hadoop2.2集群配置
Hadoop集群安装配置教程_Hadoop2.6.0_Ubuntu_CentOS
Hadoop集群安装配置教程_Hadoop2.6.0_Ubuntu/CentOS本教程讲述如何配置Hadoop 集群，默认读者已经掌握了Hadoop 的单机伪分布式配置，否则请先查看Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置或CentOS安装Hadoop_单机/伪分布式配置。
本教程由厦门大学数据库实验室出品，转载请注明。
本教程适合于原生Hadoop 2，包括Hadoop 2.6.0, Hadoop 2.7.1 等版本，主要参考了官方安装教程，步骤详细，辅以适当说明，保证按照步骤来，都能顺利安装并运行Hadoop。
另外有Hadoop安装配置简略版方便有基础的读者快速完成安装。
为了方便新手入门，我们准备了两篇不同系统的Hadoop 伪分布式配置教程。
但其他Hadoop 教程我们将不再区分，可同时适用于Ubuntu 和CentOS/RedHat 系统。
例如本教程以Ubuntu 系统为主要演示环境，但对Ubuntu/CentOS 的不同配置之处、CentOS 6.x 与CentOS 7 的操作区别等都会尽量给出注明。
环境本教程使用Ubuntu 14.04 64位作为系统环境，基于原生Hadoop 2，在Hadoop 2.6.0 (stable)版本下验证通过，可适合任何Hadoop 2.x.y 版本，例如Hadoop 2.7.1，Hadoop 2.4.1 等。
本教程简单的使用两个节点作为集群环境: 一个作为Master 节点，局域网IP 为192.168.1.121；另一个作为Slave 节点，局域网IP 为192.168.1.122。
准备工作Hadoop 集群的安装配置大致为如下流程:1.选定一台机器作为Master2.在Master 节点上配置hadoop 用户、安装SSH server、安装Java 环境3.在Master 节点上安装Hadoop，并完成配置4.在其他Slave 节点上配置hadoop 用户、安装SSH server、安装Java 环境5.将Master 节点上的/usr/local/hadoop 目录复制到其他Slave 节点上6.在Master 节点上开启Hadoop配置hadoop 用户、安装SSH server、安装Java 环境、安装Hadoop 等过程已经在Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置或CentOS安装Hadoop_单机/伪分布式配置中有详细介绍，请前往查看，不再重复叙述。
Hadoop集群配置与数据处理入门
Hadoop集群配置与数据处理入门1. 引言Hadoop是一个开源的分布式计算框架，被广泛应用于大规模数据处理和存储。
在本文中，我们将介绍Hadoop集群的配置和数据处理的基本概念与入门知识。
2. Hadoop集群配置2.1 硬件要求架设Hadoop集群需要一定的硬件资源支持。
通常，集群中包含主节点和若干个从节点。
主节点负责整个集群的管理，而从节点负责执行具体的计算任务。
在硬件要求方面，主节点需要具备较高的计算能力和存储空间。
从节点需要具备较低的计算能力和存储空间，但数量较多。
此外，网络带宽也是一个关键因素。
较高的网络带宽可以加快数据的传输速度，提升集群的效率。
2.2 软件要求Hadoop运行在Java虚拟机上，所以首先需要确保每台主机都安装了适当版本的Java。
其次，需要安装Hadoop分发版本，如Apache Hadoop或Cloudera等。
针对集群管理，可以选择安装Hadoop的主节点管理工具，如Apache Ambari或Cloudera Manager。
这些工具可以帮助用户轻松管理集群的配置和状态。
2.3 配置文件Hadoop集群部署需要配置多个文件。
其中，最重要的是核心配置文件core-site.xml、hdfs-site.xml和yarn-site.xml。
core-site.xml配置Hadoop的核心参数，如文件系统和输入输出配置等；hdfs-site.xml用于配置Hadoop分布式文件系统；yarn-site.xml配置Hadoop资源管理器和任务调度器相关的参数。
3. 数据处理入门3.1 数据存储与处理Hadoop的核心之一是分布式文件系统(HDFS)，它是Hadoop集群的文件系统，能够在集群中存储海量数据。
用户可以通过Hadoop的命令行工具或API进行文件的读取、写入和删除操作。
3.2 数据处理模型MapReduce是Hadoop的编程模型。
它将大规模的数据集拆分成小的数据块，并分配给集群中的多个计算节点进行并行处理。
Hadoop集群配置详细
Linux系统配置
7安装JDK 将JDK文件解压，放到/usr/java目录下 cd /home/dhx/software/jdk mkdir /usr/java mv jdk1.6.0_45.zip /usr/java/
cd /usr/java
unzip jdk1.6.0_45.zip
从当前用户切换root用户的命令如下： 编辑主机名列表的命令
从当前用户切换root用户的命令如下：
Linux系统配置
操作步骤需要在HadoopMaster和HadoopSlave节点
上分别完整操作，都是用root用户。 从当前用户切换root用户的命令如下：
su root
从当前用户切换root用户的命令如下：
Linux系统配置
1拷贝软件包和数据包 mv ~/Desktop/software ~/
环境变量文件中，只需要配置JDK的路径
gedit conf/hadoop-env.sh
从当前用户切换root用户的命令如下： 编辑主机名列表的命令
Hadoop配置部署
3配置核心组件core-site.xml
gedit conf/core-site.xml
<configuration> <property> <name></name> /*2.0后用 fs.defaultFS代替*/ <value>hdfs://master:9000</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/home/dhx/hadoopdata</value> </property> </configuration>
集群的配置步骤
集群的配置步骤一、搭建集群环境的准备工作在开始配置集群之前，我们需要先进行一些准备工作。
首先，确保所有服务器都已经正确连接到网络，并且能够相互通信。
其次，确保每台服务器上已经安装了操作系统，并且操作系统版本一致。
最后，确保每台服务器上已经安装了必要的软件和工具，例如SSH、Java等。
