个人hadoop学习总结：Hadoop集群+HBase集群+Zookeeper集群+chukwa监控（包括单机、伪分布、完全分布安装操作）

环境介绍：

虚拟机四个：

hadoop-marster

hadoop-salve1

hadoop-salve2

hadoop-salve3

===========================1.Hadoop==========================================================================

=================Linux下创建伪分布式==============================================
1.下载hadoop和jdk
http://mirror.esocc.com/apache/hadoop/common
本例使用：hadoop-1.0.4.tar.gz

2.安装
2.1安装jdk
第一种：tar包
1.下载jdk并解压：（我选的是tar包的文件）
    www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk7-downloads-1880260.html
2.解压：（tar -zxvf jdk-7u15-linux-x64.tar.gz -C /usr/local）
3.配置jdk环境变量
#vi /etc/profile
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.7.0_15
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar
:wq
#source /etc/profile
4.执行#java -version
5.编写测试类
第二种：bin包
chmod +x jdk-6u27-linux-x64.bin
./jdk-6u27-linux-x64.bin
mv jdk1.6.0_27/ /usr/local/
配置jdk环境变量
#vi /etc/profile
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.6.0_27
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar
:wq
#source /etc/profile
执行#java -version

3.解压配置hadoop
tar zxvf hadoop-**.tar.gz
mv hadoop-** /usr/local/
cd /usr/local/hadoop-**/conf
3.1.修改hadoop-env.sh
vi hadoop-env.sh
打开JAVA_HOME，并指定当前安装的jdk位置：
 export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.6.0_27

3.2.修改conf-site.xml
核心配置文件，设置hadoop的HDFS的地址及端口
<configuration>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://hadoop-master:9000</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/hadoop/dhfs/tmp</value>
</property>
</configuration>

3.3.修改hdfs-site.xml
设置文件存储目录和备份的个数
<configuration>
<property>
<name>dfs.data.dir</name>
<value>/data/hadoop/data</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
</configuration>
mkidr /data/hadoop/data

3.4.配置mapred-site.xml
MapReduce配置文件，配置JobTracker的地址及端口
<configuration>
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>hadoop-master:9001</value>
</property>
</configuration>


3.配置ssh免密码登陆
cd /root
生成密钥对可以使用rsa和dsa两种方式，分别生成两个文件。推荐使用rsa
ssh-keygen -t rsa
然后持续回车，生成一对，包含公钥和私钥，然后追加或者覆盖
追加
cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
覆盖
cp ~/.ssh/id_rsa.pub ~/.ssh/authorized_keys
完成后进行测试
ssh hadoop-master
第一次会询问是否继续链接，输入yes
然后发现进入了另一个根目录中，跟刚刚的shell不在一个里面

4.格式化Hadoop的文件系统HDFS
/usr/local/hadoop-1.0.4/bin/hadoop namenode -format

5.启动hadoop
/usr/local/hadoop-1.0.4/bin/start-all.sh
如果有必要，可以分别启动hdfs和mapreduce
start-dfs.sh和start-mapred.sh

6.验证
浏览器打开
http://hadoop-master:50030 MapReduce的web页面
http://hadoop-master:50070 HDFS的web页面
如果在主机访问虚拟机，无法访问时，注意端口防火墙和host是否设置了与ip对应

============================================================================================
============================================================================================
=================Linux下创建完全分布式==============================================
============================================================================================
============================================================================================
1、2两步与伪分布式完全一样

3.所有的节点修改/etc/hosts，添加如下对应：（如果不喜欢使用host也可以使用DNS解析服务器）
192.168.152.162 hadoop-master
192.168.152.163 hadoop-slave1
192.168.152.164 hadoop-slave2
192.168.152.165 hadoop-slave3



