首先确定hdfs分布式文件系统目前很多大公司都在用，例如百度、腾讯、淘宝等。相信网上也有很多关于这方面的文档，我写这篇文章只是为了自己更加深刻的学习和理解，或者帮助一些不会搭建的童鞋们！以前我搭建的是hadoop-0.20.2、hbase-0.90.4、hbase自带的zookeeper，但是经过与开发测试后，用了hadoop-1.0.3、hbase-0.92.1和独立部署的zookeeper-3.3.5版本替代上述版本。下面开始配置分布式集群。

前期准备工作，大致分为以下几步：

1）安装jdk并检查是否正常。

2）每台几点上实现无密码认证及检查是否正常。

3）安装hadoop并配置，检查是否正常。

本次环境一共用了四台服务器，操作系统均使用RedHat4.8版本、JAVA使用的是版本是jdk1.6.0_14，当然你可以找适合自己的版本，但是务必是1.6以上。

主机名          IP地址            用途

hadoop1       192.168.3.65        namenode、jobtracker

hadoop2       192.168.3.66        datanode、tasktracker

hadoop3       192.168.3.67        datanode、tasktracker

hadoop4       192.168.3.64        secondarynamenode、tasktracker、datanode

对于hadoop来说，在hdfs看来节点分为namenode、datanode。namenode只有一个，datanode可以是很多；在mapreduce看来节点分为jobtracker、tasktracker，jobtracker只有一个，tasktracker有多个。我这里是将namenode和jobtracker部署在同一节点上，datanode和tasktracker部署在其它节点上，另外hadoop4上面还部署了secondarynamenode。当然你可以全部部署在一台机器上，但是这样根本无法测试hdfs分布式文件系统的性能。所以根据个人的情况而定。

以本实验为例，四台机器的hosts文件分别如下，（注意把127.0.0.1那一行直接删除掉，避免一些客观因素的影响），写完后四台机器分别使用PING每个节点的主机名测试一下连通性即可！下面红色字体则是输入命令。

# Do not remove the following line, or various programs
# that require network functionality will fail.
192.168.3.65    hadoop1
192.168.3.66    hadoop2
192.168.3.67    hadoop3
192.168.3.64    hadoop4

1、下面开始安装jdk，上传到/root目录下，我只在一台机器上示范安装，其余的节点也请自行完成安装。
[root@hadoop1 ~] # chmod a+x jdk-6u14-linux-x64.bin

[root@hadoop1 ~] # ./jdk-6u14-linux-x64.bin（一路空格，提示输入yes和no的时候输入yes即可）

将安装目录移动到/usr/java目录下（java目录自行创建）

[root@hadoop1 ~] # mkdir /usr/java

[root@hadoop1 ~] # mv jdk1.6.0_14 /usr/java

配置java的环境变量

[root@hadoop1 ~] # vi .bash_profile

添加如下内容：

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.6.0_14

export CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar

export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

让添加的环境变量生效执行如下命令：

[root@hadoop1 ~] # source .bash_profile

验证安装是否成功？如果出来以下信息则说明安装没有任何问题。

[root@hadoop1 ~]#  java -version
java version "1.6.0_14"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.6.0_14-b08)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 14.0-b16, mixed mode)

同样在hadoop2、hadoop3、hadoop4上面安装jdk。

2、由于hadoop要求所有机器上hadoop的部署目录结构要求相同，并且都有一个相同的用户名的账户。参考各种文档上说的是三台机器都建立一个hadoop用户，使用这个账户来实现无密码认证。但是我用了这个hadoop这个账户做好信任关系之后还是需要密码登录，后来才知道是authorized_keys这个文件的权限的关系。这里我就用root用户做。个人建议下载hadoop稳定版本，因为后面还需要配置hbase的，如果选择的版本不匹配，那么出现的问题将会让你找不到头绪。这里提醒大家多看官方文档。下载地址：http://labs.renren.com/apache-mirror/hadoop/core/

下载文件后上传到/root目录下并将其解压：（所有的操作均在hadoop1上操作，除去在数据节点上操作的我会特殊说明，为了实验方便就放root用户下，如果是真实环境建议放别的目录下面）

[root@hadoop1 ~] # tar -zxvf  hadoop-1.0.3.tar.gz

将解压完后的目录备份一份并且重命名为hadoop即可!（方便以后有问题好恢复）

[root@hadoop1 ~] # cp -r hadoop-1.0.3 hadoop

这样一来，所有的配置文件都在/root/hadoop/conf/目录中，所有执行程序都在/root/hadoop/bin目录中。

在Hadoop启动以后，Namenode是通过SSH(Secure Shell)来启动和停止各个节点上的各种守护进程的，这就需要在节点之间执行指令的时候是不需要输入密码的方式，故我们需要配置SSH使用无密码公钥认证的方式。

