之前的有点忘记了,这里在云笔记拿出来再玩玩.看不懂的可以留言

大家可以尝试下Ambari来配置Hadoop的相关环境
快速的部署Hadoop,Hbase和Hive等并提供Ganglia和Nagios的监控功能,强烈推荐使用.
http://www.cnblogs.com/scotoma/archive/2013/05/18/3085248.html

Hadoop 2.0集群配置详细教程
前言
Hadoop2.0介绍
Hadoop是 apache 的开源 项目，开发的主要目的是为了构建可靠，可拓展 scalable ，分布式的系 统， hadoop 是一系列的子工程的 总和，其中包含1. hadoop common ： 为其他项目提供基础设施2. HDFS ：分布式的文件系 统3. MapReduce ： A software framework for distributed processing of large data sets on compute clusters 。一个 简化分布式编程的框架。4. 其他工程包含： Avro( 序列化系 统 ) ， Cassandra( 数据 库项目 ) 等
Hadoop,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。

为什么要使用2.0版本（来自董的博客）
该版本提供了一些新的、重要的功能，包括： • HDFS HA ，当前只能 实现人工切换。Hadoop HA 分支 merge 进了该版本，并支持热切，主要特性包括：（ 1 ） NN 配置文件有改变，使得配置更加简单（ 2 ） NameNode 分 为两种角色： active NN 与 standby NN ， active NN 对外提供读写服务，一旦出现故障，便切换到 standby NN 。（ 3 ） 支持 Client 端重定向，也就是 说，当 active NN 切 换到 standby NN 过程中， Client 端所有的 进行时操作都可以无缝透明重定向到 standby NN 上， Client 自己感 觉不到切换过程。（ 4 ） DN 同 时向 active NN 和 standby NN 汇报 block 信息。具体 设计文档参考： https://issues.apache.org/jira/browse/HDFS-1623当前 Hadoop HA 只能 实现人工切换，该功能在某些情况下非常有用，比如，对 NN 进行升级时，先将 NN 切 换到 standby NN ，并 对之前的 active NN 进行升级，升级完成后，再将 NN 切 换至升级后的 NN 上，然后 对 standby NN 进行升级。
• YARN ，下一代 MapReduce 这是一套资源统一管理和调度平台，可管理各种计算框架，包括 MapReduce 、 Spark 、 MPI 等。YARN 是一套 资源统一管理和调度平台，可管理各种计算框架，包括 MapReduce ， Spark ， MPI 等。尽管它是完全重写而成，但其思想是从 MapReduce 衍化而来的，并克服了它在 扩展性和容错性等方面的众多不足。具体参考：http://hadoop.apache.org/common/docs/r0.23.0/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/YARN.html• HDFS Federation ，允 许 HDFS 中存在多个 NameNode ，且每个 NameNode 分管一部分目 录，而 DataNode 不 变，进而缩小了故障带来的影响范围，并起到一定的隔离作用。传统 HDFS 是 master/slave 结构，其中， master （也就是 NameNode ）需要存 储所有文件系统的元数据信息，且所有文件存储操作均需要访问多次 NameNode ，因而 NameNode 成 为制约扩展性的主要瓶颈所在。为了解决该问题，引入了 HDFS Federation ，允 许 HDFS 中存在多个 NameNode ，且每个 NameNode 分管一部分目 录，而 DataNode 不 变，也就是 “ 从中央集权 专政变为各个地方自治 ” ， 进而缩小了故障带来的影响范围，并起到一定的隔离作用。具体参考：http://dongxicheng.org/mapreduce-nextgen/nextgen-mapreduce-introduction/• 基准性能测试该版本中为 HDFS 和 YARN 添加了性能的基准 测试集，其中 HDFS 测试包括：（ 1 ） dfsio 基准 测试 HDFS I/O 读写性能（ 2 ） slive 基准 测试 NameNode 内部操作的性能（ 3 ） scan 基准 测试 MapReduce 作 业访问 HDFS 的 I/O 性能（ 4 ） shuffle 基准 测试 shuffle 阶段性能（ 5 ） compression 基准 测试 MapReduce 作 业中间结果和最终结果的压缩性能（ 6 ） gridmix-V3 基准 测试集群吞吐率YARN 测试包括 :（ 1 ） ApplicationMaster 扩展性基准测试主要 测试调度 task/container 的性能。与 1.0 版本比 较，大约快 2 倍。（ 2 ） ApplicationMaster 恢复性基准 测试测试 YARN 重 启后，作业恢复速度。稍微解释一下 ApplicationMaster 恢复作 业的功能：在作业执行过程中， Application Master 会不断地将作 业运行状态保存到磁盘上，比如哪些任务运行完成，哪些未完成等，这样，一旦集群重启或者 master 挂掉，重 启后，可复原各个作业的状态，并只需重新运行未运行完成的哪些任务。（ 3 ） ResourceManager 扩展性基准测试通 过不断向 Hadoop 集群中添加 节点测试 RM 的 扩展性。（ 4 ） 小作 业基准测试专门测试批量小作业的吞吐率具体参考：http://hortonworks.com/blog/delivering-on-hadoop-next-benchmarking-performance/• 通过 protobufs 来提供HDFS 和YARN 的兼容性Wire-compatibility for both HDFS & YARNHadoop RPC采用了Hadoop自己的一套序列化框架 对 各种 对 象 进 行序列化反序列，但存在一个 问题 ： 扩 展性差，很 难 添加新的数据类型同 时 保 证 版本兼容性。 为 此，Hadoop 2.0将数据类型模 块 从RPC中独立出来，成 为 一个独立的可插拔模 块 ， 这样 允 许 用 户 根据个人 爱 好使用各种序列化/反序列化框架，比如thrift，arvo，protocal Buffer等，默 认 情况采用Protocal Buffer。http://hortonworks.com/blog/rpc-improvements-and-wire-compatibility-in-apache-hadoop/除了以上五个特性外， 还 有两个非常重要的特性正在研 发 中，分别是：• HDFS快照用 户 可在任意 时间对 HDFS做快照， 这样 ，在HDFS出 现 故障 时 ，可将数据恢复到某个 时间 点的状 态 。具体参考：http://hortonworks.com/blog/snapshots-for-hdfs/• HDFS HA自动 切换前面介 绍 的第一个功能“HDFS HA”当前只能 实现 人工切 换 ，也就是 说 ，管理 员运 行某个命令，使得acitve NN切 换 到standby NN上。以后将支持自 动 切 换 ，也就是 说 ， 监 控模 块 可 检测 出active NN何 时 出 现 故障，并自 动 将之切 换 到standby NN上， 这样 可大大 较 小Hadoop集群 运维 人 员 的工作量。具体参考：http://s.apache.org/hdfs-autofailover

