Linux CentOS7安装Hadoop2.7集群
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、dfs、dfs/data、dfs/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yarn-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
==============此处可能有坑=================
如果用上诉启动方式启动之后用java访问Hadoop集群上传文件时出现像如下错误时:
org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(java.io.IOException): ... could only be replicated to 0 nodes, instead of 1
--此情况就是namenode没有连接到datanode,此时可以采用下面一种启动方法
解决方案：
这个问题是由于没有添加节点的原因，也就是说需要先启动namenode，再启动datanode，然后启动jobtracker和tasktracker。这样就不会存在这个问题了。 目前解决办法是分别启动节点#hadoop-daemon.sh start namenode #$hadoop-daemon.sh start datanode
也是在/home/hadoop/hadoop-2.7.0下执行
1. 重新启动namenode
# sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
starting namenode, logging to /usr/hadoop-0.21.0/bin/../logs/hadoop-root-namenode-www.keli.com.out
2. 重新启动datanode
# sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
starting datanode, logging to /usr/hadoop-0.21.0/bin/../logs/hadoop-root-datanode-www.keli.com.out
反正我是遇到这种情况后是这么解决了的
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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。
参考:http://www.linuxidc.com/Linux/2015-11/124800.htm