二、创建集群的主节点1.选择一台服务器作为集群的主节点，将其IP地址记录下来。
2.登录到主节点服务器上，安装并配置集群管理软件，例如Hadoop、Kubernetes等。
3.根据集群管理软件的要求，配置主节点的相关参数，例如集群名称、端口号等。
4.启动集群管理软件，确保主节点能够正常运行。
三、添加集群的工作节点1.选择一台或多台服务器作为集群的工作节点，将其IP地址记录下来。
2.登录到工作节点服务器上，安装并配置集群管理软件，确保与主节点的版本一致。
3.根据集群管理软件的要求，配置工作节点的相关参数，例如主节点的IP地址、端口号等。
4.启动集群管理软件，确保工作节点能够正常连接到主节点。
四、测试集群的连接和通信1.在主节点服务器上，使用集群管理软件提供的命令行工具，测试与工作节点的连接和通信。
例如，可以使用Hadoop的hdfs命令测试与工作节点的文件系统的连接。
2.确保主节点能够正确访问工作节点的资源，并且能够将任务分配给工作节点进行处理。
五、配置集群的资源管理1.根据集群管理软件的要求，配置集群的资源管理策略。
例如，可以设置工作节点的CPU和内存的分配比例，以及任务的调度算法等。
2.确保集群能够合理分配资源，并且能够根据需要动态调整资源的分配。
六、监控和管理集群1.安装并配置集群的监控和管理工具，例如Ganglia、Zabbix等。
2.确保监控和管理工具能够正常运行，并能够及时发现和处理集群中的故障和问题。
3.定期对集群进行巡检和维护，确保集群的稳定和可靠性。
七、优化集群的性能1.根据实际情况，对集群的各项参数进行调优，以提高集群的性能和效率。
hadoop集群部署之双虚拟机版
1、采用一台机器开两个虚拟机的方式构成两台电脑的环境，用root登录。
分别查看其IP地址：输入# ifconfig，可得主机IP：192.168.1.99；分机为：192.168.1.100。
2、在两台机器上的/etc/hosts均添加相应的主机名和IP地址：这里主机名命名为shenghao，分机名命名为slave：保存后重启网络：3、两台机器上均创立hadoop用户（注意是用root登陆）# useradd hadoop# passwd hadoop输入111111做为密码登录hadoop用户：注意，登录用户名为hadoop，而不是自己命名的shenghao。
4、ssh的配置进入centos的“系统→管理→服务器设置→服务，查看sshd服务是否运行。
在所有的机器上生成密码对：# ssh-keygen -t rsa这时hadoop目录下生成一个.ssh的文件夹，可以通过# ls .ssh/来查看里面产生的私钥和公钥：id_rsa和id_rsa.pub。
更改.ssh的读写权限：# chmod 755 .ssh在namenode上（即主机上）进入.ssh，将id_rsa.pub直接复制为authorized_keys（namenode的公钥）：# cp id_rsa.pub authorized_keys更改authorized_keys的读写权限：# chmod 644 authorized_keys 【这个不必须，但保险起见，推荐使用】然后上传到datanode上（即分机上）：# scp authorized_keys hadoop@slave:/home/hadoop/.ssh# cd .. 退出.ssh文件夹这样shenghao就可以免密码登录slave了：然后输入exit就可以退出去。
然后在datanode上（即分机上）：将datanode上之前产生的公钥id_rsa.pub复制到namenode上的.ssh目录中，并重命名为slave.id_rsa.pub，这是为了区分从各个datanode上传过来的公钥，这里就一个datanode，简单标记下就可。
尚硅谷大数据技术之 Hadoop（生产调优手册）说明书
尚硅谷大数据技术之Hadoop（生产调优手册）（作者：尚硅谷大数据研发部）版本：V3.3第1章HDFS—核心参数1.1 NameNode内存生产配置1）NameNode内存计算每个文件块大概占用150byte，一台服务器128G内存为例，能存储多少文件块呢？128 * 1024 * 1024 * 1024 / 150Byte ≈9.1亿G MB KB Byte2）Hadoop2.x系列，配置NameNode内存NameNode内存默认2000m，如果服务器内存4G，NameNode内存可以配置3g。
在hadoop-env.sh文件中配置如下。
HADOOP_NAMENODE_OPTS=-Xmx3072m3）Hadoop3.x系列，配置NameNode内存（1）hadoop-env.sh中描述Hadoop的内存是动态分配的# The maximum amount of heap to use (Java -Xmx). If no unit # is provided, it will be converted to MB. Daemons will# prefer any Xmx setting in their respective _OPT variable.# There is no default; the JVM will autoscale based upon machine # memory size.# export HADOOP_HEAPSIZE_MAX=# The minimum amount of heap to use (Java -Xms). If no unit # is provided, it will be converted to MB. Daemons will# prefer any Xms setting in their respective _OPT variable.# There is no default; the JVM will autoscale based upon machine # memory size.# export HADOOP_HEAPSIZE_MIN=HADOOP_NAMENODE_OPTS=-Xmx102400m（2）查看NameNode占用内存[atguigu@hadoop102 ~]$ jps3088 NodeManager2611 NameNode3271 JobHistoryServer2744 DataNode3579 Jps[atguigu@hadoop102 ~]$ jmap -heap 2611Heap Configuration:MaxHeapSize = 1031798784 (984.0MB)（3）查看DataNode占用内存[atguigu@hadoop102 ~]$ jmap -heap 2744Heap Configuration:MaxHeapSize = 1031798784 (984.0MB)查看发现hadoop102上的NameNode和DataNode占用内存都是自动分配的，且相等。
