准备：两台配置CentOS 7.3的阿里云ECS服务器； Hadoop：hadoop-2.7.3.tar.gz; Java: jdk-8u77-linux-x64.tar.gz; hostname及IP的配置：更改主机名：由于系统为CentOS 7，可以直接使用'hostnamectl set-hostname 主机名’来修改，修改完毕后重新shell登录或者重启服务器即可。 1 hostnamectl set-hostname master 2 exit 3 ssh root@master 1 hostnamectl set-hostname slave1
2 exit
3 ssh root@slave1
设置本地域名：设置本地域名这一步非常关键，ip的本地域名信息配置不好，即有可能造成Hadoop启动出现问题，又有可能造成在使用Hadoop的MapReduce进行计算时报错。在ECS上搭建Hadoop集群环境需参考以下两篇文章： 阿里云ECS搭建Hadoop集群环境——启动时报错“java.net.BindException: Cannot assign requested address”问题的解决 阿里云ECS搭建Hadoop集群环境——计算时出现“java.lang.IllegalArgumentException: java.net.UnknownHostException”错误的解决 总结一下那就是，在“/etc/hosts”文件中进行域名配置时要遵从2个原则：
master
slave1
此处摘自 https://blog.csdn.net/dongdong9223/article/details/81275360 配置好后需要在各个节点上执行如下命令，测试是否相互 ping 得通，如果 ping 不通，后面就无法顺利配置成功： 1 ping master -c 3 2 ping slave1 -c 3 例如我在 master 节点上 ping slave1 ，ping 通的话会显示 time，显示的结果如下图所示：
各节点角色分配master: NameNode ResourceManager slave1: DataNode NodeManager 免密码登录配置分别在 master 和 slave1 上做如下操作 1 ssh-keygen -t rsa
2 ssh-copy-id master
3 ssh-copy-id slave1
验证 ssh master date;ssh slave1 date
配置JDK解压JDK安装包到/usr/local/下 tar -zxvf jdk-8u77-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/ 将解压目录改为 jdk1.8 mv jdk1.8.0_77/ jdk1.8/ 设置JAVA_HOME到系统环境变量 vim /etc/profile 在最后加入以下两行代码 export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8 export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin 重新加载环境 source /etc/profile 这样 master 的jdk就配置好了，可以用命令 java -version 测试下。 java -version
下面只需将 master 上配置好的文件分发到 slave1 上即可。 将/usr/local/jdk1.8分发到 slave1 的/usr/local/下(建议压缩后再分发） scp -r /usr/local/jdk1.8/ slave1:/usr/local/ 将/etc/profile分发到 slave1 的/etc/下 scp /etc/profile slave1:/etc/ 然后重新加载 slave1 环境便完成了 slave1 的jdk配置 source /etc/profile hadoop集群配置1 cd ~ 2 tar -zxvf hadoop-2.7.3.tar.gz -C /usr/local # 解压到/usr/local中 3 cd /usr/local/ 4 mv ./hadoop-2.7.3/ ./hadoop # 将文件夹名改为hadoop 输入如下命令来检查 Hadoop 是否可用，成功则会显示 Hadoop 版本信息： 1 cd /usr/local/hadoop
2 ./bin/hadoop version
添加 HADOOP_HOME 到系统环境变量 vim /etc/profile 在后面添加如下两行 1 export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
2 export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
重新加载环境，并输出变量 HADOOP_HOME 验证
进入/user/local/hadoop/etc/hadoop/可以看到如下配置文件
集群/分布式模式需要修改 /usr/local/hadoop/etc/hadoop 中的6个配置文件，更多设置项可点击查看官方说明，这里仅设置了我完成课堂作业所必须的设置项：hadoop-env.sh, slaves, core-default.xml, hdfs-default.xml, mapred-default.xml, yarn-default.xml 。 1.首先来配置 hadoop-env.sh ，只需要设置一下JAVA_HOME即可
注：之前在配置jdk中配置的是基于系统的JAVA_HOME变量，这里需要配置基于Hadoop集群的JAVA_HOME变量。 hadoop-env.sh 是Hadoop的环境变量配置脚本。 所以应做以下修改 vim hadoop-env.sh export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8
2.配置 slave , 指定 slave 节点 sudo vi slaves 删去原有的 localhost , 添加将作为 slave 节点的 slave1
3.配置 core-site.xml 1 <configuration>
2
3 <property>
4 <name>fs.defaultFS</name>
5 <value>hdfs://master:9000</value>
6 <description>The name of the default file system.</description>
7 </property>
8 # 设置访问hdfs的默认名，9000是默认端口
9
10 <property>
11 <name>hadoop.tmp.dir</name>
12 <value>/usr/local/hadoop/tmp</value>
13 <description>Abase for other temporary directories.</description>
14 </property>
15 # 在hdfs格式化的时候会自动创建相应的目录 'tmp/'
16
17 <property>
18 <name>fs.trash.interval</name>
19 <value>4320</value>
20 <description>Number of minutes after which the checkpoint gets deleted.</description>
21 </property>
22 # 设置回收站里的文件保留时间（单位：秒）
23
24 </configuration>
4.配置 hdfs-site.xml 1 <configuration>
2
3 <property>
4 <name>dfs.namenode.name.dir</name>
5 <value>/usr/local/hadoop/tmp/dfs/name</value>
6 </property>
7
8 <property>
9 <name>dfs.datanode.data.dir</name>
10 <value>/usr/local/hadoop/tmp/dfs/data</value>
11 </property>
12
13 <property>
14 <name>dfs.replication</name>
15 <value>1</value>
16 </property>
17 # 副本，因为有一个 slave 节点这里设置为1(一般伪分布模式设1个，三个或三个以上节点设3个）
18
19 <property>
20 <name>dfs.permissions.enabled</name>
21 <value>false</value>
22 <description>If "true", enable permission checking in HDFS. If "false", permission checking is turned off, but all other behavior is unchanged. Switching from one parameter value to the other does not change the mode, owner or group of files or directories.</description>
23 </property>
24
25 </configuration>
5.配置 mapred-site.xml （这个文件没有直接提供，而是提供了模版文件，需将模版文件转换为配置文件） 1 sudo mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml
2 sudo vi mapred-site.xml
