前言
Hadoop在大数据技术体系中的地位至关重要，Hadoop是大数据技术的基础，对Hadoop基础知识的掌握的扎实程度，会决定在大数据技术道路上走多远。
这是一篇入门文章，Hadoop的学习方法很多，网上也有很多学习路线图。本文的思路是：以安装部署Apache Hadoop2.x版本为主线，来介绍Hadoop2.x的架构组成、各模块协同工作原理、技术细节。安装不是目的，通过安装认识Hadoop才是目的。
第一部分：Linux环境安装
Hadoop是运行在Linux，虽然借助工具也可以运行在Windows上，但是建议还是运行在Linux系统上，第一部分介绍Linux环境的安装、配置、Java JDK安装等。
第二部分：Hadoop本地模式安装
Hadoop本地模式只是用于本地开发调试，或者快速安装体验Hadoop，这部分做简单的介绍。
第三部分：Hadoop伪分布式模式安装
学习Hadoop一般是在伪分布式模式下进行。这种模式是在一台机器上各个进程上运行Hadoop的各个模块，伪分布式的意思是虽然各个模块是在各个进程上分开运行的，但是只是运行在一个操作系统上的，并不是真正的分布式。
第四部分：完全分布式安装
完全分布式模式才是生产环境采用的模式，Hadoop运行在服务器集群上，生产环境一般都会做HA，以实现高可用。
第一部分：Linux环境安装
第一步、配置Vmware NAT网络
一、Vmware网络模式介绍
参考：http://blog.csdn.net/collection4u/article/details/14127671
二、NAT模式配置
NAT是网络地址转换，是在宿主机和虚拟机之间增加一个地址转换服务，负责外部和虚拟机之间的通讯转接和IP转换。
我们部署Hadoop集群，这里选择NAT模式，各个虚拟机通过NAT使用宿主机的IP来访问外网。
我们的要求是集群中的各个虚拟机有固定的IP、可以访问外网，所以进行如下设置：
1、 Vmware安装后，默认的NAT设置如下：
2、 默认的设置是启动DHCP服务的，NAT会自动给虚拟机分配IP，但是我们需要将各个机器的IP固定下来，所以要取消这个默认设置。
3、 为机器设置一个子网网段，默认是192.168.136网段，我们这里设置为100网段，将来各个虚拟机Ip就为 192.168.100.*。
4、 点击NAT设置按钮，打开对话框，可以修改网关地址和DNS地址。这里我们为NAT指定DNS地址。
5、 网关地址为当前网段里的.2地址，好像是固定的，我们不做修改，先记住网关地址就好了，后面会用到。
第二步、安装Linux操作系统
三、Vmware上安装Linux系统
1、 文件菜单选择新建虚拟机
2、 选择经典类型安装，下一步。
3、 选择稍后安装操作系统，下一步。
4、 选择Linux系统，版本选择CentOS 64位。
5、 命名虚拟机，给虚拟机起个名字，将来显示在Vmware左侧。并选择Linux系统保存在宿主机的哪个目录下，应该一个虚拟机保存在一个目录下，不能多个虚拟机使用一个目录。
6、 指定磁盘容量，是指定分给Linux虚拟机多大的硬盘，默认20G就可以，下一步。
7、 点击自定义硬件，可以查看、修改虚拟机的硬件配置，这里我们不做修改。
8、 点击完成后，就创建了一个虚拟机，但是此时的虚拟机还是一个空壳，没有操作系统，接下来安装操作系统。
9、 点击编辑虚拟机设置，找到DVD，指定操作系统ISO文件所在位置。
10、 点击开启此虚拟机，选择第一个回车开始安装操作系统
11、 设置root密码。
12、 先不添加普通用户，其他用默认的，就把Linux安装完毕了。
四、设置网络
因为Vmware的NAT设置中关闭了DHCP自动分配IP功能，所以Linux还没有IP，需要我们设置网络各个参数。
1、 用root进入，右击右上角的网络连接图标，选择修改连接。
2、 配置IP、子网掩码、网关（和NAT设置的一样）、DNS等参数，因为NAT里设置网段为100.*，所以这台机器可以设置为192.168.100.10网关和NAT一致，为192.168.100.2
3、 用ping来检查是否可以连接外网，如下图，已经连接成功。
五、修改Hostname
1、 临时修改hostname
[root@localhost Desktop]#hostnamebigdata-senior01.chybinmy.com
这种修改方式，系统重启后就会失效。
2、 永久修改hostname
想永久修改，应该修改配置文件 /etc/sysconfig/network。
命令：[root@bigdata-senior01 ~] vim /etc/sysconfig/network
打开文件后，
NETWORKING=yes#使用网络HOSTNAME=bigdata-senior01.chybinmy.com#设置主机名
六、配置Host
命令：[root@bigdata-senior01 ~] vim /etc/hosts添加hosts:192.168.100.10 bigdata-senior01.chybinmy.com
七、关闭防火墙
学习环境可以直接把防火墙关闭掉。
(1) 用root用户登录后，执行查看防火墙状态。
[root@bigdata-senior01 hadoop]# service iptables status
(2) 用[root@bigdata-senior01 hadoop]# service iptables stop关闭防火墙，这个是临时关闭防火墙。
[root@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]#serviceiptablesstopiptables:SettingchainstopolicyACCEPT:filter[ OK ]iptables:Flushingfirewallrules:[ OK ]iptables:Unloadingmodules:[ OK ]
(3) 如果要永久关闭防火墙用。
[root@bigdata-senior01 hadoop]# chkconfig iptables off
关闭，这种需要重启才能生效。
八、关闭selinux
selinux是Linux一个子安全机制，学习环境可以将它禁用。
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ vim /etc/sysconfig/selinux
