Ubuntu 14.04下Hadoop集群安装
最近在自学Hadoop，于是乎跟着一起玩玩，在此为她整理一篇基础搭建的博客，希望对她能有所帮助。同样，开始之前先来了解下，什么是Hadoop。
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。它是根据Google公司发表的MapReduce和Google文件系统的论文自行实现而成。Hadoop框架透明地为应用提供可靠性和数据移动。它实现了名为MapReduce的编程范式：应用程序被分区成许多小部分，而每个部分都能在集群中的任意节点上运行或重新运行。
Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop的框架最核心的设计就是HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。
搭建
搭建集群的话，需要最少两台机器来搭建一个多节点的Hadoop环境，我这里使用Hadoop最新稳定的2.7.3版本和三台云主机（1主两从，Ubuntu 14.04 LTS）。
Ubuntu 14.04下Hadoop集群安装PDF文档可以到安科网资源站下载：
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具体下载目录在 /2017年资料/2月/18日/Ubuntu 14.04下Hadoop集群安装/
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1.修改hosts文件
保证三台机器的网络是可达的前提下，更改主机名，并修改hosts文件：
# hostnamectl set-hostname master // 在master节点上执行
# hostnamectl set-hostname slave-1 // 在slave-1节点上执行
# hostnamectl set-hostname slave-2 // 在slave-2节点上执行
分别把三台机器的hosts文件进行修改：
# vim /etc/hosts
192.168.1.2 master
192.168.1.3 slave-1
192.168.1.4 slave-2
2.在master和slave节点上安装java:
# add-apt-repository ppa:webupd8team/java //添加ppa
# apt-get update
# apt-get installOracle-java8-installer
# java -version //检验Java版本
java version "1.8.0_121"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_121-b13)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.121-b13, mixed mode)
3.禁用IPv6
现在Hadoop目前对IPv6不是很好，在一些Linux发行版上可能造成一些未知bug。在Hadoop Wiki上提供了方法来禁用，我这里修改sysctl.conf文件，添加以下几行：
# vim /etc/sysctl.conf
net.ipv6.conf.all.disable_ipv6 = 1
net.ipv6.conf.default.disable_ipv6 = 1
net.ipv6.conf.lo.disable_ipv6 = 1
# sysctl -p //使其立即生效
4.创建Hadoop User
在master和slave节点上执行：
# addgroup hdgroup //创建hadoop group
# adduser —ingroup hdgroup hduser //创建Hadoop User并加入Hadoop group
Adding user `hduser' ...
Adding new user `hduser' (1001) with group `hdgroup' ...
Creating home directory `/home/hduser' ...
Copying files from `/etc/skel' ...
Enter new UNIX password: //输入密码之后一路回车即可
Retype new UNIX password:
passwd: password updated successfully
Changing the user information for hduser
Enter the new value, or press ENTER for the default
Full Name []:
Room Number []:
Work Phone []:
Home Phone []:
Other []:
Is the information correct? [Y/n]
Hadoop要求无密码登录，所以需要生成秘钥,这里注意要用刚才创建的普通hduser用户,分别在master和slave上执行如下操作：
# su - hduser
$ ssh-keygen -N ''
Generating public/private rsa key pair.
Enter file in which to save the key (/home/hduser/.ssh/id_rsa):
Created directory '/home/hduser/.ssh'.
Your identification has been saved in /home/hduser/.ssh/id_rsa.
Your public key has been saved in /home/hduser/.ssh/id_rsa.pub.
