看了Hadoop的一个7天视频教程，里面给出了搭建的详细步骤，教程中是按2.4.1版本搭建的，我用的是2.7.3版本，好像没什么差别。下面是抄过来的，加了一点注释。
hadoop2.0已经发布了稳定版本了，增加了很多特性，比如HDFS HA、YARN等。最新的hadoop-2.4.1又增加了YARN HA
注意：apache提供的hadoop-2.4.1的安装包是在32位操作系统编译的，因为hadoop依赖一些C++的本地库，
所以如果在64位的操作上安装hadoop-2.4.1就需要重新在64操作系统上重新编译 （我直接下载的2.7.3，没有在64位操作系统上重新编译，跑起来暂时也没发现问题）
前期准备：
1.修改Linux主机名
2.修改IP
3.修改主机名和IP的映射关系
######注意######如果你们公司是租用的服务器或是使用的云主机（如华为用主机、阿里云主机等）
/etc/hosts里面要配置的是内网IP地址和主机名的映射关系
4.关闭防火墙
5.ssh免登陆
6.安装JDK，配置环境变量等
集群规划：
主机名 IP 安装的软件 运行的进程
itcast01 192.168.1.201 jdk、hadoop NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)
itcast02 192.168.1.202 jdk、hadoop NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)
itcast03 192.168.1.203 jdk、hadoop ResourceManager
itcast04 192.168.1.204 jdk、hadoop ResourceManager
itcast05 192.168.1.205 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
itcast06 192.168.1.206 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
itcast07 192.168.1.207 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
说明：
1.在hadoop2.0中通常由两个NameNode组成，一个处于active状态，另一个处于standby状态。Active NameNode对外提供服务，而Standby NameNode则不对外提供服务，仅同步active namenode的状态，以便能够在它失败时快速进行切换。
hadoop2.0官方提供了两种HDFS HA的解决方案，一种是NFS，另一种是QJM。这里我们使用简单的QJM。在该方案中，主备NameNode之间通过一组JournalNode同步元数据信息，一条数据只要成功写入多数JournalNode即认为写入成功。通常配置奇数个JournalNode
这里还配置了一个zookeeper集群，用于ZKFC（DFSZKFailoverController）故障转移，当Active NameNode挂掉了，会自动切换Standby NameNode为standby状态
2.hadoop-2.2.0中依然存在一个问题，就是ResourceManager只有一个，存在单点故障，hadoop-2.4.1解决了这个问题，有两个ResourceManager，一个是Active，一个是Standby，状态由zookeeper进行协调
安装步骤：
1.安装配置zooekeeper集群（在itcast05上）
1.1解压
tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz -C /itcast/
1.2修改配置
cd /itcast/zookeeper-3.4.5/conf/
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
vim zoo.cfg
修改：dataDir=/itcast/zookeeper-3.4.5/tmp
在最后添加：
server.1=itcast05:2888:3888
server.2=itcast06:2888:3888
server.3=itcast07:2888:3888
保存退出
然后创建一个tmp文件夹
mkdir /itcast/zookeeper-3.4.5/tmp
再创建一个空文件
touch /itcast/zookeeper-3.4.5/tmp/myid
最后向该文件写入ID
echo 1 > /itcast/zookeeper-3.4.5/tmp/myid
1.3将配置好的zookeeper拷贝到其他节点(首先分别在itcast06、itcast07根目录下创建一个itcast目录：mkdir /itcast)
scp -r /itcast/zookeeper-3.4.5/ itcast06:/itcast/
scp -r /itcast/zookeeper-3.4.5/ itcast07:/itcast/
注意：修改itcast06、itcast07对应/itcast/zookeeper-3.4.5/tmp/myid内容
itcast06：
echo 2 > /itcast/zookeeper-3.4.5/tmp/myid
itcast07：
echo 3 > /itcast/zookeeper-3.4.5/tmp/myid
2.安装配置hadoop集群（在itcast01上操作）
2.1解压
tar -zxvf hadoop-2.4.1.tar.gz -C /itcast/
2.2配置HDFS（hadoop2.0所有的配置文件都在$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下）
#将hadoop添加到环境变量中
vim /etc/profile
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_55
export HADOOP_HOME=/itcast/hadoop-2.4.1
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin
#hadoop2.0的配置文件全部在$HADOOP_HOME/etc/hadoop下
cd /itcast/hadoop-2.4.1/etc/hadoop
2.2.1修改hadoo-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_55
2.2.2修改core-site.xml
<configuration> <!-- 指定hdfs的nameservice为mycluster --> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://mycluster</value> </property> <!-- 指定hadoop临时目录 --> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/itcast/hadoop-2.4.1/tmp</value> </property> <!-- 指定zookeeper地址 --> <property> <name>ha.zookeeper.quorum</name> <value>itcast05:2181,itcast06:2181,itcast07:2181</value> </property> <property> <name>ipc.client.connect.max.retries</name> <value>100</value> <description>Indicates the number of retries a client will make to establish a server connection.</description> </property> <property> <name>ipc.client.connect.retry.interval</name> <value>10000</value> <description>Indicates the number of milliseconds a client will wait for before retrying to establish a server connection.</description> </property> </configuration>
2.2.3修改hdfs-site.xml
