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前言：Hadoop 是 Apache 开源组织的一个分布式计算开源框架，在很多大型网站上都已经得到了应用，如亚马逊、Facebook 和 Yahoo 等等。对于我来说，最近的一个使用点就是服务集成平台的日志分析。服务集成平台的日志量将会很大，而这也正好符合了分布式计算的适用场景（日志分析和索引建立就是两大应用场景）。
今天我们来实际搭建一下 Hadoop 2.2.0 版，实战环境为目前主流服务器操作系统 CentOS 6.5 系统。
一、实战环境
系统版本：CentOS 6.5 x86_64
JAVA 版本：JDK-1.7.0_25
Hadoop 版本：hadoop-2.2.0
192.168.172.59 namenode（充当 namenode、secondary namenode 和 ResourceManager 角色）
192.168.172.88 datanode1（充当 datanode、nodemanager 角色）
192.168.172.89 datanode2（充当 datanode、nodemanager 角色）
二、系统准备
1）Hadoop 可以从 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。（如果是真实线上环境，请下载 64 位 hadoop 版本，这样可以避免很多问题，这里我实验采用的是 32 位版本）
Hadoop 下载地址
http://apache.claz.org/hadoop/common/hadoop-2.2.0/
Java 下载下载
http://www.Oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
2）我们这里采用三台 CnetOS 服务器来搭建 Hadoop 集群，分别的角色如上已经注明。
第一步：我们需要在三台服务器的 /etc/hosts 里面设置对应的主机名如下（真实环境可以使用内网 DNS 解析）
[root@node1 hadoop]# cat /etc/hosts
# Do not remove the following line, or various programs
# that require network functionality will fail.
127.0.0.1 localhost.localdomain localhost
192.168.172.59 node1
192.168.172.88 node2
192.168.172.89 node3（注 * 我们需要在 namenode、datanode 三台服务器上都配置 hosts 解析）
3）从 namenode 上无密码登陆各台 datanode 服务器，需要做如下配置:
在 namenode 128 上执行 ssh-keygen，一路 Enter 回车即可。
然后把公钥 /root/.ssh/id_rsa.pub 拷贝到 datanode 服务器即可，拷贝方法如下：
ssh-copy-id -i .ssh/id_rsa.pub root@192.168.172.88
ssh-copy-id -i .ssh/id_rsa.pub root@192.168.172.89
三、Java 安装配置
tar -xvzf jdk-7u25-linux-x64.tar.gz &&mkdir -p /usr/java/ ; mv /jdk1.7.0_25 /usr/java/ 即可。
安装完毕并配置 java 环境变量，在 /etc/profile 末尾添加如下代码：
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25/
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CLASSPATH=$JAVE_HOME/lib/dt.jar:$JAVE_HOME/lib/tools.jar:./
保存退出即可，然后执行 source /etc/profile 生效。在命令行执行 java -version 如下代表 JAVA 安装成功。
[root@node1 ~]# java -version
java version “1.7.0_25”
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.7.0_25-b15)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 23.25-b01, mixed mode)
（注 * 我们需要在 namenode、datanode 三台服务器上都安装 Java JDK 版本）
四、Hadoop 版本安装
官方下载的 hadoop2.2.0 版本，不用编译直接解压安装就可以使用了，如下：
1）解压:
tar -xzvf hadoop-2.2.0.tar.gz &&mv hadoop-2.2.0 /data/hadoop/
（注 * 先在 namenode 服务器上都安装 hadoop 版本即可，datanode 先不用安装，待会修改完配置后统一安装 datanode）2）配置变量：
在 /etc/profile 末尾继续添加如下代码，并执行 source /etc/profile 生效。
export HADOOP_HOME=/data/hadoop/
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin/
export JAVA_LIBRARY_PATH=/data/hadoop/lib/native/
（注 * 我们需要在 namenode、datanode 三台服务器上都配置 Hadoop 相关变量）
五、配置 Hadoop
在 namenode 上配置，我们需要修改如下几个地方：
1）修改 vi/data/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml 内容为如下：
<?xml version=”1.0″?>
<?xml-stylesheet type=”text/xsl” href=”https://www.linuxidc.com/Linux/2017-02/configuration.xsl”?>
<!– Put site-specific property overrides in this file. –>
