Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台。以Hadoop分布式文件系统HDFS(Hadoop Distributed Filesystem）和MapReduce（Google MapReduce的开源实现）为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。我自己是名大数据程序员，建了一个大数据资源共享群593188212 每天分享大数据学习资料和学习方法 欢迎初学和进阶中的小伙伴。
总部
对于Hadoop的集群来讲，可以分成两大类角色：Master和Salve。一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的。其中NameNode作为主服务器，管理文件系统的命名空间和客户端对文件系统的访问操作；集群中的DataNode管理存储的数据。MapReduce框架是由一个单独运行在主节点上的JobTracker和运行在每个从节点的TaskTracker共同组成的。主节点负责调度构成一个作业的所有任 务，这些任务分布在不同的从节点上。主节点监控它们的执行情况，并且重新执行之前的失败任务；从节点仅负责由主节点指派的任务。当一个Job被提交时，JobTracker接收到提交作业和配置信息之后，就会将配置信息等分发给从节点，同时调度任务并监控TaskTracker的执行。
办公室
对Hadoop的配置通过conf/目录下的两个重要配置文件完成：
1.hadoop-default.xml - 只读的默认配置。
2hadoop-site.xml - 集群特有的配置。
要了解更多关于这些配置文件如何影响Hadoop框架的细节，请看这里。此外，通过设置conf/hadoop-env.sh中的变量为集群特有的值，你可以对bin/目录下的Hadoop脚本进行控制。
集群配置
要配置Hadoop集群，你需要设置Hadoop守护进程的运行环境和Hadoop守护进程的运行参数。
Hadoop守护进程指NameNode/DataNode 和JobTracker/TaskTracker。
配置Hadoop守护进程的运行环境
管理员可在conf/hadoop-env.sh脚本内对Hadoop守护进程的运行环境做特别指定。
至少，你得设定JAVA_HOME使之在每一远端节点上都被正确设置。
管理员可以通过配置选项HADOOP_*_OPTS来分别配置各个守护进程。 下表是可以配置的选项。
例如，配置Namenode时,为了使其能够并行回收垃圾（parallelGC）， 要把下面的代码加入到hadoop-env.sh :
export HADOOP_NAMENODE_OPTS="-XX:+UseParallelGC ${HADOOP_NAMENODE_OPTS}"
其它可定制的常用参数还包括：
HADOOP_LOG_DIR - 守护进程日志文件的存放目录。如果不存在会被自动创建。
HADOOP_HEAPSIZE - 最大可用的堆大小，单位为MB。比如，1000MB。 这个参数用于设置hadoop守护进程的堆大小。缺省大小是1000MB。
配置Hadoop守护进程的运行参数
这部分涉及Hadoop集群的重要参数，这些参数在conf/hadoop-site.xml中指定。
通常，上述参数被标记为 final 以确保它们不被用户应用更改。
现实世界的集群配置
这节罗列在大规模集群上运行sort基准测试(benchmark)时使用到的一些非缺省配置Slaves
Slaves
通常，你选择集群中的一台机器作为NameNode，另外一台不同的机器作为JobTracker。余下的机器即作为DataNode又作为TaskTracker，这些被称之为slaves。
在conf/slaves文件中列出所有slave的主机名或者IP地址，一行一个。
日志
Hadoop使用Apache log4j来记录日志，它由Apache Commons Logging框架来实现。编辑conf/log4j.properties文件可以改变Hadoop守护进程的日志配置（日志格式等）。
历史日志
作业的历史文件集中存放在hadoop.job.history.location，这个也可以是在分布式文件系统下的路径，其默认值为${HADOOP_LOG_DIR}/history。jobtracker的web UI上有历史日志的web UI链接。
历史文件在用户指定的目录hadoop.job.history.user.location也会记录一份，这个配置的缺省值为作业的输出目录。这些文件被存放在指定路径下的“_logs/history/”目录中。因此，默认情况下日志文件会在“mapred.output.dir/_logs/history/”下。如果将hadoop.job.history.user.location指定为值none，系统将不再记录此日志。
用户可使用以下命令在指定路径下查看历史日志汇总
$ bin/hadoop job -history output-dir
这条命令会显示作业的细节信息，失败和终止的任务细节。
关于作业的更多细节，比如成功的任务，以及对每个任务的所做的尝试次数等可以用下面的命令查看
$ bin/hadoop job -history all output-dir
一但全部必要的配置完成，将这些文件分发到所有机器的HADOOP_CONF_DIR路径下，通常是${HADOOP_HOME}/conf。
Hadoop的机架感知
HDFS和Map/Reduce的组件是能够感知机架的。
NameNode和JobTracker通过调用管理员配置模块中的APIresolve来获取集群里每个slave的机架id。该API将slave的DNS名称（或者IP地址）转换成机架id。使用哪个模块是通过配置项topology.node.switch.mapping.impl来指定的。模块的默认实现会调用topology.script.file.name配置项指定的一个的脚本/命令。 如果topology.script.file.name未被设置，对于所有传入的IP地址，模块会返回/default-rack作为机架id。在Map/Reduce部分还有一个额外的配置项mapred.cache.task.levels，该参数决定cache的级数（在网络拓扑中）。例如，如果默认值是2，会建立两级的cache－ 一级针对主机（主机 -> 任务的映射）另一级针对机架（机架 -> 任务的映射）。
启动Hadoop
启动Hadoop集群需要启动HDFS集群和Map/Reduce集群。
格式化一个新的分布式文件系统：
$ bin/hadoop namenode -format
在分配的NameNode上，运行下面的命令启动HDFS：
$ bin/start-dfs.sh
bin/start-dfs.sh脚本会参照NameNode上${HADOOP_CONF_DIR}/slaves文件的内容，在所有列出的slave上启动DataNode守护进程。
在分配的JobTracker上，运行下面的命令启动Map/Reduce：
$ bin/start-mapred.sh
bin/start-mapred.sh脚本会参照JobTracker上${HADOOP_CONF_DIR}/slaves文件的内容，在所有列出的slave上启动TaskTracker守护进程。
停止Hadoop
在分配的NameNode上，执行下面的命令停止HDFS：
$ bin/stop-dfs.sh
bin/stop-dfs.sh脚本会参照NameNode上${HADOOP_CONF_DIR}/slaves文件的内容，在所有列出的slave上停止DataNode守护进程。
在分配的JobTracker上，运行下面的命令停止Map/Reduce：
$ bin/stop-mapred.sh
bin/stop-mapred.sh脚本会参照JobTracker上${HADOOP_CONF_DIR}/slaves文件的内容，在所有列出的slave上停止TaskTracker守护进程。
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