hadoop是目前比較流程的分布式計算平臺，雖然安裝和使用方法官方網(wǎng)站介紹的比較詳細，但是其中細節(jié)還是挺多的，稍不注意就要走很多彎路，希望通過本文的介紹，大家能夠在很短的時間內能將hadoop跑起來。 由于公司云梯用的是0.19.2版本的，所以下面就以這個版本為例，而沒有采用目前最新的0.21版本。
hadoop官方網(wǎng)站地址：http://hadoop.
可以用以下三種支持的模式中的一種啟動Hadoop集群：
單機模式
偽分布式模式
完全分布式模式
單機和偽分布模式只需要一臺機器就可以完成，下面我們先來學習這兩種模式。
hadoop目前只有l(wèi)inux版本，所以你需要一臺linux系統(tǒng)的服務器，可以跟我一樣用虛擬機，而且需要先安裝好jdk。我的服務器版本是centos 5.6，自己將jdk安裝到了/usr/java/jdk1.6.0_25。下面我們來下載并配置hadoop運行環(huán)境。
1.單機模式
我這臺機器的ip地址是：192.168.218.128，為了方便，我將這臺機器的hostname改成了hd128，這樣以后需要配置的地方都是用hd128了，修改方法是編輯文件/proc/sys/kernel/hostname。然后修改下hosts文件，將 192.168.218.128 hd128也加入進來吧。為了方便，將所用的windows機器hosts也添加下這個配置，因為以后要用瀏覽器訪問hadoop的服務，查看hadoop的運行狀況。
注意：下面配置中涉及到hd128的地方，你需要修改成你自己相應的配置。
- cd /data
- wget http://archive./dist/hadoop/core/hadoop-0.19.2/hadoop-0.19.2.tar.gz
- tar xf hadoop-0.19.2.tar.gz
- mv hadoop-0.19.2 hadoop
然后修改配置文件/data/hadoop/conf/hadoop-env.sh，將JAVA_HOME的值為jdk安裝目錄，如下：
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.6.0_25
下面的實例將已解壓的conf 目錄拷貝作為輸入，查找并顯示匹配給定正則表達式的條目。輸出寫入到指定的output目錄。
- mkdir input
-
- //向input目錄放置一些待分析的xml文件
- cp conf/*.xml input
-
- //執(zhí)行hadoop-0.19.2-examples.jar這個jar文件，將input目錄所有的文件中匹配'dfs[a-z.]+'的條目，輸出到output目錄
- bin/hadoop jar hadoop-0.19.2-examples.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
下面看看程序運行結果，可以看到所有匹配'dfs[a-z.]+'的字符串及其匹配的次數(shù)。
- cat output/*
- [root@hd128 hadoop]# cat output/*
- 3 dfs.
- 3 dfs.name.dir
- 1 dfs.https.address
- 1 dfs.access.time.precision
- 1 dfs.balance.bandwidth
- 1 dfs.block.size
- 1 dfs.blockreport.initial
- 1 dfs.blockreport.interval
- 1 dfs.client.block.write.retries
- 1 dfs.data.dir
- 1 dfs.datanode.address
- 1 dfs.datanode.dns.interface
- 1 dfs.datanode.dns.nameserver
- 1 dfs.datanode.du.reserved
- 1 dfs.datanode.handler.count
- 1 dfs.datanode.http.address
- 1 dfs.datanode.https.address
- 1 dfs.datanode.ipc.address
- 1 dfs.default.chunk.view.size
- 1 dfs.df.interval
- 1 dfs.heartbeat.interval
- 1 dfs.hosts
- 1 dfs.hosts.exclude
- 1 dfs.http.address
- 1 dfs.impl
- 1 dfs.max.objects
- 1 dfs.name.edits.dir
- 1 dfs.namenode.decommission.interval
- 1 dfs.namenode.decommission.interval.
- 1 dfs.namenode.decommission.nodes.per.interval
- 1 dfs.namenode.handler.count
- 1 dfs.namenode.logging.level
- 1 dfs.permissions
- 1 dfs.permissions.supergroup
- 1 dfs.replication
- 1 dfs.replication.consider
- 1 dfs.replication.interval
- 1 dfs.replication.max
- 1 dfs.replication.min
- 1 dfs.replication.min.