# This file controls the state of SELinux on the system.# SELINUX= can take one of these three values:# enforcing - SELinux security policy is enforced.# permissive - SELinux prints warnings instead of enforcing.# disabled - No SELinux policy is loaded.SELINUX=disabled# SELINUXTYPE= can take one of these two values:# targeted - Targeted processes are protected,# mls - Multi Level Security protection.SELINUXTYPE=targeted
第三步、安装JDK
九、安装Java JDK
1、 查看是否已经安装了java JDK。
[root@bigdata-senior01 Desktop]# java –version
注意：Hadoop机器上的JDK，最好是Oracle的Java JDK，不然会有一些问题，比如可能没有JPS命令。
如果安装了其他版本的JDK，卸载掉。
2、 安装java JDK
(1) 去下载Oracle版本Java JDK：jdk-7u67-linux-x64.tar.gz
(2) 将jdk-7u67-linux-x64.tar.gz解压到/opt/modules目录下
[root@bigdata-senior01 /]# tar -zxvf jdk-7u67-linux-x64.tar.gz -C /opt/modules
(3) 添加环境变量
设置JDK的环境变量 JAVA_HOME。需要修改配置文件/etc/profile，追加
exportJAVA_HOME="/opt/modules/jdk1.7.0_67"exportPATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
修改完毕后，执行 source /etc/profile
(4)安装后再次执行 java –version,可以看见已经安装完成。
[root@bigdata-senior01 /]#java-versionjavaversion"1.7.0_67"Java(TM)SERuntimeEnvironment(build1.7.0_67-b01)JavaHotSpot(TM) 64-BitServerVM(build24.65-b04,mixedmode)
第二部分：Hadoop本地模式安装
第四步、Hadoop部署模式
Hadoop部署模式有：本地模式、伪分布模式、完全分布式模式。
区分的依据是NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager等模块运行在几个JVM进程、几个机器。
模式名称各个模块占用的JVM进程数各个模块运行在几个机器数上
本地模式1个1个
伪分布式模式N个1个
完全分布式模式N个N个
第五步、本地模式部署
十、本地模式介绍
本地模式是最简单的模式，所有模块都运行与一个JVM进程中，使用的本地文件系统，而不是HDFS，本地模式主要是用于本地开发过程中的运行调试用。下载hadoop安装包后不用任何设置，默认的就是本地模式。
十一、解压hadoop后就是直接可以使用
1、 创建一个存放本地模式hadoop的目录
[hadoop@bigdata-senior01 modules]$ mkdir /opt/modules/hadoopstandalone
2、 解压hadoop文件
[hadoop@bigdata-senior01 modules]$ tar -zxf /opt/sofeware/hadoop-2.5.0.tar.gz -C /opt/modules/hadoopstandalone/
3、 确保JAVA_HOME环境变量已经配置好
[hadoop@bigdata-senior01 modules]$ echo ${JAVA_HOME}/opt/modules/jdk1.7.0_67
十二、运行MapReduce程序，验证
我们这里用hadoop自带的wordcount例子来在本地模式下测试跑mapreduce。
1、 准备mapreduce输入文件wc.input
[hadoop@bigdata-senior01 modules]$ cat /opt/data/wc.input
hadoop mapreduce hive
hbase spark storm
sqoop hadoop hive
spark hadoop
2、 运行hadoop自带的mapreduce Demo
[hadoop@bigdata-senior01 hadoopstandalone]$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0.jar wordcount /opt/data/wc.input output2
这里可以看到job ID中有local字样，说明是运行在本地模式下的。
3、 查看输出文件
本地模式下，mapreduce的输出是输出到本地。
[hadoop@bigdata-senior01 hadoopstandalone]$ ll output2total4-rw-r--r--1hadoop hadoop60Jul712:50part-r-00000-rw-r--r--1hadoop hadoop0Jul712:50_SUCCESS
输出目录中有_SUCCESS文件说明JOB运行成功，part-r-00000是输出结果文件。
第三部分：Hadoop伪分布式模式安装
第六步、伪分布式Hadoop部署过程
十三、Hadoop所用的用户设置
1、 创建一个名字为hadoop的普通用户
[root@bigdata-senior01 ~]# useradd hadoop[root@bigdata-senior01 ~]# passwd hadoop
2、 给hadoop用户sudo权限
[root@bigdata-senior01 ~]# vim /etc/sudoers
