Hadoop搭建详解
Hadoop集群安装详细步骤亲测有效
Hadoop集群安装详细步骤亲测有效第一步：准备硬件环境- 64位操作系统，可以是Linux或者Windows-4核或更高的CPU-8GB或更高的内存-100GB或更大的硬盘空间第二步：准备软件环境- JDK安装：Hadoop运行需要Java环境，所以我们需要先安装JDK。
- SSH配置：在主节点和从节点之间建立SSH连接是Hadoop集群正常运行的前提条件，所以我们需要在主节点上生成SSH密钥，并将公钥分发到从节点上。
第四步：配置Hadoop- core-site.xml：配置Hadoop的核心参数，包括文件系统的默认URI和临时目录等。
例如，可以将`hadoop.tmp.dir`设置为`/tmp/hadoop`。
- hdfs-site.xml：配置Hadoop分布式文件系统的参数，包括副本数量和块大小等。
例如，可以将副本数量设置为`3`。
- yarn-site.xml：配置Hadoop的资源管理系统（YARN）的参数。
例如，可以设置YARN的内存资源分配方式为容器的最大和最小内存均为1GB。
- mapred-site.xml：配置Hadoop的MapReduce框架的参数。
例如，可以设置每个任务容器的内存限制为2GB。
第五步：格式化Hadoop分布式文件系统在主节点上执行以下命令，格式化HDFS文件系统：```hadoop namenode -format```第六步：启动Hadoop集群在主节点上执行以下命令来启动Hadoop集群：```start-all.sh```此命令将启动Hadoop的各个组件，包括NameNode、DataNode、ResourceManager和NodeManager。
第七步：测试Hadoop集群可以使用`jps`命令检查Hadoop的各个进程是否正常运行，例如`NameNode`、`DataNode`、`ResourceManager`和`NodeManager`等进程都应该在运行中。
hadoop集群安装配置的主要操作步骤-概述说明以及解释
hadoop集群安装配置的主要操作步骤-概述说明以及解释1.引言1.1 概述Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于处理和存储大规模数据集。
它提供了高度可靠性、容错性和可扩展性的特性，因此被广泛应用于大数据处理领域。
本文旨在介绍Hadoop集群安装配置的主要操作步骤。
在开始具体的操作步骤之前，我们先对Hadoop集群的概念进行简要说明。
Hadoop集群由一组互联的计算机节点组成，其中包含了主节点和多个从节点。
主节点负责调度任务并管理整个集群的资源分配，而从节点则负责实际的数据存储和计算任务执行。
这种分布式的架构使得Hadoop可以高效地处理大规模数据，并实现数据的并行计算。
为了搭建一个Hadoop集群，我们需要进行一系列的安装和配置操作。
主要的操作步骤包括以下几个方面：1. 硬件准备：在开始之前，需要确保所有的计算机节点都满足Hadoop的硬件要求，并配置好网络连接。
2. 软件安装：首先，我们需要下载Hadoop的安装包，并解压到指定的目录。
然后，我们需要安装Java开发环境，因为Hadoop是基于Java 开发的。
3. 配置主节点：在主节点上，我们需要编辑Hadoop的配置文件，包括核心配置文件、HDFS配置文件和YARN配置文件等。
这些配置文件会影响到集群的整体运行方式和资源分配策略。
4. 配置从节点：与配置主节点类似，我们也需要在每个从节点上进行相应的配置。
从节点的配置主要包括核心配置和数据节点配置。
5. 启动集群：在所有节点的配置完成后，我们可以通过启动Hadoop 集群来进行测试和验证。
启动过程中，我们需要确保各个节点之间的通信正常，并且集群的各个组件都能够正常启动和工作。
通过完成以上这些操作步骤，我们就可以成功搭建一个Hadoop集群，并开始进行大数据的处理和分析工作了。
当然，在实际应用中，还会存在更多的细节和需要注意的地方，我们需要根据具体的场景和需求进行相应的调整和扩展。
《hadoop基础》课件——第三章 Hadoop集群的搭建及配置
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Hadoop集群—文件监控
http://master:50070
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Hadoop集群—文件监控
http://master:50070
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Hadoop集群—文件监控
http://master:50070
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Hadoop集群—任务监控
http://master:8088
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Hadoop集群—日志监控
http://master:19888
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Hadoop集群—问题 1.集群节点相关服务没有启动？
1. 检查对应机器防火墙状态； 2. 检查对应机器的时间是否与主节点同步；
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Hadoop集群—问题
2.集群状态不一致，clusterID不一致？ 1. 删除/data.dir配置的目录； 2. 重新执行hadoop格式化；
准备工作：
1.Linux操作系统搭建完好。 2.PC机、服务器、环境正常。 3.搭建Hadoop需要的软件包（hadoop-2.7.6、jdk1.8.0_171）。 4.搭建三台虚拟机。（master、node1、node2）
存储采用分布式文件系统 HDFS，而且，HDFS的名称 节点和数据节点位于不同机 器上。
2、vim编辑core-site.xml，修改以下配置： <property>
<name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://master:9000</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/opt/soft/hadoop-2.7.6/tmp</value> </property> <property> <name>fs.trash.interval</name> <value>1440</value> </property>
Hadoop集群的搭建方法与步骤
Hadoop集群的搭建方法与步骤随着大数据时代的到来，Hadoop作为一种分布式计算框架，被广泛应用于数据处理和分析领域。
搭建一个高效稳定的Hadoop集群对于数据科学家和工程师来说至关重要。
本文将介绍Hadoop集群的搭建方法与步骤。
一、硬件准备在搭建Hadoop集群之前，首先要准备好适合的硬件设备。
Hadoop集群通常需要至少三台服务器，一台用于NameNode，两台用于DataNode。
每台服务器的配置应该具备足够的内存和存储空间，以及稳定的网络连接。
二、操作系统安装在选择操作系统时，通常推荐使用Linux发行版，如Ubuntu、CentOS等。
这些操作系统具有良好的稳定性和兼容性，并且有大量的Hadoop安装和配置文档可供参考。
安装操作系统后，确保所有服务器上的软件包都是最新的。