- 1 dfs.safemode.extension
- 1 dfs.safemode.threshold.pct
- 1 dfs.secondary.http.address
- 1 dfs.support.append
- 1 dfs.web.ugi
2.偽分布式模式
Hadoop可以在單節(jié)點上以所謂的偽分布式模式運行，此時每一個Hadoop守護進程都作為一個獨立的Java進程運行。
偽分布式模式需要免密碼ssh設置,確認能否不輸入口令就用ssh登錄localhost:
如果不輸入口令就無法用ssh登陸localhost，執(zhí)行下面的命令(注意:只有擁有root權限的用戶才能執(zhí)行下面命令)：
- ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa
- cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
然后修改conf/hadoop-site.xml，注意，官方教程有點錯誤：<value>localhost:9000</value>，這個地址必須帶上hdfs://，不然后面會報錯的。另外，dfs.name.dir配置的路徑/data/hadoopdata/NameData需要自己手動創(chuàng)建下，不然也會報錯的。
- <configuration>
- <property>
- <name>fs.default.name</name>
- <value>hdfs://hd128:9090</value>
- </property>
- <property>
- <name>mapred.job.tracker</name>
- <value>hdfs://hd128:9091</value>
- </property>
- <property>
- <name>dfs.replication</name>
- <value>1</value>
- </property>
- <property>
- <name>dfs.name.dir</name>
- <value>/data/hadoopdata/NameData</value>
- </property>
- <property>
- <name>hadoop.tmp.dir</name>
- <value>/data/hadoopdata/temp</value>
- </property>
- </configuration>
配置完成后就可以測試下偽分布式模式運行的hadoop集群了。
格式化一個新的分布式文件系統(tǒng)：
- bin/hadoop namenode -format
啟動Hadoop守護進程：
Hadoop守護進程的日志寫入到 ${HADOOP_LOG_DIR} 目錄 (默認是 ${HADOOP_HOME}/logs).如果啟動有錯誤，可以在這些日志文件看到更詳細的錯誤信息。
瀏覽NameNode和JobTracker的網(wǎng)絡接口，它們的地址默認為：
NameNode - http://hd128:50070/
JobTracker - http://hd128:50030/
下面我們來使用偽分布模式做點事情。
首先將輸入文件拷貝到分布式文件系統(tǒng)，下面命令將本地的conf目錄文件拷貝到hdfs的input目錄。
bin/hadoop fs -put conf input
下面運行程序對input目錄的文件進行解析，找到所有符合'dfs[a-z.]+'的行。
- [root@hd128 hadoop]# bin/hadoop jar hadoop-*-examples.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
- 11/06/16 15:23:23 INFO mapred.FileInputFormat: Total input paths to process : 10
- 11/06/16 15:23:24 INFO mapred.JobClient: Running job: job_201106161520_0001
- 11/06/16 15:23:25 INFO mapred.JobClient: map 0% reduce 0%
- 11/06/16 15:24:05 INFO mapred.JobClient: map 9% reduce 0%
- 11/06/16 15:25:30 INFO mapred.JobClient: map 9% reduce 3%
- 11/06/16 15:25:32 INFO mapred.JobClient: map 27% reduce 3%
- 11/06/16 15:26:37 INFO mapred.JobClient: map 27% reduce 9%
可以看到控制顯示的map和reduce的進度，這時候通過瀏覽器查看NameNode和JobTracker的運行狀態(tài)分別如下圖所示：
等map-reduce程序運行完畢，我們在hdfs文件系統(tǒng)上看看程序的運行結果：
- bin/hadoop fs -cat output/part-00000
可以看到跟單機運行的結果是一樣的。
完成全部操作后，停止守護進程：
3.完全分布式模式
為了在完全分布式模式下運行，我弄了三個centos虛擬機，ip分別是 192.168.218.128，192.168.218.129，192.168.218.130，hostname分別設置為 hd128,hd129,hd130， hosts文件將這些都配置進去了，這樣以后就可以直接通過hostname訪問到了。
我準備將hd128這臺機器做為master（NameNode和JobTracker），hd129和hd130都做為slave機器（DataNode和TaskTracker）。
由于master和所有的slave之間是需要使用ssh協(xié)議進行通訊的，所以每兩臺之間，以及每臺對自己都必須做到可以無密碼ssh訪問。上面已經(jīng)介紹了怎樣對自己無密碼ssh訪問，下面再說下怎樣做到兩臺機器之間無密碼訪問，我們以hd128和hd129之間為例：
