第一部分：Linux环境安装
Hadoop是运行在Linux，虽然借助工具也可以运行在Windows上，但是建议还是运行在Linux系统上，第一部分介绍Linux环境的安装、配置、Java JDK安装等。
第二部分：Hadoop本地模式安装
Hadoop本地模式只是用于本地开发调试，或者快速安装体验Hadoop，这部分做简单的介绍。
第三部分：Hadoop伪分布式模式安装
学习Hadoop一般是在伪分布式模式下进行。这种模式是在一台机器上各个进程上运行Hadoop的各个模块，伪分布式的意思是虽然各个模块是在各个进程上分开运行的，但是只是运行在一个操作系统上的，并不是真正的分布式。
第四部分：完全分布式安装
完全分布式模式才是生产环境采用的模式，Hadoop运行在服务器集群上，生产环境一般都会做HA，以实现高可用。
第一步、配置Vmware NAT网络
参考：http://blog.csdn.net/collection4u/article/details/14127671
第二步、安装Linux操作系统
三、Vmware上安装Linux系统
1、 文件菜单选择新建虚拟机
2、 选择经典类型安装，下一步。
3、 选择稍后安装操作系统，下一步。
4、 选择Linux系统，版本选择CentOS 64位。
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5、 命名虚拟机，给虚拟机起个名字，将来显示在Vmware左侧。并选择Linux系统保存在宿主机的哪个目录下，应该一个虚拟机保存在一个目录下，不能多个虚拟机使用一个目录。
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6、 指定磁盘容量，是指定分给Linux虚拟机多大的硬盘，默认20G就可以，下一步。
7、 点击自定义硬件，可以查看、修改虚拟机的硬件配置，这里我们不做修改。
8、 点击完成后，就创建了一个虚拟机，但是此时的虚拟机还是一个空壳，没有操作系统，接下来安装操作系统。
9、 点击编辑虚拟机设置，找到DVD，指定操作系统ISO文件所在位置。
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10、 点击开启此虚拟机，选择第一个回车开始安装操作系统。
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11.设置root密码
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12、 选择Desktop，这样就会装一个Xwindow。
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13、 先不添加普通用户，其他用默认的，就把Linux安装完毕了。
四、设置网络
因为Vmware的NAT设置中关闭了DHCP自动分配IP功能，所以Linux还没有IP，需要我们设置网络各个参数。
1、 用root进入Xwindow，右击右上角的网络连接图标，选择修改连接。
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2、 网络连接里列出了当前Linux里所有的网卡，这里只有一个网卡System eth0，点击编辑。
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3、 配置IP、子网掩码、网关（和NAT设置的一样）、DNS等参数，因为NAT里设置网段为100.*，所以这台机器可以设置为192.168.100.10网关和NAT一致，为192.168.100.2
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4、 用ping来检查是否可以连接外网，如下图，已经连接成功。
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五、修改Hostname
1、永久修改hostname
命令：[root@bigdata-senior01 ~] vim /etc/sysconfig/network打开文件后，
NETWORKING=yes #使用网络
HOSTNAME=bigdata-senior01.chybinmy.com #设置主机名
六、配置Host
命令：[root@bigdata-senior01 ~] vim /etc/hosts
添加hosts: 192.168.100.10 bigdata-senior01.chybinmy.com
七、关闭防火墙
学习环境可以直接把防火墙关闭掉。
(1) 用root用户登录后，执行查看防火墙状态。
[root@bigdata-senior01 hadoop]# service iptables status
(2) 用[root@bigdata-senior01 hadoop]# service iptables stop关闭防火墙，这个是临时关闭防火墙。
[root@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]# service iptables stop
iptables: Setting chains to policy ACCEPT: filter [ OK ]
iptables: Flushing firewall rules: [ OK ]
iptables: Unloading modules: [ OK ]
(3) 如果要永久关闭防火墙用。
[root@bigdata-senior01 hadoop]# chkconfig iptables off
关闭，这种需要重启才能生效。
第三步、安装JDK
1、 查看是否已经安装了java JDK。
[root@bigdata-senior01 Desktop]# java –version
注意：Hadoop机器上的JDK，最好是Oracle的Java JDK，不然会有一些问题，比如可能没有JPS命令。
如果安装了其他版本的JDK，卸载掉。
2、 安装java JDK
(1) 去下载Oracle版本Java JDK：jdk-7u67-linux-x64.tar.gz
(2) 将jdk-7u67-linux-x64.tar.gz解压到/opt/modules目录下
[root@bigdata-senior01 /]# tar -zxvf jdk-7u67-linux-x64.tar.gz -C /opt/modules
(3) 添加环境变量
设置JDK的环境变量 JAVA_HOME。需要修改配置文件/etc/profile，追加
export JAVA_HOME="/opt/modules/jdk1.7.0_67"
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
修改完毕后，执行 source /etc/profile
(4)安装后再次执行 java –version,可以看见已经安装完成。
[root@bigdata-senior01 /]# java -version
java version "1.7.0_67"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.7.0_67-b01)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 24.65-b04, mixed mode)