<configuration>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://node1:9000</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/tmp/hadoop-${user.name}</value>
<description>A base for other temporary directories.</description>
</property>
</configuration>
2）修改 vi/data/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml 内容为如下：
<?xml version=”1.0″?>
<?xml-stylesheet type=”text/xsl” href=”https://www.linuxidc.com/Linux/2017-02/configuration.xsl”?>
<!– Put site-specific property overrides in this file. –>
<configuration>
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>node1:9001</value>
</property>
</configuration>
3）修改 vi/data/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml 内容为如下：
<?xml version=”1.0″ encoding=”UTF-8″?>
<?xml-stylesheet type=”text/xsl” href=”https://www.linuxidc.com/Linux/2017-02/configuration.xsl”?>
<configuration>
<property>
<name>dfs.name.dir</name>
<value>/data/hadoop/data_name1,/data/hadoop/data_name2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.data.dir</name>
<value>/data/hadoop/data_1,/data/hadoop/data_2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
</configuration>
4）在 /data/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh 文件末尾追加 JAV_HOME 变量：
echo “export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25/” >> /data/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh
5）修改 vi /data/hadoop/etc/hadoop/masters 文件内容为如下：
node1
6）修改 vi/data/hadoop/etc/hadoop/slaves 文件内容为如下：
node2
node3
如上配置完毕，以上的配置具体含义在这里就不做过多的解释了，搭建的时候不明白，可以查看一下相关的官方文档。
如上 namenode 就基本搭建完毕，接下来我们需要部署 datanode，部署 datanode 相对简单，执行如下操作即可。
for i in `seq 88 89 ` ; do scp -r /data/hadoop/ root@192.168.172.$i:/data/ ; done
自此整个集群基本搭建完毕，接下来就是启动 hadoop 集群了。
六、启动 hadoop 并测试
在启动 hadoop 之前，我们需要做一步非常关键的步骤，需要在 namenode 上执行如下命令初始化 name 目录和数据目录。
cd /data/hadoop/ ; ./bin/hadoop namenode -format
那如何算初始化成功呢，如下截图成功创建 name 目录即正常：
然后启动 hadoop 所有服务，如下命令：
[root@node1 hadoop]# ./sbin/start-all.sh
我们还可以查看相应的端口是否启动：netstat -ntpl
访问如下地址：http://192.168.172.59:50070/
访问地址：http://192.168.172.59:8088/
搭建完成后，我们简单的实际操作一下，如下图：
自此 hadoop 基本搭建完毕。
更多详情见请继续阅读下一页的精彩内容 ：http://www.linuxidc.com/Linux/2017-02/140995p2.htm
七、部署 ZooKeeper 服务
在 node1 上配置：
下载 zookeeper3.4.6 版本：
wget http://apache.fayea.com/zookeeper/zookeeper-3.4.6/zookeeper-3.4.6.tar.gz
tar -xzfzookeeper-3.4.6.tar.gz -C /export/servers/
#vim /export/servers/ zookeeper-3.4.6/conf/zoo.cfg 写入如下内容：
# The number of milliseconds of each tick
tickTime=2000
# The number of ticks that the initial
# synchronization phase can take
initLimit=10
# The number of ticks that can pass between
# sending a request and getting an acknowledgement
syncLimit=5
# the directory where the snapshot is stored.
dataDir=/export/zookeeper
# the port at which the clients will connect
clientPort=2181
initLimit=5
syncLimit=2
dataLogDir=/export/zookeeper/logs
server.1=node1:2888:3888
server.2=node2:2888:3888
server.3=node3:2888:3888
注意：zk 里面的 node 节点名称要一一对应哦，然后创建 zk 数据目录和日志路径：
mkdir -p /export/zookeeper/logs