准备
机器准备
物理机器 总 共4台，想配置基于物理机的hadoop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Ip分布 为192.168.1.201 hadoop1192.168.1.202 hadoop2192.168.1.203 hadoop3192.168.1.204 hadoop4
操作系 统为 CentOS 5.6 64bitMaster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。

修改主机名
修改主机名，所有 节点均一样配置1 ， 连接到主节点 192.168.1.201 ，修改 network ， 执行 vim /etc/sysconfig/network ，修改 HOSTNAME=hadoop12 ，修改 hosts 文件， 执行 cd /etc 命令后 执行 vi hosts ，在行末尾添加 :
192.168.1.201 hadoop1192.168.1.202 hadoop2192.168.1.203 hadoop3192.168.1.204 hadoop4
3 ， 执行 hostname hadoop14 ， 执行 exit 后重新 连接可看到主机名以修改 OK
其他 节点 也修改主机名后添加 Host, 或者 host 文件可以在后面 执行 scp 覆盖操作
配置SSH无密码登陆
SSH 无密 码原理简介 :首先在 hadoop1 上生成一个密 钥对，包括一个公钥和一个私钥，并将公钥复制到所有的 slave(hadoop2-hadoop4) 上。然后当 master 通 过 SSH 连接 slave 时， slave 就会生成一个随机数并用 master 的公 钥对随机数进行加密，并发送给 master 。最后 master 收到加密数之后再用私 钥解密，并将解密数回传给 slave ， slave 确 认解密数无误之后就允许 master 不 输入密码进行连接了
2 ，具体步 骤（在root用户和hadoop用户登陆情况下执行）1 、 执行命令 ssh-keygen -t rsa 之后一路回 车，查看刚生成的无密码钥对： cd .ssh 后 执行 ll2 、把 id_rsa.pub 追加到授权的 key 里面去。 执行命令 cat ~/.ssh/id_rsa.pub >>~/.ssh/authorized_keys3 、修改权限： 执行 chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys4 、确保 cat /etc/ssh/sshd_config 中存在如下内容
RSAAuthentication yesPubkeyAuthentication yesAuthorizedKeysFile .ssh/authorized_keys如需修改， 则在修改后执行重启 SSH 服 务命令使其生效 :service sshd restart
5 、将公 钥复制到所有的 slave 机器上 :scp ~/.ssh/id_rsa.pub 192.168.1.203 ： ~/ 然后 输入 yes ，最后 输入 slave 机器的密 码6 、在 slave 机器上 创建 .ssh 文件夹 :mkdir ~/.ssh 然后 执行 chmod 700 ~/.ssh （若文件夹以存在 则不需要创建）7 、追加到授权文件 authorized_keys 执行命令 :cat ~/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys 然后 执行 chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys8 、重复第 4 步9 、 验证命令 : 在 master 机器上 执行 ssh 192.168.1.203 发现主机名由 hadoop1 变成 hadoop3 即成功，最后 删除 id_rsa.pub 文件 :rm -r id_rsa.pub按照以上步 骤分别配置 hadoop1,hadoop2,hadoop3,hadoop4 ，要求每个都可以无密 码登录

