分布式Hadoop和HBase整合
环境：
CentOS 6.6 hadoop-2.6.0 hbase-0.98.10.1
HBase1 192.168.1.4 Master
HBase2 192.168.1.5 Slave1
HBase3 192.168.1.6 Slave2
准备工作：
新建hadoop账户
每台主机都需要设置
useradd hadoop passwd hadoop
切换到hadoop用户，以下操作全部使用hadoop用户，所有目录的user和group均为hadoop，如果不是，手动改为hadoop
设置JAVA环境
每台主机都需要设置
参考文章：http://www.cnblogs.com/xs104/p/4478096.html
设置hosts
每台主机都需要设置
vi /etc/hosts
127.0.0.1 localhost 192.168.1.4 HBase1 192.168.1.5 HBase2 192.168.1.6 HBase3
设置无密码ssh访问子节点
在Master机器上（HBase1）执行：
1.在/home/hadoop目录下新建文件夹.ssh，设置权限为700
2.生成密钥
ssh-keygen -t rsa
连续输入三次回车，则在.ssh文件夹内生成了id_rsa、id_rsa.pub两个密钥文件
3.在其他两台机器上新建.ssh目录并将id_rsa.pub公钥文件复制到.ssh文件中
在其他两台机器上新建文件夹
ssh hadoop@192.168.1.5 "mkdir /home/hadoop/.ssh;chmod 700 /home/hadoop/.ssh" ssh hadoop@192.168.1.6 "mkdir /home/hadoop/.ssh;chmod 700 /home/hadoop/.ssh"
将密钥复制到其他两台机器的.ssh文件夹
scp /home/hadoop/.ssh/id_rsa.pub hadoop@192.168.1.5:/home/hadoop/.ssh/id_rsa.pub scp /home/hadoop/.ssh/id_rsa.pub hadoop@192.168.1.6:/home/hadoop/.ssh/id_rsa.pub
执行第三步的时候，需要远程连接其他两台机器，所以会提示需要输入hadoop账户的密码
在三台机器上分别执行：
touch /home/hadoop/.ssh/authorized_keys
这样就新建了一个authorized_keys文件，需要注意，该文件的权限为600，如果不是，手动更改
将Master上的id_rsa.pub文件添加到authorized_keys中
cat /home/hadoop/.ssh/id_rsa.pub >> /home/hadoop/.ssh/authorized_keys
这时候回到Master机器上，就可以无密码ssh连接自己和子节点了
ssh 192.168.1.4 ssh 192.168.1.5 ssh 192.168.1.6
有时候第一连接的时候会需要输入密码，第二次就不需要了，如果确保前面的操作没有错误，第二次还需要密码的话，尝试关闭防火墙，要是还不行，尝试关闭SELinux
chkconfig iptables off #关闭selinux 编辑/etc/selinux/config 将SELINUX=enforcing改为SELINUX=disabled
至此，准备工作已经完成，开始部署hadoop。
Hadoop
在正式配置hadoop之前，需要在master本地文件系统创建以下文件夹：
/home/hadoop/dfs/name
/home/hadoop/dfs/data
/home/hadoop/tmp
开始配置，所有配置文件均在hadoop的etc/hadoop目录下
1. hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=你的jdk目录
2. yarn-env.sh
export JAVA_HOME=你的jdk目录
3. slaves
填写所有子节点
4. core-site.xml
<configuration> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://192.168.1.4:8020</value> </property> <property> <name>io.file.buffer.size</name> <value>131072</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>file:/home/hadoop/tmp</value> <description>Abase for other temporary directories.</description> </property> <property> <name>hadoop.proxyuser.hadoop.hosts</name> <value>*</value> </property> <property> <name>hadoop.proxyuser.hadoop.groups</name> <value>*</value> </property> <property> <name>io.native.lib.available</name> <value>true</value> </property> </configuration>
5. hdfs-site.xml
<configuration> <property> <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name> <value>192.168.1.4:9001</value> </property> <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>3</value> </property> <property> <name>dfs.webhdfs.enabled</name> <value>true</value> </property> </configuration>
6. mapred-site.xml
<configuration> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> <property> <name>mapreduce.jobhistory.address</name> <value>192.168.1.4:10020</value> </property> <property> <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name> <value>192.168.1.4:19888</value> </property> </configuration>
7. yarn-site.xml
<configuration> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name> <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.address</name> <value>192.168.1.4:8032</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name> <value>192.168.1.4:8030</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name> <value>192.168.1.4:8031</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name> <value>192.168.1.4:8033</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name> <value>192.168.1.4:8088</value> </property> </configuration>
配置完成之后，将hadoop复制到两台子节点中
sudo scp -r /usr/local/hadoop2.6/ hadoop@192.168.1.5:/usr/local/ sudo scp -r /usr/local/hadoop2.6/ hadoop@192.168.1.6:/usr/local/
至此，所有配置完成，剩下的就是启动验证了
格式化hadoop
bin/hdfs namenode -format
启动
sbin/start-all.sh
启动之后，在Master上使用jps命令会显示有“Jps、NameNode、SecondaryNameNode、ResourceManager”四个进程。在slave上使用jps命令会显示有“DataNode、Jps、 NodeManager”三个进程。
HBase
安装需要注意以下几点：
1. 已经配置JDK环境
2. hadoop已经正确安装
3. ssh必须安装启动
4. 各个主机时间必须相同（可容易些许的不一致）
sudo ntpdate time.nist.gov
开始配置HBase
1. 在每个节点创建hbase的临时目录和zookeeper目录
2. 配置hbase-env.sh文件
修改JAVA环境
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.7
启动HBase自动的zookeeper
export HBASE_MANAGES_ZK=true
3. 配置hbase-site.xml
<configuration> <property> <name>hbase.rootdir</name> <value>hdfs://192.168.1.4:8020/hbase</value> <description>The directory shared by region servers.</description> </property> <property> <name>hbase.master</name> <value>hdfs://192.168.1.4:60000</value> </property> <property> <name>hbase.tmp.dir</name> <value>/home/hadoop/hbaseTmp</value> </property> <property> <name>hbase.cluster.distributed</name> <value>true</value> </property> <property> <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name> <value>/home/hadoop/zookeeper</value> </property> <property> <name>hbase.zookeeper.quorum</name> <value>HBase1,HBase2,HBase3</value> </property> </configuration>
至此，HBase安装完成
启动hbase
bin/start-hbase.sh