三、Java环境配置Hadoop是基于Java开发的，因此在搭建Hadoop集群之前，需要在所有服务器上配置Java环境。
下载最新版本的Java Development Kit（JDK），并按照官方文档的指引进行安装和配置。
确保JAVA_HOME环境变量已正确设置，并且可以在所有服务器上运行Java命令。
四、Hadoop安装与配置1. 下载Hadoop从Hadoop官方网站上下载最新的稳定版本，并将其解压到一个合适的目录下，例如/opt/hadoop。
2. 编辑配置文件进入Hadoop的安装目录，编辑conf目录下的hadoop-env.sh文件，设置JAVA_HOME环境变量为Java的安装路径。
然后，编辑core-site.xml文件，配置Hadoop的核心参数，如文件系统的默认URI和临时目录。
接下来，编辑hdfs-site.xml文件，配置Hadoop分布式文件系统（HDFS）的相关参数，如副本数量和数据块大小。
最后，编辑mapred-site.xml文件，配置MapReduce框架的相关参数，如任务调度器和本地任务运行模式。
1.Hadoop集群搭建（单机伪分布式）
1.Hadoop集群搭建（单机伪分布式）>>>加磁盘1）⾸先先将虚拟机关机2）选中需要加硬盘的虚拟机：右键-->设置-->选中硬盘，点击添加-->默认选中硬盘，点击下⼀步-->默认硬盘类型SCSI(S)，下⼀步-->默认创建新虚拟磁盘(V)，下⼀步-->根据实际需求，指定磁盘容量(单个或多个⽂件⽆所谓，选哪个都⾏)，下⼀步。
-->指定磁盘⽂件，选择浏览，找到现有虚拟机的位置(第⼀次出现.vmdk⽂件的⽂件夹)，放到⼀起，便于管理。
点击完成。
-->点击确定。
3) 可以看到现在选中的虚拟机有两块硬盘，点击开启虚拟机。
这个加硬盘只是在VMWare中，实际⼯作中直接买了硬盘加上就可以了。
4）对/dev/sdb进⾏分区df -h 查看当前已⽤磁盘分区fdisk -l 查看所有磁盘情况磁盘利⽤情况，依次对磁盘命名的规范为，第⼀块磁盘sda，第⼆块为sdb，第三块为sdc。
可以看到下图的Disk /dev/sda以第⼀块磁盘为例，磁盘分区的命名规范依次为sda1，sda2，sda3。
同理也会有sdb1，sdb2，sdb3。
可以参照下图的/dev/sda1。
下⾯的含义代表sda盘有53.7GB，共分为6527个磁柱，每个磁柱单元Units的⼤⼩为16065*512=8225280 bytes。
sda1分区为1-26号磁柱，sda2分区为26-287号磁柱，sda3为287-6528号磁柱下⾯的图⽚可以看到，还未对sdb磁盘进⾏分区fdisk /dev/sdb 分区命令可以选择m查看帮助，显⽰命令列表p 显⽰磁盘分区，同fdisk -ln 新增分区d 删除分区w 写⼊并退出选w直接将分区表写⼊保存，并退出。
mkfs -t ext4 /dev/sdb1 格式化分区，ext4是⼀种格式mkdir /newdisk 在根⽬录下创建⼀个⽤于挂载的⽂件mount /dev/sdb1 /newdisk 挂载sdb1到/newdisk⽂件(这只是临时挂载的解决⽅案，重启机器就会发现失去挂载)blkid /dev/sdb1 通过blkid命令⽣成UUIDvi /etc/fstab 编辑fstab挂载⽂件，新建⼀⾏挂载记录，将上⾯⽣成的UUID替换muount -a 执⾏后⽴即⽣效，不然的话是重启以后才⽣效。
hadoop.集群搭建详解
hadoop2.2.0集群搭建PS：apache提供的hadoop-2.2.0的安装包是在32位操作系统编译的，因为hadoop依赖一些C++的本地库，所以如果在64位的操作上安装hadoop-2.2.0就需要重新在64操作系统上重新编译1.准备工作:(参考伪分布式搭建)1.1修改Linux主机名1.2修改IP1.3修改主机名和IP的映射关系1.4关闭防火墙1.5ssh免登陆1.6.安装JDK，配置环境变量等2.集群规划：PS：在hadoop2.0中通常由两个NameNode组成，一个处于active 状态，另一个处于standby状态。
Active NameNode对外提供服务，而Standby NameNode则不对外提供服务，仅同步active namenode的状态，以便能够在它失败时快速进行切换。
hadoop2.0官方提供了两种HDFS HA的解决方案，一种是NFS，另一种是QJM。
这里我们使用简单的QJM。
在该方案中，主备NameNode之间通过一组JournalNode同步元数据信息，一条数据只要成功写入多数JournalNode即认为写入成功。
通常配置奇数个JournalNode这里还配置了一个zookeeper集群，用于ZKFC（DFSZKFailoverController）故障转移，当Active NameNode挂掉了，会自动切换Standby NameNode为standby状态3.安装步骤：3.1.安装配置zooekeeper集群3.1.1解压tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz -C /cloud/3.1.2修改配置cd /cloud/zookeeper-3.4.5/conf/cp zoo_sample.cfg zoo.cfgvim zoo.cfg修改：dataDir=/cloud/zookeeper-3.4.5/tmp在最后添加：server.1=hadoop01:2888:3888server.2=hadoop02:2888:3888server.3=hadoop03:2888:3888保存退出然后创建一个tmp文件夹mkdir /cloud/zookeeper-3.4.5/tmp再创建一个空文件touch /cloud/zookeeper-3.4.5/tmp/myid最后向该文件写入IDecho 1 > /cloud/zookeeper-3.4.5/tmp/myid3.1.3将配置好的zookeeper拷贝到其他节点(首先分别在hadoop02、hadoop03根目录下创建一个cloud目录：mkdir /cloud)scp -r /cloud/zookeeper-3.4.5/ hadoop02:/cloud/scp -r /cloud/zookeeper-3.4.5/ hadoop03:/cloud/注意：修改hadoop02、hadoop03对应/cloud/zookeeper-3.4.5/tmp/myid内容hadoop02：echo 2 > /cloud/zookeeper-3.4.5/tmp/myidhadoop03：echo 3 > /cloud/zookeeper-3.4.5/tmp/myid3.2.安装配置hadoop集群3.2.1解压tar -zxvf hadoop-2.2.0.tar.gz -C /cloud/3.2.2配置HDFS（hadoop2.0所有的配置文件都在$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下）将hadoop添加到环境变量中vim /etc/profileexport JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.6.0_45export HADOOP_HOME=/cloud/hadoop-2.2.0export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin cd /cloud/hadoop-2.2.0/etc/hadoop3.2.2.1修改hadoo-env.shexport JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.6.0_453,2.2.2修改core-site.xml<configuration><!