4.创建hadoop用户
useradd hadoop
passwd hadoop

mkdir /data/hadoop
mkdir /data/hadoop/data
mkdir /home/hadoop/dhfs
mkdir /home/hadoop/dhfs/tmp
5.ssh免密码配置
首先要以hadoop用户登录，然后进入hadoop的主目录，再按照上面的步骤生成密钥对
su hadoop
cd
ssh-keygen -t rsa
然后自行选择是追加还是覆盖
追加
cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
覆盖
cp ~/.ssh/id_rsa.pub ~/.ssh/authorized_keys
完成后进行测试
ssh hadoop-master

把每个节点的authorized_keys合并成一个文件；并替换所有节点的原有authorized_keys

=================以上5步操作需要在每个节点全部执行一遍=================================
6.在master解压配置hadoop
tar zxvf hadoop-**.tar.gz
mv hadoop-** /usr/local/
cd /usr/local/hadoop-**/conf

6.1.修改hadoop-env.sh
vi hadoop-env.sh
打开JAVA_HOME，并指定当前安装的jdk位置：
 export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.6.0_27

6.2.修改conf-site.xml
核心配置文件，设置hadoop的HDFS的地址及端口
<configuration>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://hadoop-master:9000</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/hadoop/dhfs/tmp</value>
</property>
</configuration>

6.3.修改hdfs-site.xml
设置文件存储目录和备份的个数
<configuration>
<property>
<name>dfs.data.dir</name>
<value>/data/hadoop/data</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
</configuration>
mkidr /data/hadoop/data

6.4.配置mapred-site.xml
MapReduce配置文件，配置JobTracker的地址及端口
<configuration>
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>hadoop-master:9001</value>
</property>
</configuration>

6.5修改masters和salves
vi /usr/local/hadoop-**/conf/masters
hadoop-master
vi /usr/local/hadoop-**/conf/salves
hadoop-slave1
hadoop-slave2
hadoop-slave3

6.6向各个节点复制hadoop
执行前先将hadoop文件夹的权限付给hadoop
chown -R hadoop.hadoop /usr/local/hadoop-1.0.4
并将目标服务器的文件夹的写权限赋予hadoop用户；或者直接将hadoop文件夹移入到hadoop用户的目录中
scp -r hadoop-1.0.4/ hadoop-slave1:/home/hadoop
scp -r hadoop-1.0.4/ hadoop-slave2:/home/hadoop
scp -r hadoop-1.0.4/ hadoop-slave3:/home/hadoop

======以下操作跟伪分布式一样==================

7.格式化Hadoop的文件系统HDFS(只在主节点启动即可)
/home/hadoop/hadoop-1.0.4/bin/hadoop namenode -format

8.启动hadoop
/home/hadoop/hadoop-1.0.4/bin/start-all.sh
如果有必要，可以分别启动hdfs和mapreduce
start-dfs.sh和start-mapred.sh

9.验证
浏览器打开
http://hadoop-master:50030 MapReduce的web页面
http://hadoop-master:50070 HDFS的web页面
如果在主机访问虚拟机，无法访问时，注意端口防火墙和host是否设置了与ip对应

10检查守护进程情况
/usr/local/jdk1.6.0_27/bin/jps



==========hello world测试===========================================
cd
mkdir input
cd input/
echo "hello world" >test1.txt
echo "hello hadoop" >test2.txt

拷贝input到hadoop的hdfs中
/home/hadoop/hadoop-1.0.4/bin/hadoop dfs -put /home/hadoop/input/test1.txt .
/home/hadoop/hadoop-1.0.4/bin/hadoop dfs -put /home/hadoop/input/test2.txt .
查看是否拷贝成功
/home/hadoop/hadoop-1.0.4/bin/hadoop dfs -ls .

