Hadoop完全安装

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1.下载和配置JDK

本文的Java环境是jdk-1.8.0
下载包：jdk-8u144-linux-x64.tar.gz

tar -xzvf jdk-8u144-linux-x64.tar.gz

设置环境变量（/etc/profile：系统环境变量，~/.bashrc：用户环境变量 命令source 更新环境变量设置）

export JAVA_HOME=/opt/download/jdk1.8.0_144（填写自己的jdk安装路径）export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jreexport CLASSPATH=${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib:$CLASSPATHexport PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH

分别输入命令，java 、 javac 、 java -version，查看jdk环境变量是否配置成功

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2.计划集群的三台主机，一台master，两台salver

修改主机名

1.修改/etc/hostname2.修改/etc/hosts

将虚拟机的网络连接改为only-host模式，查询IP地址如下
master 192.168.145.128
salve1 192.168.145.129
salve1 192.168.145.130

3.配置三台机器之间的免密登陆

在Ubuntu免密登陆设置 中有详细的步骤。

4.配置Hadoop环境变量

需要配置的文件有：/etc/profile、HADOOP_HOME/etc/hadoop-env.sh、HADOOP_HOME/etc/yarn-env.sh。
(1)配置HADOOP_HOME，编辑/etc/profile

export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop （Hadoop的安装路径）export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbinexport PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin（以下两行最好加上，若没有启动Hadoop、hbase时都会有没加载lib成功的警告）export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/nativeexport HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib/native"

（2）配置hadoop-env.sh、yarn-env.sh，在Hadoop安装目录下
编辑 vim etc/hadoop/hadoop-env.sh ，加入export JAVA_HOME=/opt/java/jdk1.7.0_80（jdk安装路径）
编辑 vim etc/hadoop/yarn-env.sh ，加入export JAVA_HOME=/opt/java/jdk1.7.0_80（jdk安装路径）

5.配置相关的基本xml

需要配置的文件core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、mapred-site.xml
（1）配置core-site.xml，在Hadoop安装目录下 编辑 vim etc/hadoop/core-site.xml

<configuration>　　　　　　<property> 　　　　　　　　<name>fs.defaultFS</name> <!--NameNode 的URI-->　　　　　　　　<value>hdfs://mater:9000</value> 　　　　　　</property> 　　　　　　<property> 　　　　　　　　<name>hadoop.tmp.dir</name> <!--hadoop临时文件的存放目录-->　　　　　　　　<value>/opt/hbase/hadoop-2.7.3/temp</value> 　　　　　　</property> 　　　　</configuration>

（2）配置hdfs-site.xml，在Hadoop安装目录下 编辑 vim etc/hadoop/hdfs-site.xml

　 <configuration>　　　　　　<property> <!--namenode持久存储名字空间及事务日志的本地文件系统路径--> 　　　　　　　　<name>dfs.namenode.name.dir</name> 　　　　　　　　<value>/opt/hbase/hadoop-2.7.3/dfs/name</value> 　　　　　　　　　　<!--目录无需预先创建，会自动创建-->　　　　　　</property> 　　　　　　<property>  <!--DataNode存放块数据的本地文件系统路径--> 　　　　　　　　<name>dfs.datanode.data.dir</name>　　　　　　　　<value>/opt/hbase/hadoop-2.7.3/dfs/data</value> 　　　　　　　</property> 　　　　　　<property>  <!--数据需要备份的数量，不能大于集群的机器数量，默认为3-->　　　　　　　　<name>dfs.replication</name>　　　　　　　　<value>2</value> 　　　　　　</property>　　　　　　<property> 　　　　　　　　<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name> 　　　　　　　　<value>master:9001</value> 　　　　　　</property>  　　　　　　<property>  <!--设置为true，可以在浏览器中IP+port查看--> 　　　　　　　　<name>dfs.webhdfs.enabled</name>　　　　　　　　<value>true</value> 　　　　　　</property> 　　　　</configuration>

（3）配置mapred-site.xml，在Hadoop安装目录下 编辑 vim etc/hadoop/mapred-site.xml

 <configuration>　　　　<property> <!--mapreduce运用了yarn框架，设置name为yarn--> 　　　　　　<name>mapreduce.framework.name</name> 　　　　　　<value>yarn</value> 　　　　</property> 　　　　<property> <!--历史服务器,查看Mapreduce作业记录--> 　　　　　　<name>mapreduce.jobhistory.address</name> 　　　　　　<value>master:10020</value> 　　　　</property> 　　　　<property> 　　　　　　<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name> 　　　　　　<value>master:19888</value> 　　　　</property> 　　</configuration>

（4）配置yarn-site.xml，在Hadoop安装目录下 编辑 vim etc/hadoop/yarn-site.xml

　<configuration>　　　　<property> <!--NodeManager上运行的附属服务，用于运行mapreduce--> 　　　　　　<name>yarn.nodemanager.aux-services</name> 　　　　　　<value>mapreduce_shuffle</value> 　　　　</property> 　　　　<property> 　　　　　　<name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name> 　　　　　　<value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value> 　　　　</property> 　　　　<property> <!--ResourceManager 对客户端暴露的地址--> 　　　　　　<name>yarn.resourcemanager.address</name> 　　　　　　<value>master:8032</value> 　　　　</property> 　　　　<property> <!--ResourceManager 对ApplicationMaster暴露的地址-->  　　　　　　<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name> 　　　　　　<value>master:8030</value> 　　　　</property> 　　　　<property> <!--ResourceManager 对NodeManager暴露的地址--> 　　　　　　<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>  　　　　　　<value>master:8031</value> 　　　　</property> 　　　　<property> <!--ResourceManager 对管理员暴露的地址--> 　　　　　　<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>   　　　　　　<value>master:8033</value> 　　　　</property> 　　　　<property> <!--ResourceManager 对外web暴露的地址，可在浏览器查看-->   　　　　　　<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name> 　　　　　　<value>master:8088</value> 　　　　</property> 　　</configuration>

7、配置slaves文件

在Hadoop安装目录下，编辑vim etc/hadoop/slaves，去除默认的localhost，加入slave1、slave2，保存退出。

8、通过远程复制命令scp，将配置好的Hadoop复制到各个节点对应位置

　scp -r /opt/hadoop-2.7.4 192.168.145.129:/opt/hadoop-2.7.4 　scp -r /opt/hadoop-2.7.4 192.168.145.130:/opt/hadoop-2.7.4 

9、Hadoop的启动与停止

（1）接下来配置本地hosts，编辑./etc/hosts文件，加入
192.168.145.128 master
192.168.145.129 salve1
192.168.145.130 salve1 在Master服务器启动hadoop，从节点会自动启动，进入Hadoop目录下，
（2）输入命令，bin/hdfs namenode -format进行hdfs格式化
输入命令，sbin/start-all.sh，进行启动（目前不推荐这样）
也可以分开启动，sbin/start-dfs.sh、sbin/start-yarn.sh
在master 上输入命令：jps， 看到ResourceManager、
NameNode、SecondaryNameNode进程
在slave 上输入命令：jps， 看到DataNode、NodeManager进程
出现这5个进程就表示Hadoop启动成功。
（3）在浏览器中输入http://master:50070查看master状态，
输入http://192.168.172.72:8088查看集群状态
（4）停止hadoop，进入Hadoop目录下，输入命令：sbin/stop-all.sh，
即可停止master和slave的Hadoop进程