-- 指定hdfs的nameservice为ns1 --><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://ns1</value></property><!-- 指定hadoop临时目录--><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/cloud/hadoop-2.2.0/tmp</value></property><!-- 指定zookeeper地址--><property><name>ha.zookeeper.quorum</name><value>hadoop01:2181,hadoop02:2181,hadoop03:2181</value></property></configuration>3,2.2.3修改hdfs-site.xml<configuration><!--指定hdfs的nameservice为ns1，需要和core-site.xml中的保持一致--><property><name>services</name><value>ns1</value></property><!-- ns1下面有两个NameNode，分别是nn1，nn2 --> <property><name>nodes.ns1</name><value>nn1,nn2</value></property><!-- nn1的RPC通信地址--><property><name>node.rpc-address.ns1.nn1</name><value>hadoop01:9000</value></property><!-- nn1的http通信地址--><property><name>node.http-address.ns1.nn1</name><value>hadoop01:50070</value></property><!-- nn2的RPC通信地址--><property><name>node.rpc-address.ns1.nn2 </name><value>hadoop02:9000</value></property><!-- nn2的http通信地址--><property><name>node.http-address.ns1.nn2 </name><value>hadoop02:50070</value></property><!-- 指定NameNode的元数据在JournalNode上的存放位置--><property><name>node.shared.edits.dir<value>qjournal://hadoop01:8485;hadoop02:8485;hadoop03:8485 /ns1</value></property><!-- 指定JournalNode在本地磁盘存放数据的位置--><property><name>dfs.journalnode.edits.dir</name><value>/cloud/hadoop-2.2.0/journal</value></property><!-- 开启NameNode失败自动切换--><property><name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name><value>true</value></property><!-- 配置失败自动切换实现方式--><name>dfs.client.failover.proxy.provider.ns1</name><value>node.ha. ConfiguredFailoverProxyProvider</value></property><!-- 配置隔离机制--><property><name>dfs.ha.fencing.methods</name><value>sshfence</value></property><!-- 使用隔离机制时需要ssh免登陆--><property><name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name><value>/root/.ssh/id_rsa</value> </property></configuration>3.2.2.4修改slaveshadoop01hadoop02hadoop033.2.3配置YARN3.2.3.1修改yarn-site.xml<configuration><!-- 指定resourcemanager地址--> <property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>hadoop01</value></property><!-- 指定nodemanager启动时加载server的方式为shuffle server --><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property></configuration>3.2.3.2修改mapred-site.xml<configuration><!-- 指定mr框架为yarn方式--><property><name></name><value>yarn</value></property></configuration>3.2.4将配置好的hadoop拷贝到其他节点scp -r /cloud/hadoop-2.2.0/ hadoo02:/cloud/scp -r /cloud/hadoop-2.2.0/ hadoo03:/cloud/3.2.5启动zookeeper集群（分别在hadoop01、hadoop02、hadoop03上启动zk）cd /cloud/zookeeper-3.4.5/bin/./zkServer.sh start查看状态：./zkServer.sh status（一个leader，两个follower）3.2.6启动journalnode（在hadoop01上启动所有journalnode）cd /cloud/hadoop-2.2.0sbin/hadoop-daemons.sh start journalnode(运行jps命令检验，多了JournalNode进程)3.2.7格式化HDFS在hadoop01上执行命令:hadoop namenode -format格式化后会在根据core-site.xml中的hadoop.tmp.dir配置生成个文件，这里我配置的是/cloud/hadoop-2.2.0/tmp，然后将/cloud/hadoop-2.2.0/tmp拷贝到hadoop02的/cloud/hadoop-2.2.0/下。
hadoop 操作手册
hadoop 操作手册Hadoop 是一个分布式计算框架，它使用 HDFS（Hadoop Distributed File System）存储大量数据，并通过 MapReduce 进行数据处理。
以下是一份简单的 Hadoop 操作手册，介绍了如何安装、配置和使用 Hadoop。
一、安装 Hadoop1. 下载 Hadoop 安装包，并解压到本地目录。
2. 配置 Hadoop 环境变量，将 Hadoop 安装目录添加到 PATH 中。
3. 配置 Hadoop 集群，包括 NameNode、DataNode 和 JobTracker 等节点的配置。