设置权限，学习环境可以将hadoop用户的权限设置的大一些，但是生产环境一定要注意普通用户的权限限制。
root ALL=(ALL) ALL
hadoop ALL=(root) NOPASSWD:ALL
注意：如果root用户无权修改sudoers文件，先手动为root用户添加写权限。
[root@bigdata-senior01 ~]# chmod u+w /etc/sudoers
3、 切换到hadoop用户
[root@bigdata-senior01 ~]# su - hadoop[hadoop@bigdata-senior01 ~]$
4、 创建存放hadoop文件的目录
[hadoop@bigdata-senior01 ~]$ sudo mkdir /opt/modules
5、 将hadoop文件夹的所有者指定为hadoop用户
如果存放hadoop的目录的所有者不是hadoop，之后hadoop运行中可能会有权限问题，那么就讲所有者改为hadoop。
[hadoop@bigdata-senior01 ~]# sudo chown -R hadoop:hadoop /opt/modules
十四、解压Hadoop目录文件
1、 复制hadoop-2.5.0.tar.gz到/opt/modules目录下。
2、 解压hadoop-2.5.0.tar.gz
[hadoop@bigdata-senior01 ~]# cd /opt/modules[hadoop@bigdata-senior01 hadoop]# tar -zxvf hadoop-2.5.0.tar.gz
十五、配置Hadoop
1、 配置Hadoop环境变量
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop]# vim /etc/profile
追加配置：
exportHADOOP_HOME="/opt/modules/hadoop-2.5.0"exportPATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH
执行：source /etc/profile 使得配置生效
验证HADOOP_HOME参数：
[hadoop@bigdata-senior01 /]$ echo $HADOOP_HOME/opt/modules/hadoop-2.5.0
2、 配置 hadoop-env.sh、mapred-env.sh、yarn-env.sh文件的JAVA_HOME参数
[hadoop@bigdata-senior01 ~]$ sudo vim ${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/hadoop-env.sh
修改JAVA_HOME参数为：exportJAVA_HOME="/opt/modules/jdk1.7.0_67"
3、 配置core-site.xml
配置hostname，host，关闭防火墙的方法参见第一部分
[hadoop@bigdata-senior01 ~]{HADOOP_HOME}/etc/hadoop/core-site.xml
（1） fs.defaultFS参数配置的是HDFS的地址。
fs.defaultFShdfs://bigdata-senior01.chybinmy.com:8020
（2）hadoop.tmp.dir配置的是Hadoop临时目录，比如HDFS的NameNode数据默认都存放这个目录下，查看*-default.xml等默认配置文件，就可以看到很多依赖${hadoop.tmp.dir}的配置。
默认的hadoop.tmp.dir是/tmp/hadoop-${user.name},此时有个问题就是NameNode会将HDFS的元数据存储在这个/tmp目录下，如果操作系统重启了，系统会清空/tmp目录下的东西，导致NameNode元数据丢失，是个非常严重的问题，所有我们应该修改这个路径。
创建临时目录：
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sudo mkdir -p /opt/data/tmp
将临时目录的所有者修改为hadoop
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sudo chown –Rhadoop:hadoop /opt/data/tmp
修改hadoop.tmp.dir
hadoop.tmp.dir/opt/data/tmp
十六、配置、格式化、启动HDFS
1、 配置hdfs-site.xml
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ vim ${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/hdfs-site.xml
dfs.replication1
dfs.replication配置的是HDFS存储时的备份数量，因为这里是伪分布式环境只有一个节点，所以这里设置为1。
2、 格式化HDFS
[hadoop@bigdata-senior01 ~]$ hdfs namenode –format
格式化是对HDFS这个分布式文件系统中的DataNode进行分块，统计所有分块后的初始元数据的存储在NameNode中。
格式化后，查看core-site.xml里hadoop.tmp.dir（本例是/opt/data/tmp目录）指定的目录下是否有了dfs目录，如果有，说明格式化成功。
注意：
格式化时，这里注意hadoop.tmp.dir目录的权限问题，应该hadoop普通用户有读写权限才行，可以将/opt/data的所有者改为hadoop。
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sudo chown -R hadoop:hadoop /opt/data
查看NameNode格式化后的目录。
[hadoop@bigdata-senior01 ~]$ ll /opt/data/tmp/dfs/name/current
fsimage是NameNode元数据在内存满了后，持久化保存到的文件。
fsimage*.md5是校验文件，用于校验fsimage的完整性。
seen_txid是hadoop的版本