源码配置修改
/etc/profile
配置 环境变量： vim /etc/profile添加export HADOOP_DEV_HOME=/home/hadoop/hadoopexport PATH=$PATH:$HADOOP_DEV_HOME/binexport PATH=$PATH:$HADOOP_DEV_HOME/sbinexport HADOOP_MAPARED_HOME=${HADOOP_DEV_HOME}export HADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_DEV_HOME}export HADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_DEV_HOME}export YARN_HOME=${HADOOP_DEV_HOME}export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_DEV_HOME}/etc/hadoopexport HDFS_CONF_DIR=${HADOOP_DEV_HOME}/etc/hadoopexport YARN_CONF_DIR=${HADOOP_DEV_HOME}/etc/hadoop
创建并配置hadoop-env.sh
vim /usr/hadoop/hadoop-2.0.0-alpha/etc/hadoop/hadoop-env.sh 在末尾添加 export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.6.0_27
core-site.xml
在 configuration 节点 里面添加属性
<property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/hadoop/tmp</value><description>A base for other temporary directories.</description></property><property><name>fs.default.name</name><value>hdfs://192.168.1.201:9000</value></property>
添加 httpfs 的 选项<property><name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name><value>192.168.1.201</value></property><property><name>hadoop.proxyuser.root.groups</name><value>*</value></property>
slave配置
vim /home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/slaves 添加 slave 的 IP192.168.1.202192.168.1.203192.168.1.204
配置hdfs-site.xml
vim /home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml添加 节点
<property><name>dfs.replication</name><value>3</value></property>
<property><name>dfs.namenode.name.dir</name><value>file:/hadoop/hdfs/name</value><final>true</final></property>
<property><name>dfs.federation.nameservice.id</name><value>ns1</value></property>
<property><name>dfs.namenode.backup.address.ns1</name><value>192.168.1.201:50100</value></property>
<property><name>dfs.namenode.backup.http-address.ns1</name><value>192.168.1.201:50105</value></property>
<property><name>dfs.federation.nameservices</name><value>ns1</value></property>
<property><name>dfs.namenode.rpc-address.ns1</name><value>192.168.1.201:9000</value></property><property><name>dfs.namenode.rpc-address.ns2</name><value>192.168.1.201:9000</value></property>
<property><name>dfs.namenode.http-address.ns1</name><value>192.168.1.201:23001</value></property>
<property><name>dfs.namenode.http-address.ns2</name><value>192.168.1.201:13001</value></property>
<property><name>dfs.dataname.data.dir</name><value>file:/hadoop/hdfs/data</value><final>true</final></property>
<property><name>dfs.namenode.secondary.http-address.ns1</name><value>192.168.1.201:23002</value></property>
<property><name>dfs.namenode.secondary.http-address.ns2</name><value>192.168.1.201:23002</value></property>
<property><name>dfs.namenode.secondary.http-address.ns1</name><value>192.168.1.201:23003</value></property>
<property><name>dfs.namenode.secondary.http-address.ns2</name><value>192.168.1.201:23003</value></property>
配置yarn-site.xml
添加 节点
<property><name>yarn.resourcemanager.address</name><value>192.168.1.201:18040</value></property>
<property><name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name><value>192.168.1.201:18030</value></property>
<property><name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name><value>192.168.1.201:18088</value></property>
<property><name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name><value>192.168.1.201:18025</value></property>
<property><name>yarn.resourcemanager.admin.address</name><value>192.168.1.201:18141</value></property>
<property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce.shuffle</value></property>
配置httpfs-site.xml
同步代码到其他机器
1.同步配置代 码先在 slaves 的机器上也 创 建mkdir -p /home/hadoop/source部署hadoop代 码 ， 创 建 软连接 ，然后只要同步修改 过 的etc/hadoop下的配置文件即可2.同步 /etc/profile3.同步 /etc/hosts scp -r /etc/profile root@hadoop2:/etc/profilescp -r /etc/hosts root@hadoop2:/etc/hosts
其他机器以此操作
Hadoop启动
格式化集群
hadoop namenode -format -clusterid clustername
启动hdfs
执行start-dfs.sh
开 启 hadoop dfs服 务
启动Yarn
开 启 yarn 资 源管理服 务start-yarn.sh