首先在hd128上生成一個公鑰，并拷貝到hd129上：
- ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa
- scp ~/.ssh/id_dsa.pub root@hd129:/tmp
然后在hd129上，將這個公鑰加入到權限控制文件中：
- cat /tmp/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
經(jīng)過上面的步驟，hd128對hd129的ssh訪問就不需要輸入密碼了，依照上面的方法，將hd128，hd129，hd130兩兩之間都弄好無密碼訪問的權限，這個工作一定要細致，很容易弄錯或弄漏了，做好后，最好都ssh試試。
經(jīng)過我的實驗，完全分布式模式至少需要在上面的基礎下還要進行如下配置。
修改conf/hadoop-env.sh，添加下面配置：
- export HADOOP_HOME=/data/hadoop
- export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/conf
- export HADOOP_SLAVES=${HADOOP_HOME}/conf/slaves
- export HADOOP_MASTER=hd128:/data/hadoop
修改conf/masters，一行一個master
修改conf/slaves，一行一個slave
就這樣master就配置好了，下面將hadoop整個目錄分發(fā)到所有slave機器上面。
- cd /data
- tar -czvf hadoop-ok.tar.gz hadoop
- scp hadoop-ok.tar.gz root@hd129:/data
- scp hadoop-ok.tar.gz root@hd130:/data
在slave機器上解壓tar文件
- cd /data
- tar xf hadoop-ok.tar.gz
配置基本上就完成了，下面就可以以完全分布式模式啟動hadoop集群了。對hadoop集群的操作都在master機器上進行就行了，slave進程的啟動和停止都是master通過ssh來控制的。
(1)首先我們需要格式化hdfs文件系統(tǒng)
- cd /data/hadoop
- bin/hadoop namenode -format
(2)啟動hdfs文件系統(tǒng)
測試下hdfs文件系統(tǒng)是否好用了，我們將conf目錄下的所有文件放到hdfs的input目錄：
bin/hadoop fs -put conf input
下面查看下input目錄下下的文件：
- [root@hd128 hadoop]# bin/hadoop fs -ls input
- Found 10 items
- -rw-r--r-- 1 root supergroup 2065 2011-06-19 15:41 /user/root/input/capacity-scheduler.xml
- -rw-r--r-- 1 root supergroup 535 2011-06-19 15:41 /user/root/input/configuration.xsl
- -rw-r--r-- 1 root supergroup 50230 2011-06-19 15:41 /user/root/input/hadoop-default.xml
- -rw-r--r-- 1 root supergroup 2397 2011-06-19 15:41 /user/root/input/hadoop-env.sh
- -rw-r--r-- 1 root supergroup 1245 2011-06-19 15:41 /user/root/input/hadoop-metrics.properties
- -rw-r--r-- 1 root supergroup 711 2011-06-19 15:41 /user/root/input/hadoop-site.xml
- -rw-r--r-- 1 root supergroup 2815 2011-06-19 15:41 /user/root/input/log4j.properties
- -rw-r--r-- 1 root supergroup 6 2011-06-19 15:41 /user/root/input/masters
- -rw-r--r-- 1 root supergroup 12 2011-06-19 15:41 /user/root/input/slaves
- -rw-r--r-- 1 root supergroup 401 2011-06-19 15:41 /user/root/input/sslinfo.xml.example
如果順利看到這些文件，hdfs就啟動正常了。
(3)啟動map-reduce服務
下面檢測下服務是否啟動正常。
看看master機器上namenode和jobTracker服務是否存在：
- [root@hd128 hadoop]# ps axu|grep java