<configuration> <!--指定hdfs的nameservice为mycluster，需要和core-site.xml中的保持一致 --> <property> <name>dfs.nameservices</name> <value>mycluster</value> </property> <!-- mycluster下面有两个NameNode，分别是nn1，nn2 --> <property> <name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name> <value>nn1,nn2</value> </property> <!-- nn1的RPC通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name> <value>itcast01:9000</value> </property> <!-- nn1的http通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name> <value>itcast01:50070</value> </property> <!-- nn2的RPC通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name> <value>itcast02:9000</value> </property> <!-- nn2的http通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name> <value>itcast02:50070</value> </property> <!-- 指定NameNode的元数据在JournalNode上的存放位置 --> <property> <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name> <value>qjournal://itcast05:8485;itcast06:8485;itcast07:8485/mycluster</value> </property> <!-- 指定JournalNode在本地磁盘存放数据的位置 --> <property> <name>dfs.journalnode.edits.dir</name> <value>/itcast/hadoop-2.4.1/journal</value> </property> <!-- 开启NameNode失败自动切换 --> <property> <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name> <value>true</value> </property> <!-- 配置失败自动切换实现方式 --> <property> <name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name> <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value> </property> <!-- 配置隔离机制方法，多个机制用换行分割，即每个机制暂用一行--> <property> <name>dfs.ha.fencing.methods</name> <value> sshfence shell(/bin/true) </value> </property> <!-- 使用sshfence隔离机制时需要ssh免登陆 --> <property> <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name> <value>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value> </property> <!-- 配置sshfence隔离机制超时时间 --> <property> <name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name> <value>30000</value> </property> </configuration>
2.2.4修改mapred-site.xml
<configuration> <!-- 指定mr框架为yarn方式 --> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> <!-- 设置jobhistoryserver 没有配置的话 history入口不可用 --> <property> <name>mapreduce.jobhistory.address</name> <value>bigdata2:10020</value> </property> <!-- 配置web端口 --> <property> <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name> <value>bigdata2:19888</value> </property> <!-- 配置正在运行中的日志在hdfs上的存放路径 --> <property> <name>mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir</name> <value>/history/done_intermediate</value> </property> <!-- 配置运行过的日志存放在hdfs上的存放路径 --> <property> <name>mapreduce.jobhistory.done-dir</name> <value>/history/done</value> </property> </configuration>
2.2.5修改yarn-site.xml
<configuration> <!-- 开启RM高可靠 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name> <value>true</value> </property> <!-- 指定RM的cluster id --> <property> <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name> <value>yrc</value> </property> <!-- 指定RM的名字 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name> <value>rm1,rm2</value> </property> <!-- 分别指定RM的地址 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name> <value>itcast03</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name> <value>itcast04</value> </property> <!-- 指定zk集群地址 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name> <value>itcast05:2181,itcast06:2181,itcast07:2181</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> <!-- 指定 log 服务器的 URL，不指定的话，无法在 web 页面浏览YARN 中 job 的日志 --> <property> <name>yarn.log.server.url</name> <value>http://bigdata2:19888/jobhistory/logs</value> </property> <!-- 以下为日志聚合的配置。即把日志存在 HDFS 上 --> <!-- 执行结束后收集各个container本地的日志 --> <property> <name>yarn.log-aggregation-enable</name> <value>true</value> </property> <!-- 收集的日志的保留时间，以秒为单位，到时后被删除，保留30天后删除 --> <property> <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name> <value>2592000</value> </property> <!-- log server 的地址 --> <property> <name>yarn.log.server.url</name> <value>http://bigdata2:19888/jobhistory/logs</value> </property> <!-- 存放application本地执行日志的根目录，执行完毕后删除，按用户名存储 --> <property> <name>yarn.nodemanager.local-dirs</name> <value>/opt/data/hadoop/yarn/local</value> </property> <!