运行计数器
/home/hadoop/hadoop-1.0.4/bin/hadoop jar /home/hadoop/hadoop-1.0.4/
hadoop-examples-1.0.4.jar wordcount . out

查看目录、文件结构、分词结果
/home/hadoop/hadoop-1.0.4/bin/hadoop dfs -ls .
/home/hadoop/hadoop-1.0.4/bin/hadoop dfs -ls ./out
/home/hadoop/hadoop-1.0.4/bin/hadoop dfs -cat ./out/*

查看数据写在操作系统的位置：在datanode节点使用：
ls -lR /data/hadoop/data/

/trash 回收站

===========================================================================
1.org.apache.hadoop.ipc.RemoteException: java.io.IOException: File /user/hadoop/in could only be replicated to 0 nodes, instead of 1
/home/hadoop/hadoop-1.0.4/bin/hadoop dfsadmin -report
查看是否为节点分配了容量
原因：Configured Capacity也就是datanode 没用分配容量
修改文件Hadoop conf/core-site.xml 中hadoop.tmp.dir的值
<property>
   <name>fs.default.name</name>
   <value>hdfs://localhost:9000</value>
</property>
<property>
   <name>hadoop.tmp.dir</name>
   <value>/home/dhfs/tmp</value>
</property>


2.ERROR namenode.NameNode: java.io.IOException: Cannot create directory
chown -R hadoop.hadoop /home/hadoop/dhfs/
chown -R hadoop.hadoop /data/hadoop/

3.org.apache.hadoop.ipc.RPC server
这个问题基本上localhost和hostname同为127.0.0.1所致。
将hostname的ip修改为当前机器的ip地址就好了
遇到问题，多看日志文件

4.启动Permission denied (publickey,gssapi-with-mic,password)
检查当前用户是不是ssh中指定的用户
===========================================================================

====================2.Hbase=================================================================================

本测试的版本是：0.92.2

======2Hbase的基本操作=================================
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-1.0.4
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/conf

export HBASE_HOME=/home/hadoop/hbase-0.92.2/
export HBASE_CONF_DIR=$HBASE_HOME/conf
export PATH=$HBASE_HOME/bin:$HBASE_HOME/conf:$PATH

1.HBase安装
下载hbase包，并解压；配置conf/hbase-site.xml
单机:
<configuration>
<property>
<name>hbase.rootdir</name>
<value>file:///tmp/hbase-${user.name}/hbase</value>
</property>
</configuration>
伪分布:
<configuration>
<property>
<name>hbase.rootdir</name>
<value>hdfs://localhost:9000/hbase</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
</configuration>
完全分布:
1）配置site.xml
<configuration>
<property>
<name>hbase.rootdir</name>
<value>hdfs://hadoop-master:9000/hbase</value>
<description>HBase数据存储目录</description>
</property>
<property>
<name>hbase.cluster.distributed</name>
<value>true</value>
<description>指定HBase运行的模式：false：单机/伪分布；true：完全分布</description>
</property>
<property>
<name>hbase.master</name>
<value>hdfs://hadoop-master:60000</value>
<description>指定Master位置</description>
</property>
<property>
<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
<value>hadoop-master,hadoop-slave1,hadoop-slave2,hadoop-slave3</value>
<description>指定ZooKeeper集群</description>
</property>
</configuration>
2）配置conf/regionservers的配置
hadoop-master
hadoop-slave1
hadoop-slave2
hadoop-slave3
3）ZooKeeper配置
hbase-env.sh中
HBASE_MANAGES_ZK默认为true；表示ZooKeeper会随着HBase启动而运行；
设置为false：需要自己手动开启
4）向各个节点复制，然后配置各个节点的环境变量
scp -r hbase-0.92.2/ hadoop-slave1:/home/hadoop
scp -r hbase-0.92.2/ hadoop-slave2:/home/hadoop
scp -r hbase-0.92.2/ hadoop-slave3:/home/hadoop

5）修改hbase-env.sh文件中的java_home的环境变量

2.运行HBase
启动顺序：HDFS->ZooKeeper->HBase
单机：start-hbase.sh
伪分布：start-hbase.sh
完全分布：start-hbase.sh

========================3.Zookeeper=============================================================================

=======2.ZooKeeper的安装和配置============================================
2.1安装ZooKeeper
2.1.1单机下安装ZooKeeper
1）下载
2）安装
export ZOOKEEPER_HOME=/$HADOOP_HOME/zookeeper-3.4.5
export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/conf
3）在$ZOOKEEPER_HOME/conf下创建一个zoo.cfg文件，并添加如下内容：
#The number of milliseconds of each tick
tickTime = 2000

