template /home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml
vim /home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>http://hadoop-master:9001</value>
</property>
</configuration>
5、配置yarn-site.xml
后面两个property为2.7.4 nodemanager不启动添加，解决内存太小问题
<configuration>
<!-- Site specific YARN configuration properties -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>hadoop-master</value>
</property>
<!-- 启动nodemanager value 为cpu核数 查看每个物理CPU中core的个数(即核数) cat /proc/cpuinfo| grep "cpu cores"| uniq -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>
<value>2</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
<value>8192</value>
</property>
</configuration>
6、配置masters文件
修改/home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/masters文件，该文件指定namenode节点所在的服务器机器。删除localhost，添加namenode节点的主机名hadoop-master；不建议使用IP地址，因为IP地址可能会变化，但是主机名一般不会变化。
vi /home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/masters
## 内容
hadoop-master
7、修改hadoop-env.sh
vi /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh
## 配置项
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_152
8、配置slaves文件（Master主机特有）
修改/home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/slaves文件，该文件指定哪些服务器节点是datanode节点。删除locahost，添加所有datanode节点的主机名，如下所示。
vi /home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/slaves
## 内容
hadoop-slave1
hadoop-slave2
hadoop-slave3
配置hadoop-slave的hadoop环境
下面以配置hadoop-slave1的hadoop为例进行演示，用户需参照以下步骤完成其他hadoop-slave2~3服务器的配置。
1）复制hadoop到hadoop-slave1节点
scp -r /home/hadoop/hadoop hadoop-slave1:/home/hadoop/
登录hadoop-slave1服务器，删除slaves内容
rm -rf /home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/slaves
2）配置环境变量
vi /etc/profile
## 内容
export HADOOP_HOME= /home/hadoop/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
使得hadoop命令在当前终端立即生效；
source /etc/profile
期间报了一个错误
-bash: export: ` /home/hadoop/hadoop': not a valid identifier
原因是/home前面多个空格
依次配置其它slave服务
启动集群
1、格式化HDFS文件系统
进入master的~/hadoop目录，执行以下操作
bin/hadoop namenode -format
格式化namenode，第一次启动服务前执行的操作，以后不需要执行。
2、然后启动hadoop：
sbin/start-all.sh
3、使用jps命令查看运行情况
#master 执行 jps查看运行情况
25928 SecondaryNameNode
25742 NameNode
26387 Jps
26078 ResourceManager
#slave 执行 jps查看运行情况
24002 NodeManager
23899 DataNode
24179 Jps
4、命令查看Hadoop集群的状态
通过简单的jps命令虽然可以查看HDFS文件管理系统、MapReduce服务是否启动成功，但是无法查看到Hadoop整个集群的运行状态。我们可以通过hadoop dfsadmin -report进行查看。用该命令可以快速定位出哪些节点挂掉了，HDFS的容量以及使用了多少，以及每个节点的硬盘使用情况。
hadoop dfsadmin -report
输出结果：
Configured Capacity: 50108030976 (46.67 GB)
Present Capacity: 41877471232 (39.00 GB)
DFS Remaining: 41877385216 (39.00 GB)
DFS Used: 86016 (84 KB)
DFS Used%: 0.00%
Under replicated blocks: 0
Blocks with corrupt replicas: 0
Missing blocks: 0
Missing blocks (with replication factor 1): 0
......
5、hadoop 重启
sbin/stop-all.sh
sbin/start-all.sh
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