echo 1 >/export/zookeeper/myid
如上在 node1 上配置好 zk 后，把 zk 整个程序同步到另外两台 node2、node3。
执行如下脚本：
for i in `seq 88 89` ; do rsync -aP–delete /export/servers/zookeeper-3.4.6/ root@192.168.172.$i:/export/servers/zookeeper-3.4.6/；rsync-av /export/zookeeper/ root@192.168.172.$i:/export/; done
然后分别修改 node2、node3 的 myid 为 2 和 3，命令如下：
在 node2 上执行：
echo 2 >/export/zookeeper/myid
在 node3 上执行：
echo 3 >/export/zookeeper/myid
执行完后，分别启动三台服务器的 zk 服务：
cd/export/servers/zookeeper-3.4.6/ ;./bin/zkServer.sh start
如上配置，zookeeper 配置完毕。
八、部署 Hbase 服务
在 node1 上配置：
下载软件：hbase-0.96.2-Hadoop2.tar.gz，然后执行如下命令：
tarxf hbase-0.96.2-hadoop2.tar.gz ;mv hbase-0.96.2-hadoop2 /export/hbase
然后进入 hbase 配置文件目录，如下图：
cd/export/hbase/conf/
vim hbase-site.xml 内容如下：
<configuration>
<property>
<name>hbase.tmp.dir</name>
<value>/export/hbase/tmp</value>
</property>
<property>
<name>zookeeper.session.timeout</name>
<value>3600000</value>
</property>
<property>
<name>hbase.zookeeper.property.tickTime</name>
<value>180000</value>
</property>
<property>
<name>hbase.rootdir</name>
<value>hdfs://node1:9000/hbase</value>
</property>
<property>
<name>hbase.cluster.distributed</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
<value>node1,node2,node3</value>
</property>
<!– 禁止 magor compaction–>
<property>
<name>hbase.hregion.majorcompaction</name>
<value>0</value>
</property>
<!– 禁止 split–>
<property>
<name>hbase.hregion.max.filesize</name>
<value>536870912000</value>
</property>
<!—->
<property>
<name>hbase.hstore.blockingStoreFiles</name>
<value>2100000000</value>
</property>
<property>
<name>hbase.regionserver.handler.count</name>
<value>100</value>
</property>
</configuration>
vim hbase-env.sh 内容如下：
exportJAVA_HOME=/export/servers/jdk1.6.0_25/
exportHBASE_OPTS=”-XX:+UseConcMarkSweepGC”
exportHBASE_MANAGES_ZK=false
exportHADOOP_HOME=/export/hadoop/
vim regionservers 内容如下：
node2
node3
然后将 node1 habse 配置同步至 node2、node3：
for i in `seq 88 89` ; do rsync -av /export/hbase/ root@192.168.172.$i:/export/ ; done
最好在 node1 启动整个集群 hbase 即可：
cd /export/hbase/;shbin/start-hbase.sh
查看 node1 JAVA 进程信息如下：
最好查看 hbase 日志如下：
通过 web 查看 hbase 截图如下：
NODE2 状态：
———————————————————–
更多 Hadoop 相关信息见 Hadoop 专题页面 http://www.linuxidc.com/topicnews.aspx?tid=13
本文永久更新链接地址 ：http://www.linuxidc.com/Linux/2017-02/140995.htm
前言：Hadoop 是 Apache 开源组织的一个分布式计算开源框架，在很多大型网站上都已经得到了应用，如亚马逊、Facebook 和 Yahoo 等等。对于我来说，最近的一个使用点就是服务集成平台的日志分析。服务集成平台的日志量将会很大，而这也正好符合了分布式计算的适用场景（日志分析和索引建立就是两大应用场景）。
今天我们来实际搭建一下 Hadoop 2.2.0 版，实战环境为目前主流服务器操作系统 CentOS 6.5 系统。
一、实战环境
系统版本：CentOS 6.5 x86_64
JAVA 版本：JDK-1.7.0_25
Hadoop 版本：hadoop-2.2.0
192.168.172.59 namenode（充当 namenode、secondary namenode 和 ResourceManager 角色）
192.168.172.88 datanode1（充当 datanode、nodemanager 角色）
192.168.172.89 datanode2（充当 datanode、nodemanager 角色）
二、系统准备
1）Hadoop 可以从 Apache 官方网站直接下载最新版本 Hadoop2.2。官方目前是提供了 linux32 位系统可执行文件，所以如果需要在 64 位系统上部署则需要单独下载 src 源码自行编译。（如果是真实线上环境，请下载 64 位 hadoop 版本，这样可以避免很多问题，这里我实验采用的是 32 位版本）
