Linux下Hadoop2.6.0集群环境的搭建
本文旨在提供最基本的，可以用于在生产环境进行Hadoop、HDFS分布式环境的搭建，对自己是个总结和整理，也能方便新人学习使用。
基础环境
JDK的安装与配置
现在直接到Oracle官网（http://www.oracle.com/）寻找JDK7的安装包不太容易，因为现在官方推荐JDK8。找了半天才找到JDK下载列表页的地址（http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk7-downloads-1880260.html）。因为选择Linux操作系统作为部署环境，所以选择64位的版本。我选择的是jdk-7u79-linux-x64.gz。
使用以下命令将jdk-7u79-linux-x64.gz下载到Linux下的/home/jiaan.gja/software目录
wget http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/7u79-b15/jdk-7u79-linux-x64.tar.gz
然后使用以下命令将jdk-7u79-linux-x64.gz解压缩到/home/jiaan.gja/install目录
tar zxvf jdk-7u79-linux-x64.gz -C ../install
回到/home/jiaan.gja目录，配置java环境变量，命令如下：
cd ~
vim .bash_profile
在.bash_profile中加入以下内容：
立刻让java环境变量生效，执行如下命令：
source .bash_profile
最后验证java是否安装配置正确：
Host
由于我搭建Hadoop集群包含三台机器，所以需要修改调整各台机器的hosts文件配置，命令如下：
vi /etc/hosts
如果没有足够的权限，可以切换用户为root。
如果禁止使用root权限，则可以使用以下命令修改：
sudo vi /etc/hosts
三台机器的内容统一增加以下host配置：
SSH
由于NameNode与DataNode之间通信，使用了SSH，所以需要配置免登录。
首先登录Master机器，生成SSH的公钥，命令如下：
ssh-keygen -t rsa
执行命令后会在当前用户目录下生成.ssh目录，然后进入此目录将id_rsa.pub追加到authorized_keys文件中，命令如下：
cd .ssh cat id_rsa.pub >> authorized_keys
最后将authorized_keys文件复制到其它机器节点,命令如下：
scp authorized_keys jiaan.gja@Slave1:/home/jiaan.gja/.ssh scp authorized_keys jiaan.gja@Slave2:/home/jiaan.gja/.ssh
文件目录
为了便于管理，给Master的hdfs的NameNode、DataNode及临时文件，在用户目录下创建目录：
/home/jiaan.gja/hdfs/name
/home/jiaan.gja/hdfs/data
/home/jiaan.gja/hdfs/tmp
然后将这些目录通过scp命令拷贝到Slave1和Slave2的相同目录下。
Hadoop的安装与配置
下载
首先到Apache官网（http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/）下载Hadoop，从中选择推荐的下载镜像（http://mirrors.hust.edu.cn/apache/hadoop/common/），我选择hadoop-2.6.0的版本，并使用以下命令下载到Master机器的
/home/jiaan.gja/software目录：
cd ~/software/ wget http://apache.fayea.com/hadoop/common/hadoop-2.6.0/hadoop-2.6.0.tar.gz
然后使用以下命令将hadoop-2.6.0.tar.gz解压缩到/home/jiaan.gja/install目录
tar zxvf hadoop-2.6.0.tar.gz -C ../install/
环境变量
回到/home/jiaan.gja目录，配置hadoop环境变量，命令如下：
cd ~
vim .bash_profile
在.bash_profile中加入以下内容：
立刻让hadoop环境变量生效，执行如下命令：
source .bash_profile
Hadoop的配置
进入hadoop-2.6.0的配置目录：
cd ~/install/hadoop-2.6.0/etc/hadoop/
依次修改core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml及yarn-site.xml文件。
core-site.xml
<configuration> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>file:/home/jiaan.gja/hdfs/tmp</value> <description>A base for other temporary directories.</description> </property> <property> <name>io.file.buffer.size</name> <value>131072</value> </property> <property> <name>fs.default.name</name> <value>hdfs://Master:9000</value> </property> <property> <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name> <value>*</value> </property> <property> <name>hadoop.proxyuser.root.groups</name> <value>*</value> </property> </configuration>
hdfs-site.xml
<configuration> <property> <name>dfs.replication</name> <value>2</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.name.dir</name> <value>file:/home/jiaan.gja/hdfs/name</value> <final>true</final> </property> <property> <name>dfs.datanode.data.dir</name> <value>file:/home/jiaan.gja/hdfs/data</value> <final>true</final> </property> <property> <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name> <value>Master:9001</value> </property> <property> <name>dfs.webhdfs.enabled</name> <value>true</value> </property> <property> <name>dfs.permissions</name> <value>false</value> </property> </configuration>
mapred-site.xml