The key fingerprint is:
5b:ae:c6:5a:ce:66:51:d3:6c:6c:14:9b:b2:8a:da:e9 hduser@master
The key's randomart image is:
+--[ RSA 2048]----+
| .. |
| .o |
| .=o |
| oo* |
| S.o+ |
| ..= |
| ..+.. |
| o ==. |
| ..E=+ |
+-----------------+
$ ssh-copy-id hduser@master
$ ssh-copy-id hduser@slave-1
$ ssh-copy-id hduser@slave-2
5.下载和安装Hadoop
登录Hadoop的官方下载地址，选择你需要的版本，复制下载链接，这里我选用最新的2.7.3版本:
打开链接之后，右键复制链接地址：
在master和slave上分别执行（你也可以在一台机器上下载完之后拷贝到另外两台上）：
$ cd /home/hduser
$ wget -c
$ tar -zxvf hadoop-2.7.3.tar.gz
$ mv hadoop-2.7.3 hadoop
6.更改环境变量
首先确定之前安装的java home目录，查找办法如下（在任意一台机器上执行）：
hduser@master:~$ env | grep -i java
JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-oracle
分别在master和slave节点上执行以下操作,编辑".bashrc"文件，添加如下几行：
$ vim .bashrc //编辑文件，添加如下几行
export HADOOP_HOME=/home/hduser/hadoop
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-oracle
PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
$ source .bashrc //source使其立即生效
分别在master和slave节点上执行以下操作,更改Hadoop-env的JAVA_HOME：
$ vim /home/hduser/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh
#export JAVA_HOME=${JAVA_HOME} //更改此行，或者注释掉新加以下一行
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-oracle
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下面关于Hadoop的文章您也可能喜欢，不妨看看：
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7.Hadoop配置
Hadoop的配置这里主要涉及四个配置文件：etc/hadoop/core-site.xml，etc/hadoop/hdfs-site.xml, etc/hadoop/yarn-site.xml and etc/hadoop/mapred-site.xml.
这里摘录网络上的一段话，在继续下面的操作之前一定要阅读这段，以便更好的理解：
Hadoop Distributed File System: A distributed file system that provides high-throughput access to application data. A HDFS cluster primarily consists of a NameNode that manages the file system metadata and DataNodes that store the actual data. If you compare HDFS to a traditional storage structures ( e.g. FAT, NTFS), then NameNode is analogous to a Directory Node structure, and DataNode is analogous to actual file storage blocks.
Hadoop YARN: A framework for job scheduling and cluster resource management.
Hadoop MapReduce: A YARN-based system for parallel processing of large data sets.
①在master和slave节点上更改"core-site.xml"文件，master和slave节点应该使用相同"fs.defaultFS"值，而且必须指向master节点;在“configuration”中间添加如下配置：
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/hduser/tmp</value>
<description>Temporary Directory.</description>
</property>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://master:54310</value>
<description>Use HDFS as file storage engine</description>
</property>
最终core-site.xml配置文件如下图所示：
如果tmp目录不存在，需要手动创建一个：
$ mkdir /home/hduser/tmp
$ chown -R hduser:hdgroup /home/hduser/tmp //非hduser用户创建虚赋权
②只在master节点上更改"mapred-site.xml"文件，由于没有这个文件，需要需要复制那个template文件生成一个：
$ cd /home/hduser/hadoop/
$ cp -av etc/hadoop/mapred-site.xml.template etc/hadoop/mapred-site.xml
编辑xml配置文件，在“configuration”中间添加如下配置：
<property>
<name>mapreduce.jobtracker.address</name>
<value>master:54311</value>
<description>The host and port that the MapReduce job tracker runs
at. If “local”, then jobs are run in-process as a single map
and reduce task.
</description>
</property>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
<description>The framework for running mapreduce jobs</description>
</property>
③在master和slave节点上更改"hdfs-site.xml"文件，在“configuration”中间添加如下配置：
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
<description>Default block replication.
The actual number of replications can be specified when the file is created.
The default is used if replication is not specified in create time.
</description>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>/data/hduser/hdfs/namenode</value>
<description>Determines where on the local filesystem the DFS name node should store the name table(fsimage). If this is a comma-delimited list of directories then the name table is replicated in all of the directories, for redundancy.
</description>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>/data/hduser/hdfs/datanode</value>
<description>Determines where on the local filesystem an DFS data node should store its blocks. If this is a comma-delimited list of directories, then data will be stored in all named directories, typically on different devices. Directories that do not exist are ignored.
</description>