本文主要详细地描述了hadoop集群的搭建以及一些配置文件的说明，用于自己复习以及供新人学习，若有错误之处还请指出。
前期准备
先给出我的集群架构：
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到hadoop官网下载好hadoop安装包http://mirrors.hust.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.6.5/hadoop-2.6.5.tar.gz
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装好四台虚拟机（我的四台虚拟机是CentOs6.3系统）
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四台虚拟机都装好jdk
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四台虚拟机都配好免密登录
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四台虚拟机都配置好ip地址和主机名映射关系(以下是我的地址映射关系)
vim /etc/hosts
192.168.25.13 mini1 192.168.25.14 mini2 192.168.25.15 mini3 192.168.25.16 mini4
以上步骤有不会的可查看我的其他几篇博客：
1、将hadoop安装包上传到mini1上，解压后改名，并创建目录hadoopdata与hadoop目录平行
tar -zxvf hadoop-2.6.5.tar.gz -C /root/apps/
cd /root/apps/
mv hadoop-2.6.5 hadoop
mkdir hadoopdata
2、进入hadoop配置文件目录下,可看到以下配置文件
cd hadoop/etc/hadoop/
3、修改hadoop-env.sh配置文件
vim hadoop-env.sh
#写上自己的JAVA_HOME
4、修改core-site.xml配置文件
vim core-site.xml
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://mini1:9000</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/root/apps/hadoopdata</value>
</property>
</configuration>
配置说明：
fs.defaultFS：hadoop使用什么文件系统
hdfs://mini1:9000：指定hadoop系统使用hdfs文件系统，并指明namenode为mini1，客户端访问端口为9000
hadoop.tmp.dir：hadoop文件存储目录
有2个参数可配置，但一般来说我们不做修改。
fs.checkpoint.period表示多长时间记录一次hdfs的镜像,默认是1小时。
fs.checkpoint.size表示镜像文件快大小，默认64M。
<property>
<name>fs.checkpoint.period</name>
<value>3600</value>
</property>
<property>
<name>fs.checkpoint.size</name>
<value>67108864</value>
</property>
5、修改hdfs-site.xml(可不做任何配置，使用默认)
vim hdfs-site.xml
<configuration>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>/root/apps/hadoopdata/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>/root/apps/hadoopdata/data</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
</configuration>
配置说明：
dfs.namenode.name.dir：namenode节点的数据存放目录
dfs.datanode.data.dir：datanode节点的数据存放目录
dfs.replication：集群中hdfs保存数据的副本数
6、更改mapred-site.xml.template的配置文件名，并进行配置
mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml
vim mapred-site.xml
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
配置说明：
mapreduce.framework.name：使用yarn运行mapreduce程序
7、修改yarn-site.xml配置文件
vim yarn-site.xml
<configuration>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>mini1</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>
配置说明：
yarn.resourcemanager.hostname：指定YARN的老大（ResourceManager）的地址
yarn.nodemanager.aux-services：指定reducer获取数据的方式
8、修改slaves文件
vim slaves
# 在此文件下写入需要启动datanode和nodemanager的机器（往往datanode和nodemanager在一台机器上启动），一行代表一台机器。
9、将hadoop添加到环境变量，并重新加载环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/itcast/hadoop-2.4.1
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
source /etc/profile
重要！重要！重要！！！
Apache提供的hadoop本地库是32位的，而在64位的服务器上就会有问题，因此需要自己对源码进行编译64位的版本。
自己编译比较麻烦,可以去网站：http://dl.bintray.com/sequenceiq/sequenceiq-bin/ 下载对应的编译版本。
准备好64位的lib包后做以下操作：
#解压到已经安装好的hadoop安装目录的lib/native 和 lib目录下
tar -zxvf hadoop-native-64-2.6.0.tar -C hadoop/lib/native
tar -zxvf hadoop-native-64-2.6.0.tar -C hadoop/lib
#配置环境变量
vi /etc/profile
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib"
source /etc/profile
#hadoop检测本地库
hadoop checknative –a
10、将hadoop和配置文件分别分发给另外三台机器（mini2，mini3，mini4）
scp -r /root/apps/hadoop mini2:/root/apps/
scp -r /root/apps/hadoop mini3:/root/apps/
scp -r /root/apps/hadoop mini4:/root/apps/
scp /etc/profile mini2:/etc/
scp /etc/profile mini3:/etc/
scp /etc/profile mini4:/etc/
不要忘记三台机器都要重新加载一下配置文件
11、初始化HDFS
hadoop namenode -format
12、批量启动/停止
#批量启动hdfs
start-dfs.sh
#批量停止hdfs
stop-dfs.sh
#批量启动yarn
strat-yarn.sh
#批量停止yarn
stop-yarn.sh
#单独启动或停止hdfs，yarn
hadoop-daemon.sh start namenode hadoop-daemon.sh stop namenode
hadoop-daemon.sh start datanode hadoop-daemon.sh stop datanode
hadoop-daemon.sh start resourcemanager hadoop-daemon.sh stop resourcemanager
hadoop-daemon.sh start nodemanager hadoop-daemon.sh stop nodemanager
总结
- 官网提供的版本本地库是32位的，在64位主机环境下无法执行。需要下载hadoop源码进行编译。
- 自己编译参考https://jingyan.baidu.com/article/ce436649fea8533772afd365.html
- 配置文件
hdfs-site.xml可不做任何配置，使用默认即可 - 集群中每台机器都要记得修改
/etc/hosts文件 - 集群中所有的机器配置环境变量后不要忘记source一下（因为本文的环境变量文件是通过scp命令传给各台机器的，很容易忘记source）
- 配置免密登录的时候不要忘记本机也配置上（将mini1的公钥发给mini1）（ssh-copy-id mini1）
- 如果哪台机器启动出错，可查看相应机器下的日志文件，根据错误信息百度查询解决方法（/root/apps/hadoop/logs/）(查看.log结尾的日志文件)
- 严格按照上述流程安装（包括目录创建以及目录的位置），可顺利完成集群的搭建
问题解决
datanode无法启动
原因：
初始化工作目录结构（hdfs namenode -format）只是初始化了namenode的工作目录，而datanode的工作目录是在datanode启动后自己初始化的。
namenode在format初始化的时候会形成两个标识：
blockPoolId,
clusterId.
新的datanode加入时，会获取这两个标识作为自己工作目录中的标
识。一旦namenode重新format后，namenode的身份标识已变，而
datanode如果依然持有原来的id，就不会被namenode识别。
解决方法：
将datanode机器上的工作目录删掉，重新启动datanode，
它会重新创建工作目录，并获取namenode的标识。
集群中各个端口
更多配置文件信息参考：https://blog.csdn.net/cuitaixiong/article/details/51591410