-- 存储容器日志的位置 --> <property> <name>yarn.nodemanager.log-dirs</name> <value>/opt/data/hadoop/yarn/log</value> </property> <!-- 日志的保留时间,log aggregation没有enable时，有效 --> <property> <name>yarn.nodemanager.log.retain-seconds</name> <value>604800</value> </property> <!-- 聚合日志后在hdfs的存放地址 --> <property> <name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name> <value>/yarn/log</value> </property> <!-- 集合日志后的存放地址由 ${remote-app-log-dir}/${user}/{thisParam}构成 --> <property> <name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir-suffix</name> <value>logs</value> </property> <!-- application执行结束后延迟10min删除本地文件及日志 --> <property> <name>yarn.nodemanager.delete.debug-delay-sec</name> <value>3600</value> </property> </configuration>
2.2.6修改slaves(slaves是指定子节点的位置，因为要在itcast01上启动HDFS、在itcast03启动yarn，所以itcast01上的slaves文件指定的是datanode的位置，itcast03上的slaves文件指定的是nodemanager的位置)
itcast05
itcast06
itcast07
2.2.7配置免密码登陆
#首先要配置itcast01到itcast02、itcast03、itcast04、itcast05、itcast06、itcast07的免密码登陆
#在itcast01上生产一对钥匙
ssh-keygen -t rsa
#将公钥拷贝到其他节点，包括自己
ssh-copy-id itcast01
ssh-copy-id itcast02
ssh-copy-id itcast03
ssh-copy-id itcast04
ssh-copy-id itcast05
ssh-copy-id itcast06
ssh-copy-id itcast07
#配置itcast03到itcast04、itcast05、itcast06、itcast07的免密码登陆
#在itcast03上生产一对钥匙
ssh-keygen -t rsa
#将公钥拷贝到其他节点
ssh-coyp-id itcast04
ssh-coyp-id itcast05
ssh-coyp-id itcast06
ssh-coyp-id itcast07
#注意：两个namenode之间要配置ssh免密码登陆，别忘了配置itcast02到itcast01的免登陆
在itcast02上生产一对钥匙
ssh-keygen -t rsa
ssh-coyp-id -i itcast01
2.4将配置好的hadoop拷贝到其他节点
scp -r /itcast/ itcast02:/
scp -r /itcast/ itcast03:/
scp -r /itcast/hadoop-2.4.1/ root@itcast04:/itcast/
scp -r /itcast/hadoop-2.4.1/ root@itcast05:/itcast/
scp -r /itcast/hadoop-2.4.1/ root@itcast06:/itcast/
scp -r /itcast/hadoop-2.4.1/ root@itcast07:/itcast/
###注意：严格按照下面的步骤
2.5启动zookeeper集群（分别在itcast05、itcast06、tcast07上启动zk）
cd /itcast/zookeeper-3.4.5/bin/
./zkServer.sh start
#查看状态：一个leader，两个follower
./zkServer.sh status
2.6启动journalnode（分别在在itcast05、itcast06、tcast07上执行） (注：我搭建时不需要此步骤，执行下面2.9步骤时，会自动启动journalnode)
cd /itcast/hadoop-2.4.1
sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
#运行jps命令检验，itcast05、itcast06、itcast07上多了JournalNode进程
2.7格式化HDFS
#在itcast01上执行命令:
hdfs namenode -format
#格式化后会在根据core-site.xml中的hadoop.tmp.dir配置生成个文件，这里我配置的是/itcast/hadoop-2.4.1/tmp，然后将/itcast/hadoop-2.4.1/tmp拷贝到itcast02的/itcast/hadoop-2.4.1/下。
scp -r tmp/ itcast02:/itcast/hadoop-2.4.1/
2.8格式化ZK(在itcast01上执行即可)
hdfs zkfc -formatZK
2.9启动HDFS(在itcast01上执行)
sbin/start-dfs.sh
2.10启动YARN(#####注意#####：是在itcast03上执行start-yarn.sh，把namenode和resourcemanager分开是因为性能问题，因为他们都要占用大量资源，所以把他们分开了，他们分开了就要分别在不同的机器上启动)
sbin/start-yarn.sh
我们还可以启动 jobhistory server: mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
到此，hadoop-2.4.1配置完毕，可以统计浏览器访问:
http://192.168.1.201:50070
NameNode 'itcast01:9000' (active)
http://192.168.1.202:50070
NameNode 'itcast02:9000' (standby)
(所有都启动成功了，我就是打不开上面的页面。网上有蛮多说50070打不开的，原因各种各样，都不适合我的情况，后来执行 netstat -antp | grep 50070，竟然发现IP是127.0.1.1，一看 /etc/hosts，发现我的主机名竟然对应的是127.0.1.1，这个好像是ubuntu自动加的，我把它改成内网IP地址：192.168.137.11，能成功访问了)
验证HDFS HA
首先向hdfs上传一个文件
hadoop fs -put /etc/profile /profile （竟然报“ Operation category WRITE is not supported in state standby”这样的错。找了半天答案，才发现，这个命令必须在active的那台机器上运行！！）
hadoop fs -ls /
然后再kill掉active的NameNode
kill -9 <pid of NN>
通过浏览器访问：http://192.168.1.202:50070
NameNode 'itcast02:9000' (active)
这个时候itcast02上的NameNode变成了active
在执行命令：
hadoop fs -ls /
-rw-r--r-- 3 root supergroup 1926 2014-02-06 15:36 /profile
刚才上传的文件依然存在！！！
手动启动那个挂掉的NameNode
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
通过浏览器访问：http://192.168.1.201:50070
NameNode 'itcast01:9000' (standby)
(我直接关掉active的那台机器，可能是因为虚拟机全在一台电脑上的原因，standby的那台机器经过一段时间才切换成active)
验证YARN：
运行一下hadoop提供的demo中的WordCount程序：
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.4.1.jar wordcount /profile /out
OK，大功告成！！！