Hadoop平台搭建与应用(第2版)(微课版)项目2 Hive环境搭建与基本操作
Hadoop平台搭建与应用教案教学过程教学提示项目2 Hive环境搭建与基本操作任务2.1 Hive的安装与配置Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的SQL查询功能，将类SQL语句转换为MapReduce任务，如图2-1所示，并执行此任务。
图2-1 将类SQL语句转换为MapReduce任务1．Hive数据结构Hive中所有的数据都存储在HDFS中，Hive中包含以下数据结构。
（1）Table：Hive中的Table和数据库中的Table在概念上是类似的，每一个Table在Hive中都有一个相应的目录存储数据。
（2）Partition（可选）：在Hive中，表中的一个Partition对应于表中的一个目录，所有的Partition的数据都存储在对应的目录中。
（3）Bucket（可选）：Bucket对指定列计算Hash，Partition根据某个列的Hash值散列到不同的Bucket中，目的是进行并行处理，每一个Bucket对应一个文件。
2．Hive架构Hive架构如图2-2所示。
Hadoop和MapReduce是Hive架构的基础。
用户接口主要有CLI客户端、HiveServer客户端、HWI客户端和HUE客户端（开源的Apache Hadoop UI系统），其中最常用的是CLI客户端。
在CLI客户端启动时，会同时启动一个Hive副本。
在Windows中，可通过JDBC连接HiveServer的图形界面工具，包括SQuirrel SQLClient、Oracle SQL Developer及DbVisualizer。
HWI通过浏览器访问Hive，通过Web控制台与Hadoop集群进行交互来分析及处理数据。
MetaStore用于存储和管理Hive的元数据，使用关系数据库来保存元数据信息（MySQL、Derby等），Hive中的元数据包括表的名称、表的列和分区及其属性、表的属性（是否为外部表等）、表的数据所在目录等。
Hadoop集群配置心得（低配置集群+自动同步配置）
Hadoop集群配置⼼得（低配置集群+⾃动同步配置）本⽂为本⼈原创，⾸发到炼数成⾦。
情况是这样的，我没有⼀个⾮常强劲的电脑来搞出⼀个性能⾮常NB的服务器集群，相信很多⼈也跟我差不多，所以现在把我的低配置集群经验拿出来写⼀下好了。
我的配备：1）五六年前的赛扬单核处理器2G内存笔记本 2）公司给配的ThinkpadT420，i5双核处理器4G内存（可⽤内存只有3.4G，是因为装的是32位系统的缘故吧。
）就算是⽤公司配置的电脑，做出来三台1G内存的虚拟机也显然是不现实的。
企业笔记本运⾏的软件多啊，什么都不做空余内存也才不到3G。
所以呢，我的想法就是：⽤我⾃⼰的笔记本（简称PC1）做Master节点，⽤来跑Jobtracker,Namenode 和SecondaryNamenode；⽤公司的笔记本跑两个虚拟机（简称VM1和VM2），⽤来做Slave节点，跑Tasktracker和Datanode。
这么做的话，就需要让PC1，VM1和VM2处于同⼀个⽹段⾥，保证他们之间可以互相连通。
⽹络环境：我的两台电脑都是通过⼀个⽆线路由上⽹。
构建跟外部的电脑同⼀⽹段的虚拟机配置过程：准备⼯作：构建⼀个集群，⾸先前提条件是每台服务器都要有⼀个固定的IP地址，然后才可能进⾏后续的操作。
所以呢，先把我的两台笔记本电脑全部设置成固定IP（注意，如果像我⼀样使⽤⽆线路由上⽹，那就要把⽆线⽹卡的IP设置成固定IP）。
⽤来做Master节点的PC1:192.168.33.150，⽤来跑虚拟机的宿主笔记本：192.168.33.157。
⽬标：VM1和VM2的IP地址分别设置成192.168.33.151和152。
步骤：1）新建VM1虚拟机。
2）打开VM1的⽹卡设置界⾯，连接⽅式选Bridge。
（桥接）关于桥接的具体信息，可以百度⼀下。
我们需要知道的，就是⽤桥接的⽅式，可以让虚拟机通过本机的⽹关来上⽹，所以就可以跟本机处于同⼀个⽹段，互相之间可以进⾏通信。
ubuntu下hadoop配置指南
ubuntu下hadoop配置指南目录1.实验目的2.实验内容（hadoop伪分布式与分布式集群环境配置）3.运行wordcount词频统计程序一 . 实验目的通过学习和使用开源的Apache Hadoop工具，亲身实践云计算环境下对海量数据的处理，理解并掌握分布式的编程模式MapReduce，并能够运用MapReduce编程模式完成特定的分布式应用程序设计，用于处理实际的海量数据问题。
二 . 实验内容1．实验环境搭建1.1. 前期准备操作系统：Linux Ubuntu 10.04Java开发环境：需要JDK 6及以上，Ubuntu 10.04默认安装的OpenJDK可直接使用。
不过我使用的是sun的jdk，从官方网站上下载，具体可以参考博客：ubuntu下安装JDK 并配置java环境Hadoop开发包：试过了hadoop的各种版本，包括0.20.1,0.20.203.0和0.21.0，三个版本都可以配置成功，但是只有0.20.1这个版本的eclipse插件是可用的，其他版本的eclipse插件都出现各种问题，因此当前使用版本为hadoop-0.20.1Eclipse：与hadoop-0.20.1的eclipse插件兼容的只有一些低版本的eclipse，这里使用eclipse-3.5.2。
1.2. 在单节点（伪分布式）环境下运行Hadoop（1）添加hadoop用户并赋予sudo权限（可选）为hadoop应用添加一个单独的用户，这样可以把安装过程和同一台机器上的其他软件分离开来，使得逻辑更加清晰。
可以参考博客：Ubuntu-10.10如何给用户添加sudo权限。
（2）配置SSH无论是在单机环境还是多机环境中，Hadoop均采用SSH来访问各个节点的信息。
在单机环境中，需要配置SSH 来使用户hadoop 能够访问localhost 的信息。
首先需要安装openssh-server。
[sql]view plaincopyprint?1. s udo apt-get install openssh-server其次是配置SSH使得Hadoop应用能够实现无密码登录：[sql]view plaincopyprint?1. s u - hadoop2. s sh-keygen -trsa -P ""3. c p ~/.ssh/id_rsa.pub ~/.ssh/authorized_keys第一条命令将当前用户切换为hadoop（如果当前用户就是hadoop，则无需输入），第二条命令将生成一个公钥和私钥对（即id_dsa和id_dsa.pub两个文件，位于~/.ssh文件夹下），第三条命令使得hadoop用户能够无需输入密码通过SSH访问localhost。
