hadoop完全分布式环境搭建
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1. 集群搭建形式
Hadoop环境搭建分为三种形式：单机模式、伪分布式模式、完全分布模式
单机模式—— 在一台单机上运行，没有分布式文件系统，而是直接读写本地操作系统的文件系统。
伪分布式—— 也是在一台单机上运行，但不同的是Java进程模仿分布式运行中的各类节点。即一台机器上，既当NameNode，又当DataNode，或者说既是JobTracker又是TaskTracker。没有所谓的在多台机器上进行真正的分布式计算，故称为“伪分布式”。
完全分布式—— 真正的分布式，由3个及以上的实体机或者虚拟机组成的机群。一个Hadoop集群环境中，NameNode，SecondaryName和DataNode是需要分配在不同的节点上，也就需要三台服务器。
前两种模式一般用在开发或测试环境下，生产环境下都是搭建完全分布式模式。
从分布式存储的角度来说，集群中的节点由一个NameNode和若干个DataNode组成，另有一个SecondaryNameNode作为NameNode的备份。
从分布式应用的角度来说，集群中的节点由一个JobTracker和若干个TaskTracker组成。JobTracker负责任务的调度，TaskTracker负责并行执行任务。TaskTracker必须运行在DataNode上，这样便于数据的本地计算。JobTracker和NameNode则无须在同一台机器上。
2. 环境
操作系统：CentOS7（红帽开源版）
机器：虚拟机3台，（master 192.168.0.104, slave1 192.168.0.102, slave2 192.168.0.101）
JDK：1.8（jdk-8u162-linux-x64.tar）
Hadoop：2.9.0（http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/hadoop-2.9.0/hadoop-2.9.0.tar.gz）
3. 搭建步骤
3.1 每台机器安装&配置JDK（1台做好后，克隆出其它机器）
1) 创建目录 mkdir /usr/java
2) 上传jdk安装包到 /usr/java/
3) 解压 tar -xvf jdk-8u162-linux-x64.tar
4) 追加环境变量 vi /etc/profile
5) 使环境变量生效 source /etc/profile
6) 检测jdk正确安装 java -version
3.2 修改每台机器主机名(hostname)
hostnamectl set-hostname master （立即生效）
hostnamectl set-hostname slave1 （立即生效）
hostnamectl set-hostname slave2 （立即生效）
确认修改
3.3 修改每台机器/etc/hosts文件
vi /etc/hosts
修改其中1台，然后scp到其它机器
scp 文件名 远程主机用户名@远程主机名或ip:存放路径
scp hosts root@192.168.0.102:/etc/
scp hosts root@192.168.0.101:/etc/
修改完之后，互ping其它机器，能互ping则说明修改OK
ping -c 3 slave1 （※ 3表示发送 3 个数据包）
3.4 配置ssh，实现无密码登录
无密码登录，效果也就是在master上，通过ssh slave1或者ssh slave2就可以登录对方机器，而不用输入密码。
1） 每台机器执行ssh-keygen -t rsa，接下来一路回车即可
执行ssh-keygen -t rsa主要是生成 密钥 和 密钥的存放路径
我们用的root用户，公钥私钥都会保存在~/.ssh下
2） 在master上将公钥放到authorized_keys里，命令：cat id_rsa.pub > authorized_keys
3） 将master上的authorized_keys放到其它机器上
scp authorized_keys root@slave1:~/.ssh/
scp authorized_keys root@slave2:~/.ssh/
4） 测试是否成功
3.5 上传&配置hadoop（配置完master后，将/usr/hadoop/整个目录内容copy到其它机器）
1） 创建目录 mkdir /usr/hadoop
2） 上传hadoop安装包hadoop-2.9.0.tar.gz到 /usr/hadoop/
3） 解压 tar -xvf hadoop-2.9.0.tar.gz
4） 追加环境变量 vi /etc/profile（其它机器也要相应配置一次hadoop环境变量）
5） 使环境变量生效 source /etc/profile
6） 确认环境变量配置OK
7） 创建HDFS存储目录
cd /usr/hadoop
mkdir hdfs
cd hdfs
mkdir name data tmp
/usr/hadoop/hdfs/name --存储namenode文件
/usr/hadoop/hdfs/data --存储数据
/usr/hadoop/hdfs/tmp --存储临时文件
8） 修改/usr/hadoop/hadoop-2.9.0/etc/hadoop/hadoop-env.sh文件，设置JAVA_HOME为实际路径
否则启动集群时，会提示路径找不到
9） 修改/usr/hadoop/hadoop-2.9.0/etc/hadoop/yarn-env.sh文件，设置JAVA_HOME为实际路径
10） 配置/usr/hadoop/hadoop-2.9.0/etc/hadoop/core-site.xml
增加hadoop.tmp.dir 和 fs.default.name
11） 配置/usr/hadoop/hadoop-2.9.0/etc/hadoop/hdfs-site.xml
dfs.replication：默认值3
dfs.permissions：默认值为true，设置为true有时候会遇到数据因为权限访问不了；设置为false可以不要检查权限就生成dfs上的文件
12） 配置/usr/hadoop/hadoop-2.9.0/etc/hadoop/mapred-site.xml
cd /usr/hadoop/hadoop-2.9.0/etc/hadoop
cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml
mapreduce.framework.name：指定mapreduce运行在yarn平台，默认为local
13） 配置/usr/hadoop/hadoop-2.9.0/etc/hadoop/yarn-site.xml
yarn.resourcemanager.hostname：指定yarn的resourcemanager的地址
yarn.nodemanager.aux-services：reducer获取数据的方式
yarn.nodemanager.vmem-check-enabled：意思是忽略虚拟内存的检查，如果安装在虚拟机上，这个配置很有用，配上去之后后续操作不容易出问题。如果是在实体机上，并且内存够多，可以将这个配置去掉
14） 配置/usr/hadoop/hadoop-2.9.0/etc/hadoop/slaves文件，将里面的localhost删除，配置后内容如下：
15） copy整个/usr/hadoop/目录到其它机器
scp -r hadoop root@slave1:/usr/
scp -r hadoop root@slave2:/usr/
3.6 启动Hadoop
1） 启动之前需要格式化一下。因为master是namenode，slave1和slave2都是datanode，所以在master上运行
hadoop namenode -format
格式化成功后，可以看到在/usr/hadoop/hdfs/name目录下多了一个current目录，而且该目录下有一系列文件，如下：
2） 执行启动（namenode只能在master上启动，因为配置在master上；datanode每个节点上都可以启动）
执行 start-all.sh
master上执行jps，会看到NameNode, SecondaryNameNode, ResourceManager
其它节点上执行jps，会看到DataNode, NodeManager
3） 在wins上打开网页，查看HDFS管理页面 http://192.168.0.104:50070查看，提示无法访问
在master上，执行以下命令关闭防火墙，即可访问（为了能够正常访问node节点，最好把其它机器的防火墙也stop了）
systemctl stop firewalld.service
HDFS管理首页
HDFS Datenodes页
访问Yarn管理页： http://192.168.0.104:8088
4）通过主机名也可以访问的设置
win7为例，需要将以下信息追加到C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts文件中
192.168.0.104 master
192.168.0.102 slave1
192.168.0.101 slave2
Over！！！搭建成功！！！
4. 运行实例
cd /usr/hadoop/hadoop-2.9.0/share/hadoop/mapreduce
hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.9.0.jar pi 5 10
。。。。。。
