分布式集群的实现
环境：
192.168.36.129 node1：NN,SNN,RM
192.168.36.130 node2：DN,NM
192.168.36.132 node3：DN,NM
192.168.36.133 node4：DN,NM
配置java环境，每个节点时间同步，基于主机名互相通信，定义/etc/hosts 文件
如果需要通过master节点启动或停止集群，还需要在master节点上配置运行服务的用户（如hdfs和yarn）能以密钥认证的方式通过ssh远程连接只各节点
1、配置java环境 – – – – – 每个节点
# vim /etc/profile.d/java.sh export JAVA_HOME=/usr # yum install java-1.8.0-openjdk-devel -y # java -version
2、基于主机名互相通信，定义/etc/hosts 文件 – – – – – 每个节点
192.168.36.129 node1 master
192.168.36.130 node2
192.168.36.132 node3
192.168.36.133 node4
3、创建用户（最好id相同）、密钥认证- – – – -每个节点
【 master 】
# groupadd hadoop
# useradd hadoop
# echo “queen” | passwd –stdin hadoop
【 其他节点 】
# useradd hadoop
# echo “queen” | passwd –stdin hadoop
【 master 】
# su - hadoop
$ ssh-keygen -t rsa -P ''
$ for i in 2 3 4; do ssh-copy-id -i .ssh/id_rsa.pub hadoop@node{$i}; done
说明：在Hadoop启动以后，Namenode是通过SSH（Secure Shell）来启动和停止各个datanode上的各种守护进程的，这就须要在节点之间执行指令的时候是不须要输入密码的形式，故我们须要配置SSH运用无密码公钥认证的形式。
以本文中的三台机器为例，现在node1是主节点，他须要连接node2和node3。须要确定每台机器上都安装了ssh，并且datanode机器上sshd服务已经启动。
( 说明：$ssh-keygen -t rsa
这个命令将为hadoop上的用户hadoop生成其密钥对，询问其保存路径时直接回车采用默认路径，当提示要为生成的密钥输入passphrase的时候，直接回车，也就是将其设定为空密码。生成的密钥对id_rsa，id_rsa.pub，默认存储在/home/hadoop/.ssh目录下然后将id_rsa.pub的内容复制到每个机器(也包括本机)的/home/dbrg/.ssh/authorized_keys文件中，如果机器上已经有authorized_keys这个文件了，就在文件末尾加上id_rsa.pub中的内容，如果没有authorized_keys这个文件，直接复制过去就行.)
4、安装并配置hadoop
4.1 【 node1 】
# mkdir -pv /bdapps /data/hadoop/hdfs/{nn,snn,dn}
# chown -R hadoop:hadoop /data/hadoop/hdfs/
# wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.7.4/hadoop-2.7.4.tar.gz
# tar xf hadoop-2.7.4.tar.gz -C /bdapps/ # cd /bdapps # ln -sv hadoop-2.7.4 hadoop # cd hadoop/
# vim /etc/profile.d/hadoop.sh
export HADOOP_PREFIX=/bdapps/hadoop
export PATH=$PATH:${HADOOP_PREFIX}/bin:${HADOOP_PREFIX}/sbin
export HADOOP_YARN_HOME=${HADOOP_PREFIX}
export HADOOP_MAPPERD_HOME=${HADOOP_PREFIX}
export HADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_PREFIX}
export HADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_PREFIX}
# ./etc/profile.d/hadoop.sh
# scp /etc/profile.d/hadoop.sh node2:/etc/profile.d/
# scp /etc/profile.d/hadoop.sh node3:/etc/profile.d/
# scp /etc/profile.d/hadoop.sh node4:/etc/profile.d/
# mkdir logs # chmod g+w logs # chown -R hadoop:hadoop ./* # cd etc/hadoop
# vim core-site.xml
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://master:8020</value>
<final>true</final>
</property>
</configuration>
# vim hdfs-site.xml
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2<value> 建议3个
</propery>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:///data/hadoop/hdfs/nn</value>
</propery>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:///data/hadoop/hdfs/dn</value>
</propery>
<property>
<name>fs.checkpoint.dir</name>
<value>file:///data/hadoop/hdfs/snn<value>
</propery>
<property>
<name>fs.checkpoint.dir</name>
<value>file:///data/hadoop/hdfs/snn<value>
</propery>
</configuration>
注意，如果需要其他用户对hdfs有写入权限，还需要添加
<property>
<name>dfs.premissions</name> 不做严格权限限制
<value>false<value>
</propery>
# cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml
# vim mapred-site.xml
<configuration>
<property>
<name>mapred.framwork.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
# vim yarn-site.xml
<configuration>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address</name>
<value>master:8032</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduleraddress</name> #调度器地址
<value>master:8030</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name> #资源追踪器地址
<value>master:8031</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name> #管理地址
<value>master:8033</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
<value>master:8088</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-service</name> #辅助服务
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.auxservice.mapreduce_shuffle.class</name> #shuffle类
<value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler</value>
</property>
</configuration>
# vim slave
node2
node3
node4
4.2 【 其他节点 】
# mkdir -pv /bdapps /data/hadoop/hdfs/{nn,snn,dn}
# chown -R hadoop:hadoop /data/hadoop/hdfs/
# tar xf hadoop-2.7.4.tar.gz -C /bdapps/
# cd /bdapps
# ln -sv hadoop-2.7.4 hadoop
# cd hadoop/
# mkdir logs
# chmod g+w logs
# chown -R hadoop:hadoop ./*
# cd etc/hadoop
【 node1 】
# su - hadoop # scp /bdapps/hadoop/etc/hadoop/* node2:/bdapps/hadoop/etc/hadoop/ # scp /bdapps/hadoop/etc/hadoop/* node3:/bdapps/hadoop/etc/hadoop/ # scp /bdapps/hadoop/etc/hadoop/* node2:/bdapps/hadoop/etc/hadoop/
4.3 格式化并启动hadoop
【 node1 】 # su - hdfs $ hadoop namenode -format 其中的“Storage directory /hadoop/temp/dfs/name has been successfully formatted”一行信息表明 对应的存储已经格式化成功。 在master节点上执行Hadoop的start-all.sh脚本即可实现启动整个集群。
$ start-dfs.sh
验证
node2：# su - hadoop
$ jps
node1:
$ hdfs dfs -mkdir /test drwxr-xr-x - hdfs supergroup $ hdfs -dfs -put /etc/fstab /test/fstab $ hdfs dfs -lsR / 查看是否上传成功 $ hdfs dfs -cat /test/fstab $ start-yarn.sh 验证 node2： $ jps
4.4 测试
1）HDFS和YARN ResourceManager各自提供了一个Web接口，通过这些接口可检查HDFS集群以及YARN集群的相关状态信息
HDFS-NameNode http://node1:50070
YARN-ResourceManager http://node1:8088
5. HDFS常用操作
hadoopdfs -ls 列出HDFS下的文件
hadoop dfs -ls in 列出HDFS下某个文档中的文件
hadoop dfs -put test1.txt test 上传文件到指定目录并且重新命名，只有所有的DataNode都接收完数据才算成功
hadoop dfs -get in getin 从HDFS获取文件并且重新命名为getin，同put一样可操作文件也可操作目录
hadoop dfs -rmr out 删除指定文件从HDFS上
hadoop dfs -cat in/* 查看HDFS上in目录的内容
hadoop dfsadmin -report 查看HDFS的基本统计信息，结果如下
hadoop dfsadmin -safemode leave 退出安全模式
hadoop dfsadmin -safemode enter 进入安全模式
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