第二部分：Hadoop本地模式安装
第四步、Hadoop部署模式
Hadoop部署模式有：本地模式、伪分布模式、完全分布式模式。
区分的依据是NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager等模块运行在几个JVM进程、几个机器。
第五步、本地模式部署
十、本地模式介绍
本地模式是最简单的模式，所有模块都运行与一个JVM进程中，使用的本地文件系统，而不是HDFS，本地模式主要是用于本地开发过程中的运行调试用。下载hadoop安装包后不用任何设置，默认的就是本地模式。
十一、解压hadoop后就是直接可以使用
1、 创建一个存放本地模式hadoop的目录
[hadoop@bigdata-senior01 modules]$ mkdir /opt/modules/hadoopstandalone
2、 解压hadoop文件
[hadoop@bigdata-senior01 modules]$ tar -zxf /opt/sofeware/hadoop-2.5.0.tar.gz -C /opt/modules/hadoopstandalone/
3、 确保JAVA_HOME环境变量已经配置好
[hadoop@bigdata-senior01 modules]$ echo ${JAVA_HOME}
/opt/modules/jdk1.7.0_67
十二、运行MapReduce程序，验证
我们这里用hadoop自带的wordcount例子来在本地模式下测试跑mapreduce。
1、 准备mapreduce输入文件wc.input
[hadoop@bigdata-senior01 modules]$ cat /opt/data/wc.input
hadoop mapreduce hive
hbase spark storm
sqoop hadoop hive
spark hadoop
2、 运行hadoop自带的mapreduce Demo
[hadoop@bigdata-senior01 hadoopstandalone]$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0.jar wordcount /opt/data/wc.input output2
当在输出的看见job ID中有local字样，说明是运行在本地模式下的。
3、 查看输出文件
本地模式下，mapreduce的输出是输出到本地。
[hadoop@bigdata-senior01 hadoopstandalone]$ ll output2
total 4
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop 60 Jul 7 12:50 part-r-00000
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop 0 Jul 7 12:50 _SUCCESS
输出目录中有_SUCCESS文件说明JOB运行成功，part-r-00000是输出结果文件。
第三部分：Hadoop伪分布式模式安装
第六步、伪分布式Hadoop部署过程
十五、配置Hadoop
1、 配置Hadoop环境变量
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop]# vim /etc/profile
追加配置：
export HADOOP_HOME="/opt/modules/hadoop-2.5.0"
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH
执行：source /etc/profile 使得配置生效
验证HADOOP_HOME参数：
[hadoop@bigdata-senior01 /]$ echo $HADOOP_HOME
/opt/modules/hadoop-2.5.0
2、 配置 hadoop-env.sh、mapred-env.sh、yarn-env.sh文件的JAVA_HOME参数
[hadoop@bigdata-senior01 ~]$ sudo vim ${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/hadoop-env.sh
修改JAVA_HOME参数为：
export JAVA_HOME="/opt/modules/jdk1.7.0_67"
3、 配置core-site.xml
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配置hostname，host，关闭防火墙的方法参见第一部分
[hadoop@bigdata-senior01 ~]{HADOOP_HOME}/etc/hadoop/core-site.xml
创建临时目录：
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sudo mkdir -p /opt/data/tmp
将临时目录的所有者修改为hadoop
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sudo chown –R hadoop:hadoop /opt/data/tmp
修改hadoop.tmp.dir
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/opt/data/tmp</value>
</property>
十六、配置、格式化、启动HDFS
1、 配置hdfs-site.xml
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[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ vim ${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/hdfs-site.xml
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
dfs.replication配置的是HDFS存储时的备份数量，因为这里是伪分布式环境只有一个节点，所以这里设置为1。
2、 格式化HDFS
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[hadoop@bigdata-senior01 ~]$ hdfs namenode –format
格式化是对HDFS这个分布式文件系统中的DataNode进行分块，统计所有分块后的初始元数据的存储在NameNode中。
格式化后，查看core-site.xml里hadoop.tmp.dir（本例是/opt/data/tmp目录）指定的目录下是否有了dfs目录，如果有，说明格式化成功。
注意：
1.格式化时，这里注意hadoop.tmp.dir目录的权限问题，应该hadoop普通用户有读写权限才行，可以将/opt/data的所有者改为hadoop。
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sudo chown -R hadoop:hadoop /opt/data
2.查看NameNode格式化后的目录。
[hadoop@bigdata-senior01 ~]$ ll /opt/data/tmp/dfs/name/current