<configuration> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> </configuration>
yarn-site.xml
<configuration> <!-- Site specific YARN configuration properties --> <property> <name>yarn.resourcemanager.address</name> <value>Master:18040</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name> <value>Master:18030</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name> <value>Master:18088</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name> <value>Master:18025</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name> <value>Master:18141</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce.shuffle</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name> <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value> </property> </configuration>
由于我们已经配置了JAVA_HOME的环境变量，所以hadoop-env.sh与yarn-env.sh这两个文件不用修改，因为里面的配置是：
export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}
最后，将整个hadoop-2.6.0文件夹及其子文件夹使用scp复制到两台Slave的相同目录中：
scp -r hadoop-2.6.0 jiaan.gja@Slave1:/home/jiaan.gja/install/ scp -r hadoop-2.6.0 jiaan.gja@Slave2:/home/jiaan.gja/install/
运行Hadoop
运行HDFS
格式化NameNode
执行命令：
hadoop namenode -format
执行过程如下图：
最后的执行结果如下图：
启动NameNode
执行命令如下：
hadoop-daemon.sh start namenode
执行结果如下图：
最后在Master上执行ps -ef | grep hadoop，得到如下结果：
在Master上执行jps命令，得到如下结果：
说明NameNode启动成功。
启动DataNode
执行命令如下：
hadoop-daemons.sh start datanode
执行结果如下：
在Slave1上执行命令，如下图：
在Slave2上执行命令，如下图：
说明Slave1和Slave2上的DataNode运行正常。
以上启动NameNode和DataNode的方式，可以用start-dfs.sh脚本替代：
运行YARN
运行Yarn也有与运行HDFS类似的方式。启动ResourceManager使用以下命令：
yarn-daemon.sh start resourcemanager
批量启动多个NodeManager使用以下命令：
yarn-daemons.sh start nodemanager
以上方式我们就不赘述了，来看看使用start-yarn.sh的简洁的启动方式：
在Master上执行jps：
说明ResourceManager运行正常。
在两台Slave上执行jps，也会看到NodeManager运行正常，如下图：
测试Hadoop
测试HDFS
最后测试下亲手搭建的Hadoop集群是否执行正常，测试的命令如下图所示：
测试YARN
可以访问YARN的管理界面，验证YARN，如下图所示：
测试mapreduce
本人比较懒，不想编写mapreduce代码。幸好Hadoop安装包里提供了现成的例子，在Hadoop的share/hadoop/mapreduce目录下。运行例子：
配置运行Hadoop中遇见的问题
JAVA_HOME未设置？
我在启动Hadoop时发现Slave2机器一直启动不了，然后登录Slave2，在~/install/hadoop-2.6.0/logs目录下查看日志，发现了以下错误：
Error: JAVA_HOME is not set and could not be found.
如果我执行echo $JAVA_HOME或者查看.bash_profile文件，都证明正确配置了JAVA_HOME的环境变量。无奈之下，只能将Slave2机器的hadoop-env.sh硬编码为如下的配置：
# The java implementation to use. export JAVA_HOME=/home/jiaan.gja/install/jdk1.7.0_79
然后问题就解决了。虽然解决了，但是目前不知道所以然，有好心的同仁，告诉我下。。。
Incompatible clusterIDs
由于配置Hadoop集群不是一蹴而就的，所以往往伴随着配置——>运行——>。。。——>配置——>运行的过程，所以DataNode启动不了时，往往会在查看日志后，发现以下问题：
此问题是由于每次启动Hadoop集群时，会有不同的集群ID，所以需要清理启动失败节点上data目录（比如我创建的/home/jiaan.gja/hdfs/data）中的数据。
NativeCodeLoader的警告
在测试Hadoop时，细心的人可能看到截图中的警告信息：
我也是查阅网络资料，得知以下解决办法：
1、下载hadoop-native-64-2.6.0.tar：
在网站http://dl.bintray.com/sequenceiq/sequenceiq-bin/可以找到下载的相应版本，由于我是2.6.0的Hadoop，所以选择下载
2、停止Hadoop，执行命令如下：
下载完以后，解压到hadoop的native目录下，覆盖原有文件即可。操作如下：
tar xvf hadoop-native-64-2.6.0.tar -C /home/jiaan.gja/install/hadoop-2.6.0/lib/native/
令人失望的是，这种方式并不好使，看到最后的解决方案是需要下载Hadoop源码，重新编译，但这种方式有些重，我不打算尝试了。有没有简便的解决方案，还希望知道的同学告诉一下。
yarn.nodemanager.aux-services错误
在执行start-yarn.sh脚本启动YARN时，在Slave1和Slave2机器上执行jps命令未发现NodeManager进程，于是登录Slave机器查看日志，发现以下错误信息：
参考网上的解决方式，是因为yarn.nodemanager.aux-services对应的值mapreduce.shuffle已经被替换为mapreduce_shuffle。有些参考用书上也错误的写为另一个值mapreduce-shuffle。
鸣谢
我在试验的过程中，遇到很多问题。但是很多问题在网络上都能找到，特此感谢在互联网上分享经验的同仁们。
后记：个人总结整理的《深入理解Spark：核心思想与源码分析》一书现在已经正式出版上市，目前京东、当当、天猫等网站均有销售，欢迎感兴趣的同学购买。
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