hadoop 2.7.3安装和配置

一、安装环境 
硬件：虚拟机 
操作系统：Centos 6.4 64位 
IP：192.168.241.128
主机名：admin
安装用户：root

二、安装JDK 
安装JDK1.8或者以上版本。这里安装jdk1.8.0_121。 
下载地址：http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html 
1，下载jdk-8u121-linux-x64.tar.gz，解压到/usr/Java/jdk1.8。 
2，在/root/.bash_profile中添加如下配置：

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

3，使环境变量生效，#source ~/.bash_profile 
4，安装验证# java -version 
Java version "1.8.0_121"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_121-b13)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.121-b13, mixed mode)

查看启动端口：netstat -ntpl   查看防火墙：iptables -L  /-F关闭

三，配置SSH无密码登陆    

ssh-keygen -t rsa

ssh-keygen -t dsacat ~/.ssh/id_rsa.pub > ~/.ssh/authorized_keys  注：> :重定向

cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys 注：>>:追加

chmod 700 ~/.ssh/    注：~/.ssh 目录的权限必须是700

chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys 注：~/.ssh/authorized_keys 文件权限必须是600

#服务器配置

1.修改sshd配置文件(su root -->>  vi /etc/ssh/sshd_config)

找到以下内容，并去掉注释符号"#"

================================

RSAAuthentication yesPubkeyAuthentication yesAuthorizedKeysFile      .ssh/authorized_keys

================================

重启sshd:

$ /etc/init.d/sshd restart

验证ssh，# ssh localhost 
不需要输入密码即可登录。

如果你是集群的形式，那么可以参考http://blog.csdn.NET/se7en_q/article/details/47671425

把一个文件夹下的所有文件夹及文件的拥有者变更为另一个用户：

su root   -->>hadoop

chown -R hadoop:hadoop /usr/local/hadoop/

四，安装Hadoop-2.7.3
1，下载Hadoop2.7.3
下载地址：http://mirrors.hust.edu.cn/apache/hadoop/common/stable2/hadoop-2.7.3.tar.gz

2，解压安装 
1），复制 Hadoop-2.7.3.tar.gz 到/usr/hadoop目录下， 
然后#tar -xzvf hadoop-2.7.3.tar.gz 解压，解压后目录为：/usr/hadoop/hadoop-2.7.3
2），在/usr/hadoop/目录下，建立tmp、hdfs/name、hdfs/data目录，执行如下命令 
#mkdir /usr/hadoop/tmp 
#mkdir /usr/hadoop/hdfs 
#mkdir /usr/hadoop/hdfs/data 
#mkdir /usr/hadoop/hdfs/name

3），设置环境变量，#vi ~/.bash_profile

# set hadoop pathexport HADOOP_HOME=/usr/hadoop/hadoop-2.7.3export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin

4)，使环境变量生效，$source ~/.bash_profile

3，Hadoop配置 
进入$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录，配置 hadoop-env.sh等。涉及的配置文件如下： 
hadoop-2.7.3/etc/hadoop/hadoop-env.sh 

hadoop-2.7.3/etc/hadoop/yarn-env.sh 

hadoop-2.7.3/etc/hadoop/core-site.xml 

hadoop-2.7.3/etc/hadoop/hdfs-site.xml 

hadoop-2.7.3/etc/hadoop/mapred-site.xml 

hadoop-2.7.3/etc/hadoop/yarn-site.xml

1）配置hadoop-env.sh

# The java implementation to use.#export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_79

2）配置yarn-env.sh

#export JAVA_HOME=/home/y/libexec/jdk1.7.0/export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_79

3）配置core-site.xml 
添加如下配置：

<configuration> <property>    <name>fs.default.name</name>    <value>hdfs://localhost:9000</value>    <description>HDFS的URI，文件系统://namenode标识:端口号</description></property><property>    <name>hadoop.tmp.dir</name>    <value>/usr/hadoop/tmp</value>    <description>namenode上本地的hadoop临时文件夹</description></property></configuration>

4），配置hdfs-site.xml 
添加如下配置

<configuration><!—hdfs-site.xml--><property>    <name>dfs.name.dir</name>    <value>/usr/hadoop/hdfs/name</value>    <description>namenode上存储hdfs名字空间元数据 </description> </property><property>    <name>dfs.data.dir</name>    <value>/usr/hadoop/hdfs/data</value>    <description>datanode上数据块的物理存储位置</description></property><property>    <name>dfs.replication</name>    <value>1</value>    <description>副本个数，配置默认是3,应小于datanode机器数量</description></property></configuration>

5），配置mapred-site.xml 
添加如下配置：

<configuration><property>        <name>mapreduce.framework.name</name>        <value>yarn</value></property></configuration>

6），配置yarn-site.xml 
添加如下配置：

<configuration><property>        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>        <value>mapreduce_shuffle</value></property><property>        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>        <value>192.168.241.128:8099</value></property></configuration>

4，Hadoop启动 
1）格式化namenode

$ bin/hdfs namenode –format

2）启动NameNode 和 DataNode 守护进程

$ sbin/start-dfs.sh

3）启动ResourceManager 和 NodeManager 守护进程

$ sbin/start-yarn.sh

5，启动验证 
1）执行jps命令，有如下进程，说明Hadoop正常启动

# jps6097 NodeManager11044 Jps7497 -- process information unavailable8256 Worker5999 ResourceManager5122 SecondaryNameNode8106 Master4836 NameNode4957 DataNode