一、Hadoop介绍
Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。
Hadoop由两部分组成，分别是分布式文件系统(HDFS)和分布式计算框架MapReduce。其中分布式文件系统(DFS)主要用于大规模数据的分布式存储，而MapReduce则构建在分布式文件系统之上，对于存储在分布式文件系统中的数据进行分布式计算。
优点：
1.高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
2.高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
3.高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。
4.高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。
5.低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。
1、HDFS架构图
HDFS的架构总体上采用了m/S(master/slave)架构，主要有以下几个组件组成：Client、NameNode、Secondary NodeNode和DataNode。
（1）Client
Client（用户）通过NameNode和DataNode交互访问HDFS中的文件。Client提供一个类似POSIX的文件系统接口工用户调用。
（2）NameNode
整个Hadoop集群中只有一个NameNode.它是整个系统的中枢，它负责管理HDFS的目录树和相关文件 元数据信息。这些信息是以“fsimage（HDFS元数据镜像文件）和Editlog（HDFS文件改动日志）两个文件形式存放在本地磁盘，当HDFS重启时冲洗构造出来的。NameNode还负责监控各个DataNode的健康状态，一旦发现某个DataNode损坏，则将DataNode移出HDFS并重新备份其上面的数据。
（3）Secondary NameNode
Secondary Namenode 最重要的任务并不是为NameNode元数据进行热备份，而是定期合并fsimage和edits日志，并传输给NameNode，为了减轻NameNode压力，NameNode自己并不会合并fsimage和edits，并将文件存储到磁盘上，而是交由Secondary NameNode完成。
（4）DataNode
每个Slave节点上安装一个DataNode，它负责实际的数据存储，并将数据信息定期汇报给NameNode。DataNode以固定大小的block为基本单位组织文件内容，block默认大小为64MB（GFS也是64MB）。当用户上传一个大于64MB的文件时，该文件会被切成若干个block，分别存储到不同的DataNode（更容易分布式处理）；同时为了数据可靠，会将同一个block以流水线的方式写到若干个（配置中默认为3）不同的DataNode上。
JobTracker：hadoop的Map/Reduce调度器，负责与TackTracker通信分配计算任务并跟踪任务进度。
TaskTracker：hadoop调度程序，负责Map，Reduce任务的具体启动和执行。
2、环境描述：
| 操作系统：CentOS6.3_x64 | IP地址 |
| MASTER：Namenode、jobtracker | 192.168.0.202 |
| SLAVE1：Datanode、tasktracker SLAVE2：Datanode、tasktracker |
192.168.0.203 192.168.0.204 |
| 配置/etc/hosts记录,主机名相互ping通。 | |
| MASTER.COM | 192.168.0.202 |
| SLAVE1.COM SLAVE2.COM |
192.168.0.203 192.168.0.204 |
3、Hadoop组件介绍
| Hadoop两个组件 | Hadoop两个节点 | Mapreduce两个引擎 |
| HDFS：分布式文件系统存储 | Name Node：集群中仅一个，提供数据服务，记录存储数据目录分布信息、分块信息 | job trackers |
| Mapreduce：海量数据分析计算 | Data Node：为HDFS提供存储数据块 | task trackers |
4、安装前准备
关闭IPTABLES和SELinux：
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service iptables stop
chkconfig iptables off
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2
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vi
/etc/selinux/config
SELINUX=disabled
#修改为disabled，重启
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三个节点创建相同的用户hadoop，Master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；2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；在Hadoop启动以后，Namenode是通过SSH来启动和停止各个datanode上的各种守护进程的,所以就必须要配置无密码登陆。
二、配置每台java环境
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2
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tar
zxvf jdk-7u17-linux-x64.
tar
.gz
mv
jdk-7u17-linux-x64
/usr/local/jdk
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添加环境变量：
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vi
/etc/profile
JAVA_HOME=
/usr/local/jdk
PATH=$PATH:$JAVA_HOME
/bin
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME
/lib
:$JAVA_HOME
/jre/lib
export
JAVA_HOME CLASSPATH PATH
source
/etc/profile
java --version
#显示版本则配置成功
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三、创建用户和配置密钥对认证
1.三个节点都要创建hadoop用户，而且uid一样并设置密码
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2
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useradd
-u 600 hadoop
passwd
hadoop
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2.登陆到master创建密钥对
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su
- hadoop
ssh
-keygen -t rsa
#一直回车
ls
/home/hadoop/
.
ssh
id_rsa id_rsa.pub
#生成一对密钥
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3.登陆两台slave创建.ssh目录
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1
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mkdir
/home/hadoop/
.
ssh
|
4.登录master将公钥上传到两台slave并重命名为authorized.keys
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1
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scp
/home/hadoop/
.
ssh
/id_rsa
.pub root@192.168.0.203
/204
:
/home/hadoop/
.
ssh
/authorized_keys
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5.用root登陆两台slave修改ssh启用密钥对认证
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vi
/etc/ssh/sshd_config
RSAAuthentication
yes
# 启用 RSA 认证
PubkeyAuthentication
yes
# 启用公钥私钥配对认证方式
AuthorizedKeysFile .
ssh
/authorized_keys
# 公钥文件路径
chmod
700
/home/hadoop/
.
ssh
#必须设置700权限
chmod
600
/home/hadoop/
.
ssh
/authorized_keys
chown
hadoop:hadoop -R
/home/hadoop/
.
ssh
service sshd restart
|
6.验证登陆
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1
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ssh
root@192.168.0.203
/204
#不用输入密码直接登陆两台slave上
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四、安装Hadoop并将配置完整复制到slave机器上
1.下载：http://www.apache.org/dist/hadoop/core/hadoop-1.2.0/
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tar
zxvf hadoop-1.2.0.