hadoop2.2安装
Hadoop2.2.0安装配置手册！完全分布式Hadoop集群搭建过程历时一周多，终于搭建好最新版本Hadoop2.2集群，期间遇到各种问题，作为菜鸟真心被各种折磨，不过当wordcount给出结果的那一刻，兴奋的不得了~~（文当中若有错误之处或疑问欢迎指正，互相学习）另外：欢迎配置过程中遇到问题的朋友留言，相互讨论，并且能够把解决方法共享给大家。
下面评论中有几个朋友遇到的问题和解决方法，欢迎参考！第一部分Hadoop 2.2 下载Hadoop我们从Apache官方网站直接下载最新版本Hadoop2.2。
官方目前是提供了linux32位系统可执行文件，所以如果需要在64位系统上部署则需要单独下载src 源码自行编译（10楼评论中提供了一个解决方法链接）。
下载地址:/hadoop/common/hadoop-2.2.0/如下图所示，下载红色标记部分即可。
如果要自行编译则下载src.tar.gz.第二部分集群环境搭建1、这里我们搭建一个由三台机器组成的集群：192.168.0.1 hduser/passwd cloud001 nn/snn/rm CentOS6 64bit192.168.0.2 hduser/passwd cloud002 dn/nm Ubuntu13.04 32bit192.168.0.3 hduser/passwd cloud003 dn/nm Ubuntu13.0432bit1.1 上面各列分别为IP、user/passwd、hostname、在cluster中充当的角色（namenode, secondary namenode, datanode , resourcemanager, nodemanager）1.2 Hostname可以在/etc/hostname中修改（ubuntu是在这个路径下，RedHat稍有不同）1.3 这里我们为每台机器新建了一个账户hduser.这里需要给每个账户分配sudo的权限。
大数据--Hadoop集群环境搭建
⼤数据--Hadoop集群环境搭建⾸先我们来认识⼀下HDFS， HDFS（Hadoop Distributed File System ）Hadoop分布式⽂件系统。
它其实是将⼀个⼤⽂件分成若⼲块保存在不同服务器的多个节点中。
通过联⽹让⽤户感觉像是在本地⼀样查看⽂件，为了降低⽂件丢失造成的错误，它会为每个⼩⽂件复制多个副本（默认为三个），以此来实现多机器上的多⽤户分享⽂件和存储空间。
Hadoop主要包含三个模块：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。
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Hadoop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。
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。
多相关信息可以参考博客：。
本节将会介绍Hadoop集群的配置，⽬标主机我们可以选择虚拟机中的多台主机或者多台阿⾥云服务器。
注意：以下所有操作都是在root⽤户下执⾏的，因此基本不会出现权限错误问题。
⼀、Vmware安装VMware虚拟机有三种⽹络模式，分别是Bridged(桥接模式)、NAT(⽹络地址转换模式)、Host-only(主机模式)：桥接：选择桥接模式的话虚拟机和宿主机在⽹络上就是平级的关系，相当于连接在同⼀交换机上；NAT：NAT模式就是虚拟机要联⽹得先通过宿主机才能和外⾯进⾏通信；仅主机：虚拟机与宿主机直接连起来。
Hadoop实验集群搭建手册
Hadoop实验集群搭建手册目录1.目的： (4)2.集群构成： (4)2.1.集群构成图： (4)2.2.集群构成明细： (5)3.Hadoop安装前的准备： (5)3.1.安装JDK (5)3.2.修改/etc/hosts文件 (6)3.3.增加Hadoop集群专有用户 (7)3.4.安装和配置SSH (7)4.安装和配置Hadoop集群 (8)4.1.在NameNode节点安装Hadoop (8)4.2.修改search用户环境设置文件 (9)4.3.在NameNode节点配置Hadoop (10)4.3.1配置hadoop-env.sh文件 (10)4.3.2配置core-site.xml文件. (11)4.3.3配置mapred-site.xml文件 (11)4.3.4配置hdfs-site.xml文件 (12)4.3.5配置yarn-site.xml文件 (13)4.3.6配置主、从节点列表文件 (14)4.4.远程复制Hadoop到集群其他节点 (14)5.启动Hadoop集群 (14)5.1.系统格式化 (14)5.2.启动集群 (15)5.2.1启动HDFS分布式文件系统 (15)5.2.2启动YARN资源管理器 (15)5.2.3验证集群运行状况 (15)6.Hadoop集群动态扩展 (17)6.1.Hosts和Slaves文件中增加新增节点信息 (18)6.2.配置新增节点的SSH (18)6.3.远程复制Hadoop到新增节点 (19)6.4.在新增节点上单独启动Hadoop (19)1.目的：本手册旨在熟悉Hadoop2.X集群的安装与配置过程。
通过本手册的内容，使用户可以搭建一个拥有三个节点的Hadoop集群。
2.集群构成：2.1.集群构成图：Secondary NameNode 192.168.82.109:50090DataNodeDataNode 192.168.82.1072.2.集群构成明细：该集群一共有三个安装了64位CentOS6.6系统的服务器节点。
Hadoop集群配置（最全面总结）
Hadoop集群配置（最全⾯总结）通常，集群⾥的⼀台机器被指定为 NameNode，另⼀台不同的机器被指定为JobTracker。
这些机器是masters。
余下的机器即作为DataNode也作为TaskTracker。
这些机器是slaves\1 先决条件1. 确保在你集群中的每个节点上都安装了所有软件：sun-JDK ，ssh，Hadoop2. Java TM1.5.x，必须安装，建议选择Sun公司发⾏的Java版本。
3. 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。