二、配置 Hadoop1. 配置 HDFS，包括 NameNode 和 DataNode 的配置。
2. 配置 MapReduce，包括 JobTracker 和 TaskTracker 的配置。
3. 配置 Hadoop 安全模式，如果需要的话。
三、使用 Hadoop1. 上传文件到 HDFS，使用命令 `hadoop fs -put local_file_path/hdfs_directory`。
2. 查看 HDFS 中的文件和目录信息，使用命令 `hadoop fs -ls /`。
3. 运行 MapReduce 作业，编写 MapReduce 程序，然后使用命令`hadoop jar my_` 运行程序。
4. 查看 MapReduce 作业的运行结果，使用命令 `hadoop fs -cat/output_directory/part-r-00000`。
5. 从 HDFS 中下载文件到本地，使用命令 `hadoop fs -get/hdfs_directory local_directory`。
6. 在 Web 控制台中查看 HDFS 集群信息，在浏览器中打开7. 在 Web 控制台中查看 MapReduce 作业运行情况，在浏览器中打开四、管理 Hadoop1. 启动和停止 Hadoop 集群，使用命令 `` 和 ``。
Haoop实验环境的搭建
一、Hadoop的散布式模式安装进程：（Ubuntu Linux）一、集群环境介绍集群环境中有三个结点，其中1个namenode，2个datanode，它们之间散布在局域网中，彼此之间能够ping通。
具体的IP地址为：namenode：datanode1：datanode2：三台结点运算机都是Ubuntu Linux 系统，是在Virtual 中的虚拟机，而且都有一个相同的用户quinty（安装系统时的首个用户，具有管理员的权限），在/home/quinty目录下均有一个hadoopinstall目录，用于寄存安装文件，hadoop的整个目录结构是/home/quinty/hadoopinstall/。
二、预备工作1）ssh无密码验证配置Hadoop需要利用ssh协议，namenode利用ssh协议启动namenode和datanode进程，为使Hadoop集群能够正常启动，需要在namenode和datanode结点之间设置ssh无密码验证。
A.安装和启动ssh协议（所有机械上）$sudo apt-get install ssh （安装ssh）$sudo apt-get install rsync$ssh sudo /etc/ssh restart （启动ssh，无所谓）执行完毕，机械之间能够通过密码验证彼此登录。
B.生成密码对（所有机械）~$ssh-keygen -t rsa sh 目录下生成私钥id_rsa和公钥~$chmod 755 .sshC.在namenode结点上做配置~/.ssh$cp authorized_keys sh$scp authorized_keys data结点的ip地址:/home/quinty/.ssh datanode结点上做配置~/.ssh$scp 的ip地址.然后在namenode中，~/.ssh$cat datanode 的ip地址. >> authorized_keys如此datanode 能够无密码登录namenode（ssh ip地址验证）2）jdk安装及环境配置下载Linux环境下的JDK安装包，#chmod 755#./ 动hadoopbin/ （结束是bin/）启动hadoop成功后，在namenode中的tmp文件夹中生成了dfs文件夹，在所有datanode 中的tmp文件夹中均生成了dfs文件夹和mapred文件夹。
搭建hadoop的方法
搭建hadoop的方法1、准备硬件环境：需要至少两台服务器作为节点，配备一定的内存及硬盘空间，用以存放hadoop映射节点和数据。
2、安装JDK：因Hadoop是一个java環境开发的框架，所以安装Hadoop之前第一步必须要安装java环境才能继续执行后续步骤，安装JDK时要根据自己的操作系统的位数进行安装，如果是64位的操作系统，就只能安装64位的java，32位的操作系统也只能安装32位的java，到官网上下载安装就可以了。
3、配置Hadoop：在安装好java之后，需要进行Hadoop的配置，主要就是根据自身的需求修改Hadoop的配置文件。
修改配置文件之前，先根据自身需求构建hadoop环境，安装好Hadoop，然后找到配置文件进行修改，Hadoop 的配置文件包括hadoop目录、java、hdfs、nodes等，根据自己的需求修改、添加信息，例如要配置分布式计算，需要在配置文件中添加slave节点的相关信息。
4、建立SSH连接：在Hadoop的分布式环境中，需要建立ssh的连接，这是一种形式的ip通信，安装完hadoop之后，在配置文件中设置hadoop的主机，以及hdfs的从节点，最后在终端窗口下输入命令ssh-keygen，这样就可以完成hadoop服务主机和从机之间的ssh连接了。
5、安装hadoop Config：设定好hadoop需要的配置文件之后，开始配置hadoop，操作步骤是：先进入hadoop安装目录，运行bin/hadoop-env.sh 文件，然后运行sbin/start-all.sh等命令，运行完之后，就可以启动hadoop 的环境和hadoop的服务，只要hadoop的安装和配置文件都正确操作，hadoop的服务就可以启动成功。
6、安装hadoop工具：安装Hadoop之后，如果要使用它就必须安装一些Hadoop的工具，比如日志查看器，Hadoop管理员等等，可以从Hadoop官网上获取相应的资源下载，或者安装常用的hadoop开发工具。
Hadoop环境搭建--Docker完全分布式部署Hadoop环境（菜鸟采坑吐血整理）
Hadoop环境搭建--Docker完全分布式部署Hadoop环境（菜鸟采坑吐⾎整理）系统：Centos 7，内核版本3.10本⽂介绍如何从0利⽤Docker搭建Hadoop环境，制作的镜像⽂件已经分享，也可以直接使⽤制作好的镜像⽂件。
⼀、宿主机准备⼯作0、宿主机（Centos7）安装Java（⾮必须，这⾥是为了⽅便搭建⽤于调试的伪分布式环境）1、宿主机安装Docker并启动Docker服务安装：yum install -y docker启动：service docker start⼆、制作Hadoop镜像（本⽂制作的镜像⽂件已经上传，如果直接使⽤制作好的镜像，可以忽略本步，直接跳转⾄步骤三）1、从官⽅下载Centos镜像docker pull centos下载后查看镜像 docker images 可以看到刚刚拉取的Centos镜像2、为镜像安装Hadoop1）启动centos容器docker run -it centos2）容器内安装java下载java，根据需要选择合适版本，如果下载历史版本拉到页⾯底端，这⾥我安装了java8/usr下创建java⽂件夹，并将java安装包在java⽂件下解压tar -zxvf jdk-8u192-linux-x64.tar.gz解压后⽂件夹改名（⾮必需）mv jdk1.8.0_192 jdk1.8配置java环境变量vi ~/.bashrc ，添加内容，保存后退出export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jreexport CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/libexport PATH=$PATH:${JAVA_HOME}/bin使环境变量⽣效 source ~/.bashrc验证安装结果 java -version这⾥注意，因为是在容器中安装，修改的是~/.bashrc⽽⾮我们使⽤更多的/etc/profile，否则再次启动容器的时候会环境变量会失效。
