Hadoop简介
Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台。以Hadoop分布式文件系统（HDFS，Hadoop Distributed Filesystem）和MapReduce（Google MapReduce的开源实现）为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。
对于Hadoop的集群来讲，可以分成两大类角色：Master和Salve。一个HDFS集群是由一个NameNode和若干个DataNode组成的。其中NameNode作为主服务器，管理文件系统的命名空间和客户端对文件系统的访问操作；集群中的DataNode管理存储的数据。MapReduce框架是由一个单独运行在主节点上的JobTracker和运行在每个集群从节点的TaskTracker共同组成的。主节点负责调度构成一个作业的所有任务，这些任务分布在不同的从节点上。主节点监控它们的执行情况，并且重新执行之前的失败任务；从节点仅负责由主节点指派的任务。当一个Job被提交时，JobTracker接收到提交作业和配置信息之后，就会将配置信息等分发给从节点，同时调度任务并监控TaskTracker的执行。
从上面的介绍可以看出，HDFS和MapReduce共同组成了Hadoop分布式系统体系结构的核心。HDFS在集群上实现分布式文件系统，MapReduce在集群上实现了分布式计算和任务处理。HDFS在MapReduce任务处理过程中提供了文件操作和存储等支持，MapReduce在HDFS的基础上实现了任务的分发、跟踪、执行等工作，并收集结果，二者相互作用，完成了Hadoop分布式集群的主要任务。
先决条件
1) 确保在你集群中的每个节点上都安装了所有必需软件：sun-JDK ssh Hadoop。
2) JavaTM1.5.x，必须安装，建议选择Sun公司发行的Java版本。
3) ssh 必须安装并且保证 sshd一直运行，以便用Hadoop 脚本管理远端Hadoop守护进程。
实验环境
操作平台：vmware
操作系统：CentOS 5.9
软件版本：hadoop-1.2.1,jdk-6u45
集群架构：包括4个节点：1个Master，3个Salve，节点之间局域网连接，可以相互ping通。节点IP地址分布如下：
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主机名
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IP
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系统版本
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Hadoop node
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hadoop进程名
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Master
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192.168.137.100
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CetOS 5.9
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master
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namenode,jobtracker
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Slave1
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192.168.137.101
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CetOS 5.9
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slave
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datanode,tasktracker
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Slave2
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192.168.137.102
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CetOS 5.9
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slave
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datanode,tasktracker
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Slave3
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192.168.137.103
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CetOS 5.9
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slave
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datanode,tasktracker
|
四个节点上均是CentOS5.9系统，并且有一个相同的用户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；3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。
安装步骤
下载：jdk-6u45-linux-x64.bin , hadoop-1.2.1.tar.gz （主机名和网络配置略）
说明：在生产的hadoop集群环境中，由于服务器可能会有许多台，通过配置DNS映射机器名，相比配置/etc/host方法，可以避免在每个节点都配置各自的host文件，而且在新增节点时也不需要修改每个节点的/etc/host的主机名-IP映射文件。减少了配置步骤和时间，便于管理。
1、JDK安装
#/bin/bash jdk-6u45-linux-x64.bin
#mv jdk1.6.0_45 /usr/local/
添加java环境变量：
#vim /etc/profile
#最后添加
# set java environment
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.6.0_45/
export JRE_HOME=/usr/local/jdk1.6.0_45/jre
export CLASSPATH=.:$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin
生效java变量：
#source /etc/profile
# java -version
java version "1.6.0_45"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.6.0_45-b06)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 20.45-b01, mixed mode)
在所有的机器上都建立相同的目录，也可以就建立相同的用户，最好是以该用户的home路径来做hadoop的安装路径。安装路径都是：/home/hadoop/hadoop-1.2.1
#useradd hadoop
#passwd hadoop
2、SSH配置
在Hadoop启动以后，Namenode是通过SSH（Secure Shell）来启动和停止各个datanode上的各种守护进程的，这就须要在节点之间执行指令的时候是不须要输入密码的形式，故我们须要配置SSH运用无密码公钥认证的形式。以本文中的四台机器为例，现在Master是主节点，他须要连接Slave1、Slave2和Slave3。须要确定每台机器上都安装了ssh，并且datanode机器上sshd服务已经启动。
切换到hadoop用户( 保证用户hadoop可以无需密码登录，因为我们后面安装的hadoop属主是hadoop用户。)
1) 在每台主机生成密钥对
#su - hadoop
#ssh-keygen -t rsa#cat ~/.ssh/id_rsa.pub
这个命令生成一个密钥对：id_rsa（私钥文件）和id_rsa.pub（公钥文件）。默认被保存在~/.ssh/目录下。
2) 将Master公钥添加到远程主机Slave1的 authorized_keys 文件中
在/home/hadoop/.ssh/下创建authorized_keys
将刚才复制的公钥复制进去
权限设置为600.(这点很重要，网没有设置600权限会导致登陆失败)
测试登陆：
$ ssh Slave1
The authenticity of host 'slave2 (192.168.137.101)' can't be established.