2 实验环境搭建2.1 准备⼯作操作系统：Ubuntu部署：Vmvare在vmvare安装好⼀台Ubuntu虚拟机后，可以导出或者克隆出另外两台虚拟机。
说明：保证虚拟机的ip和主机的ip在同⼀个ip段，这样⼏个虚拟机和主机之间可以相互通信。
为了保证虚拟机的ip和主机的ip在同⼀个ip段，虚拟机连接设置为桥连。
准备机器：⼀台master，若⼲台slave，配置每台机器的/etc/hosts保证各台机器之间通过机器名可以互访，例如：10.64.56.76 node1（master）10.64.56.77 node2 （slave1）10.64.56.78 node3 （slave2）主机信息:机器名 IP地址作⽤Node110.64.56.76NameNode、JobTrackerNode210.64.56.77DataNode、TaskTrackerNode310.64.56.78DataNode、TaskTracker为保证环境⼀致先安装好JDK和ssh：2.2 安装JDK#安装JDK$ sudo apt-get install sun-java6-jdk1.2.3这个安装，java执⾏⽂件⾃动添加到/usr/bin/⽬录。
验证 shell命令：java -version 看是否与你的版本号⼀致。
《hadoop学习》关于hdfs中的core-site.xml,hdfs-site.xml。。。
《hadoop学习》关于hdfs中的core-site.xml,hdfs-site.xml。
配置hadoop，主要是配置core-site.xml,hdfs-site.xml,mapred-site.xml三个配置⽂件，默认下来，这些配置⽂件都是空的，所以很难知道这些配置⽂件有哪些配置可以⽣效，上⽹找的配置可能因为各个hadoop版本不同，导致⽆法⽣效。
浏览更多的配置，有两个⽅法:1.选择相应版本的hadoop,下载解压后，搜索*.xml,找到core-default.xml,hdfs-default.xml,mapred-default.xml,这些就是默认配置,可以参考这些配置的说明和key，配置hadoop集群。
2.浏览apache官⽹,三个配置⽂件链接如下:这⾥是浏览hadoop当前版本号的默认配置⽂件，其他版本号，要另外去官⽹找。
其中第⼀个⽅法找到默认的配置是最好的，因为每个属性都有说明，可以直接使⽤。
另外，core-site.xml是全局配置,hdfs-site.xml和mapred-site.xml分别是hdfs和mapred的局部配置。
2 常⽤的端⼝配置2.1 HDFS端⼝参数描述默认配置⽂件例⼦值 namenode namenode RPC交互端⼝8020core-site.xml hdfs://master:8020/dfs.http.address NameNode web管理端⼝50070hdfs- site.xml0.0.0.0:50070dfs.datanode.address datanode 控制端⼝50010hdfs -site.xml0.0.0.0:50010dfs.datanode.ipc.address datanode的RPC服务器地址和端⼝50020hdfs-site.xml0.0.0.0:50020dfs.datanode.http.address datanode的HTTP服务器和端⼝50075hdfs-site.xml0.0.0.0:500752.2 MR端⼝参数描述默认配置⽂件例⼦值mapred.job.tracker job-tracker交互端⼝8021mapred-site.xml hdfs://master:8021/job tracker的web管理端⼝50030mapred-site.xml0.0.0.0:50030mapred.task.tracker.http.address task-tracker的HTTP端⼝50060mapred-site.xml0.0.0.0:500602.3 其它端⼝参数描述默认配置⽂件例⼦值dfs.secondary.http.address secondary NameNode web管理端⼝50090hdfs-site.xml0.0.0.0:500903 三个缺省配置参考⽂件说明3.1 core-default.html序号参数名参数值参数说明1hadoop.tmp.dir /tmp/hadoop-${} 临时⽬录设定2hadoop.native.lib true 使⽤本地hadoop库标识。
hadoop的安装与配置实验原理
hadoop的安装与配置实验原理主题：Hadoop的安装与配置实验原理导语：随着大数据时代的到来，数据的处理和分析变得越来越重要。
Hadoop作为目前最流行的分布式数据处理框架之一，为我们提供了一种高效、可扩展的方式来处理大规模的数据。
而要使用Hadoop进行数据处理，首先需要完成Hadoop的安装和配置。
本文将深入探讨Hadoop的安装与配置实验原理，并为读者提供具体的步骤和指导。
第一部分：Hadoop简介与原理概述1.1 Hadoop的定义与作用Hadoop是一个开源的分布式计算系统，它使用HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算概念）来存储和处理大规模数据。
Hadoop的设计目标是能够在普通的硬件上高效地存储和处理大数据集。
1.2 Hadoop的原理与特点Hadoop的核心原理是基于分布式计算和分布式存储。
它通过将大数据集划分为多个小的数据块，并将这些数据块分布式存储在多个服务器上，实现了数据的高可靠性和高可扩展性。
Hadoop中的MapReduce编程模型可以将复杂的数据处理任务划分为多个简单的Map和Reduce步骤，以实现并行计算，提升数据处理效率。
第二部分：Hadoop的安装与配置步骤2.1 准备环境和工具在开始安装Hadoop之前，需要确保操作系统中已安装Java开发环境，并具备一台或多台服务器用于组成Hadoop集群。
还需要下载Hadoop的二进制文件以及相关配置文件。
2.2 安装Hadoop将下载好的Hadoop二进制文件解压到指定目录，然后在配置文件中设置Hadoop的各项参数，包括HDFS和MapReduce的配置。
配置项包括数据块大小、副本数、集群节点等。
2.3 配置Hadoop集群需要配置Hadoop的主从节点关系，包括指定主节点和从节点IP位置区域，并将相关信息写入配置文件中。
配置HDFS的相关参数，确保所有节点都能够访问和使用HDFS。
hadoop配置
硬件环境共有3台机器，均使用的linux系统，Java使用的是jdk1.6.0。