#the directory where the snapshot is stored
dataDir = $ZOOKEEPER_HOME/data

#the port at which the clients will connect
clientPort = 2181

2.1.2在集群下安装ZooKeeper
在奇数个服务器上安装zookeeper并安装单机模式进行配置，需要修改的是zoo.cfg文件，如下：
#The number of milliseconds of each tick
tickTime = 2000

#The number of ticks that the initial
#synchronization phase can take
initLimit = 10

#The number of ticks that can pass between
#sending a request and getting an acknowledgement
syncLimit = 5

#the directory where the snapshot is stored
dataDir = /home/sid/Downloads/hadoop-1.0.4/zookeeper-3.4.5/data

#the port at which the clients will connect
clientPort = 2181

#the location of the log file
dataLogDir = /home/sid/Downloads/hadoop-1.0.4/zookeeper-3.4.5/log

server.1 = hadoop-master:2887:3887
server.2 = hadoop-slave1:2888:3888
server.3 = hadoop-slave2:2889:3889
server.4 = hadoop-slave3:2889:3889

然后执行复制命令：
scp -r zookeeper-3.4.5/ hadoop-slave1:/home/hadoop/hadoop-1.0.4
scp -r zookeeper-3.4.5/ hadoop-slave2:/home/hadoop/hadoop-1.0.4
scp -r zookeeper-3.4.5/ hadoop-slave3:/home/hadoop/hadoop-1.0.4


在dataDir下面创建一个文件名为myid的文件，在这个文件中加入自身的serverid；如果是主机就加入1，这个serverid在集群中必须是唯一值
其中的端口号，第一个是从(follower)机器连接到主机(leader)的端口，第二个是用来进行leader选举的端口。

2.1.3在集群伪分布模式下安装ZooKeeper
安装集群模式，在$ZOOKEEPER_HOME/conf下创建三个：zoo1.cfg、zoo2.cfg、zoo3.cfg；并修改
    dataDir = /home/sid/Downloads/hadoop-1.0.4/zookeeper-3.4.5/data_num
    dataLogDir = /home/sid/Downloads/hadoop-1.0.4/zookeeper-3.4.5/log_num
    clientPort = 218num
    server.1 = localhost:2887:3889
    server.2 = localhost:2888:3888
    server.3 = localhost:2889:3889
并在对应的data_num中加入myid，并写入对应的num


2.2配置ZooKeeper
2.2.1最低配置：
    tickTime、dataDir、clientPort
2.2.2高级配置：
    dataLogDir：事务日志写入位置
    maxClientCnxns：限制连接到ZooKeeper的客户端数量，并限制并发连接数量
    minSessionTimeout
    maxSessionTimeout
2.2.3集群配置：
    initLimit：允许follower连接并同步到leader的初始化连接时间，它是以ticktime的倍数来表示
    syncLimit：表示leader和follower直接发送消息时请求和应答的时间长度。


3.运行ZooKeeper
3.1.单机：zkServer.sh start
3.2.集群模式：在每台ZooKeeper运行：zkServer.sh start
3.3.集群伪分布：
    zkServer.sh start zoo1.cnf
    zkServer.sh start zoo2.cnf
    zkServer.sh start zoo3.cnf.

hadoop、hbase、zookeeper整合
1.安装hadoop并启动
2.配置zookeeper并启动
3.配置hbase（按照完全分布式配置）
配置hbase-site.xml
<property>
    <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
    <value>hadoop-master,hadoop-slave1,hadoop-slave2,hadoop-slave3</value>
</property>
<property>
    <name>zookeeper.session.timeout</name>
    <value>60000</value>
</property>
<property>
    <name>hbase.zookeeper.property.clientPort</name>
    <value>2222</value>
</property>
然后启动start-hbase.sh
通过浏览器：http://localhost:60010/
查看列表中是否存在Zookeeper Quorum；若存在则整合成功

