本文主要詳細地描述了hadoop集群的搭建以及一些配置文件的說明，用於自己復習以及供新人學習，若有錯誤之處還請指出。
前期准備
先給出我的集群架構：
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到hadoop官網下載好hadoop安裝包http://mirrors.hust.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.6.5/hadoop-2.6.5.tar.gz
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裝好四台虛擬機（我的四台虛擬機是CentOs6.3系統）
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四台虛擬機都裝好jdk
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四台虛擬機都配好免密登錄
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四台虛擬機都配置好ip地址和主機名映射關系(以下是我的地址映射關系)
vim /etc/hosts
192.168.25.13 mini1 192.168.25.14 mini2 192.168.25.15 mini3 192.168.25.16 mini4
以上步驟有不會的可查看我的其他幾篇博客：
1、將hadoop安裝包上傳到mini1上，解壓后改名，並創建目錄hadoopdata與hadoop目錄平行
tar -zxvf hadoop-2.6.5.tar.gz -C /root/apps/
cd /root/apps/
mv hadoop-2.6.5 hadoop
mkdir hadoopdata
2、進入hadoop配置文件目錄下,可看到以下配置文件
cd hadoop/etc/hadoop/
3、修改hadoop-env.sh配置文件
vim hadoop-env.sh
#寫上自己的JAVA_HOME
4、修改core-site.xml配置文件
vim core-site.xml
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://mini1:9000</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/root/apps/hadoopdata</value>
</property>
</configuration>
配置說明：
fs.defaultFS：hadoop使用什么文件系統
hdfs://mini1:9000：指定hadoop系統使用hdfs文件系統，並指明namenode為mini1，客戶端訪問端口為9000
hadoop.tmp.dir：hadoop文件存儲目錄
有2個參數可配置，但一般來說我們不做修改。
fs.checkpoint.period表示多長時間記錄一次hdfs的鏡像,默認是1小時。
fs.checkpoint.size表示鏡像文件快大小，默認64M。
<property>
<name>fs.checkpoint.period</name>
<value>3600</value>
</property>
<property>
<name>fs.checkpoint.size</name>
<value>67108864</value>
</property>
5、修改hdfs-site.xml(可不做任何配置，使用默認)
vim hdfs-site.xml
<configuration>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>/root/apps/hadoopdata/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>/root/apps/hadoopdata/data</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
</configuration>
配置說明：
dfs.namenode.name.dir：namenode節點的數據存放目錄
dfs.datanode.data.dir：datanode節點的數據存放目錄
dfs.replication：集群中hdfs保存數據的副本數
6、更改mapred-site.xml.template的配置文件名，並進行配置
mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml
vim mapred-site.xml
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
配置說明：
mapreduce.framework.name：使用yarn運行mapreduce程序
7、修改yarn-site.xml配置文件
vim yarn-site.xml
<configuration>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>mini1</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>
配置說明：
yarn.resourcemanager.hostname：指定YARN的老大（ResourceManager）的地址
yarn.nodemanager.aux-services：指定reducer獲取數據的方式
8、修改slaves文件
vim slaves
# 在此文件下寫入需要啟動datanode和nodemanager的機器（往往datanode和nodemanager在一台機器上啟動），一行代表一台機器。
9、將hadoop添加到環境變量，並重新加載環境變量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/itcast/hadoop-2.4.1
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
source /etc/profile
重要！重要！重要！！！
Apache提供的hadoop本地庫是32位的，而在64位的服務器上就會有問題，因此需要自己對源碼進行編譯64位的版本。
自己編譯比較麻煩,可以去網站：http://dl.bintray.com/sequenceiq/sequenceiq-bin/ 下載對應的編譯版本。
准備好64位的lib包后做以下操作：
#解壓到已經安裝好的hadoop安裝目錄的lib/native 和 lib目錄下
tar -zxvf hadoop-native-64-2.6.0.tar -C hadoop/lib/native
tar -zxvf hadoop-native-64-2.6.0.tar -C hadoop/lib
#配置環境變量
vi /etc/profile
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib"
source /etc/profile
#hadoop檢測本地庫
hadoop checknative –a
10、將hadoop和配置文件分別分發給另外三台機器（mini2，mini3，mini4）
scp -r /root/apps/hadoop mini2:/root/apps/
scp -r /root/apps/hadoop mini3:/root/apps/
scp -r /root/apps/hadoop mini4:/root/apps/
scp /etc/profile mini2:/etc/
scp /etc/profile mini3:/etc/
scp /etc/profile mini4:/etc/
不要忘記三台機器都要重新加載一下配置文件
11、初始化HDFS
hadoop namenode -format
12、批量啟動/停止
#批量啟動hdfs
start-dfs.sh
#批量停止hdfs
stop-dfs.sh
#批量啟動yarn
strat-yarn.sh
#批量停止yarn
stop-yarn.sh
#單獨啟動或停止hdfs，yarn
hadoop-daemon.sh start namenode hadoop-daemon.sh stop namenode
hadoop-daemon.sh start datanode hadoop-daemon.sh stop datanode
hadoop-daemon.sh start resourcemanager hadoop-daemon.sh stop resourcemanager
hadoop-daemon.sh start nodemanager hadoop-daemon.sh stop nodemanager
總結
- 官網提供的版本本地庫是32位的，在64位主機環境下無法執行。需要下載hadoop源碼進行編譯。
- 自己編譯參考https://jingyan.baidu.com/article/ce436649fea8533772afd365.html
- 配置文件
hdfs-site.xml可不做任何配置，使用默認即可 - 集群中每台機器都要記得修改
/etc/hosts文件 - 集群中所有的機器配置環境變量后不要忘記source一下（因為本文的環境變量文件是通過scp命令傳給各台機器的，很容易忘記source）
- 配置免密登錄的時候不要忘記本機也配置上（將mini1的公鑰發給mini1）（ssh-copy-id mini1）
- 如果哪台機器啟動出錯，可查看相應機器下的日志文件，根據錯誤信息百度查詢解決方法（/root/apps/hadoop/logs/）(查看.log結尾的日志文件)
- 嚴格按照上述流程安裝（包括目錄創建以及目錄的位置），可順利完成集群的搭建
問題解決
datanode無法啟動
原因：
初始化工作目錄結構（hdfs namenode -format）只是初始化了namenode的工作目錄，而datanode的工作目錄是在datanode啟動后自己初始化的。
namenode在format初始化的時候會形成兩個標識：
blockPoolId,
clusterId.
新的datanode加入時，會獲取這兩個標識作為自己工作目錄中的標
識。一旦namenode重新format后，namenode的身份標識已變，而
datanode如果依然持有原來的id，就不會被namenode識別。
解決方法：
將datanode機器上的工作目錄刪掉，重新啟動datanode，
它會重新創建工作目錄，並獲取namenode的標識。
集群中各個端口
更多配置文件信息參考：https://blog.csdn.net/cuitaixiong/article/details/51591410