Hadoop2.7.4集群搭建
HDFS：分布式文件系统
MAPREDUCE：分布式运算程序开发框架
HIVE：基于HADOOP的分布式数据仓库，提供基于SQL的查询数据操作
HBASE：基于HADOOP的分布式海量数据库
ZOOKEEPER：分布式协调服务基础组件
Mahout：基于mapreduce/spark/flink等分布式运算框架的机器学习算法库
Oozie：工作流调度框架
Sqoop：数据导入导出工具（比如用于mysql和HDFS之间）
Flume：日志数据采集框架
Impala：基于Hadoop的实时分析
HADOOP集群具体来说包含两个集群：HDFS集群和YARN集群，两者逻辑上分离，但物理上常在一起。
HDFS集群负责海量数据的存储，集群中的角色主要有： NameNode、DataNode、SecondaryNameNode
YARN集群负责海量数据运算时的资源调度，集群中的角色主要有： ResourceManager、NodeManager
一、服务器系统设置
设置主机名
vi /etc/sysconfig/network
NETWORKING=yes
HOSTNAME=node1配置IP、主机名映射
vi /etc/hosts
192.168.182.201 node1
192.168.182.202 node2
192.168.182.203 node3配置ssh免密登陆 #生成ssh免登陆密钥
ssh-keygen -t rsa （四个回车）执行完这个命令后，会生成id_rsa（私钥）、id_rsa.pub（公钥）
将公钥拷贝到要免密登陆的目标机器上
ssh-copy-id node2配置防火墙
#查看防火墙状态
service iptables status#关闭防火墙
service iptables stop#查看防火墙开机启动状态
chkconfig iptables --list#关闭防火墙开机启动
chkconfig iptables off同步时间
#手动同步集群各机器时间
date -s "2017-03-03 03:03:03"
yum install ntpdate #默认已经安装好#网络同步时间（推荐）
ntpdate cn.pool.ntp.org二、JDK 环境安装
#上传jdk安装包
#解压安装包
tar zxvf jdk-8u65-linux-x64.tar.gz -C /export/server#配置环境变量
vi /etc/profile
export JAVA_HOME=/root/apps/jdk1.8.0_65
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin#刷新配置
source /etc/profile三、Hadoop 安装包目录结构
解压到/export/server/中：
tar -zxvf hadoop-2.7.4-with-centos-6.7.tar.gz目录结构如下：
bin：Hadoop 最基本的管理脚本和使用脚本的目录，这些脚本是 sbin 目录下管理脚本的基础实现，用户可以直接使用这些脚本管理和使用Hadoop。
etc：Hadoop配置文件所在的目录，包括core-site,xml、hdfs-site.xml、 mapred-site.xml 等从 Hadoop1.0 继承而来的配置文件和 yarn-site.xml 等 Hadoop2.0新增的配置文件。
include：对外提供的编程库头文件（具体动态库和静态库在lib目录中），这些头文件均是用C++定义的，通常用于C++程序访问HDFS或者编MapReduce 程序。
lib：该目录包含了Hadoop对外提供的编程动态库和静态库，与include目录中的头文件结合使用。
libexec：各个服务对用的shell配置文件所在的目录，可用于配置日志输出、启动参数（比如JVM参数）等基本信息。
sbin：Hadoop管理脚本所在的目录，主要包含HDFS和YARN中各类服务的启动/关闭脚本。
share：Hadoop各个模块编译后的jar包所在的目录。
四、Hadoop 配置文件修改
4.1 hadoop-env.sh
文件中设置的是Hadoop运行时需要的环境变量。JAVA_HOME是必须设置的，即使我们当前的系统中设置了 JAVA_HOME，它也是不认识的，因为 Hadoop 即使是在本机上执行，它也是把当前的执行环境当成远程服务器。
vi hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/export/server/jdk1.8.0_654.2 core-site.xml
hadoop的核心配置文件，有默认的配置项core-default.xml。
core-default.xml 与 core-site.xml 的功能是一样的，如果在core-site.xml里没有配置的属性，则会自动会获取core-default.xml里的相同属性的值。
/export/server/hadoop-2.7.4/etc/hadoop/core-site.xml
fs.defaultFS
hdfs://node1:9000
hadoop.tmp.dir
/export/data/hadoop
4.3 hdfs-site.xml
HDFS的核心配置文件，有默认的配置项hdfs-default.xml。
hdfs-default.xml 与 hdfs-site.xml 的功能是一样的，如果在 hdfs-site.xml里没有配置的属性，则会自动会获取hdfs-default.xml里的相同属性的值。
/export/server/hadoop-2.7.4/etc/hadoop/hdfs-site.xml
dfs.replication
2