IP配置如下：hadoop1：192.168.0.97(NameNode)hadoop2：192.168.0.226(DataNode)hadoop3：192.168.0.100 (DataNode)这里有一点需要强调的就是，务必要确保每台机器的主机名和IP地址之间能正确解析。
一个很简单的测试办法就是ping一下主机名，比如在hadoop1上ping hadoop2，如果能ping通就OK！若不能正确解析，可以修改/etc/hosts文件，如果该台机器作Namenode用，则需要在hosts文件中加上集群中所有机器的IP地址及其对应的主机名；如果该台机器作Datanode用，则只需要在hosts文件中加上本机IP地址和Namenode 机器的IP地址。
以本文为例，hadoop1(NameNode)中的/etc/hosts文件看起来应该是这样的：127.0.0.1hadoop1localhost192.168.0.97hadoop1hadoop1192.168.0.226hadoop2hadoop2192.168.0.100hadoop3hadoop3hadoop2(DataNode)中的/etc/hosts文件看起来就应该是这样的：127.0.0.1hadoop2localhost192.168.0.97hadoop1hadoop1192.168.0.226hadoop2hadoop2hadoop3(DataNode)中的/etc/hosts文件看起来就应该是这样的：127.0.0.1hadoop3localhost192.168.0.97hadoop1hadoop1192.168.0.100hadoop3hadoop3对于Hadoop来说，在HDFS看来，节点分为Namenode和Datanode，其中Namenode只有一个，Datanode 可以是很多；在MapReduce看来，节点又分为Jobtracker和Tasktracker，其中Jobtracker只有一个，Tasktracker 可以是很多。
Hadoop集群搭建详细简明教程
Linux 操作系统安装
利用 vmware 安装 Linux 虚拟机，选择 CentOS 操作系统
搭建机器配置说明
本人机器是 thinkpadt410，i7 处理器，8G 内存，虚拟机配置为 2G 内存，大家可以 按照自己的机器做相应调整，但虚拟机内存至少要求 1G。
会出现虚拟机硬件清单，我们要修改的，主要关注“光驱”和“软驱”，如下图： 选择“软驱”，点击“remove”移除软驱：
选择光驱，选择 CentOS ISO 镜像，如下图： 最后点击“Close”，回到“硬件配置页面”，点击“Finsh”即可，如下图： 下图为创建all or upgrade an existing system”
执行 java –version 命令 会出现上图的现象。 从网站上下载 jdk1.6 包( jdk-6u21-linux-x64-rpm.bin )上传到虚拟机上 修改权限：chmod u+x jdk-6u21-linux-x64-rpm.bin 解压并安装: ./jdk-6u21-linux-x64-rpm.bin (默认安装在/usr/java 中) 配置环境变量：vi /etc/profile 在该 profile 文件中最后添加：
选择“Skip”跳过，如下图：
选择“English”，next，如下图： 键盘选择默认，next，如下图：
选择默认，next，如下图：
输入主机名称，选择“CongfigureNetwork” 网络配置，如下图：
选中 system eth0 网卡，点击 edit，如下图：
选择网卡开机自动连接，其他不用配置（默认采用 DHCP 的方式获取 IP 地址）， 点击“Apply”，如下图：
标准hadoop集群配置
标准hadoop集群配置Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，由Apache基金会开发。
它提供了一个可靠的、高性能的数据处理平台，可以在大规模的集群上进行数据存储和处理。
在实际应用中，搭建一个标准的Hadoop集群是非常重要的，本文将介绍如何进行标准的Hadoop集群配置。
1. 硬件要求。
在搭建Hadoop集群之前，首先需要考虑集群的硬件配置。
通常情况下，Hadoop集群包括主节点（NameNode、JobTracker）和从节点（DataNode、TaskTracker）。
对于主节点，建议配置至少16GB的内存和4核以上的CPU；对于从节点，建议配置至少8GB的内存和2核以上的CPU。
此外，建议使用至少3台服务器来搭建Hadoop集群，以确保高可用性和容错性。
2. 操作系统要求。
Hadoop可以在各种操作系统上运行，包括Linux、Windows和Mac OS。
然而，由于Hadoop是基于Java开发的，因此建议选择Linux作为Hadoop集群的操作系统。
在实际应用中，通常选择CentOS或者Ubuntu作为操作系统。
3. 网络配置。
在搭建Hadoop集群时，网络配置非常重要。
首先需要确保集群中的所有节点能够相互通信，建议使用静态IP地址来配置集群节点。
此外，还需要配置每台服务器的主机名和域名解析，以确保节点之间的通信畅通。
4. Hadoop安装和配置。
在硬件、操作系统和网络配置完成之后，接下来就是安装和配置Hadoop。
首先需要下载Hadoop的安装包，并解压到指定的目录。
然后，根据官方文档的指导，配置Hadoop的各项参数，包括HDFS、MapReduce、YARN等。
在配置完成后，需要对Hadoop集群进行测试，确保各项功能正常运行。
5. 高可用性和容错性配置。
为了确保Hadoop集群的高可用性和容错性，需要对Hadoop集群进行一些额外的配置。
例如，可以配置NameNode的热备份（Secondary NameNode）来确保NameNode的高可用性；可以配置JobTracker的热备份（JobTracker HA）来确保JobTracker的高可用性；可以配置DataNode和TaskTracker的故障转移（Failover）来确保从节点的容错性。
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Hadoop集群在linux下配置第一部分Hadoop 2.2 下载Hadoop我们从Apache官方网站直接下载最新版本Hadoop2.2。
下载地址:/hadoop/common/hadoop-2.2.0/如下图所示，下载红色标记部分即可。
第二部分集群环境搭建1、这里我们搭建一个由两台机器组成的集群：10.11.1.67 tan/123456 yang10.11.1.57 tan/123456 ubuntu1.1 上面各列分别为IP、user/passwd、hostname1.2 Hostname可以在/etc/hostname中修改1.3 这里我们为每台机器新建了一个账户tan.这里需要给每个账户分配sudo的权限。