vession文件里保存：
namespaceID：NameNode的唯一ID。
clusterID:集群ID，NameNode和DataNode的集群ID应该一致，表明是一个集群。
#Mon Jul 04 17:25:50 CST 2016namespaceID=2101579007clusterID=CID-205277e6-493b-4601-8e33-c09d1d23ece4cTime=0storageType=NAME_NODEblockpoolID=BP-1641019026-127.0.0.1-1467624350057layoutVersion=-57
3、 启动NameNode
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ${HADOOP_HOME}/sbin/hadoop-daemon.sh start namenodestarting namenode, logging to /opt/modules/hadoop-2.5.0/logs/hadoop-hadoop-namenode-bigdata-senior01.chybinmy.com.out
4、 启动DataNode
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ${HADOOP_HOME}/sbin/hadoop-daemon.sh start datanodestarting datanode, logging to /opt/modules/hadoop-2.5.0/logs/hadoop-hadoop-datanode-bigdata-senior01.chybinmy.com.out
5、 启动SecondaryNameNode
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ${HADOOP_HOME}/sbin/hadoop-daemon.sh start secondarynamenodestarting secondarynamenode, logging to /opt/modules/hadoop-2.5.0/logs/hadoop-hadoop-secondarynamenode-bigdata-senior01.chybinmy.com.out
6、 JPS命令查看是否已经启动成功，有结果就是启动成功了。
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ jps3034NameNode3233Jps3193SecondaryNameNode3110DataNode
7、 HDFS上测试创建目录、上传、下载文件
HDFS上创建目录
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ${HADOOP_HOME}/bin/hdfs dfs -mkdir /demo1
上传本地文件到HDFS上
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ${HADOOP_HOME}/bin/hdfs dfs -put ${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/core-site.xml /demo1
读取HDFS上的文件内容
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ${HADOOP_HOME}/bin/hdfs dfs -cat /demo1/core-site.xml
从HDFS上下载文件到本地
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -get /demo1/core-site.xml
十七、配置、启动YARN
1、 配置mapred-site.xml
默认没有mapred-site.xml文件，但是有个mapred-site.xml.template配置模板文件。复制模板生成mapred-site.xml。
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]# cp etc/hadoop/mapred-site.xml.template etc/hadoop/mapred-site.xml
添加配置如下：
mapreduce.framework.nameyarn
指定mapreduce运行在yarn框架上。
2、 配置yarn-site.xml
添加配置如下：
yarn.nodemanager.aux-servicesmapreduce_shuffleyarn.resourcemanager.hostnamebigdata-senior01.chybinmy.com
yarn.nodemanager.aux-services配置了yarn的默认混洗方式，选择为mapreduce的默认混洗算法。
yarn.resourcemanager.hostname指定了Resourcemanager运行在哪个节点上。
3、 启动Resourcemanager
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ${HADOOP_HOME}/sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
4、 启动nodemanager
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ${HADOOP_HOME}/sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager
5、 查看是否启动成功
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ jps3034NameNode4439NodeManager4197ResourceManager4543Jps3193SecondaryNameNode3110DataNode
可以看到ResourceManager、NodeManager已经启动成功了。
6、 YARN的Web页面
