Hadoop-2.3.0-cdh5.1.0完全分布式搭建（基于CentOS）
Hadoop-2.3.0-cdh5.1.0完全分布式搭建（基于CentOS）
先参考：《Hadoop-2.3.0-cdh5.1.0伪分布安装（基于CentOS）》
注：本例使用root用户搭建
一、环境
操作系统：CentOS 6.5 64位操作系统
注：Hadoop2.0以上采用的是jdk环境是1.7,Linux自带的jdk卸载掉，重新安装
下载地址：http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
软件版本：hadoop-2.3.0-cdh5.1.0.tar.gz, zookeeper-3.4.5-cdh5.1.0.tar.gz
下载地址：http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/
c1:192.168.58.11
c2:192.168.58.12
c3:192.168.58.13
二、安装JDK（略）见上面的参考文章
三、配置环境变量 （配置jdk和hadoop的环境变量）
四、系统配置
1关闭防火墙
chkconfig iptables off(永久性关闭)
配置主机名和hosts文件
2、SSH无密码验证配置
因为Hadoop运行过程需要远程管理Hadoop的守护进程，NameNode节点需要通过SSH（Secure Shell）链接各个DataNode节点，停止或启动他们的进程，所以SSH必须是没有密码的，所以我们要把NameNode节点和DataNode节点配制成无秘密通信，同理DataNode也需要配置无密码链接NameNode节点。
在每一台机器上配置：
vi /etc/ssh/sshd_config打开
RSAAuthentication yes # 启用 RSA 认证，PubkeyAuthentication yes # 启用公钥私钥配对认证方式
Master01:运行：ssh-keygen –t rsa –P '' 不输入密码直接enter
默认存放在 ／root／.ssh目录下,
cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
[root@master01 .ssh]# ls
authorized_keys id_rsa id_rsa.pub known_hosts
远程copy:
scp authorized_keys c2:~/.ssh/
scp authorized_keys c3:~/.ssh/
五、配置几个文件（各个节点一样）
5.1. hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh 添加：
# set to the root ofyour Java installation
export JAVA_HOME=/usr/java/latest
# Assuming your installation directory is/usr/local/hadoop
export HADOOP_PREFIX=/usr/local/hadoop
5.2. etc/hadoop/core-site.xml
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://c1:9000</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/usr/local/cdh/hadoop/data/tmp</value>
</property>
</configuration>
5.3. etc/hadoop/hdfs-site.xml
<configuration>
<property>
<!--开启web hdfs-->
<name>dfs.webhdfs.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>/usr/local/cdh/hadoop/data/dfs/name</value>
<description> namenode 存放name table(fsimage)本地目录（需要修改）</description>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.edits.dir</name>
<value>${dfs.namenode.name.dir}</value>
<description>namenode粗放 transactionfile(edits)本地目录（需要修改）</description>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>/usr/local/cdh/hadoop/data/dfs/data</value>
<description>datanode存放block本地目录（需要修改）</description>
</property>
<property>
<name>dfs.permissions</name>
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>dfs.permissions.enabled</name>
<value>false</value>
</property>
</configuration>
5.4 etc/hadoop/mapred-site.xml
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
5.5 etc/hadoop/yarn-env.sh
# some Java parameters
export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.7.0_67
5.6 etc/hadoop/yarn-site.xml
<configuration>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address</name>
<value>c1:8032</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
<value>c1:8030</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
<value>c1:8031</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
<value>c1:8033</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
<value>c1:8088</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>
5.7. etc/hadoop/slaves
c2
c3
六：启动及验证安装是否成功
格式化：要先格式化HDFS:
bin/hdfs namenode -format
启动：
sbin/start-dfs.sh
sbin/start-yarn.sh
[root@c1 hadoop]# jps
3250 Jps
2491 ResourceManager
2343 SecondaryNameNode
2170 NameNode
datanode节点：
[root@c2 ~]# jps
4196 Jps
2061 DataNode
2153 NodeManager
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Hadoop2.4.1尝鲜部署+完整版配置文件
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1. 打开浏览器
NameNode - http://localhost:50070/
2. 创建文件夹
3. $bin/hdfs dfs -mkdir /user
$ bin/hdfs dfs -mkdir /user/<username>
4. Copy 文件
$ bin/hdfs dfs -put etc/hadoop input
5. 运行作业
$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.3.0-cdh5.1.0.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
6. 查看输出
$ bin/hdfs dfs -get output output
$ cat output/*
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