- root 28546 0.3 11.3 1180236 24564 Sl 15:26 0:00 /usr/java/jdk1.6.0_25/bin/java -Xmx1000m -Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote -Dhadoop.log.dir=/data/hadoop/logs -Dhadoop.log.file=hadoop-root-secondarynamenode-hd128.log -Dhadoop.home.dir=/data/hadoop -Dhadoop.id.str=root -Dhadoop.root.logger=INFO,DRFA -Djava.library.path=/data/hadoop/lib/native/Linux-i386-32 -classpath /data/hadoop/conf:/usr/java/jdk1.6.0_25/lib/tools.jar:/data/hadoop:/data/hadoop/hadoop-0.19.2-core.jar:/data/hadoop/lib/commons-cli-2.0-SNAPSHOT.jar:/data/hadoop/lib/commons-codec-1.3.jar:/data/hadoop/lib/commons-httpclient-3.0.1.jar:/data/hadoop/lib/commons-logging-1.0.4.jar:/data/hadoop/lib/commons-logging-api-1.0.4.jar:/data/hadoop/lib/commons-net-1.4.1.jar:/data/hadoop/lib/hsqldb-1.8.0.10.jar:/data/hadoop/lib/jets3t-0.6.1.jar:/data/hadoop/lib/jetty-5.1.4.jar:/data/hadoop/lib/junit-3.8.1.jar:/data/hadoop/lib/kfs-0.2.0.jar:/data/hadoop/lib/log4j-1.2.15.jar:/data/hadoop/lib/oro-2.0.8.jar:/data/hadoop/lib/servlet-api.jar:/data/hadoop/lib/slf4j-api-1.4.3.jar:/data/hadoop/lib/slf4j-log4j12-1.4.3.jar:/data/hadoop/lib/xmlenc-0.52.jar:/data/hadoop/lib/jetty-ext/commons-el.jar:/data/hadoop/lib/jetty-ext/jasper-compiler.jar:/data/hadoop/lib/jetty-ext/jasper-runtime.jar:/data/hadoop/lib/jetty-ext/jsp-api.jar org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.SecondaryNameNode
- root 28628 6.3 16.8 1185080 36392 pts/0 Sl 15:28 0:01 /usr/java/jdk1.6.0_25/bin/java -Xmx1000m -Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote -Dhadoop.log.dir=/data/hadoop/logs -Dhadoop.log.file=hadoop-root-jobtracker-hd128.log -Dhadoop.home.dir=/data/hadoop -Dhadoop.id.str=root -Dhadoop.root.logger=INFO,DRFA -Djava.library.path=/data/hadoop/lib/native/Linux-i386-32 -classpath /data/hadoop/conf:/usr/java/jdk1.6.0_25/lib/tools.jar:/data/hadoop:/data/hadoop/hadoop-0.19.2-core.jar:/data/hadoop/lib/commons-cli-2.0-SNAPSHOT.jar:/data/hadoop/lib/commons-codec-1.3.jar:/data/hadoop/lib/commons-httpclient-3.0.1.jar:/data/hadoop/lib/commons-logging-1.0.4.jar:/data/hadoop/lib/commons-logging-api-1.0.4.jar:/data/hadoop/lib/commons-net-1.4.1.jar:/data/hadoop/lib/hsqldb-1.8.0.10.jar:/data/hadoop/lib/jets3t-0.6.1.jar:/data/hadoop/lib/jetty-5.1.4.jar:/data/hadoop/lib/junit-3.8.1.jar:/data/hadoop/lib/kfs-0.2.0.jar:/data/hadoop/lib/log4j-1.2.15.jar:/data/hadoop/lib/oro-2.0.8.jar:/data/hadoop/lib/servlet-api.jar:/data/hadoop/lib/slf4j-api-1.4.3.jar:/data/hadoop/lib/slf4j-log4j12-1.4.3.jar:/data/hadoop/lib/xmlenc-0.52.jar:/data/hadoop/lib/jetty-ext/commons-el.jar:/data/hadoop/lib/jetty-ext/jasper-compiler.jar:/data/hadoop/lib/jetty-ext/jasper-runtime.jar:/data/hadoop/lib/jetty-ext/jsp-api.jar org.apache.hadoop.mapred.JobTracker
- root 28738 0.0 0.3 4028 704 pts/0 R+ 15:28 0:00 grep java
看看slave機器DataNode和TaskTracker進程是否存在:
- [root@hd129 logs]# ps axu|grep java