YARN的Web客户端端口号是8088，通过http://192.168.100.10:8088/可以查看。
十八、运行MapReduce Job
在Hadoop的share目录里，自带了一些jar包，里面带有一些mapreduce实例小例子，位置在share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0.jar，可以运行这些例子体验刚搭建好的Hadoop平台，我们这里来运行最经典的WordCount实例。
1、 创建测试用的Input文件
创建输入目录:
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -mkdir -p /wordcountdemo/input
创建原始文件:
在本地/opt/data目录创建一个文件wc.input,内容如下。
将wc.input文件上传到HDFS的/wordcountdemo/input目录中:
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -put /opt/data/wc.input /wordcountdemo/input
2、 运行WordCount MapReduce Job
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0.jar wordcount /wordcountdemo/input /wordcountdemo/output
3、 查看输出结果目录
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -ls /wordcountdemo/output-rw-r--r--1hadoop supergroup02016-07-0505:12/wordcountdemo/output/_SUCCESS-rw-r--r--1hadoop supergroup602016-07-0505:12/wordcountdemo/output/part-r-00000
output目录中有两个文件，_SUCCESS文件是空文件，有这个文件说明Job执行成功。
part-r-00000文件是结果文件，其中-r-说明这个文件是Reduce阶段产生的结果，mapreduce程序执行时，可以没有reduce阶段，但是肯定会有map阶段，如果没有reduce阶段这个地方有是-m-。
一个reduce会产生一个part-r-开头的文件。
查看输出文件内容。
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -cat /wordcountdemo/output/part-r-00000hadoop3hbase1hive2mapreduce1spark2sqoop1storm1
结果是按照键值排好序的。
十九、停止Hadoop
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop namenodestopping namenode[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop datanodestopping datanode[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/yarn-daemon.sh stop resourcemanagerstopping resourcemanager[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanagerstopping nodemanager
二十、 Hadoop各个功能模块的理解
1、 HDFS模块
HDFS负责大数据的存储，通过将大文件分块后进行分布式存储方式，突破了服务器硬盘大小的限制，解决了单台机器无法存储大文件的问题，HDFS是个相对独立的模块，可以为YARN提供服务，也可以为HBase等其他模块提供服务。
2、 YARN模块
YARN是一个通用的资源协同和任务调度框架，是为了解决Hadoop1.x中MapReduce里NameNode负载太大和其他问题而创建的一个框架。
YARN是个通用框架，不止可以运行MapReduce，还可以运行Spark、Storm等其他计算框架。
3、 MapReduce模块
MapReduce是一个计算框架，它给出了一种数据处理的方式，即通过Map阶段、Reduce阶段来分布式地流式处理数据。它只适用于大数据的离线处理，对实时性要求很高的应用不适用。
第七步、开启历史服务
二十一、历史服务介绍
Hadoop开启历史服务可以在web页面上查看Yarn上执行job情况的详细信息。可以通过历史服务器查看已经运行完的Mapreduce作业记录，比如用了多少个Map、用了多少个Reduce、作业提交时间、作业启动时间、作业完成时间等信息。
二十二、开启历史服务
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver、
开启后，可以通过Web页面查看历史服务器：
http://bigdata-senior01.chybinmy.com:19888/
二十三、Web查看job执行历史
1、 运行一个mapreduce任务
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0.jar wordcount /wordcountdemo/input /wordcountdemo/output1
2、 job执行中
3、 查看job历史
历史服务器的Web端口默认是19888，可以查看Web界面。
但是在上面所显示的某一个Job任务页面的最下面，Map和Reduce个数的链接上，点击进入Map的详细信息页面，再查看某一个Map或者Reduce的详细日志是看不到的，是因为没有开启日志聚集服务。
二十四、开启日志聚集
4、 日志聚集介绍
MapReduce是在各个机器上运行的，在运行过程中产生的日志存在于各个机器上，为了能够统一查看各个机器的运行日志，将日志集中存放在HDFS上，这个过程就是日志聚集。
5、 开启日志聚集
配置日志聚集功能：
Hadoop默认是不启用日志聚集的。在yarn-site.xml文件里配置启用日志聚集。