3、 启动NameNode
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ${HADOOP_HOME}/sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
starting namenode, logging to /opt/modules/hadoop-2.5.0/logs/hadoop-hadoop-namenode-bigdata-senior01.chybinmy.com.out
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4、 启动DataNode
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ${HADOOP_HOME}/sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
starting datanode, logging to /opt/modules/hadoop-2.5.0/logs/hadoop-hadoop-datanode-bigdata-senior01.chybinmy.com.out
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5、 启动SecondaryNameNode
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ${HADOOP_HOME}/sbin/hadoop-daemon.sh start secondarynamenode
starting secondarynamenode, logging to /opt/modules/hadoop-2.5.0/logs/hadoop-hadoop-secondarynamenode-bigdata-senior01.chybinmy.com.out
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6、 JPS命令查看是否已经启动成功，有结果就是启动成功了。
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ jps
3034 NameNode
3233 Jps
3193 SecondaryNameNode
3110 DataNode
7、 HDFS上测试创建目录、上传、下载文件
HDFS上创建目录
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ${HADOOP_HOME}/bin/hdfs dfs -mkdir /demo1
上传本地文件到HDFS上
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ${HADOOP_HOME}/bin/hdfs dfs -put
${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/core-site.xml /demo1
读取HDFS上的文件内容
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ${HADOOP_HOME}/bin/hdfs dfs -cat /demo1/core-site.xml
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从HDFS上下载文件到本地
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -get /demo1/core-site.xml
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十七、配置、启动YARN
1、 配置mapred-site.xml
默认没有mapred-site.xml文件，但是有个mapred-site.xml.template配置模板文件。复制模板生成mapred-site.xml。
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]# cp etc/hadoop/mapred-site.xml.template etc/hadoop/mapred-site.xml
添加配置如下：
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
指定mapreduce运行在yarn框架上。
image
2、 配置yarn-site.xml
添加配置如下：
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>hadoop01(这里为自己的虚拟机名字)</value>
</property>
yarn.nodemanager.aux-services配置了yarn的默认混洗方式，选择为mapreduce的默认混洗算法。
yarn.resourcemanager.hostname指定了Resourcemanager运行在哪个节点上。
image
使用
[root@hadoop01 ~]$ start-dfs.sh
可以启动HDFS的（namenode datanode secondarynamenode）
启动YARN
使用
[root@hadoop02]$ start-yarn.sh
可以启动YARN 的（nodemanager Resourcemanager）
完成后可使用JPS进行查看
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6、 YARN的Web页面
YARN的Web客户端端口号是8088，通过http://192.168.100.10:8088/可以查看。
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enter image description here
十八、运行MapReduce Job
在Hadoop的share目录里，自带了一些jar包，里面带有一些mapreduce实例小例子，位置在share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0.jar，可以运行这些例子体验刚搭建好的Hadoop平台，我们这里来运行最经典的WordCount实例。
1、 创建测试用的Input文件
创建输入目录:
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -mkdir -p /wordcountdemo/input
创建原始文件:
在本地/opt/data目录创建一个文件wc.input,内容如下。
image
将wc.input文件上传到HDFS的/wordcountdemo/input目录中:
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -put /opt/data/wc.input /wordcountdemo/input
2、 运行WordCount MapReduce Job
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-