hadoop集群搭建总结
Hadoop集群搭建总结一、概述Hadoop是一个分布式计算框架，由Apache基金会开发。
它能够处理大规模的数据集，并能够在商用服务器上构建集群。
Hadoop的核心组件包括HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（编程模型）。
二、安装与配置1. 环境准备：确保服务器具备以下条件：操作系统（如CentOS）、Java环境（JDK）、SSH配置、网络环境。
2. HDFS安装与配置：安装Hadoop前，需要先安装HDFS。
创建目录，配置核心配置文件（如hdfs-site.xml、core-site.xml），格式化HDFS，启动并验证HDFS状态。
3. MapReduce安装与配置：安装Hadoop后，需要安装MapReduce。
配置MapReduce2相关的配置文件（mapred-site.xml、yarn-site.xml），启动并验证MapReduce状态。
4. YARN安装与配置：YARN是Hadoop的资源管理器，负责资源的分配和管理。
配置YARN相关的配置文件（yarn-site.xml），启动并验证YARN状态。
三、节点扩展当集群负载过高或数据量过大时，需要进行节点扩展。
扩展时需要注意节点的均衡，确保各个节点之间的负载差异不会过大。
四、性能优化针对Hadoop集群的性能优化，可以采取以下措施：1. 调整HDFS的块大小：根据实际情况调整HDFS的块大小，可以提高数据读写效率。
2. 调整MapReduce的参数：针对特定的作业，可以调整MapReduce的参数来优化性能，如增加map和reduce任务的内存分配、调整任务并发度等。
3. 优化Java虚拟机参数：针对Java虚拟机，可以调整其内存分配、垃圾回收策略等参数来优化性能。
4. 使用压缩：在数据传输过程中，使用压缩可以减少网络传输量，提高性能。
5. 调整网络参数：针对网络环境，可以调整TCP协议的参数来提高网络性能。
五、安全性和可靠性为了确保Hadoop集群的安全性和可靠性，可以采取以下措施：1. 配置Kerberos认证：使用Kerberos可以为Hadoop集群提供强认证机制，确保数据的安全性。
hadoop完全分布式搭建步骤
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它能够处理大规模数据的存储和处理。
本文将介绍如何搭建Hadoop完全分布式集群。
一、准备工作1. 安装Java环境：Hadoop需要Java环境的支持，因此需要先安装Java环境。
2. 下载Hadoop：从官网下载Hadoop的最新版本。
3. 配置SSH：Hadoop需要通过SSH进行节点之间的通信，因此需要配置SSH。
二、安装Hadoop1. 解压Hadoop：将下载好的Hadoop压缩包解压到指定目录下。
2. 配置Hadoop环境变量：将Hadoop的bin目录添加到系统的PATH环境变量中。
3. 修改Hadoop配置文件：进入Hadoop的conf目录，修改hadoop-env.sh文件和core-site.xml 文件。
4. 配置HDFS：修改hdfs-site.xml文件，设置NameNode和DataNode的存储路径。
5. 配置YARN：修改yarn-site.xml文件，设置ResourceManager和NodeManager的地址和端口号。
6. 配置MapReduce：修改mapred-site.xml文件，设置JobTracker和TaskTracker的地址和端口号。
7. 格式化HDFS：在NameNode所在的节点上执行格式化命令：hadoop namenode -format。
8. 启动Hadoop：在NameNode所在的节点上执行启动命令：start-all.sh。
三、验证Hadoop集群1. 查看Hadoop进程：在NameNode所在的节点上执行jps命令，查看Hadoop进程是否启动成功。
2. 查看Hadoop日志：在NameNode所在的节点上查看Hadoop的日志文件，确认是否有错误信息。
3. 访问Hadoop Web界面：在浏览器中输入NameNode的地址和端口号，访问HadoopWeb界面，确认Hadoop集群是否正常运行。
hadoop安装指南(非常详细,包成功)
➢3.10.2.进程➢JpsMaster节点：namenode/tasktracker（如果Master不兼做Slave, 不会出现datanode/TasktrackerSlave节点：datanode/Tasktracker说明：JobTracker 对应于NameNodeTaskTracker 对应于DataNodeDataNode 和NameNode 是针对数据存放来而言的JobTracker和TaskTracker是对于MapReduce执行而言的mapreduce中几个主要概念，mapreduce整体上可以分为这么几条执行线索：jobclient，JobTracker与TaskTracker。
1、JobClient会在用户端通过JobClient类将应用已经配置参数打包成jar文件存储到hdfs，并把路径提交到Jobtracker,然后由JobTracker创建每个Task（即MapTask和ReduceTask）并将它们分发到各个TaskTracker服务中去执行2、JobTracker是一个master服务，软件启动之后JobTracker接收Job，负责调度Job的每一个子任务task运行于TaskTracker上，并监控它们，如果发现有失败的task就重新运行它。
一般情况应该把JobTracker部署在单独的机器上。
3、TaskTracker是运行在多个节点上的slaver服务。
TaskTracker主动与JobTracker通信，接收作业，并负责直接执行每一个任务。
TaskTracker都需要运行在HDFS的DataNode上3.10.3.文件系统HDFS⏹查看文件系统根目录：Hadoop fs–ls /。
基于hadoop的云计算 第一篇 安装配置篇
Hadoop学习笔记——安装配置篇邓兵野Hadoop学习笔记——安装配置篇 (1)1. Hadoop基本组成 (1)2. 名词解释 (1)3. 安装平台： (2)4. 所需的软件： (2)5. 下载 (2)6. 部署 (2)7. 环境配置 (2)7.1 公共配置（集群中所有机器都需要的配置） (2)7.2 每个节点不同的配置 (4)8. hadoop无用户登录配置 (7)9. 启动hadoop (9)1. Hadoop基本组成NameNode 主要存放文件映射和文件更改日志SecondaryNameNode 一个守护进程定时从NameNode同步文件更改日志并合并成一条日志，方便hadoop每次重启时找到上次宕机的还原点。
在后续的版本中会被backupNameNode和nameNode集群取代。
Jobtracker 任务调度守护进程Tasktracker 任务执行进程DataName 数据存储节点，往往和Tasktracker部署在同一台机器上。
2. 名词解释3. 安装平台：GNU/Linux ，hadoop不建议在win32平台上使用，顾这里只介绍在linux系统上的安装和配置4. 所需的软件：Java TM1.5.x及以上的版本，必须安装，建议选择Sun公司发行的Java版本。