伪分布修改
================================
<property>
    <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
    <value>localhost</value>
</property>
<property>
    <name>zookeeper.session.timeout</name>
    <value>60000</value>
</property>
<property>
    <name>hbase.zookeeper.property.clientPort</name>
    <value>2222</value>
</property>

======================4.Chukwa===============================================================================
========4.Chukwa的集群搭建=========================================
1.安装：
export CHUKWA_HOME=$HADOOP_HOME/chukwa-incubating-0.5.0
export CHUKWA_CONF_DIR=$CHUKWA_HOME/etc/chukwa
export PATH=$CHUKWA_HOME/bin:$CHUKWA_HOME/sbin:$CHUKWA_CONF_DIR:$PATH

2.Hadoop和HBase集群配置
hadoop和hbase的安装看前面的笔记。然后执行下面的操作
首先将Chukwa的文件复制到hadoop中：
mv $HADOOP_HOME/conf/log4j.properties $HADOOP_HOME/conf/log4j.properties.bak
mv $HADOOP_HOME/conf/hadoop-metrics2.properties $HADOOP_HOME/conf/hadoop-metrics2.properties.bak
cp $CHUKWA_CONF_DIR/hadoop-log4j.properties $HADOOP_HOME/conf/log4j.properties
cp $CHUKWA_CONF_DIR/hadoop-metrics2.properties $HADOOP_HOME/conf/hadoop-metrics2.properties
cp $CHUKWA_HOME/share/chukwa/chukwa-0.5.0-client.jar $HADOOP_HOME/lib
cp $CHUKWA_HOME/share/chukwa/lib/json-simple-1.1.jar $HADOOP_HOME/lib

配置完成后，启动Hadoop集群，接着进行Hbase设置，需要在HBase中创建数据存储所需要的表，表的模式已经建好只需要通过hbase shell导入即可，如下：
bin/hbase shell < $CHUKWA_CONF_DIR/hbase.schema

3.Collector配置
我们首先要对$CHUKWA_CONF_DIR/chukwa-env.sh进行配置。该文件为Chukwa的环境变量，大部分的脚本需要从该文件中读取关键的全局Chukwa配置信息。
设置JAVA_HOME；注释下面两个
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.6.0_27

export HADOOP_CONF_DIR=/home/hadoop/hadoop-1.0.4/conf

export HBASE_CONF_DIR=/home/hadoop/hbase-0.92.2/conf

当需要运行多台机器作为收集器时，需要修改$CHUKWA_CONF_DIR/collectors文件，格式与hadoop的slaves一样
hadoop-master
hadoop-slave1
hadoop-slave2
hadoop-slave3

$CHUKWA_CONF_DIR/initial_Adaptors文件主要用于设置Chukwa监控哪些日志，以及什么方式、什么频率来监控等。使用默认配置即可，如下
add sigar.SystemMetrics SystemMetrics 60 0
add SocketAdaptor HadoopMetrics 9095 0
add SocketAdaptor Hadoop 9096 0
add SocketAdaptor ChukwaMetrics 9097 0
add SocketAdaptor JobSummary 9098 0

$CHUKWA_CONF_DIR/chukwa-collector-conf.xml维护了Chukwa的基本配置信息。我们需要通过该文件制定HDFS的位置：如下：
<property>
    <name>writer.hdfs.filesystem</name>
    <value>hdfs://hadoop-master:9000/</value>
    <description>HDFS to dump to</description>
</property>

下面的属性设置用于制定sink data地址，/chukwa/logs/就是它在HDFS中的地址。在默认情况下，Collector监听8080端口，不过这是可以修改的，各个Agent将会向该端口发消息。
<property>
    <name>chukwaCollector.outputDir</name>
    <value>/chukwa/logs/</value>
    <description>chukwa data sink directory</description>
</property>
<property>
    <name>chukwaCollector.http.port</name>
    <value>8080</value>
    <description>The HTTP port number the collector will listen on</description>
</property>