Hadoop 下载地址
http://apache.claz.org/hadoop/common/hadoop-2.2.0/
Java 下载下载
http://www.Oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
2）我们这里采用三台 CnetOS 服务器来搭建 Hadoop 集群，分别的角色如上已经注明。
第一步：我们需要在三台服务器的 /etc/hosts 里面设置对应的主机名如下（真实环境可以使用内网 DNS 解析）
[root@node1 hadoop]# cat /etc/hosts
# Do not remove the following line, or various programs
# that require network functionality will fail.
127.0.0.1 localhost.localdomain localhost
192.168.172.59 node1
192.168.172.88 node2
192.168.172.89 node3（注 * 我们需要在 namenode、datanode 三台服务器上都配置 hosts 解析）
3）从 namenode 上无密码登陆各台 datanode 服务器，需要做如下配置:
在 namenode 128 上执行 ssh-keygen，一路 Enter 回车即可。
然后把公钥 /root/.ssh/id_rsa.pub 拷贝到 datanode 服务器即可，拷贝方法如下：
ssh-copy-id -i .ssh/id_rsa.pub root@192.168.172.88
ssh-copy-id -i .ssh/id_rsa.pub root@192.168.172.89
三、Java 安装配置
tar -xvzf jdk-7u25-linux-x64.tar.gz &&mkdir -p /usr/java/ ; mv /jdk1.7.0_25 /usr/java/ 即可。
安装完毕并配置 java 环境变量，在 /etc/profile 末尾添加如下代码：
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25/
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CLASSPATH=$JAVE_HOME/lib/dt.jar:$JAVE_HOME/lib/tools.jar:./
保存退出即可，然后执行 source /etc/profile 生效。在命令行执行 java -version 如下代表 JAVA 安装成功。
[root@node1 ~]# java -version
java version “1.7.0_25”
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.7.0_25-b15)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 23.25-b01, mixed mode)
（注 * 我们需要在 namenode、datanode 三台服务器上都安装 Java JDK 版本）
四、Hadoop 版本安装
官方下载的 hadoop2.2.0 版本，不用编译直接解压安装就可以使用了，如下：
1）解压:
tar -xzvf hadoop-2.2.0.tar.gz &&mv hadoop-2.2.0 /data/hadoop/
（注 * 先在 namenode 服务器上都安装 hadoop 版本即可，datanode 先不用安装，待会修改完配置后统一安装 datanode）2）配置变量：
在 /etc/profile 末尾继续添加如下代码，并执行 source /etc/profile 生效。
export HADOOP_HOME=/data/hadoop/
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin/
export JAVA_LIBRARY_PATH=/data/hadoop/lib/native/
（注 * 我们需要在 namenode、datanode 三台服务器上都配置 Hadoop 相关变量）
五、配置 Hadoop
在 namenode 上配置，我们需要修改如下几个地方：
1）修改 vi/data/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml 内容为如下：
<?xml version=”1.0″?>
<?xml-stylesheet type=”text/xsl” href=”https://www.linuxidc.com/Linux/2017-02/configuration.xsl”?>
<!– Put site-specific property overrides in this file. –>
<configuration>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://node1:9000</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/tmp/hadoop-${user.name}</value>
<description>A base for other temporary directories.</description>
</property>
</configuration>
2）修改 vi/data/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml 内容为如下：
<?xml version=”1.0″?>
<?xml-stylesheet type=”text/xsl” href=”https://www.linuxidc.com/Linux/2017-02/configuration.xsl”?>
<!– Put site-specific property overrides in this file. –>
<configuration>
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>node1:9001</value>
</property>
</configuration>
3）修改 vi/data/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml 内容为如下：
<?xml version=”1.0″ encoding=”UTF-8″?>
<?xml-stylesheet type=”text/xsl” href=”https://www.linuxidc.com/Linux/2017-02/configuration.xsl”?>
<configuration>
<property>
<name>dfs.name.dir</name>
<value>/data/hadoop/data_name1,/data/hadoop/data_name2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.data.dir</name>
<value>/data/hadoop/data_1,/data/hadoop/data_2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
</configuration>
4）在 /data/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh 文件末尾追加 JAV_HOME 变量：
echo “export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25/” >> /data/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh
5）修改 vi /data/hadoop/etc/hadoop/masters 文件内容为如下：
node1
6）修改 vi/data/hadoop/etc/hadoop/slaves 文件内容为如下：
node2
node3
如上配置完毕，以上的配置具体含义在这里就不做过多的解释了，搭建的时候不明白，可以查看一下相关的官方文档。
如上 namenode 就基本搭建完毕，接下来我们需要部署 datanode，部署 datanode 相对简单，执行如下操作即可。
for i in `seq 88 89 ` ; do scp -r /data/hadoop/ root@192.168.172.$i:/data/ ; done
自此整个集群基本搭建完毕，接下来就是启动 hadoop 集群了。
六、启动 hadoop 并测试
在启动 hadoop 之前，我们需要做一步非常关键的步骤，需要在 namenode 上执行如下命令初始化 name 目录和数据目录。
cd /data/hadoop/ ; ./bin/hadoop namenode -format
那如何算初始化成功呢，如下截图成功创建 name 目录即正常：
然后启动 hadoop 所有服务，如下命令：
[root@node1 hadoop]# ./sbin/start-all.sh
我们还可以查看相应的端口是否启动：netstat -ntpl
访问如下地址：http://192.168.172.59:50070/
访问地址：http://192.168.172.59:8088/
搭建完成后，我们简单的实际操作一下，如下图：
自此 hadoop 基本搭建完毕。
更多详情见请继续阅读下一页的精彩内容 ：http://www.linuxidc.com/Linux/2017-02/140995p2.htm