yarn.log-aggregation-enabletrueyarn.log-aggregation.retain-seconds106800
yarn.log-aggregation-enable:是否启用日志聚集功能。
yarn.log-aggregation.retain-seconds：设置日志保留时间，单位是秒。
将配置文件分发到其他节点：
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop]$ scp /opt/modules/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/yarn-site.xml bigdata-senior02.chybinmy.com:/opt/modules/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/[hadoop@bigdata-senior01 hadoop]$ scp /opt/modules/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/yarn-site.xml bigdata-senior03.chybinmy.com:/opt/modules/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/
重启Yarn进程：
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/stop-yarn.sh[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/start-yarn.sh
重启HistoryServer进程：
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
6、 测试日志聚集
运行一个demo MapReduce，使之产生日志：
bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0.jar wordcount /input /output1
查看日志：
运行Job后，就可以在历史服务器Web页面查看各个Map和Reduce的日志了。
第四部分：完全分布式安装
第八步、完全布式环境部署Hadoop
完全分部式是真正利用多台Linux主机来进行部署Hadoop，对Linux机器集群进行规划，使得Hadoop各个模块分别部署在不同的多台机器上。
二十五、环境准备
1、 克隆虚拟机
Vmware左侧选中要克隆的机器，这里对原有的BigData01机器进行克隆，虚拟机菜单中，选中管理菜单下的克隆命令。
选择“创建完整克隆”，虚拟机名称为BigData02，选择虚拟机文件保存路径，进行克隆。
再次克隆一个名为BigData03的虚拟机。
2、 配置网络
修改网卡名称：
在BigData02和BigData03机器上编辑网卡信息。执行sudo vim /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules命令。因为是从BigData01机器克隆来的，所以会保留BigData01的网卡eth0，并且再添加一个网卡eth1。并且eth0的Mac地址和BigData01的地址是一样的，Mac地址不允许相同，所以要删除eth0，只保留eth1网卡，并且要将eth1改名为eth0。将修改后的eth0的mac地址复制下来，修改network-scripts文件中的HWADDR属性。
sudo vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
修改网络参数：
BigData02机器IP改为192.168.100.12
BigData03机器IP改为192.168.100.13
3、 配置Hostname
BigData02配置hostname为 bigdata-senior02.chybinmy.com
BigData03配置hostname为 bigdata-senior03.chybinmy.com
4、 配置hosts
BigData01、BigData02、BigData03三台机器hosts都配置为：
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sudo vim /etc/hosts192.168.100.10bigdata-senior01.chybinmy.com192.168.100.12bigdata-senior02.chybinmy.com192.168.100.13bigdata-senior03.chybinmy.com
5、 配置Windows上的SSH客户端
在本地Windows中的SSH客户端上添加对BigData02、BigData03机器的SSH链接。
二十六、服务器功能规划
bigdata-senior01.chybinmy.combigdata-senior02.chybinmy.combigdata-senior03.chybinmy.com
NameNodeResourceManage
DataNodeDataNodeDataNode
NodeManagerNodeManagerNodeManager
HistoryServerSecondaryNameNode
二十七、在第一台机器上安装新的Hadoop
为了和之前BigData01机器上安装伪分布式Hadoop区分开来，我们将BigData01上的Hadoop服务都停止掉，然后在一个新的目录/opt/modules/app下安装另外一个Hadoop。
我们采用先在第一台机器上解压、配置Hadoop，然后再分发到其他两台机器上的方式来安装集群。
6、 解压Hadoop目录：
[hadoop@bigdata-senior01 modules]$ tar -zxf /opt/sofeware/hadoop-2.5.0.tar.gz -C /opt/modules/app/
7、 配置Hadoop JDK路径修改hadoop-env.sh、mapred-env.sh、yarn-env.sh文件中的JDK路径：
exportJAVA_HOME="/opt/modules/jdk1.7.0_67"