RSA key fingerprint is d5:18:cb:5f:92:66:74:c7:30:30:bb:36:bf:4c:ed:e9.
Are you sure you want to continue connecting (yes/no)? yes
Warning: Permanently added 'slave2,192.168.137.101' (RSA) to the list of known hosts.
Last login: Fri Aug 30 21:31:36 2013 from slave1
[hadoop@Slave1 ~]$
同样的方法，将Master 的公钥复制到其他节点。
3、安装Hadoop
1) 切换为hadoop用户，下载安装包后，直接解压安装即可：
#su - hadoop
#wget
#tar -zxvf hadoop-1.2.1.tar.gz
我的安装目录为：
/home/hadoop/hadoop-1.2.1
为了方便，使用hadoop命令或者start-all.sh等命令，修改Master上/etc/profile 新增以下内容：
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-1.2.1
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
修改完毕后，执行source /etc/profile 来使其生效。
2) 配置conf/hadoop-env.sh文件
配置conf/hadoop-env.sh文件,添加：
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.6.0_45/
这里修改为你的jdk的安装位置。
测试hadoop安装：
/home/hadoop/hadoop-1.2.1/bin/hadoop jar hadoop-0.20.2-examples.jarwordcount conf/ /tmp/out
4、集群配置（所有节点相同）
1) 配置文件：conf/core-site.xml
fs.default.name
Master:9000
The name of the default file system. Either the literal string "local" or a host:port forDFS.
hadoop.tmp.dir
/home/hadoop/tmp
A base for other temporary directories.
fs.default.name是NameNode的URI。hdfs://主机名:端口/hadoop.tmp.dir ：Hadoop的默认临时路径，这个最好配置，如果在新增节点或者其他情况下莫名其妙的DataNode启动不了，就删除此文件中的tmp目录即可。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。
2) 配置文件：conf/mapred-site.xml
mapred.job.tracker
Master:9001
The host and port that the MapReduce job tracker runs at. If "local", then jobs are runin-process as a single map and reduce task.
mapred.local.dir
/home/hadoop/tmp
mapred.job.tracker是JobTracker的主机（或者IP）和端口。主机:端口。
3) 配置文件：conf/hdfs-site.xml
dfs.name.dir
/home/hadoop/name1, /home/hadoop/name2
Determines where on the local filesystem the DFS name node should store the name table. If this is a comma-delimited list of directories then the name table is replicated in all of the directories, for redundancy.
dfs.data.dir
/home/hadoop/data1, /home/hadoop/data2
Determines where on the local filesystem an DFS data node should store its blocks. If this is a comma-delimited list of directories, then data will be stored in all named directories, typically on different devices. Directories that do not exist are ignored.
dfs.replication
3
Default block replication. The actual number of replications can be specified when the file is created. The default is used if replication is not specified in create time.
dfs.name.dir是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.data.dir是DataNode存放块数据的本地文件系统路径，逗号分割的列表。 当这个值是逗号分割的目录列表时，数据将被存储在所有目录下，通常分布在不同设备上。
dfs.replication是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。
4) 配置masters和slaves主从结点
配置conf/masters和conf/slaves来设置主从结点，注意最好使用主机名，并且保证机器之间通过主机名可以互相访问，每个主机名一行。
$vim masters：
输入：
Master
$vim slaves：
输入：
Slave1
Slave2
Slave3
配置结束，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
$scp -r /home/hadoop/hadoop-1.2.1 Slave1:/home/hadoop/
$scp -r /home/hadoop/hadoop-1.2.1 Slave2:/home/hadoop/
$scp -r /home/hadoop/hadoop-1.2.1 Slave3:/home/hadoop/
5、hadoop启动
1) 格式化一个新的分布式文件系统
$ cd /home/hadoop/hadoop-1.2.1 $ bin/hadoop namenode -format
成功情况下系统输出：
Warning: $HADOOP_HOME is deprecated.