2.5.0.jar wordcount /wordcountdemo/input /wordcountdemo/output
3、 查看输出结果目录
hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -ls /wordcountdemo/output
-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 0 2016-07-05 05:12 /wordcountdemo/output/_SUCCESS
-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 60 2016-07-05 05:12 /wordcountdemo/output/part-r-00000
output目录中有两个文件，_SUCCESS文件是空文件，有这个文件说明Job执行成功。
part-r-00000文件是结果文件，其中-r-说明这个文件是Reduce阶段产生的结果，mapreduce程序执行时，可以没有reduce阶段，但是肯定会有map阶段，如果没有reduce阶段这个地方有是-m-。
一个reduce会产生一个part-r-开头的文件。
查看输出文件内容。
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -cat /wordcountdemo/output/part-r-00000
hadoop 3
hbase 1
hive 2
mapreduce 1
spark 2
sqoop 1
storm 1
结果是按照键值排好序的。
停止hadoop
停止（namenode datanode secondarynamenode）
stop -dfs.sh
停止YARN（resourcemanager nodemanager）
[root@hadoop02]$ stop-yarn.sh
二十、 Hadoop各个功能模块的理解
1、 HDFS模块
HDFS负责大数据的存储，通过将大文件分块后进行分布式存储方式，突破了服务器硬盘大小的限制，解决了单台机器无法存储大文件的问题，HDFS是个相对独立的模块，可以为YARN提供服务，也可以为HBase等其他模块提供服务。
2、 YARN模块
YARN是一个通用的资源协同和任务调度框架，是为了解决Hadoop1.x中MapReduce里NameNode负载太大和其他问题而创建的一个框架。
YARN是个通用框架，不止可以运行MapReduce，还可以运行Spark、Storm等其他计算框架。
3、 MapReduce模块
MapReduce是一个计算框架，它给出了一种数据处理的方式，即通过Map阶段、Reduce阶段来分布式地流式处理数据。它只适用于大数据的离线处理，对实时性要求很高的应用不适用。
第七步、开启历史服务
二十一、历史服务介绍
Hadoop开启历史服务可以在web页面上查看Yarn上执行job情况的详细信息。可以通过历史服务器查看已经运行完的Mapreduce作业记录，比如用了多少个Map、用了多少个Reduce、作业提交时间、作业启动时间、作业完成时间等信息。
二十二、开启历史服务
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver、
开启后，可以通过Web页面查看历史服务器：
http://bigdata-senior01.chybinmy.com:19888/
二十三、Web查看job执行历史
1、 运行一个mapreduce任务
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-
2.5.0.jar wordcount /wordcountdemo/input /wordcountdemo/output1
2、 job执行中
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3、 查看job历史
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image
历史服务器的Web端口默认是19888，可以查看Web界面。
但是在上面所显示的某一个Job任务页面的最下面，Map和Reduce个数的链接上，点击进入Map的详细信息页面，再查看某一个Map或者Reduce的详细日志是看不到的，是因为没有开启日志聚集服务。
二十四、开启日志聚集
4、 日志聚集介绍
MapReduce是在各个机器上运行的，在运行过程中产生的日志存在于各个机器上，为了能够统一查看各个机器的运行日志，将日志集中存放在HDFS上，这个过程就是日志聚集。
5、 开启日志聚集
配置日志聚集功能：
Hadoop默认是不启用日志聚集的。在yarn-site.xml文件里配置启用日志聚集。
<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
<value>106800</value>
</property>
yarn.log-aggregation-enable:是否启用日志聚集功能。
yarn.log-aggregation.retain-seconds：设置日志保留时间，单位是秒。
将配置文件分发到其他节点：
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop] scp /opt/modules/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/yarn-site.xml bigdata-senior03.chybinmy.com:/opt/modules/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/
重启Yarn进程：
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0] sbin/start-yarn.sh
重启HistoryServer进程：
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0] sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
6、 测试日志聚集
运行一个demo MapReduce，使之产生日志：
bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0.jar wordcount /input /output1
查看日志：
运行Job后，就可以在历史服务器Web页面查看各个Map和Reduce的日志了。
第四部分：完全分布式安装
第八步、完全布式环境部署Hadoop
完全分部式是真正利用多台Linux主机来进行部署Hadoop，对Linux机器集群进行规划，使得Hadoop各个模块分别部署在不同的多台机器上。
二十五、环境准备
1、 克隆虚拟机
Vmware左侧选中要克隆的机器，这里对原有的BigData01机器进行克隆，虚拟机菜单中，选中管理菜单下的克隆命令。
选择“创建完整克隆”，虚拟机名称为BigData02，选择虚拟机文件保存路径，进行克隆。
再次克隆一个名为BigData03的虚拟机。
2、 配置hostname
vi /etc/sysconfig/network
将自己的虚拟机的主机名添加进去
配置hosts
vi /etc/hosts
