CentOS7安装Hadoop2.7完整步骤

共计 5155 个字符，预计需要花费 13 分钟才能阅读完成。

总体思路，准备主从服务器，配置主服务器可以无密码 SSH 登录从服务器，解压安装 JDK，解压安装 Hadoop，配置 hdfs、mapreduce 等主从关系。

1、环境，3 台 CentOS7，64 位，Hadoop2.7 需要 64 位 Linux，CentOS7 Minimal 的 ISO 文件只有 600M，操作系统十几分钟就可以安装完成，
Master 192.168.0.182
 Slave1 192.168.0.183
 Slave2 192.168.0.184

2、SSH 免密码登录，因为 Hadoop 需要通过 SSH 登录到各个节点进行操作，我用的是 root 用户，每台服务器都生成公钥，再合并到 authorized_keys
(1)CentOS 默认没有启动 ssh 无密登录，去掉 /etc/ssh/sshd_config 其中 2 行的注释，每台服务器都要设置，
#RSAAuthentication yes
#PubkeyAuthentication yes
(2)输入命令，ssh-keygen -t rsa，生成 key，都不输入密码，一直回车，/root 就会生成.ssh 文件夹，每台服务器都要设置，
(3)合并公钥到 authorized_keys 文件，在 Master 服务器，进入 /root/.ssh 目录，通过 SSH 命令合并，
cat id_rsa.pub>> authorized_keys
ssh root@192.168.0.183 cat ~/.ssh/id_rsa.pub>> authorized_keys
ssh root@192.168.0.184 cat ~/.ssh/id_rsa.pub>> authorized_keys
(4)把 Master 服务器的 authorized_keys、known_hosts 复制到 Slave 服务器的 /root/.ssh 目录
(5) 完成，ssh root@192.168.0.183、ssh root@192.168.0.184 就不需要输入密码了

3、安装 JDK，Hadoop2.7 需要 JDK7，由于我的 CentOS 是最小化安装，所以没有 OpenJDK，直接解压下载的 JDK 并配置变量即可
(1) 下载“jdk-7u79-linux-x64.gz”，放到 /home/java 目录下
(2) 解压，输入命令，tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.gz
(3)编辑 /etc/profile
export JAVA_HOME=/home/java/jdk1.7.0_79
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
(4)使配置生效，输入命令，source /etc/profile
(5)输入命令，java -version，完成

4、安装 Hadoop2.7，只在 Master 服务器解压，再复制到 Slave 服务器
(1) 下载“hadoop-2.7.0.tar.gz”，放到 /home/hadoop 目录下
(2) 解压，输入命令，tar -xzvf hadoop-2.7.0.tar.gz
(3)在 /home/hadoop 目录下创建数据存放的文件夹，tmp、hdfs、hdfs/data、hdfs/name

5、配置 /home/hadoop/hadoop-2.7.0/etc/hadoop 目录下的 core-site.xml
 <configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://192.168.0.182:9000</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>file:/home/hadoop/tmp</value>
    </property>
    <property>
        <name>io.file.buffer.size</name>
        <value>131702</value>
    </property>
 </configuration>

6、配置 /home/hadoop/hadoop-2.7.0/etc/hadoop 目录下的 hdfs-site.xml
 <configuration>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>file:/home/hadoop/dfs/name</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>file:/home/hadoop/dfs/data</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>2</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        <value>192.168.0.182:9001</value>
    </property>
    <property>
    <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
    <value>true</value>
    </property>
 </configuration>

7、配置 /home/hadoop/hadoop-2.7.0/etc/hadoop 目录下的 mapred-site.xml
 <configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>192.168.0.182:10020</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>192.168.0.182:19888</value>
    </property>
 </configuration>

 8、配置 /home/hadoop/hadoop-2.7.0/etc/hadoop 目录下的 mapred-site.xml
 <configuration>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.auxservices.mapreduce.shuffle.class</name>
        <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.address</name>
        <value>192.168.0.182:8032</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
        <value>192.168.0.182:8030</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
        <value>192.168.0.182:8031</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
        <value>192.168.0.182:8033</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
        <value>192.168.0.182:8088</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
        <value>768</value>
    </property>
 </configuration>

9、配置 /home/hadoop/hadoop-2.7.0/etc/hadoop 目录下 hadoop-env.sh、yarn-env.sh 的 JAVA_HOME，不设置的话，启动不了，
export JAVA_HOME=/home/java/jdk1.7.0_79

10、配置 /home/hadoop/hadoop-2.7.0/etc/hadoop 目录下的 slaves，删除默认的 localhost，增加 2 个从节点，
192.168.0.183
192.168.0.184

11、将配置好的 Hadoop 复制到各个节点对应位置上，通过 scp 传送，
scp -r /home/hadoop 192.168.0.183:/home/
scp -r /home/hadoop 192.168.0.184:/home/

12、在 Master 服务器启动 hadoop，从节点会自动启动，进入 /home/hadoop/hadoop-2.7.0 目录
(1) 初始化，输入命令，bin/hdfs namenode -format
(2)全部启动 sbin/start-all.sh，也可以分开 sbin/start-dfs.sh、sbin/start-yarn.sh
(3)停止的话，输入命令，sbin/stop-all.sh
(4)输入命令，jps，可以看到相关信息

13、Web 访问，要先开放端口或者直接关闭防火墙
(1) 输入命令，systemctl stop firewalld.service
(2)浏览器打开 http://192.168.0.182:8088/
(3)浏览器打开 http://192.168.0.182:50070/

14、安装完成。这只是大数据应用的开始，之后的工作就是，结合自己的情况，编写程序调用 Hadoop 的接口，发挥 hdfs、mapreduce 的作用。

下面关于 Hadoop 的文章您也可能喜欢，不妨看看：

Ubuntu14.04 下 Hadoop2.4.1 单机 / 伪分布式安装配置教程  http://www.linuxidc.com/Linux/2015-02/113487.htm

CentOS 安装和配置 Hadoop2.2.0  http://www.linuxidc.com/Linux/2014-01/94685.htm

Ubuntu 13.04 上搭建 Hadoop 环境 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-06/86106.htm

Ubuntu 12.10 +Hadoop 1.2.1 版本集群配置 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-09/90600.htm

Ubuntu 上搭建 Hadoop 环境（单机模式 + 伪分布模式）http://www.linuxidc.com/Linux/2013-01/77681.htm

Ubuntu 下 Hadoop 环境的配置 http://www.linuxidc.com/Linux/2012-11/74539.htm

单机版搭建 Hadoop 环境图文教程详解 http://www.linuxidc.com/Linux/2012-02/53927.htm

更多 Hadoop 相关信息见Hadoop 专题页面 http://www.linuxidc.com/topicnews.aspx?tid=13

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