8、 配置core-site.xml
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ vim etc/hadoop/core-site.xml
fs.defaultFShdfs://bigdata-senior01.chybinmy.com:8020hadoop.tmp.dir/opt/modules/app/hadoop-2.5.0/data/tmp
fs.defaultFS为NameNode的地址。
hadoop.tmp.dir为hadoop临时目录的地址，默认情况下，NameNode和DataNode的数据文件都会存在这个目录下的对应子目录下。应该保证此目录是存在的，如果不存在，先创建。
9、 配置hdfs-site.xml
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ vim etc/hadoop/hdfs-site.xml
dfs.namenode.secondary.http-addressbigdata-senior03.chybinmy.com:50090
dfs.namenode.secondary.http-address是指定secondaryNameNode的http访问地址和端口号，因为在规划中，我们将BigData03规划为SecondaryNameNode服务器。
所以这里设置为：bigdata-senior03.chybinmy.com:50090
10、 配置slaves
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ vim etc/hadoop/slavesbigdata-senior01.chybinmy.combigdata-senior02.chybinmy.combigdata-senior03.chybinmy.com
slaves文件是指定HDFS上有哪些DataNode节点。
11、 配置yarn-site.xml
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ vim etc/hadoop/yarn-site.xml
yarn.nodemanager.aux-servicesmapreduce_shuffleyarn.resourcemanager.hostnamebigdata-senior02.chybinmy.comyarn.log-aggregation-enabletrueyarn.log-aggregation.retain-seconds106800
根据规划yarn.resourcemanager.hostname这个指定resourcemanager服务器指向bigdata-senior02.chybinmy.com。
yarn.log-aggregation-enable是配置是否启用日志聚集功能。
yarn.log-aggregation.retain-seconds是配置聚集的日志在HDFS上最多保存多长时间。
12、 配置mapred-site.xml
从mapred-site.xml.template复制一个mapred-site.xml文件。
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ cp etc/hadoop/mapred-site.xml.template etc/hadoop/mapred-site.xml
mapreduce.framework.nameyarnmapreduce.jobhistory.addressbigdata-senior01.chybinmy.com:10020mapreduce.jobhistory.webapp.addressbigdata-senior01.chybinmy.com:19888
mapreduce.framework.name设置mapreduce任务运行在yarn上。
mapreduce.jobhistory.address是设置mapreduce的历史服务器安装在BigData01机器上。
mapreduce.jobhistory.webapp.address是设置历史服务器的web页面地址和端口号。
二十八、设置SSH无密码登录
Hadoop集群中的各个机器间会相互地通过SSH访问，每次访问都输入密码是不现实的，所以要配置各个机器间的
SSH是无密码登录的。
1、 在BigData01上生成公钥
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ssh-keygen -t rsa
一路回车，都设置为默认值，然后再当前用户的Home目录下的.ssh目录中会生成公钥文件（id_rsa.pub）和私钥文件（id_rsa）。
2、 分发公钥
yum -y install openssh-server openssh-clients
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ssh-copy-idbigdata-senior01.chybinmy.com[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ssh-copy-idbigdata-senior02.chybinmy.com[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ssh-copy-idbigdata-senior03.chybinmy.com
3、 设置BigData02、BigData03到其他机器的无密钥登录
同样的在BigData02、BigData03上生成公钥和私钥后，将公钥分发到三台机器上。
二十九、分发Hadoop文件
1、 首先在其他两台机器上创建存放Hadoop的目录
[hadoop@bigdata-senior02 ~]$ mkdir /opt/modules/app
[hadoop@bigdata-senior03 ~]$ mkdir /opt/modules/app
2、 通过Scp分发
Hadoop根目录下的share/doc目录是存放的hadoop的文档，文件相当大，建议在分发之前将这个目录删除掉，可以节省硬盘空间并能提高分发的速度。
