Hadoop初体验：快速搭建Hadoop伪分布式环境
0.前言本文旨在使用一个全新安装好的Linux系统从0开始进行Hadoop伪分布式环境的搭建，以达到快速搭建的目的，从而体验Hadoop的魅力所在，为后面的继续学习提供基础环境。
对使用的系统环境作如下说明：
[*]操作系统：CentOS 6.5 64位
[*]主机IP地址：10.0.0.131/24
[*]主机名：leaf
[*]用户名：root
[*]hadoop版本：2.6.5
[*]jdk版本：1.7
可以看到，这里直接使用root用户，而不是按照大多数的教程创建一个hadoop用户来进行操作，就是为了达到快速搭建Hadoop环境以进行体验的目的。
为了保证后面的操作能够正常完成，请先确认本机是否可以解析到主机名leaf，如果不能，请手动添加解析到/etc/hosts目录中：
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# echo "127.0.0.1leaf" >> /etc/hosts
# ping leaf
PING leaf (127.0.0.1) 56(84) bytes of data.
64 bytes from localhost (127.0.0.1): icmp_seq=1 ttl=64 time=0.043 ms
64 bytes from localhost (127.0.0.1): icmp_seq=2 ttl=64 time=0.048 ms
64 bytes from localhost (127.0.0.1): icmp_seq=3 ttl=64 time=0.046 ms
1.rsync软件安装
使用下面命令安装：
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# yum install -y rsync
2.ssh安装与免密码登陆配置
（1）ssh安装
使用下面命令安装
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# yum install -y openssh-server openssh-clients
（2）ssh免密码登陆配置
因为Hadoop使用ssh协议来管理远程守护进程，所以需要配置免密码登陆。
[*]关闭防火墙和selinux
为了确保能够成功配置，在配置前，先把防火墙和selinux关闭：
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# 关闭防火墙
# /etc/init.d/iptables stop
# chkconfig --level 3 iptables off
# 关闭selinux
# setenforce 0
# sed -i s/SELINUX=enforcing/SELINUX=disabled/g /etc/selinux/config
# cat /etc/selinux/config | grep disabled
# disabled - No SELinux policy is loaded.
SELINUX=disabled
[*]生成密钥对
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# mkdir .ssh
# ssh-keygen -t dsa -P '' -f .ssh/id_dsa
Generating public/private dsa key pair.
Your identification has been saved in .ssh/id_dsa.
Your public key has been saved in .ssh/id_dsa.pub.
The key fingerprint is:
5b:af:7c:45:f3:ff:dc:50:f5:81:4b:1e:5c:c1:86:90 root@leaf
The key's randomart image is:
+--[ DSA 1024]----+
| .o oo.|
| E..oo |
| =...|
| o = +|
| S .+ oo|
| o ....|
| . ... .|
| . ..oo|
| o. =|
+-----------------+
[*]将公钥添加到本地信任列表
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# cat .ssh/id_dsa.pub >> .ssh/authorized_keys
[*]验证
上面三步完成后就完成了免密码登陆的配置，可以使用下面的命令进行验证：
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# ssh localhost
The authenticity of host 'localhost (::1)' can't be established.
RSA key fingerprint is d1:0d:ed:eb:e7:d1:2f:02:23:70:ef:11:14:4e:fa:42.
Are you sure you want to continue connecting (yes/no)? yes
Warning: Permanently added 'localhost' (RSA) to the list of known hosts.