ssh必须安装并且保证sshd一直运行，以便用Hadoop 脚本管理远端Hadoop守护进程。
5. 下载本文使用的是hadoop-0.20.203.0，笔者当前的稳定版本。
下载地址/common/releases.html#Download6. 部署本文使用的是4台linux机器，hadoop.master 作为namenode节点，hadoop.second作为secondaryNameNode节点，hadoop.slave1 作为第一datanode节点，hadoop.slave2作为第二个datanode节点。
7. 环境配置7.1公共配置（集群中所有机器都需要的配置）编辑环境变量建议直接编辑/etc/profile文件增加JA V A_HOME和HADOOP_HOME环境变量，具体事例如下所示：[root@hadoop ~]# vi /etc/profile增加如下几行代码export JA V A_OPTS='-Xms256m -Xmx512m'export JA V A_HOME=/usr/local/javaexport CLASSPA TH=.:$JA V A_HOME/lib/dt.jar:$JA V A_HOME/lib/tools.jarexport JRE_HOME=/usr/local/java/jreexport PA TH=$JA V A_HOME/bin:$PA THexport HADOOP_HOME=/usr/local/hadoopexport PA TH=$PA TH:$HADOOP_HOME/bin笔者为了以后方便起停hadoop 把hadoop的bin也目录加到path中。
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop集群的搭建及配置教案
Hadoop大数据开发基础教案-Hadoop集群的搭建及配置教案教案章节一：Hadoop简介1.1 课程目标：了解Hadoop的发展历程及其在大数据领域的应用理解Hadoop的核心组件及其工作原理1.2 教学内容：Hadoop的发展历程Hadoop的核心组件（HDFS、MapReduce、YARN）Hadoop的应用场景1.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点教案章节二：Hadoop环境搭建2.1 课程目标：学会使用VMware搭建Hadoop虚拟集群掌握Hadoop各节点的配置方法2.2 教学内容：VMware的安装与使用Hadoop节点的规划与创建Hadoop配置文件（hdfs-site.xml、core-site.xml、yarn-site.xml）的编写与配置2.3 教学方法：演示与实践相结合手把手教学，确保学生掌握每个步骤教案章节三：HDFS文件系统3.1 课程目标：理解HDFS的设计理念及其优势掌握HDFS的搭建与配置方法3.2 教学内容：HDFS的设计理念及其优势HDFS的架构与工作原理HDFS的搭建与配置方法3.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点教案章节四：MapReduce编程模型4.1 课程目标：理解MapReduce的设计理念及其优势学会使用MapReduce解决大数据问题4.2 教学内容：MapReduce的设计理念及其优势MapReduce的编程模型（Map、Shuffle、Reduce）MapReduce的实例分析4.3 教学方法：互动提问，巩固知识点教案章节五：YARN资源管理器5.1 课程目标：理解YARN的设计理念及其优势掌握YARN的搭建与配置方法5.2 教学内容：YARN的设计理念及其优势YARN的架构与工作原理YARN的搭建与配置方法5.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点教案章节六：Hadoop生态系统组件6.1 课程目标：理解Hadoop生态系统的概念及其重要性熟悉Hadoop生态系统中的常用组件6.2 教学内容：Hadoop生态系统的概念及其重要性Hadoop生态系统中的常用组件（如Hive, HBase, ZooKeeper等）各组件的作用及相互之间的关系6.3 教学方法：互动提问，巩固知识点教案章节七：Hadoop集群的调优与优化7.1 课程目标：学会对Hadoop集群进行调优与优化掌握Hadoop集群性能监控的方法7.2 教学内容：Hadoop集群调优与优化原则参数调整与优化方法（如内存、CPU、磁盘I/O等）Hadoop集群性能监控工具（如JMX、Nagios等）7.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点教案章节八：Hadoop安全与权限管理8.1 课程目标：理解Hadoop安全的重要性学会对Hadoop集群进行安全配置与权限管理8.2 教学内容：Hadoop安全概述Hadoop的认证与授权机制Hadoop安全配置与权限管理方法8.3 教学方法：互动提问，巩固知识点教案章节九：Hadoop实战项目案例分析9.1 课程目标：学会运用Hadoop解决实际问题掌握Hadoop项目开发流程与技巧9.2 教学内容：真实Hadoop项目案例介绍与分析Hadoop项目开发流程（需求分析、设计、开发、测试、部署等）Hadoop项目开发技巧与最佳实践9.3 教学方法：案例分析与讨论团队协作，完成项目任务教案章节十：Hadoop的未来与发展趋势10.1 课程目标：了解Hadoop的发展现状及其在行业中的应用掌握Hadoop的未来发展趋势10.2 教学内容：Hadoop的发展现状及其在行业中的应用Hadoop的未来发展趋势（如Big Data生态系统的演进、与大数据的结合等）10.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点重点和难点解析：一、Hadoop生态系统的概念及其重要性重点：理解Hadoop生态系统的概念，掌握生态系统的组成及相互之间的关系。
Hadoop集群的搭建和配置
Hadoop集群的搭建和配置Hadoop是一种分布式计算框架，它可以解决大数据处理和分析的问题。
Hadoop由Apache软件基金会开发和维护，它支持可扩展性、容错性、高可用性的分布式计算，并且可以运行在廉价的硬件设备上。
Hadoop集群的搭建和配置需要多个步骤，包括安装Java环境、安装Hadoop软件、配置Hadoop集群、启动Hadoop集群。
以下是这些步骤的详细说明。
第一步：安装Java环境Hadoop运行在Java虚拟机上，所以首先需要安装Java环境。
在Linux系统下，可以使用以下命令安装Java环境。
sudo apt-get install openjdk-8-jdk在其他操作系统下，安装Java环境的方式可能有所不同，请查阅相应的文档。
第二步：安装Hadoop软件Hadoop可以从Apache官方网站上下载最新版本的软件。
下载后，解压缩到指定的目录下即可。
解压缩后的目录结构如下：bin/：包含了Hadoop的可执行文件conf/：包含了Hadoop的配置文件lib/：包含了Hadoop的类库文件sbin/：包含了Hadoop的系统管理命令share/doc/：包含了Hadoop的文档第三步：配置Hadoop集群配置Hadoop集群需要编辑Hadoop的配置文件。
其中最重要的是hadoop-env.sh、core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml。
hadoop-env.sh：这个文件定义了Hadoop集群的环境变量。