（切换到root账户，修改/etc/sudoers文件，增加：tan ALL=(ALL) ALL ）2、修改/etc/hosts 文件，增加两台机器的ip和hostname的映射关系10.11.1.67 yang10.11.1.57 ubuntu3、打通yang到ubuntu的SSH无密码登陆3.1 安装ssh一般系统是默认安装了ssh命令的。
如果没有，或者版本比较老，则可以重新安装：sudo apt-get install ssh3.2设置local无密码登陆安装完成后会在~目录（当前用户主目录，即这里的/home/tan）下产生一个隐藏文件夹.ssh（ls -a 可以查看隐藏文件）。
如果没有这个文件，自己新建即可（mkdir .ssh）。
具体步骤如下：1、进入.ssh文件夹2、 ssh-keygen -t rsa 之后一路回车（产生秘钥）3、把id_rsa.pub 追加到授权的key 里面去（cat id_rsa.pub >> authorized_keys）4、重启SSH 服务命令使其生效:service ssh restart此时已经可以进行ssh localhost的无密码登陆【注意】：以上操作在每台机器上面都要进行。
3.3设置远程无密码登陆这里只有yang是master，如果有多个namenode，或者rm的话则需要打通所有master 都其他剩余节点的免密码登陆。
（将yang的authorized_keys追加到ubuntu的authorized_keys）进入yang的.ssh目录scp authorized_keys tan@ubuntu:~/.ssh/ authorized_keys_from_yang进入ubuntu的.ssh目录cat authorized_keys_from_yang >> authorized_keys至此，可以在yang上面ssh tan@ubuntu进行无密码登陆了。
4、安装jdk注意：这里选择下载jdk并自行安装，而不是通过源直接安装（apt-get install）4.1、下载jdk（/technetwork/java/javase/downloads/index.html）4.1.1 对于32位的系统可以下载以下两个Linux x86版本（uname -a 查看系统版本）4.1.2 64位系统下载Linux x64版本(即x64.rpm和x64.tar.gz)4.2、安装jdk（这里以.tar.gz版本，32位系统为例）安装方法参/javase/7/docs/webnotes/install/linux/linux-jdk.html4.2.1 选择要安装java的位置，如/usr/目录下，新建文件夹java(mkdir java)4.2.2 将文件jdk-7u40-linux-i586.tar.gz移动到/usr/java4.2.3 解压：tar -zxvf jdk-7u40-linux-i586.tar.gz4.2.4 删除jdk-7u40-linux-i586.tar.gz（为了节省空间）至此，jkd安装完毕，下面配置环境变量4.3、打开/etc/profile（vim /etc/profile）在最后面添加如下内容：JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_40（这里的版本号1.7.40要根据具体下载情况修改）CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib.tools.jarPATH=$JAVA_HOME/bin:$PATHexport JAVA_HOME CLASSPATH PATH4.4、source /etc/profile4.5、验证是否安装成功：java–version【注意】每台机器执行相同操作，最后将java安装在相同路径下5、关闭每台机器的防火墙ufw disable (重启生效)第三部分Hadoop 2.2安装过程由于hadoop集群中每个机器上面的配置基本相同，所以我们先在namenode上面进行配置部署，然后再复制到其他节点。
所以这里的安装过程相当于在每台机器上面都要执行。
【注意】：master和slaves安装的hadoop路径要完全一样，用户和组也要完全一致1、解压文件将第一部分中下载的hadoop-2.2.tar.gz解压到/home/tan路径下。
然后为了节省空间，可删除此压缩文件，或将其存放于其他地方进行备份。
2、 hadoop配置过程配置之前，需要在cloud001本地文件系统创建以下文件夹：~/dfs/name~/dfs/data~/temp这里要涉及到的配置文件有7个：~/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/hadoop-env.sh~/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/yarn-env.sh~/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/slaves~/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/core-site.xml~/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/hdfs-site.xml~/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/mapred-site.xml~/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/yarn-site.xml以上文件默认不存在的，可以复制相应的template文件获得。