Last login: Wed Aug 30 04:28:01 2017 from 10.0.0.1
#
在第一次登陆的时候需要输入yes，之后再登陆时就可以直接登陆了：
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# ssh localhost
Last login: Wed Aug 30 04:44:02 2017 from localhost
#
3.jdk安装与配置
（1）jdk下载
这里使用的是jdk1.7版本，可以到下面的网站进行下载：
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/java-archive-downloads-javase7-521261.html
下载完成后，可以使用winscp上传到/root目录下，如下：
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# ls -lh jdk-7u80-linux-x64.tar.gz
-rw-r--r--. 1 root root 147M Aug 29 12:05 jdk-7u80-linux-x64.tar.gz
（2）jdk安装
将jdk解压到/usr/local目录下，并创建软链接：
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# cp jdk-7u80-linux-x64.tar.gz /usr/local/
# cd /usr/local/
# tar -zxf jdk-7u80-linux-x64.tar.gz
# ls -ld jdk1.7.0_80/
drwxr-xr-x. 8 uucp 143 4096 Apr 112015 jdk1.7.0_80/
# ln -s jdk1.7.0_80/ jdk
# ls -ld jdk
lrwxrwxrwx. 1 root root 12 Aug 30 04:56 jdk -> jdk1.7.0_80/
（3）JAVA_HOME环境变量配置
java命令在/usr/local/jdk/bin目录下：
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# cd jdk/bin/
# ls -lh java
-rwxr-xr-x. 1 uucp 143 7.6K Apr 112015 java
配置java环境变量：
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# echo 'export JAVA_HOME=/usr/local/jdk/bin' >> /etc/profile
# echo 'export PATH=$PATH:$JAVA_HOME' >> /etc/profile
# source /etc/profile
这样我们就可以在任何一个目录下使用java相关的命令：
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# java -version
java version "1.7.0_80"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.7.0_80-b15)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 24.80-b11, mixed mode)
# javac -version
javac 1.7.0_80
4.hadoop安装与配置
（1）hadoop下载
这里使用hadoop 2.6.5版本，可以到下面的网站进行下载：
http://hadoop.apache.org/releases.html
选择2.6.5的binary进入相应的页面便可以下载，然后使用winscp上传到/root目录下，如下：
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# ls -lh hadoop-2.6.5.tar.gz
-rw-r--r--. 1 root root 191M Aug 29 19:09 hadoop-2.6.5.tar.gz
（2）hadoop安装
将hadoop解压到/usr/local目录下，并创建软链接：
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# cp hadoop-2.6.5.tar.gz /usr/local
# cd /usr/local
# tar -zxf hadoop-2.6.5.tar.gz
# ls -ld hadoop-2.6.5
drwxrwxr-x. 9 1000 1000 4096 Oct32016 hadoop-2.6.5
# ln -s hadoop-2.6.5 hadoop
# ls -ld hadoop
lrwxrwxrwx. 1 root root 12 Aug 30 05:05 hadoop -> hadoop-2.6.5
（3）hadoop环境变量配置
hadoop相关命令在/usr/local/hadoop/bin和/usr/local/hadoop/sbin目录下，如下所示：
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# cd hadoop/bin/
# ls -lh hadoop
-rwxr-xr-x. 1 1000 1000 5.4K Oct32016 hadoop
配置hadoop环境变量：
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# echo 'export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop/bin:/usr/local/hadoop/sbin' >> /etc/profile
# echo 'export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME' >> /etc/profile
这样我们就可以在任何一个目录下使用hadoop相关的命令：
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# hadoop
Usage: hadoop [--config confdir] COMMAND
where COMMAND is one of:
fs run a generic filesystem user client
version print the version
jar <jar> run a jar file
checknative [-a|-h]check native hadoop and compression libraries availability
distcp <srcurl> <desturl> copy file or directories recursively
archive -archiveName NAME -p <parent path> <src>* <dest> create a hadoop archive
classpath prints the class path needed to get the
credential interact with credential providers
Hadoop jar and the required libraries
daemonlog get/set the log level for each daemon
trace view and modify Hadoop tracing settings
or
CLASSNAME run the class named CLASSNAME
Most commands print help when invoked w/o parameters.