用户需要设置JAVA_HOME、HADOOP_HOME等环境变量的值。
core-site.xml：这个文件定义了Hadoop文件系统的访问方式。
用户需要设置、hadoop.tmp.dir等参数的值。
hdfs-site.xml：这个文件定义了Hadoop分布式文件系统的配置信息。
用户需要设置.dir、dfs.data.dir等参数的值。
Hadoop大数据平台的搭建和使用
Hadoop大数据平台的搭建和使用一、Hadoop大数据平台简介Hadoop是一个开源的分布式计算系统，最初是由Apache软件基金会开发的，用于解决海量数据的存储和处理问题。
它基于MapReduce计算模型，可以将大规模的数据存储在集群中，并且通过MapReduce计算模型实现高效的分布式计算能力。
Hadoop大数据平台可以支持数据分析、数据挖掘、机器学习等多种应用场景。
二、Hadoop大数据平台的搭建1.安装Java环境在安装Hadoop之前，需要先安装Java环境，因为Hadoop是运行在Java虚拟机上的。
在Linux操作系统中，可以通过以下命令安装OpenJDK：sudo apt-get install openjdk-8-jdk2.下载Hadoop在安装Java之后，需要下载Hadoop软件。
在Hadoop官网上，可以下载对应的版本。
在下载之前，需要根据系统的版本和操作系统类型进行选择。
3.安装Hadoop下载Hadoop之后，需要对其进行解压，可以使用以下命令进行解压：tar -xzvf hadoop-x.x.x.tar.gz在解压之后，可以将配置文件进行修改，以满足自己的需求。
4.配置Hadoop在安装Hadoop之前，需要对其进行配置，以便于其在分布式环境下运行。
主要包括以下几个方面：(1)配置Hadoop的环境变量，需要在.bashrc文件中添加以下内容：export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoopexport PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin(2)配置Hadoop集群的主节点，需要在hadoop-env.sh文件中添加以下内容：export HADOOP_OPTS="$HADOOP_OPTS -.preferIPv4Stack=true"exportHADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/n ative(3)配置Hadoop的文件系统根目录，需要在core-site.xml文件中添加以下内容：hadoop.tmp.dir/H:/hadoop/hadoop-datafs.defaultFS/hdfs://localhost:9000(4)配置Hadoop的数据存储目录，需要在hdfs-site.xml文件中添加以下内容：dfs.replication/1.dirfile:/hadoop/hadoop-data/namenodedfs.datanode.data.dirfile:/hadoop/hadoop-data/datanode5.启动Hadoop在完成Hadoop的配置之后，可以通过以下命令启动Hadoop：hdfs namenode -formatsbin/start-dfs.sh/sbin/start-yarn.sh6.验证Hadoop在启动Hadoop后，可以通过以下命令进行验证：jps在输出结果中可以看到Hadoop的各个进程是否运行正常。
Hadoop平台搭建及实例运行-(自测版)
Hadoop平台搭建及实例运行本文搭建hadoop平台的硬件环境是虚拟机上安装2个ubuntu系统，具体信息如下：表1.平台硬件环境名字操作系统IP地址内存ubuntu2Ubuntu 8.04192.168.28.13020Gubuntu3Ubuntu 8.04192.168.28.13120G一、平台搭建1.安装必需软件(1)安装java$ sudo apt-get install SUN-java5-jdk系统会自动分析软件的依赖关系，并推荐安装下列相关软件：java-common odbcinst1debian1 sun-java5-bin sun-java5-demo sun-java5-jdk sun-java5-jre unixodbc安装过程中需要回答是否同意使用协议,此时按tab键至OK，再按回车即可正常安装。
安装完这三个之后还需要写入系统变量：$ sudo vi /etc/environment写入下面两行内容：CLASSPATH=.:/usr/lib/jvm/java-1.5.0-sun/libJAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.5.0-sun还要将系统虚拟机的优先顺序也调整一下：$ sudo vi /etc/jvm将下面一句写在最顶部：/usr/lib/jvm/java-1.5.0-sun测试接下来在终端中输入命令：$java -version终端如果返回以下信息：图1-1.Java版本信息则说明java已经安装好了。
(2)安装其它软件$ sudo apt-get install ssh$ sudo apt-get install rsync注：在每个节点上都要执行以上相同的过程。
2.系统配置（1）修改主机名root@ubuntu3:/hadoop$ sudo vi /etc/hostname把新的主机名写入hostname即可，这里我写入：ubuntu3（2）修改hosts文件root@ubuntu3:/hadoop$ sudo vi /etc/hosts将以下内容添加到该文件中：127.0.1.1 ubuntu3192.168.28.130 ubuntu2192.168.28.131 ubuntu3注：把第一行的127.0.0.1 localhost用#注掉（3）配置sshHadoop启动以后，Namenode通过SSH来启动和停止各个节点上的各种守护进程，需要在节点之间执行指令的时候是不输入密码，所以需要用无密码公钥认证的方式配置SSH。
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centos安装配置hadoop超详细过程1、集群部署介绍1.1 Hadoop简介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。
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和运行在每个集群从节点的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。
从上面的介绍可以看出，HDFS和MapReduce共同组成了Hadoop分布式系统体系结构的核心。
HDFS在集群上实现分布式文件系统，MapReduce在集群上实现了分布式计算和任务处理。
HDFS在MapReduce任务处理过程中提供了文件操作和存储等支持，MapReduce在HDFS的基础上实现了任务的分发、跟踪、执行等工作，并收集结果，二者相互作用，完成了Hadoop分布式集群的主要任务。
1.2 环境说明集群中包括4个节点：1个Master，3个Salve，节点之间局域网连接，可以相互ping通，具体集群信息可以查看"Hadoop集群（第2期）"。
节点IP地址分布如下：机器名称IP地址Master.Hadoop192.168.1.2Salve1.Hadoop192.168.1.3Salve2.Hadoop192.168.1.4Salve3.Hadoop192.168.1.5四个节点上均是CentOS6.0系统，并且有一个相同的用户hadoop。