BigData01、BigData02、BigData03三台机器hosts都配置为：主机的IP地址加名字
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sudo vim /etc/hosts
192.168.100.10 bigdata-senior01.chybinmy.com
192.168.100.12 bigdata-senior02.chybinmy.com
192.168.100.13 bigdata-senior03.chybinmy.com
二十七、在第一台机器上安装新的Hadoop
为了和之前BigData01机器上安装伪分布式Hadoop区分开来，我们将BigData01上的Hadoop服务都停止掉，然后在一个新的目录/opt/modules/app下安装另外一个Hadoop。
我们采用先在第一台机器上解压、配置Hadoop，然后再分发到其他两台机器上的方式来安装集群。
6、 解压Hadoop目录：
[hadoop@bigdata-senior01 modules]$ tar -zxf /opt/sofeware/hadoop-2.5.0.tar.gz -C /opt/modules/app/
7、 配置Hadoop JDK路径修改hadoop-env.sh、mapred-env.sh、yarn-env.sh文件中的JDK路径：
export JAVA_HOME="/opt/modules/jdk1.7.0_67"
8、 配置core-site.xml
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ vim etc/hadoop/core-site.xml
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://bigdata-senior01.chybinmy.com:8020</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/opt/modules/app/hadoop-2.5.0/data/tmp</value>
</property>
</configuration>
fs.defaultFS为NameNode的地址。
hadoop.tmp.dir为hadoop临时目录的地址，默认情况下，NameNode和DataNode的数据文件都会存在这个目录下的对应子目录下。应该保证此目录是存在的，如果不存在，先创建。
9、 配置hdfs-site.xml
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ vim etc/hadoop/hdfs-site.xml
<configuration>
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>bigdata-senior03.chybinmy.com:50090</value>
</property>
</configuration>
dfs.namenode.secondary.http-address是指定secondaryNameNode的http访问地址和端口号，因为在规划中，我们将BigData03规划为SecondaryNameNode服务器。
所以这里设置为：bigdata-senior03.chybinmy.com:50090
10、 配置slaves
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ vim etc/hadoop/slaves
bigdata-senior01.chybinmy.com
bigdata-senior02.chybinmy.com
bigdata-senior03.chybinmy.com
slaves文件是指定HDFS上有哪些DataNode节点。
11、 配置yarn-site.xml
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ vim etc/hadoop/yarn-site.xml
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>bigdata-senior02.chybinmy.com</value>
</property>
<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
<value>106800</value>
</property>
根据规划yarn.resourcemanager.hostname这个指定resourcemanager服务器指向bigdata-senior02.chybinmy.com。
yarn.log-aggregation-enable是配置是否启用日志聚集功能。
yarn.log-aggregation.retain-seconds是配置聚集的日志在HDFS上最多保存多长时间。
12、 配置mapred-site.xml
从mapred-site.xml.template复制一个mapred-site.xml文件。
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ cp etc/hadoop/mapred-site.xml.template etc/hadoop/mapred-site.xml
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>bigdata-senior01.chybinmy.com:10020</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>bigdata-senior01.chybinmy.com:19888</value>
</property>
</configuration>
mapreduce.framework.name设置mapreduce任务运行在yarn上。
mapreduce.jobhistory.address是设置mapreduce的历史服务器安装在BigData01机器上。
mapreduce.jobhistory.webapp.address是设置历史服务器的web页面地址和端口号。
二十八、设置SSH无密码登录
Hadoop集群中的各个机器间会相互地通过SSH访问，每次访问都输入密码是不现实的，所以要配置各个机器间的
SSH是无密码登录的。
1、 在BigData01上生成公钥
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ssh-keygen -t rsa
一路回车，都设置为默认值，然后再当前用户的Home目录下的.ssh目录中会生成公钥文件（id_rsa.pub）和私钥文件（id_rsa）。
2、 分发公钥
yum -y install openssh-server openssh-clients
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ssh-copy-id bigdata-senior01.chybinmy.com
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ssh-copy-id bigdata-senior02.chybinmy.com