4.Agent配置
Agent由$CHUKWA_CONF_DIR/agents文件进行配置，与collectors相似：
hadoop-master
hadoop-slave1
hadoop-slave2
hadoop-slave3
另外，$CHUKWA_CONF_DIR/chukwa-agent-conf.xml文件维护了代理的基本配置信息，其中最重要的属性是集群名，用于表示被监控的节点，这个值被存储在每一个被收集到的块中，一区分不同的集群，如设置cluster名称：cluster="chukwa"
<property>
    <name>chukwaAgent.tags</name>
    <value>cluster="chukwa"</value>
    <description>The cluster's name for this Agent</description>
</property>
另一个可选的节点是chukwaAgent.checkpoint.dir，这个目录是Chukwa运行的Adapter的定期检查点，他是不可共享的目录，并且只能是本地目录，不能是网络文件系统目录。

5.使用Pig进行数据分析
可以使用pig进行数据分析，因此需要额外设置环境变量。要让pig能够读取chukwa收集到的数据，即与HBase和Hadoop进行链接，首先要确保pig已经正确安装，然后在pig的classpath中引入Hadoop和Hbase：
export PIG_CLASSPATH=$HADOOP_CONF_DIR:$HBASE_CONF_DIR
接下来创建HBASE_CONF_DIR的jar文件：
jar cf $CHUKWA_HOME/hbase-env.jar $HBASE_CONF_DIR

创建周期性运行的分析脚本作业：

pig -Dpig.additional.jars=${HBASE_HOME}/hbase-0.90.4.jar:${ZOOKEEPER_HOME}/zookeeper-3.3.2.jar:${PIG_HOME}/pig-0.10.0.jar:${CHUKWA_HOME}/hbase-env.jar${CHUKWA_HOME}/share/chukwa/script/pig/ClusterSummary.pig


7向各个节点复制，然后配置各个节点的环境变量
scp -r chukwa-incubating-0.5.0 hadoop-slave1:/home/hadoop/hadoop-1.0.4
scp -r chukwa-incubating-0.5.0 hadoop-slave2:/home/hadoop/hadoop-1.0.4
scp -r chukwa-incubating-0.5.0 hadoop-slave3:/home/hadoop/hadoop-1.0.4


运行Chukwa
在启动chukwa之前，先启动Hadoop和Hbase，然后分别启动collector和agent
1.collector：
启动：./bin/chukwa collector
停止：./sbin/stop-collectors.sh

2.agent
启动：./bin/chukwa agent
    sbin/start-agents.sh

3.启动HICC
启动：./bin/chukwa hicc
启动后可以通过浏览器进行访问：http://<Server>:<port>/hicc
port默认是4080;
默认用户名和密码是：admin
可以根据需要对$CHUKWA_HOME/webapps/hicc.war文件中的/WEB_INF/下的jetty.xml进行修改

4.启动Chukwa过程：
1）启动Hadoop和HBase
2）启动Chukwa：sbin/start-chukwa.sh
3）启动HICC：bin/chukwa hicc
=================================================
cat: /root/chukwa/chukwa-incubating-0.5.0/bin/share/chukwa/VERSION: 没有那个文件或目录
/root/chukwa/chukwa-incubating-0.5.0/bin/chukwa: line 170: /root/java/jdk-1.6.0_20/bin/java: 没有那个文件或目录
/root/chukwa/chukwa-incubating-0.5.0/bin/chukwa: line 170: exec: /root/java/jdk-1.6.0_20/bin/java: cannot execute: 没有那个文件或目录
方法1：
将/root/chukwa/chukwa-incubating-0.5.0/下的share文件夹复制到./bin下面，
问题解决
方法2：
用gedit打开$CHUKWA_HOME/libexec/chukwa-config.sh
修改第30 31行
# the root of the Chukwa installation
export CHUKWA_HOME=`pwd -P ${CHUKWA_LIBEXEC}/..`
为：
# the root of the Chukwa installation
export CHUKWA_HOME=/root/chukwa/chukwa-incubating-0.5.0
其中/root/chukwa/chukwa-incubating-0.5.0为chukwa实际安装路径