配置文件1：hadoop-env.sh修改JAVA_HOME值（export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_40）配置文件2：yarn-env.sh修改JAVA_HOME值（exportJAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_40）配置文件3：slaves （这个文件里面保存所有slave节点）写入以下内容：Ubuntu配置文件4：core-site.xml<configuration><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://yang:9000</value></property><property><name>io.file.buffer.size</name><value>131072</value><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>file:/home/hduser/tmp</value><description>Abase for other temporarydirectories.</description></property><property><name>hadoop.proxyuser.tan.hosts</name><value>*</value></property><property><name>hadoop.proxyuser.tan.groups</name><value>*</value></property></configuration>配置文件5：hdfs-site.xml<configuration><property><name>node.secondary.http-address</name><value>yang:9001</value><property><name>.dir</name><value>file:/home/tan/dfs/name</value> </property><property><name>dfs.datanode.data.dir</name><value>file:/home/tan/dfs/data</value> </property><property><name>dfs.replication</name><value>3</value></property><property><name>dfs.webhdfs.enabled</name><value>true</value></property></configuration>配置文件6：mapred-site.xml<configuration><property><name></name><value>yarn</value></property><property><name>mapreduce.jobhistory.address</name><value>yang:10020</value></property><property><name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name><value>yang:19888</value></property></configuration>配置文件7：yarn-site.xml<configuration><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property><property><name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name><value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value> </property><property><name>yarn.resourcemanager.address</name><value>yang:8032</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name><value> yang:8030</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name><value> yang:8031</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.admin.address</name><value> yang:8033</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name><value> yang:8088</value></property></configuration>3、复制到其他节点这里可以写一个shell脚本进行操作（有大量节点时比较方便）cp2slave.sh#!/bin/bashscp /home/tan/hadoop/etc/hadoop/slaves tan@ubuntu:~/hadoop/etc/ hadoop/slavesscp /home/tan/hadoop/etc/hadoop/core-site.xmltan@ubuntu:~/hadoop/etc/hadoop/core-site.xmlscp /home/tan/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xmltan@ubuntu:~/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xmlscp /home/tan/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xmltan@ubuntu:~/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xmlscp /home/tan/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xmltan@ubuntu:~/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml4、启动验证4.1 启动hadoop进入安装目录：cd ~/hadoop/格式化namenode：./bin/hdfs namenode –format启动hdfs: ./sbin/start-dfs.sh此时在yang上面运行的进程有：namenode secondarynamenodeubuntu上面运行的进程有：datanode启动yarn: ./sbin/start-yarn.sh此时在yang上面运行的进程有：namenode secondarynamenode resourcemanager ubuntu上面运行的进程有：datanode nodemanaget查看集群状态：./bin/hdfs dfsadmin –report此时hadoop集群已全部配置完成！！！【注意】：而且所有的配置文件<name>和<value>节点处不要有空格，否则会报错！。