13/09/10 16:39:31 INFO namenode.NameNode: STARTUP_MSG:
/************************************************************
STARTUP_MSG: Starting NameNode
STARTUP_MSG: host = Master/192.168.137.100
STARTUP_MSG: args = [-format]
STARTUP_MSG: version = 1.2.1
STARTUP_MSG: build = -r 1503152; compiled by 'mattf' on Mon Jul 22 15:23:09 PDT 2013
STARTUP_MSG: java = 1.6.0_45
************************************************************/
13/09/10 16:39:32 INFO util.GSet: Computing capacity for map BlocksMap
13/09/10 16:39:32 INFO util.GSet: VM type = 64-bit
13/09/10 16:39:32 INFO util.GSet: 2.0% max memory = 1013645312
13/09/10 16:39:32 INFO util.GSet: capacity = 2^21 = 2097152 entries
13/09/10 16:39:32 INFO util.GSet: recommended=2097152, actual=2097152
13/09/10 16:39:32 INFO namenode.FSNamesystem: fsOwner=hadoop
13/09/10 16:39:32 INFO namenode.FSNamesystem: supergroup=supergroup
13/09/10 16:39:32 INFO namenode.FSNamesystem: isPermissionEnabled=true
13/09/10 16:39:32 INFO namenode.FSNamesystem: dfs.block.invalidate.limit=100
13/09/10 16:39:32 INFO namenode.FSNamesystem: isAccessTokenEnabled=falseaccessKeyUpdateInterval=0 min(s), accessTokenLifetime=0 min(s)
13/09/10 16:39:32 INFO namenode.FSEditLog: dfs.namenode.edits.toleration.length = 0
13/09/10 16:39:32 INFO namenode.NameNode: Caching file names occuring more than 10 times
13/09/10 16:39:33 INFO common.Storage: Image file /home/hadoop/name1/current/fsimage of size 112 bytes saved in 0 seconds.
13/09/10 16:39:33 INFO namenode.FSEditLog: closing edit log: position=4, editlog=/home/hadoop/name1/current/edits
13/09/10 16:39:33 INFO namenode.FSEditLog: close success: truncate to 4, editlog=/home/hadoop/name1/current/edits
13/09/10 16:39:33 INFO common.Storage: Storage directory /home/hadoop/name1 has been successfully formatted.
13/09/10 16:39:33 INFO common.Storage: Image file /home/hadoop/name2/current/fsimage of size 112 bytes saved in 0 seconds.
13/09/10 16:39:33 INFO namenode.FSEditLog: closing edit log: position=4, editlog= /home/hadoop/name2/current/edits
13/09/10 16:39:33 INFO namenode.FSEditLog: close success: truncate to 4, editlog= /home/hadoop/name2/current/edits
13/09/10 16:39:33 INFO common.Storage: Storage directory /home/hadoop/name2 has been successfully formatted.
13/09/10 16:39:33 INFO namenode.NameNode: SHUTDOWN_MSG:
/************************************************************
SHUTDOWN_MSG: Shutting down NameNode at Master/192.168.137.100
************************************************************/
查看输出保证分布式文件系统格式化成功执行完后可以到master机器上看到/home/hadoop//name1和/home/hadoop/name2两个目录。在主节点master上面启动hadoop，主节点会启动所有从节点的hadoop。
2) 启动所有节点
启动方式1：
$ bin/start-all.sh
（同时启动HDFS和Map/Reduce）系统输出：
$ bin/start-all.sh
Warning: $HADOOP_HOME is deprecated.
starting namenode, logging to /home/hadoop/hadoop-1.2.1/libexec/../logs/hadoop-hadoop-namenode-Master.out
Slave3: starting datanode, logging to /home/hadoop/hadoop-1.2.1/libexec/../logs/hadoop-hadoop-datanode-Slave3.out
Slave2: starting datanode, logging to /home/hadoop/hadoop-1.2.1/libexec/../logs/hadoop-hadoop-datanode-Slave2.out
Slave1: starting datanode, logging to /home/hadoop/hadoop-1.2.1/libexec/../logs/hadoop-hadoop-datanode-Slave1.out
The authenticity of host 'master (192.168.137.100)' can't be established.