doc目录大小有1.6G。
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ du -sh /opt/modules/app/hadoop-2.5.0/share/doc1.6G /opt/modules/app/hadoop-2.5.0/share/doc[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ scp -r /opt/modules/app/hadoop-2.5.0/ bigdata-senior02.chybinmy.com:/opt/modules/app[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ scp -r /opt/modules/app/hadoop-2.5.0/ bigdata-senior03.chybinmy.com:/opt/modules/app
三十、格式NameNode
在NameNode机器上执行格式化：
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ /opt/modules/app/hadoop-2.5.0/bin/hdfs namenode –format
注意：
如果需要重新格式化NameNode,需要先将原来NameNode和DataNode下的文件全部删除，不然会报错，NameNode和DataNode所在目录是在core-site.xml中hadoop.tmp.dir、dfs.namenode.name.dir、dfs.datanode.data.dir属性配置的。
hadoop.tmp.dir/opt/data/tmpdfs.namenode.name.dirfile://${hadoop.tmp.dir}/dfs/namedfs.datanode.data.dirfile://${hadoop.tmp.dir}/dfs/data
因为每次格式化，默认是创建一个集群ID，并写入NameNode和DataNode的VERSION文件中（VERSION文件所在目录为dfs/name/current 和 dfs/data/current），重新格式化时，默认会生成一个新的集群ID,如果不删除原来的目录，会导致namenode中的VERSION文件中是新的集群ID,而DataNode中是旧的集群ID，不一致时会报错。
另一种方法是格式化时指定集群ID参数，指定为旧的集群ID。
三十一、启动集群
1、 启动HDFS
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ /opt/modules/app/hadoop-2.5.0/sbin/start-dfs.sh
2、 启动YARN
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ /opt/modules/app/hadoop-2.5.0/sbin/start-yarn.sh
在BigData02上启动ResourceManager:
[hadoop@bigdata-senior02 hadoop-2.5.0]$ sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
3、 启动日志服务器
因为我们规划的是在BigData03服务器上运行MapReduce日志服务，所以要在BigData03上启动。
[hadoop@bigdata-senior03 ~]$ /opt/modules/app/hadoop-2.5.0/sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserverstarting historyserver, logging to /opt/modules/app/hadoop-2.5.0/logs/mapred-hadoop-historyserver-bigda ta-senior03.chybinmy.com.out
[hadoop@bigdata-senior03 ~]$ jps3570Jps3537JobHistoryServer3310SecondaryNameNode3213DataNode3392NodeManager
4、 查看HDFS Web页面
http://bigdata-senior01.chybinmy.com:50070/
5、 查看YARN Web 页面
http://bigdata-senior02.chybinmy.com:8088/cluster
三十二、测试Job
我们这里用hadoop自带的wordcount例子来在本地模式下测试跑mapreduce。
1、 准备mapreduce输入文件wc.input
[hadoop@bigdata-senior01 modules]$ cat /opt/data/wc.input
hadoop mapreduce hive
hbase spark storm
sqoop hadoop hive
spark hadoop
2、 在HDFS创建输入目录input
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -mkdir /input
3、 将wc.input上传到HDFS
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -put /opt/data/wc.input /input/wc.input
4、 运行hadoop自带的mapreduce Demo
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0.jar wordcount /input/wc.input /output
5、 查看输出文件
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -ls /outputFound2items-rw-r--r--3hadoop supergroup02016-07-1416:36/output/_SUCCESS-rw-r--r--3hadoop supergroup602016-07-1416:36/output/part-r-00000