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ssh-copy-id bigdata-senior03.chybinmy.com
3、 设置BigData02、BigData03到其他机器的无密钥登录
同样的在BigData02、BigData03上生成公钥和私钥后，将公钥分发到三台机器上。
二十九、分发Hadoop文件
1、 首先在其他两台机器上创建存放Hadoop的目录
[hadoop@bigdata-senior02 ~]$ mkdir /opt/modules/app
[hadoop@bigdata-senior03 ~]$ mkdir /opt/modules/app
2、 通过Scp分发
Hadoop根目录下的share/doc目录是存放的hadoop的文档，文件相当大，建议在分发之前将这个目录删除掉，可以节省硬盘空间并能提高分发的速度。
doc目录大小有1.6G。
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ du -sh /opt/modules/app/hadoop-2.5.0/share/doc
1.6G /opt/modules/app/hadoop-2.5.0/share/doc
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ scp -r /opt/modules/app/hadoop-2.5.0/ bigdata-senior02.chybinmy.com:/opt/modules/app
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ scp -r /opt/modules/app/hadoop-2.5.0/ bigdata-senior03.chybinmy.com:/opt/modules/app
三十、格式NameNode
在NameNode机器上执行格式化：
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ /opt/modules/app/hadoop-2.5.0/bin/hdfs namenode –format
注意：
如果需要重新格式化NameNode,需要先将原来NameNode和DataNode下的文件全部删除，不然会报错，NameNode和DataNode所在目录是在core-site.xml中hadoop.tmp.dir、dfs.namenode.name.dir、dfs.datanode.data.dir属性配置的。
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/opt/data/tmp</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/data</value>
</property>
因为每次格式化，默认是创建一个集群ID，并写入NameNode和DataNode的VERSION文件中（VERSION文件所在目录为dfs/name/current 和 dfs/data/current），重新格式化时，默认会生成一个新的集群ID,如果不删除原来的目录，会导致namenode中的VERSION文件中是新的集群ID,而DataNode中是旧的集群ID，不一致时会报错。
另一种方法是格式化时指定集群ID参数，指定为旧的集群ID。
三十一、启动集群
1、 启动HDFS
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ /opt/modules/app/hadoop-2.5.0/sbin/start-dfs.sh
image
2、 启动YARN
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ /opt/modules/app/hadoop-2.5.0/sbin/start-yarn.sh
在BigData02上启动ResourceManager:
[hadoop@bigdata-senior02 hadoop-2.5.0]$ sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
image
3、 启动日志服务器
因为我们规划的是在BigData03服务器上运行MapReduce日志服务，所以要在BigData03上启动。
[hadoop@bigdata-senior03 ~]$ /opt/modules/app/hadoop-2.5.0/sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
starting historyserver, logging to /opt/modules/app/hadoop-2.5.0/logs/mapred-hadoop-historyserver-bigda ta-senior03.chybinmy.com.out
[hadoop@bigdata-senior03 ~]$ jps
3570 Jps
3537 JobHistoryServer
3310 SecondaryNameNode
3213 DataNode
3392 NodeManager
4、 查看HDFS Web页面
http://bigdata-senior01.chybinmy.com:50070/
5、 查看YARN Web 页面
http://bigdata-senior02.chybinmy.com:8088/cluster
三十二、测试Job
我们这里用hadoop自带的wordcount例子来在本地模式下测试跑mapreduce。
1、 准备mapreduce输入文件wc.input
[hadoop@bigdata-senior01 modules]$ cat /opt/data/wc.input
hadoop mapreduce hive
hbase spark storm
sqoop hadoop hive
spark hadoop
2、 在HDFS创建输入目录input
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -mkdir /input
3、 将wc.input上传到HDFS
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -put /opt/data/wc.input /input/wc.input
4、 运行hadoop自带的mapreduce Demo
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0.jar wordcount /input/wc.input /output
image
5、 查看输出文件
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -ls /output
Found 2 items
-rw-r--r-- 3 hadoop supergroup 0 2016-07-14 16:36 /output/_SUCCESS
-rw-r--r-- 3 hadoop supergroup 60 2016-07-14 16:36 /output/part-r-00000
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