Master机器主要配置NameNode 和JobTracker的角色，负责总管分布式数据和分解任务的执行；3个Salve机器配置DataNode和TaskTracker的角色，负责分布式数据存储以及任务的执行。
其实应该还应该有1个Master机器，用来作为备用，以防止Master服务器宕机，还有一个备用马上启用。
后续经验积累一定阶段后补上一台备用Master机器。
1.3 网络配置Hadoop集群要按照1.2小节表格所示进行配置，我们在"Hadoop集群（第1期）"的CentOS6.0安装过程就按照提前规划好的主机名进行安装和配置。
如果实验室后来人在安装系统时，没有配置好，不要紧，没有必要重新安装，在安装完系统之后仍然可以根据后来的规划对机器的主机名进行修改。
下面的例子我们将以Master机器为例，即主机名为"Master.Hadoop"，IP为"192.168.1.2"进行一些主机名配置的相关操作。
其他的Slave机器以此为依据进行修改。
1）查看当前机器名称用下面命令进行显示机器名称，如果跟规划的不一致，要按照下面进行修改。
hostname上图中，用"hostname"查"Master"机器的名字为"Master.Hadoop"，与我们预先规划的一致。
2）修改当前机器名称假定我们发现我们的机器的主机名不是我们想要的，通过对"/etc/sysconfig/network"文件修改其中"HOSTNAME"后面的值，改成我们规划的名称。
这个"/etc/sysconfig/network"文件是定义hostname和是否利用网络的不接触网络设备的对系统全体定义的文件。
设定形式：设定值=值"/etc/sysconfig/network"的设定项目如下：NETWORKING 是否利用网络GATEWAY 默认网关IPGATEWAYDEV 默认网关的接口名HOSTNAME 主机名用下面命令进行修改当前机器的主机名（备注：修改系统文件一般用root用户）vim /etc/sysconfig/network通过上面的命令我们从"/etc/sysconfig/network"中找到"HOSTNAME"进行修改，查看内容如下：3）修改当前机器IP假定我们的机器连IP在当时安装机器时都没有配置好，那此时我们需要对"ifcfg-eth0"文件进行配置，该文件位于"/etc/sysconfig/network-scripts"文件夹下。
在这个目录下面，存放的是网络接口（网卡）的制御脚本文件（控制文件），ifcfg- eth0是默认的第一个网络接口，如果机器中有多个网络接口，那么名字就将依此类推ifcfg-eth1，ifcfg-eth2，ifcfg- eth3，……。
这里面的文件是相当重要的，涉及到网络能否正常工作。
设定形式：设定值=值设定项目项目如下：DEVICE 接口名（设备,网卡）BOOTPROTO IP的配置方法（static:固定IP，dhcpHCP，none:手动）HWADDR MAC地址ONBOOT 系统启动的时候网络接口是否有效（yes/no）TYPE 网络类型（通常是Ethemet）NETMASK 网络掩码IPADDR IP地址IPV6INIT IPV6是否有效（yes/no）GATEWAY 默认网关IP地址如果上图中IP与规划不相符，用下面命令进行修改：vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcgf-eth0修改完之后可以用"ifconfig"进行查看。
4）配置hosts文件（必须）"/etc/hosts"这个文件是用来配置主机将用的DNS服务器信息，是记载LAN内接续的各主机的对应[HostName和IP]用的。
当用户在进行网络连接时，首先查找该文件，寻找对应主机名（或域名）对应的IP地址。
我们要测试两台机器之间知否连通，一般用"ping 机器的IP"，如果想用"ping 机器的主机名"发现找不见该名称的机器，解决的办法就是修改"/etc/hosts"这个文件，通过把LAN内的各主机的IP地址和HostName的一一对应写入这个文件的时候，就可以解决问题。
例如：机器为"Master.Hadoop:192.168.1.2"对机器为"Salve1.Hadoop:192.168.1.3"用命令"ping"记性连接测试。
测试结果如下：从上图中的值，直接对IP地址进行测试，能够ping通，但是对主机名进行测试，发现没有ping通，提示"unknown host——未知主机"，这时查看"Master.Hadoop"的"/etc/hosts"文件内容。
发现里面没有"192.168.1.3 Slave1.Hadoop"内容，故而本机器是无法对机器的主机名为"Slave1.Hadoop" 解析。
在进行Hadoop集群配置中，需要在"/etc/hosts"文件中添加集群中所有机器的IP与主机名，这样Master与所有的Slave机器之间不仅可以通过IP进行通信，而且还可以通过主机名进行通信。
所以在所有的机器上的"/etc/hosts"文件末尾中都要添加如下内容：192.168.1.2 Master.Hadoop192.168.1.3 Slave1.Hadoop192.168.1.4 Slave2.Hadoop192.168.1.5 Slave3.Hadoop用以下命令进行添加：vim /etc/hosts添加结果如下：现在我们在进行对机器为"Slave1.Hadoop"的主机名进行ping通测试，看是否能测试成功。
从上图中我们已经能用主机名进行ping通了，说明我们刚才添加的内容，在局域网内能进行DNS解析了，那么现在剩下的事儿就是在其余的Slave机器上进行相同的配置。
然后进行测试。
（备注：当设置SSH无密码验证后，可以"scp"进行复制，然后把原来的"hosts"文件执行覆盖即可。
）1.4 所需软件1）JDK软件下载地址：/technetwork/java/javase/index.htmlJDK版本：jdk-6u31-linux-i586.bin2）Hadoop软件下载地址：/common/releases.htmlHadoop版本：hadoop-1.0.0.tar.gz1.5 VSFTP上传在"Hadoop集群（第3期）"讲了VSFTP的安装及配置，如果没有安装VSFTP可以按照该文档进行安装。
如果安装好了，就可以通过FlashFXP.exe软件把我们下载的JDK6.0和Hadoop1.0软件上传到"Master.Hadoop:192.168.1.2"服务器上。
刚才我们用一般用户（hadoop）通过FlashFXP软件把所需的两个软件上传了跟目下，我们通过命令查看下一下是否已经上传了。
从图中，我们的所需软件已经准备好了。
2、SSH无密码验证配置Hadoop运行过程中需要管理远端Hadoop守护进程，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。
这就必须在节点之间执行指令的时候是不需要输入密码的形式，故我们需要配置SSH运用无密码公钥认证的形式，这样NameNode使用SSH无密码登录并启动DataName进程，同样原理，DataNode上也能使用SSH 无密码登录到NameNode。
2.1 安装和启动SSH协议在"Hadoop集群（第1期）"安装CentOS6.0时，我们选择了一些基本安装包，所以我们需rpm –qa | grep opensshrpm –qa | grep rsync假设没有安装ssh和rsync，可以通过下面命令进行安装。