首先要保证每台机器上都装了SSH服务器，且都正常启动。实际中我们用的都是OpenSSH，这是SSH协议的一个免费开源实现。

以本文中的4台机器为例，现在hadoop1是主节点，它需要主动发起SSH连接到hadoop2，对于SSH服务来说，hadoop1就是SSH客户端，而hadoop2, hadoop3,hadoop4则是SSH服务端，因此在hadoop2，hadoop3，hadoop4上需要确定sshd服务已经启动。简单的说，在hadoop1上需要生成一个密钥对，即一个私钥，一个公钥。将公钥拷贝到hadoop2上，这样，比如当hadoop1向hadoop2发起ssh连接的时候，hadoop2上就会生成一个随机数并用hadoop1的公钥对这个随机数进行加密，并发送给hadoop1，hadoop1收到这个加密的数以后用私钥进行解密，并将解密后的数发送回hadoop2，hadoop2确认解密的数无误后就允许hadoop1进行连接了。这就完成了一次公钥认证过程。

对于本文中的4台机器，首先在hadoop1上生成密钥对：

[root@hadoop1 ~]# ssh-keygen -t rsa（直接一路回车键即可）

这个命令将为hadoop1上的用户root生成其密钥对。生成的密钥对id_rsa，id_rsa.pub，在/root/.ssh目录下。

然后将id_rsa.pub文件传到其它两台数据节点的/root/.ssh目录下。先在其它两台数据节点上建立隐藏目录.ssh

[root@hadoop2 ~]# mkdir /root/.ssh（在hadoop2上操作）

[root@hadoop3 ~]# mkdir /root/.ssh（在hadoop3上操作）

[root@hadoop4 ~]# mkdir /root/.ssh（在hadoop4上操作）

[root@hadoop1 ~]# scp /root/.ssh/id_rsa.pub 192.168.3.66:/root/.ssh

[root@hadoop1 ~]# scp /root/.ssh/id_rsa.pub 192.168.3.67:/root/.ssh

[root@hadoop1 ~]# scp /root/.ssh/id_rsa.pub 192.168.3.64:/root/.ssh

验证这3台数据节点上分别查看是否拷贝过去了？并且重新命名为authorized_keys文件

[root@hadoop2 ~]# mv /root/.ssh/id_rsa.pub /root/.ssh/authorized_keys（在hadoop2上操作）

[root@hadoop3 ~]# mv /root/.ssh/id_rsa.pub /root/.ssh/authorized_keys（在hadoop3上操作）

[root@hadoop4 ~]# mv /root/.ssh/id_rsa.pub /root/.ssh/authorized_keys（在hadoop4上操作）

现在可以验证从hadoop1登录hadoop2、hadoop3、hadoop4上是否还需要输入密码了？如果不需要那么说明则可以了。（如下图）

[root@hadoop1 ~]# ssh hadoop2
Last login: Mon Jun 25 09:38:22 2012 from zengzhunzhun.ninetowns.cn
[root@hadoop1 ~]# ssh hadoop3
Last login: Mon Jun 25 13:52:12 2012 from zengzhunzhun.ninetowns.cn

[root@hadoop1 ~]# ssh hadoop4
Last login: Mon Jun 25 10:41:01 2012 from 172.16.7.65

拷贝hadoop1上的root用户的公钥id_rsa.pub重命名为authorized_keys文件

[root@hadoop1 ~]# cp /root/.ssh/id_rsa.pub /root/.ssh/authorized_keys

验证本机登录是否需要密码？

[root@hadoop1 ~]# ssh hadoop1
Last login: Tue Jun 26 13:38:28 2012 from zengzhunzhun.ninetowns.cn
上述条件我们只测试了hadoop1登录hadoop2、hadoop3、hadoop4和它自己不需要密码，但是hadoop2登录hadoop3、hadoop1、hadoop4还是需要密码的，我们的目的就是让其中任意两台机器都能登录另外不需要输入密码。

把hadoop1上的私钥id_rsa分别上传到hadoop2、hadoop3、hadoop4机器的/root/.ssh/下，不需要重命名。

[root@hadoop1:~]# scp /root/.ssh/id_rsa 192.168.3.66:/root/.ssh

[root@hadoop1:~]# scp /root/.ssh/id_rsa 192.168.3.67:/root/.ssh

[root@hadoop1:~]# scp /root/.ssh/id_rsa 192.168.3.64:/root/.ssh

验证文件是否传过去，如果过去就可以测试了。随便找一台机器登录其它两台，如果可以，那么我们接着往下一步（这里不做任何阐述）

3、在/root/hadoop/conf目录下的hadoop-env.sh中设置Hadoop需要的环境变量，其中JAVA_HOME是必须设定的变量。如下图所示：

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.6.0_14

修改slaves文件

如前所述，在hadoop1(NameNode)的hadoop/conf目录下，打开slaves文件，该文件用来指定所有的DataNode，一行指定一个主机名。即本文中的hadoop2、hadoop3、hadoop4。因此slaves文件看起来应该是这样的：

hadoop2
hadoop3
hadoop4

修改masters文件

打开masters文件，该文件用来指定备份节点Secondarynamenode，生产上环境部署不会将namenode和Secondarynamenode同时部署在一台服务器上，内容如下：

hadoop4

修改core-site.xml文件
core-site.xml是hadoop核心的配置文件，这里配置的是hdfs的地址和端口

core-site.xml的添加如下内容:

   
          fs.default.name
          hdfs://hadoop1:9000
   

修改hdfs-site.xml文件

将默认的/root/hadoop/src/hdfs/hdfs-default.xml文件拷贝一份到/root/hadoop/conf目录下并且重命名为hdfs-site.xml，执行如下命令拷贝：