- root 2026 0.1 11.5 1180316 24860 Sl 15:22 0:00 /usr/java/jdk1.6.0_25/bin/java -Xmx1000m -Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote -Dhadoop.log.dir=/data/hadoop/logs -Dhadoop.log.file=hadoop-root-datanode-hd129.log -Dhadoop.home.dir=/data/hadoop -Dhadoop.id.str=root -Dhadoop.root.logger=INFO,DRFA -Djava.library.path=/data/hadoop/lib/native/Linux-i386-32 -classpath /data/hadoop/conf:/usr/java/jdk1.6.0_25/lib/tools.jar:/data/hadoop:/data/hadoop/hadoop-0.19.2-core.jar:/data/hadoop/lib/commons-cli-2.0-SNAPSHOT.jar:/data/hadoop/lib/commons-codec-1.3.jar:/data/hadoop/lib/commons-httpclient-3.0.1.jar:/data/hadoop/lib/commons-logging-1.0.4.jar:/data/hadoop/lib/commons-logging-api-1.0.4.jar:/data/hadoop/lib/commons-net-1.4.1.jar:/data/hadoop/lib/hsqldb-1.8.0.10.jar:/data/hadoop/lib/jets3t-0.6.1.jar:/data/hadoop/lib/jetty-5.1.4.jar:/data/hadoop/lib/junit-3.8.1.jar:/data/hadoop/lib/kfs-0.2.0.jar:/data/hadoop/lib/log4j-1.2.15.jar:/data/hadoop/lib/oro-2.0.8.jar:/data/hadoop/lib/servlet-api.jar:/data/hadoop/lib/slf4j-api-1.4.3.jar:/data/hadoop/lib/slf4j-log4j12-1.4.3.jar:/data/hadoop/lib/xmlenc-0.52.jar:/data/hadoop/lib/jetty-ext/commons-el.jar:/data/hadoop/lib/jetty-ext/jasper-compiler.jar:/data/hadoop/lib/jetty-ext/jasper-runtime.jar:/data/hadoop/lib/jetty-ext/jsp-api.jar org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode
- root 2204 2.3 16.0 1185772 34604 Sl 15:28 0:00 /usr/java/jdk1.6.0_25/bin/java -Xmx1000m -Dhadoop.log.dir=/data/hadoop/logs -Dhadoop.log.file=hadoop-root-tasktracker-hd129.log -Dhadoop.home.dir=/data/hadoop -Dhadoop.id.str=root -Dhadoop.root.logger=INFO,DRFA -Djava.library.path=/data/hadoop/lib/native/Linux-i386-32 -classpath /data/hadoop/conf:/usr/java/jdk1.6.0_25/lib/tools.jar:/data/hadoop:/data/hadoop/hadoop-0.19.2-core.jar:/data/hadoop/lib/commons-cli-2.0-SNAPSHOT.jar:/data/hadoop/lib/commons-codec-1.3.jar:/data/hadoop/lib/commons-httpclient-3.0.1.jar:/data/hadoop/lib/commons-logging-1.0.4.jar:/data/hadoop/lib/commons-logging-api-1.0.4.jar:/data/hadoop/lib/commons-net-1.4.1.jar:/data/hadoop/lib/hsqldb-1.8.0.10.jar:/data/hadoop/lib/jets3t-0.6.1.jar:/data/hadoop/lib/jetty-5.1.4.jar:/data/hadoop/lib/junit-3.8.1.jar:/data/hadoop/lib/kfs-0.2.0.jar:/data/hadoop/lib/log4j-1.2.15.jar:/data/hadoop/lib/oro-2.0.8.jar:/data/hadoop/lib/servlet-api.jar:/data/hadoop/lib/slf4j-api-1.4.3.jar:/data/hadoop/lib/slf4j-log4j12-1.4.3.jar:/data/hadoop/lib/xmlenc-0.52.jar:/data/hadoop/lib/jetty-ext/commons-el.jar:/data/hadoop/lib/jetty-ext/jasper-compiler.jar:/data/hadoop/lib/jetty-ext/jasper-runtime.jar:/data/hadoop/lib/jetty-ext/jsp-api.jar org.apache.hadoop.mapred.TaskTracker
- root 2266 0.0 0.3 4028 676 pts/0 R+ 15:29 0:00 grep java
我們可以看到master和slave上各自有兩個java線程在服務，下面我們還是用之前的例子試試。
bin/hadoop jar hadoop-0.19.2-examples.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