启动httpfs
开 启 httpfs 服 务httpfs.sh start使得 对外 可以提高 http 的restful接口服 务
测试
安装结果验证
验证hdfs
在各台机器 执行 jps 看 进程 是否都已 经启动 了
[root@hadoop1 hadoop]# jps7396 NameNode24834 Bootstrap7594 SecondaryNameNode7681 ResourceManager32261 Jps
[root@hadoop2 ~]# jps8966 Jps31822 DataNode31935 NodeManager
进程启动 正常
验证 是否可以登 陆hadoop fs -ls hdfs://192.168.1.201:9000/ hadoop fs -mkdir hdfs://192.168.1.201:9000/testfolder hadoop fs -copyFromLocal ./xxxx hdfs://192.168.1.201:9000/testfolder hadoop fs -ls hdfs://192.168.1.201:9000/ testfolder

看以上 执行 是否正常
验证map/reduce
在 master1 上， 创建输入目录 :hadoop fs -mkdir hdfs://192.168.1.201:9000/input将 /usr/hadoop/hadoop-2.0.1-alpha/ 目 录下的所有 txt 文件复制到 hdfs 分布式文件系 统的目录里，执行以下命令hadoop fs -put /usr/hadoop/hadoop-2.0.1-alpha/.txt hdfs://192.168.1.201:9000/input
在 hadoop1 上， 执行 HADOOP 自 带的例子， wordcount 包，命令如下cd /usr/hadoop/hadoop-2.0.1-alpha/share/hadoop/mapreducehadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.0.1-alpha.jar wordcount hdfs://192.168.1.201:9000/input hdfs://192.168.1.201:9000/output
hadoop fs -put /usr/hadoop/hadoop-2.0.1-alpha/.txt hdfs://192.168.1.201:9000/input
在 hadoop1 上， 查看结果命令如下 :[root@master1 hadoop]# hadoop fs -ls hdfs://192.168.1.201:9000/outputFound 2 items-rw-r--r-- 2 root supergroup 0 2012-06-29 22:59 hdfs://192.168.1.201:9000/output/_SUCCESS-rw-r--r-- 2 root supergroup 8739 2012-06-29 22:59 hdfs://192.168.1.201:9000/output/part-r-00000
[root@hadoop1 hadoop]# hadoop fs -cat hdfs://192.168.1.201:9000/output/part-r-00000 即可看到每个 单词的数量
验证httpfs
HTTPFS操作：
OPEN,GETFILESTATUS,LISTSTATUS,GETHOMEDIRECTORY,GETCONTENTSUMMARY,GETFILECHECKSUM,GETDELEGATIONTOKEN,GETFILEBLOCKLOCATIONS,INSTRUMENTATION
GETHOMEDIRECTORY 路径无关，返回根 节点路径http://192.168.1.201:14000/webhdfs/v1/yxq?op=GETHOMEDIRECTORY&user.name=root
Path: "/user/root"
http://192.168.1.201:14000/webhdfs/v1/yxq/bitfoldersub0/bitwaretestfile0.bt?op=GETHOMEDIRECTORY&user.name=root
打开 / 下 载一个文件http://192.168.1.201:14000/webhdfs/v1/yxq/bitfoldersub0/bitwaretestfile0.bt?op=open&user.name=root
LISTSTATUS 现实目录状态
http://192.168.1.201:14000/webhdfs/v1/yxq/bitfoldersub0?op=LISTSTATUS&user.name=roothttp://192.168.1.201:14000/webhdfs/v1/yxq/bitfoldersub0/bitwaretestfile0.bt?op=LISTSTATUS&user.name=root

以下 实现 方法 还 有 错误现 在：----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
GETDELEGATIONTOKEN ERROR
http://192.168.1.201:14000/webhdfs/v1/yxq/bitfoldersub0/bitwaretestfile0.bt?op=GETDELEGATIONTOKEN&user.name=root
GETFILEBLOCKLOCATIONS error
http://192.168.1.201:14000/webhdfs/v1/yxq/bitfoldersub0/bitwaretestfile0.bt?op=GETFILEBLOCKLOCATIONS&user.name=root
INSTRUMENTATION error
http://192.168.1.201:14000/webhdfs/v1/yxq/bitfoldersub0/bitwaretestfile0.bt?op=INSTRUMENTATION&user.name=root

性能测试
使用内部的 benchmark 测试 不同文件大小及不同append大小的写入情况hadoop jar /home/hadoop/hadoop/bin/BitwareHadoopBenchmark.jar BitwareHadoopBenchmark hdfs://192.168.1.201:9000 /bitwaretest01/ 0 20 200 4 0