1 <configuration> 2 3 <property> 4 <name>mapreduce.framework.name</name> 5 <value>yarn</value> 6 <description>The runtime framework for executing MapReduce jobs.Can be one of local, classic or yarn.</description> 7 </property> 8 <property> 9 <name>mapreduce.jobtracker.http.address</name> 10 <value>master:50030</value> 11 </property> 12 <property> 13 <name>mapreduce.jobhisotry.address</name> 14 <value>master:10020</value> 15 </property> 16 <property> 17 <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name> 18 <value>master:19888</value> 19 </property> 20 <property> 21 <name>mapreduce.jobhistory.done-dir</name> 22 <value>/jobhistory/done</value> 23 </property> 24 <property> 25 <name>mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir</name> 26 <value>/jobhisotry/done_intermediate</value> 27 </property> 28 <property> 29 <name>mapreduce.job.ubertask.enable</name> 30 <value>true</value> 31 <description>Whether to enable the small-jobs "ubertask" optimization,which runs "sufficiently small" jobs sequentially within a single JVM."Small" is defined by the following maxmaps, maxreduces, and maxbytes settings. Note that configurations for application masters also affect the "Small" definition - yarn.app.mapreduce.am.resource.mb must be larger than both mapreduce.map.memory.mb and mapreduce.reduce.memory.mb, and yarn.app.mapreduce.am.resource.cpu-vcores must be larger than both mapreduce.map.cpu.vcores and mapreduce.reduce.cpu.vcores to enable ubertask. Users may override this value.</description> 32 </property> 33 34 </configuration> 6.配置 yarn-site.xml 1 <configuration> 2 3 <property> 4 <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> 5 <value>master</value> 6 </property> 7 <property> 8 <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> 9 <value>mapreduce_shuffle</value> 10 <description>A comma separated list of services where service name should only contain a-zA-Z0-9_ and can not start with numbers</description> 11 </property> 12 <property> 13 <name>yarn.resourcemanager.address</name> 14 <value>master:18040</value> 15 </property> 16 <property> 17 <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name> 18 <value>master:18030</value> 19 </property> 20 <property> 21 <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name> 22 <value>master:18025</value> 23 </property> 24 <property> 25 <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name> 26 <value>master:18141</value> 27 </property> 28 <property> 29 <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name> 30 <value>master:18088</value> 31 </property> 32 <property> 33 <name>yarn.log-aggregation-enable</name> 34 <value>true</value> 35 </property> 36 <property> 37 <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name> 38 <value>86400</value> 39 </property> 40 <property> 41 <name>yarn.log-aggregation.retain-check-interval-seconds</name> 42 <value>86400</value> 43 </property> 44 <property> 45 <name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name> 46 <value>/tmp/logs</value> 47 </property> 48 <property> 49 <name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir-suffix</name> 50 <value>logs</value> 51 </property> 52 53 </configuration> 到这里 master 就已经配置好了，下面将该服务器的配置分发到 slave1 上去（建议压缩后再分发），在此使用压缩后分发的方法 在 master 节点上执行 1 cd /usr/local
2 tar -zcvf ~/hadoop.master.tar.gz ./hadoop
3 cd ~
4 scp ./hadoop.master.tar.gz slave1:/root/
5 scp /etc/profile slave1:/etc/
在 slave1 节点上执行 tar -zxvf ~/hadoop.master.tar.gz -C /usr/local
在 slave1 上重新加载环境并检查验证 source /etc/profile
echo $HADOOP_HOME
HDFS NameNode 格式化（只要在 master 上执行即可） $HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format 看到下面的输出，表明hdfs格式化成功 INFO common.Storage: Storage directory /usr/local/hadoop/tmp/dfs/name has been successfully formatted. 启动前检查防火墙状态 systemctl status firewalld
我这里是已经关闭的，若未关闭，可以参考下图（来自http://dblab./blog/install-hadoop-cluster/）
阿里云服务器还需要在服务器安全组里配置防火墙，需将配置文件里的相关端口全部添加，否则会出现 web 页面打不开，以及 DataNode 启动但 Live datenode 为 0 等问题
启动 Hadoop 集群 $HADOOP_HOME/sbin/start-all.sh
启动 job history server 在 master 上执行 $HADOOP_HOME/sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
成功后在两个节点上验证 在 master 上 执行 jps
可以看到 ResourceManager、SecondaryNameNode、NameNode、JobHistoryServer 四个进程全部启动 在 slave1 上执行 jps
可以看到 NodeManager、DataNode 两个进程全部启动 缺少任一进程都表示出错。另外还需要在 Master 节点上通过命令 hdfs dfsadmin -report 查看 DataNode 是否正常启动，如果 Live datanodes 不为 0 ，则说明集群启动成功。例如我这边一共有 1 个 Datanodes：
全部配置完成之后查看 web 页面
hdfs Datanode 节点信息
hdfs 的情况
hdfs 的文件情况
yarn：http://master:18088/
阿里云ECS服务器部署HADOOP集群系列：
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