RSA key fingerprint is d5:18:cb:5f:92:66:74:c7:30:30:bb:36:bf:4c:ed:e9.
Are you sure you want to continue connecting (yes/no)? yes
Master: Warning: Permanently added 'master,192.168.137.100' (RSA) to the list of known hosts.
hadoop@master's password:
Master: starting secondarynamenode, logging to /home/hadoop/hadoop-1.2.1/libexec/../logs/hadoop-hadoop-secondarynamenode-Master.out
starting jobtracker, logging to /home/hadoop/hadoop-1.2.1/libexec/../logs/hadoop-hadoop-jobtracker-Master.out
Slave2: starting tasktracker, logging to /home/hadoop/hadoop-1.2.1/libexec/../logs/hadoop-hadoop-tasktracker-Slave2.out
Slave3: starting tasktracker, logging to /home/hadoop/hadoop-1.2.1/libexec/../logs/hadoop-hadoop-tasktracker-Slave3.out
Slave1: starting tasktracker, logging to /home/hadoop/hadoop-1.2.1/libexec/../logs/hadoop-hadoop-tasktracker-Slave1.out
执行完后可以到master（Master）和slave（Slave1,Slave2,Slave3）机器上看到/home/hadoop/hadoopfs/data1和/home/hadoop/data2两个目录。
启动方式2：
启动Hadoop集群需要启动HDFS集群和Map/Reduce集群。
在分配的NameNode上，运行下面的命令启动HDFS：
$ bin/start-dfs.sh
（单独启动HDFS集群）
bin/start-dfs.sh脚本会参照NameNode上${HADOOP_CONF_DIR}/slaves文件的内容，在所有列出的slave上启动DataNode守护进程。
在分配的JobTracker上，运行下面的命令启动Map/Reduce：$bin/start-mapred.sh
（单独启动Map/Reduce）
bin/start-mapred.sh脚本会参照JobTracker上${HADOOP_CONF_DIR}/slaves文件的内容，在所有列出的slave上启动TaskTracker守护进程。
3) 关闭所有节点
从主节点master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 ${HADOOP_LOG_DIR} 目录 (默认是 ${HADOOP_HOME}/logs).
${HADOOP_HOME}就是安装路径.
6、测试
1) 用jps检验各后台进程是否成功启动
--在master节点查看后台进程
$ /usr/local/jdk1.6.0_45/bin/jps
3180 Jps
2419 SecondaryNameNode
2236 NameNode
2499 JobTracker
--在slave节点查看后台进程
$ /usr/local/jdk1.6.0_45/bin/jps
2631 Jps
2277 DataNode
2365 TaskTracker
2) 通过用浏览器和http访问NameNode和JobTracker的网络接口：
NameNode –
Jobtracker –
3) 使用netstat –nat查看端口9000和9001是否正在使用。
HDFS操作
运行bin/目录的hadoop命令，可以查看Haoop所有支持的操作及其用法，这里以几个简单的操作为例。
建立目录
$bin/hadoop dfs -mkdir testdir
Warning: $HADOOP_HOME is deprecated.
13/09/10 17:29:05 WARN fs.FileSystem: "Master:9000" is a deprecated filesystem name. Use":9000/" instead.
在HDFS中建立一个名为testdir的目录
复制文件
$ bin/hadoop dfs -put /home/hadoop/hadoop-1.2.1.tar.gz testfile.zip
Warning: $HADOOP_HOME is deprecated.
13/09/10 17:30:32 WARN fs.FileSystem: "Master:9000" is a deprecated filesystem name. Use":9000/" instead.
13/09/10 17:30:33 WARN fs.FileSystem: "Master:9000" is a deprecated filesystem name. Use":9000/" instead
把本地文件/home/hadoop/hadoop-1.2.1.tar.gz拷贝到HDFS的根目录/user/hadoop/下，文件名为testfile.zip
查看现有文件
$ bin/hadoop dfs -ls
Warning: $HADOOP_HOME is deprecated.
13/09/10 17:32:00 WARN fs.FileSystem: "Master:9000" is a deprecated filesystem name. Use":9000/" instead.
Found 2 items
drwxr-xr-x - hadoop supergroup 0 2013-09-10 17:29 /user/hadoop/testdir
-rw-r--r-- 3 hadoop supergroup 63851630 2013-09-10 17:30 /user/hadoop/testfile.zip
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