dfs.namenode.secondary.http-address
node2:50090
4.4 mapred-site.xml
MapReduce的核心配置文件，有默认的配置项mapred-default.xml。 mapred-default.xml与mapred-site.xml的功能是一样的，如果在mapred-site.xml里没有配置的属性，则会自动会获取mapred-default.xml里的相同属性的值。
/export/server/hadoop-2.7.4/etc/hadoop/该目录中没有mapred-site.xml，将mapred-site.xml.template改名为mapred-site.xml。
mapreduce.framework.name
yarn
4.5 yarn-site.xml
YARN的核心配置文件，有默认的配置项yarn-default.xml。
yarn-default.xml 与 yarn-site.xml 的功能是一样的，如果在 yarnsite.xml里没有配置的属性，则会自动会获取yarn-default.xml里的相同属性的值。
/export/server/hadoop-2.7.4/etc/hadoop/yarn-site.xml
yarn.resourcemanager.hostname
node1
yarn.nodemanager.aux-services
mapreduce_shuffle
4.6 slaves
slaves文件里面记录的是集群主机名。一般有以下两种作用：
一是：配合一键启动脚本如start-dfs.sh、stop-yarn.sh用来进行集群启动。这时候slaves文件里面的主机标记的就是从节点角色所在的机器。
二是：可以配合hdfs-site.xml里面dfs.hosts属性形成一种白名单机制。dfs.hosts指定一个文件，其中包含允许连接到NameNode的主机列表。必须指定文件的完整路径名。如果值为空，则允许所有主机。例如：
dfs.hosts
/export/server/hadoop-2.7.4/etc/hadoop/slaves
那么所有在slaves中的主机才可以加入的集群中。
五、Hadoop 环境变量
添加配置环境变量的配置文件：
vi /etc/profile
export JAVA_HOME=/export/server/jdk1.8.0_65
export HADOOP_HOME=/export/server/hadoop-2.7.4
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin 保存配置文件，刷新配置文件：
source /etc/profile配置完成之后通过命令发送给node2和node3服务器中
scp -r /export/server/hadoop-2.7.4/ root@node2:/export/server
scp -r /export/server/hadoop-2.7.4/ root@node3:/export/server
scp -r /etc/profile root@node2:/etc/
scp -r /etc/profile root@node3:/etc/
最后记住要source /etc/profile六、Hadoop启动方式
要启动Hadoop集群，需要启动HDFS和YARN两个集群。注意：首次启动HDFS时，必须对其进行格式化操作。本质上是一些清理和准备工作，因为此时的HDFS在物理上还是不存在的。
hdfs namenode-format或者hadoop namenode -format重新格式化：
1、备份数据
2、删除日志目录 /export/server/hadoop-2.7.4/logs
3、删除数据目录 rm -rf /export/data/hadoop
4、在node1上：hadoop namenode –format
6.1 单节点逐个启动
在主节点上使用以下命令启动HDFS NameNode：
hadoop-daemon.sh start namenode
在每个从节点上使用以下命令启动HDFS DataNode：
hadoop-daemon.sh start datanode
在主节点上使用以下命令启动YARN ResourceManager：
yarn-daemon.sh start resourcemanager
在每个从节点上使用以下命令启动YARN nodemanager：
yarn-daemon.sh start nodemanager
以上脚本位于$HADOOP_PREFIX/sbin/目录下。如果想要停止某个节点上某个角色，只需要把命令中的start改为stop即可。
6.2 脚本一键启动
如果配置了etc/hadoop/slaves和ssh免密登录，则可以使用程序脚本启动
所有Hadoop两个集群的相关进程，在主节点所设定的机器上执行。
hdfs：start-dfs.sh
yarn: start-yarn.sh
停止集群：stop-dfs.sh、stop-yarn.sh
过时的脚本：一键启动hdfs和yarn：start-all.sh
一键停止hdfs和yarn：stop-all.sh
七、测试
输入：
NameNode http://nn_host:port/ 默认50070.
创建wc目录：
hadoop fs -mkdir -p /wc/in
创建wc.log文件
上传到/wc/in目录中
hadoop fs -put wc.log /wc/in
ResourceManager http://rm_host:port/ 默认 8088.
进入
运行该目录下的官方mapreduce文件
运行中：
运行成功：
查看统计的单词个数：
下载并查看该文件
测试结束！！