[root@hadoop1:~]# cp /root/hadoop/src/hdfs/hdfs-default.xml  /root/hadoop/conf/hdfs-site.xml

修改dfs.name.dir的目录，因为默认是在/tmp目录下，linux系统重启时可能会造成临时目录的文件丢失。

 

改为

修改dfs.data.dir的目录，原理同上：

改为

还有一处需要注意的是dfs.replication的值，hadoop默认设置为3（文件块备份份数），正好我也有3个数据节点，所有不用修改。

修改mapred-site.xml文件

mapred-site.xml是mapreduce的配置文件，配置的是jobtracker的地址和端口

     
            mapred.job.tracker
            hadoop1:9001
     

文件基本修改完成了。下面开始部署hadoop了。

现在需要将hadoop部署到其他的机器上，保证目录结构一致。

[root@hadoop1 ~]# scp -r /root/hadoop hadoop2:/root

[root@hadoop1 ~]# scp -r /root/hadoop hadoop3:/root

[root@hadoop1 ~]# scp -r /root/hadoop hadoop4:/root

至此，可以说，Hadoop已经在各个机器上部署完毕了，下面就让我们开始启动Hadoop吧。

启动之前，我们先要格式化namenode，先进入~/hadoop/目录，执行下面的命令：

[root@hadoop1 hadoop]# bin/hadoop namenode -format

不出意外，应该会提示格式化成功。如果不成功，就去hadoop/logs/目录下去查看日志文件。如果之前你格式化过了，再想格式化一次，必须删除/tmp和/data目录下的文件才可以。

下面就该正式启动hadoop啦，在bin/下面有很多启动脚本，可以根据自己的需要来启动。

* start-all.sh 启动所有的Hadoop守护。包括namenode, datanode, jobtracker, tasktrack

* stop-all.sh 停止所有的Hadoop

* start-mapred.sh 启动Map/Reduce守护。包括Jobtracker和Tasktrack

* stop-mapred.sh 停止Map/Reduce守护

* start-dfs.sh 启动Hadoop DFS守护.Namenode和Datanode

* stop-dfs.sh 停止DFS守护

在这里，简单启动所有守护：

[root@hadoop1 hadoop]# bin/start-all.sh

启动的时候hadoop1上会有2个java进程，用jps命令查看进程，分别是NameNode，JobTracker。

hadoop2和hadoop3上面应该是datanode、tasktracker进程。而hadoop4上面是datanode、tasktracker、secondarynamenode三个进程。

查看集群的状态

[root@hadoop1 ~]# hadoop/bin/hadoop dfsadmin -report
Warning: $HADOOP_HOME is deprecated.

Configured Capacity: 3242369060864 (2.95 TB)
Present Capacity: 2914902978560 (2.65 TB)
DFS Remaining: 2890176589824 (2.63 TB)
DFS Used: 24726388736 (23.03 GB)
DFS Used%: 0.85%
Under replicated blocks: 4
Blocks with corrupt replicas: 0
Missing blocks: 0

-------------------------------------------------
Datanodes available: 3 (3 total, 0 dead)

Name: 192.168.3.64:50010
Decommission Status : Normal
Configured Capacity: 1960094191616 (1.78 TB)
DFS Used: 8242106368 (7.68 GB)
Non DFS Used: 156155813888 (145.43 GB)
DFS Remaining: 1795696271360(1.63 TB)
DFS Used%: 0.42%
DFS Remaining%: 91.61%
Last contact: Tue Jun 26 15:21:44 CST 2012

Name: 192.168.3.67:50010
Decommission Status : Normal
Configured Capacity: 713072295936 (664.1 GB)
DFS Used: 8242180096 (7.68 GB)
Non DFS Used: 53200564224 (49.55 GB)
DFS Remaining: 651629551616(606.88 GB)
DFS Used%: 1.16%
DFS Remaining%: 91.38%
Last contact: Tue Jun 26 15:21:44 CST 2012

Name: 192.168.3.66:50010
Decommission Status : Normal
Configured Capacity: 569202573312 (530.11 GB)
DFS Used: 8242102272 (7.68 GB)
Non DFS Used: 118109704192 (110 GB)
DFS Remaining: 442850766848(412.44 GB)
DFS Used%: 1.45%
DFS Remaining%: 77.8%
Last contact: Tue Jun 26 15:21:44 CST 2012

还可以查看http://192.168.3.65:50030或者http://192.168.3.65:50070通过网页查看集群的状态。这里就不说了！
同样，如果要停止hadoop，则执行如下命令：

[root@hadoop1 hadoop]# bin/stop-all.sh

还有一些hdfs文件系统使用的方法我就不多介绍了。网上很多文档，大家去google吧！