（4）hadoop配置
hadoop的配置文件在/usr/local/hadoop/etc/hadoop目录下：
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# cd /usr/local/hadoop/etc/hadoop/
# ls
capacity-scheduler.xml hadoop-policy.xml kms-log4j.properties ssl-client.xml.example
configuration.xsl hdfs-site.xml kms-site.xml ssl-server.xml.example
container-executor.cfg httpfs-env.sh log4j.properties yarn-env.cmd
core-site.xml httpfs-log4j.propertiesmapred-env.cmd yarn-env.sh
hadoop-env.cmd httpfs-signature.secretmapred-env.sh yarn-site.xml
hadoop-env.sh httpfs-site.xml mapred-queues.xml.template
hadoop-metrics2.propertieskms-acls.xml mapred-site.xml.template
hadoop-metrics.properties kms-env.sh slaves
[*]配置core-site.xml
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<configuration>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://localhost:9000</value>
</property>
</configuration>
fs.default.name这个字段下的值用于指定NameNode（HDFS的Master）的IP地址和端口号，如下面的value值hdfs://localhost:9000，就表示HDFS NameNode的IP地址或主机为localhost，端口号为9000.
[*]配置hdfs-site.xml
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<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
<property>
<name>dfs.name.dir</name>
<value>/home/nuoline/hdfs-filesystem/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.data.dir</name>
<value>/home/nuoline/hdfs-filesystem/data</value>
</property>
</configuration>
dfs.replication用于指定HDFS中每个Block块被复制的次数，起到数据冗余备份的作用；dfs.name.dir用于配置HDFS的NameNode的元数据，以逗号隔开，HDFS会把元数据冗余复制到这些目录下；dfs.data.dir用于配置HDFS的DataNode的数据目录，以逗号隔开，HDFS会把数据存在这些目录下。
[*]配置mapred-site.xml
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<configuration>
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>localhost:9001</value>
</property>
</configuration>
mapred.job.tracker字段用于指定MapReduce Jobtracker的IP地址及端口号，如这里IP地址或主机为localhost，9001是MapReduce Jobtracker RPC的交互端口。
[*]配置hadoop-env.sh
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export JAVA_HOME=/usr/local/jdk
5.hadoop启动与测试
（1）格式化HDFS分布式文件系统
执行如下命令：
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# hadoop namenode -format
...
17/08/30 08:41:29 INFO namenode.NNStorageRetentionManager: Going to retain 1 images with txid >= 0
17/08/30 08:41:29 INFO util.ExitUtil: Exiting with status 0
17/08/30 08:41:29 INFO namenode.NameNode: SHUTDOWN_MSG:
/************************************************************
SHUTDOWN_MSG: Shutting down NameNode at leaf/127.0.0.1
************************************************************/
注意看输出显示是不是跟上面的类似，如果是，则说明操作成功。
（2）启动hadoop服务
执行如下命令：
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# start-all.sh
This script is Deprecated. Instead use start-dfs.sh and start-yarn.sh
17/08/30 08:53:22 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
Starting namenodes on
localhost: starting namenode, logging to /usr/local/hadoop-2.6.5/logs/hadoop-root-namenode-leaf.out
localhost: starting datanode, logging to /usr/local/hadoop-2.6.5/logs/hadoop-root-datanode-leaf.out
Starting secondary namenodes
0.0.0.0: starting secondarynamenode, logging to /usr/local/hadoop-2.6.5/logs/hadoop-root-secondarynamenode-leaf.out
17/08/30 08:53:48 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
starting yarn daemons
starting resourcemanager, logging to /usr/local/hadoop-2.6.5/logs/yarn-root-resourcemanager-leaf.out
localhost: starting nodemanager, logging to /usr/local/hadoop-2.6.5/logs/yarn-root-nodemanager-leaf.out
（3）hadoop服务测试
启动完成后，执行jps命令，可以看到hadoop运行的守护进程，如下：
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# jps
4167 SecondaryNameNode
4708 Jps
3907 NameNode
4394 NodeManager
4306 ResourceManager
3993 DataNode
也可以通过在浏览器中输入地址来访问相关页面，这里访问NameNode的页面，地址为http://10.0.0.131:50070，如下：
访问DataNode的页面，地址为http://10.0.0.131:50075，如下
6.参考资料
《Hadoop核心技术》
不过需要注意的是，书上版本用的是1.x，这里用的是2.x版本。
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