tar
.gz
mv
hadoop-1.2.0
/usr/local/hadoop
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2.为了方便，使用hadoop命令或者start-all.sh等命令，添加环境变量：
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vi
/etc/profile
HADOOP_HOME=
/usr/local/hadoop
PATH=$PATH:$HADOOP_HOME
/bin
export
HADOOP_HOME
source
/etc/profile
#生效变量
chown
-R hadoop.hadoop
/usr/local/hadoop
#设置hadoop所属用户
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五、修改集群配置（hadoop/conf）
1.配置masters和slaves主从节点
vi master：去掉localhost，加入master机器的IP：192.168.0.202
vi slaves：去掉localhost，加入slave所有机器的IP：192.168.0.203 192.168.0.204
2.vi hadoop-env.sh
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export
JAVA_HOME=
/usr/local/jdk
#去掉注释，修改jdk路径
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3.vi core-site.xml
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<configuration>
<property>
<name>fs.default.name<
/name
>
<value>hdfs:
//192
.168.0.202:9000<
/value
>
<
/property
<property>
<name>hadoop.tmp.
dir
<
/name
>
<value>
/usr/local/hadoop/tmp
<
/value
>
<
/property
>
<property>
<name>fs.checkpoint.period<
/name
>
<value>60<
/value
>
<
/property
>
<
/configuration
>
|
参数说明：
fs.default.name: 主节点名字和端口
hadoop.tmp.dir:存放master临时文件，需要手动创建，以后不能删除，不过如果删除了NameNode机器的此目录，那么就需要重新执行NameNode格式化的命令。
fs.checkpoint.period: snn检查nn日志的时间周期，这里是60秒，生产环境建议12小时
4.vi mapred-site.xml
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<configuration>
<property>
<name>mapred.job.tracker<
/name
>
<value>192.168.0.202:9001<
/value
>
<
/property
>
<
/configuration
>
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参数说明：
mapred.job.tracker:master的主机（或者IP）和端口
5.vi hdfs-site.xml
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<configuration>
<property>
<name>dfs.data.
dir
<
/name
>
<value>
/usr/local/hadoop/hdfs/data1
,
/usr/local/hadoop/hdfs/data2
<
/value
>
<
/property
>
<property>
<name>dfs.name.
dir
<
/name
>
<value>
/usr/local/hadoop/name1
,
/usr/local/hadoop/name2
<
/value
>
<
/property
>
<property>
<name>dfs.replication<
/name
>
<value>2<
/value
>
<
/property
>
<
/configuration
>
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参数说明：
dfs.data.dir:DataNode存放块数据的本地文件系统路径
dfs.name.dir:NameNode持久存储名字空间及事务日志的本地文件系统路径。 当这个值是一个逗号分割的目录列表时，nametable数据将会被复制到所有目录中做冗余备份。
dfs.replication:数据需要备份的数量，默认是3，如果此数大于集群的机器数会出错。
注意：
此处的name1、name2、data1、data2目录不能预先创建，hadoop格式化时会自动创建，如果预先创建反而会有问题。
配置结束，使用scp命令把配置好的hadoop文件夹拷贝到其他集群的机器中，并且保证上面的配置对于其他机器而言正确，例如：如果其他机器的Java安装路径不一样，要修改conf/hadoop-env.sh
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scp
-r
/usr/local/hadoop/
root@slave1
/2
.com:
/usr/local/hadoop
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六、启动hadoop
1.先格式化一个新的分布式文件系统（hadoop namenode -format）
2.启动hadoop节点（start-all.sh）
执行完后可以到master机器上到/usr/local/hadoop/hdfs/data1、/usr/local/hadoop/hdfs/data2、/usr/local/hadoop/name1和/usr/local/hadoop/name2四个目录。在主节点master上面启动hadoop，主节点会启动所有从节点的hadoop。
3.关闭hadoop节点
stop-all.sh
主节点关闭hadoop，主节点会关闭所有从节点的hadoop。Hadoop守护进程的日志写入到logs下。
七、测试
1.查看端口是否开启
netstat -tupln | grep 9000
netstat -tupln | grep 9001
2.访问master（NameNode）和slave（JobTracker）启动是否正常http://192.168.0.202:50070和50030
3.jps查看守护进程是否运行
master显示：Job Tracker JpsSecondaryNameNod NameNode
slave显示：DataNode Jps TaskTracker
4.查看集群状态统计信息（hadoop dfsadmin -report）
master和slave输入信息：
八、常用命令
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hadoop dfs -
ls
#列出HDFS下文件
hadoop dfs -
ls
in
#列出HDFS下某个文档中的文件
hadoop dfs -put
test
.txt
test
#上传文件到指定目录并且重新命名，只有所有的DataNode都接收完数据才算成功
hadoop dfs -get
in
getin
#从HDFS获取文件并且重新命名为getin，同put一样可操作文件也可操作目录
hadoop dfs -rmr out
#删除HDFS上的out目录
hadoop dfs -
cat
in
/*
#查看HDFS上in目录的内容
hadoop dfsadmin -safemode leave
#退出安全模式
hadoop dfsadmin -safemode enter
#进入安全模式
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九、添加一个新的节点
1.在新加的节点上安装hadoop，
2.修改hadoop/conf/master文件，加入 NameNode主机名，
3.在NameNode节点上修改hadoop/conf/slaves文件，加入新加节点主机名，
4.建立到新加节点无密码的SSH连接
5.运行启动命令：start-all.sh
6.http://master.node:50070，查看新增加的DataNode
本文转自 李振良OK 51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/lizhenliang/1298277，如需转载请自行联系原作者
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