目前本系列文章有：
搭建大數(shù)據(jù)平臺系列(0)-機器準(zhǔn)備
搭建大數(shù)據(jù)平臺系列(1)-Hadoop環(huán)境搭建[hdfs,yarn,mapreduce]
搭建大數(shù)據(jù)平臺系列(2)-zookeeper環(huán)境搭建
搭建大數(shù)據(jù)平臺系列(3)-hbase環(huán)境搭建
搭建大數(shù)據(jù)平臺系列(4)-hive環(huán)境搭建

1.ssh免密碼登錄設(shè)置

[hadoop@master ~]$ ssh -version
OpenSSH_5.3p1, OpenSSL 1.0.1e-fips 11 Feb 2013
Bad escape character 'rsion'.

查看ssh的版本后猿诸，如果ssh未安裝則需要執(zhí)行如下安裝命令：

[hadoop@master ~]$ sudo  yum  install openssh-server

在每臺機器上都執(zhí)行一次下面的命令：

$  ssh-keygen   –t   rsa     #一路回車，提示要填的都默認(rèn)不填，按回車
上面執(zhí)行完成后海渊，每臺機器上都會生成一個~/.ssh文件夾
$  ll  ~/.ssh     #查看.ssh文件下的文件列表
-rw-------. 1 hadoop hadoop 1580 Apr 18 16:53 authorized_keys
-rw-------. 1 hadoop hadoop 1675 Apr 15 16:01 id_rsa
-rw-r--r--. 1 hadoop hadoop  395 Apr 15 16:01 id_rsa.pub

把slave1昔瞧，slave2袁滥，slave3上生成的公鑰id_rsa.pub發(fā)給master機器：
在slave1機器上：

[hadoop@slave1 ~]$ scp  ~/.ssh/id_rsa.pub  hadoop@master:~/.ssh/id_rsa.pub.slave1

在slave2機器上：

[hadoop@slave2 ~]$ scp  ~/.ssh/id_rsa.pub  hadoop@master:~/.ssh/id_rsa.pub.slave2

在slave3機器上：

[hadoop@slave3 ~]$ scp  ~/.ssh/id_rsa.pub  hadoop@master:~/.ssh/id_rsa.pub.slave3

在master機器上憨奸，將所有公鑰加到新增的用于認(rèn)證的公鑰文件authorized_keys中：

[hadoop@master  ~]$  cat  ~/.ssh/id_rsa.pub*  >>  ~/.ssh/authorized_keys

需要修改文件authorized_keys的權(quán)限（權(quán)限的設(shè)置非常重要驱富，因為不安全的設(shè)置安全設(shè)置,會讓你不能使用RSA功能 ）

[hadoop@master  ~]$  chmod  600  ~/.ssh/authorized_keys  #如果免密碼不成功有可能缺少這步

將公鑰文件authorized_keys分發(fā)給每臺slave:

[hadoop@master  ~]$  scp  ~/.ssh/authorized_keys   hadoop@slave1:~/.ssh/
[hadoop@master  ~]$  scp  ~/.ssh/authorized_keys   hadoop@slave1:~/.ssh/
[hadoop@master  ~]$  scp  ~/.ssh/authorized_keys   hadoop@slave1:~/.ssh/

2.Java環(huán)境的安裝

下載jdk-8u60-linux-x64.tar.gz安裝包后(放在~/bigdataspace路徑下)：

  [hadoop@master ~]$ cd  ~/bigdataspace
[hadoop@master bigdataspace]$  tar  -zxvf  jdk-8u60-linux-x64.tar.gz

修改環(huán)境變量配置文件:

[hadoop@master bigdataspace]$ sudo vi /etc/profile

(在配置文件末尾加上如下配置)
export JAVA_HOME=/home/hadoop/bigdataspace/jdk1.8.0_60
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar

讓環(huán)境變量設(shè)置生效：

[hadoop@master bigdataspace]$ source /etc/profile

驗證Java是否安裝成功：

[hadoop@master bigdataspace]$  java  -version
java version "1.8.0_60"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_60-b27)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.60-b23, mixed mode)

(每臺機器上都需要按照上面的操作安裝Java)
每臺機器上執(zhí)行：

[hadoop@master ~]$ sudo chmod 777 /data/  #讓所有用戶可操作/data目錄下的數(shù)據(jù)

3.集群上的機器實現(xiàn)同步時間

檢查時間服務(wù)是否安裝:

[hadoop@master ~]$ rpm -q ntp
ntp-4.2.6p5-1.el6.centos.x86_64    #這表示已安裝了反砌，如果沒有安裝，這是空白

如果沒有安裝萌朱，需要執(zhí)行下面的安裝命令：

[hadoop@master ~]$ sudo yum install ntp

需要配置NTP服務(wù)為自啟動:

[hadoop@master ~]$ sudo chkconfig ntpd on
[hadoop@master ~]$ chkconfig --list ntpd
ntpd      0:off   1:off   2:on    3:on    4:on    5:on    6:off

(需要打開master機器上udp協(xié)議的123端口是為了其他節(jié)點使用ntpdate通過該端口同步master機器的時間)
[hadoop@master ~]$ sudo vi /etc/sysconfig/iptables
(新增的端口配置)
-A INPUT -m state --state NEW -m udp -p udp --dport 123 -j ACCEPT
[hadoop@master ~]$ sudo service iptables restart

在配置前宴树，先使用ntpdate手動同步下時間，免得本機與外部時間服務(wù)器時間差距太大晶疼，讓ntpd不能正常同步酒贬。

[hadoop@master ~]$ sudo ntpdate  pool.ntp.org
26 Apr 17:12:15 ntpdate[7376]: step time server 202.112.29.82 offset 13.827386 sec

更改master機器上的相關(guān)配置文件:

[hadoop@master ~]$ sudo  vim  /etc/ntp.conf

(下面只顯示修改的必要項)
# Hosts on local network are less restricted.
restrict 192.168.1.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap
#讓同一局域網(wǎng)ip段可以進(jìn)行時間同步：
restrict 10.3.19.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap
# Use public servers from the pool.ntp.org project.
# Please consider joining the pool (http://www.pool.ntp.org/join.html).
#server 0.centos.pool.ntp.org iburst
#server 1.centos.pool.ntp.org iburst
#server 2.centos.pool.ntp.org iburst
#server 3.centos.pool.ntp.org iburst
#外部時間服務(wù)器
server pool.ntp.org iburst
server 0.asia.pool.ntp.org iburst
server 1.asia.pool.ntp.org iburst
server 1.asia.pool.ntp.org iburst
server 2.asia.pool.ntp.org iburst
#broadcast 192.168.1.255 autokey        # broadcast server
#broadcastclient                        # broadcast client
#broadcast 224.0.1.1 autokey            # multicast server
#multicastclient 224.0.1.1              # multicast client
#manycastserver 239.255.254.254         # manycast server
#manycastclient 239.255.254.254 autokey # manycast client

# allow update time by the upper server

# Undisciplined Local Clock. This is a fake driver intended for backup
# and when no outside source of synchronized time is available.
# 外部時間服務(wù)器不可用時，以本地時間作為時間服務(wù)
server  127.127.1.0
fudge   127.127.1.0 stratum 10

#############################################################
其他節(jié)點/etc/ntp.conf（slave1,slave2,slave3）的配置：
……..
#server 3.centos.pool.ntp.org iburst
#外部時間服務(wù)器翠霍，以master時間為準(zhǔn)進(jìn)行同步
server master  iburst
……..

[hadoop@master ~]$ sudo  service  ntpd  start
(每臺機器上都需要锭吨，設(shè)置ntpd開機啟動，并第一次手動打開ntpd)寒匙，命令如下：
$  sudo chkconfig ntpd on  #開機啟動ntpd
$  sudo service ntpd start  #啟動 ntpd

時間同步設(shè)置參考：http://cn.soulmachine.me/blog/20140124/

時間同步設(shè)置總結(jié)：
每個節(jié)點上安裝ntpd零如，并設(shè)置為開機啟動躏将，當(dāng)然第一次要先手動啟動，通過配置/etc/ntp.conf文件考蕾，讓master作為時間同步服務(wù)器祸憋，這臺機器的時間是根據(jù)聯(lián)網(wǎng)同步網(wǎng)絡(luò)時間的，其他節(jié)點以master的ip作為同步的地址

配置完成后肖卧，發(fā)現(xiàn)后面的節(jié)點時間可能還未同步蚯窥，可能需要等30分鐘左右，一段時間后時間都會以master為準(zhǔn)塞帐，進(jìn)行同步

4.Hadoop的安裝拦赠、配置

下載hadoop-2.6.0-cdh5.5.0.tar.gz安裝包后(放在master機器上的~/bigdataspace路徑下)：

[hadoop@master ~]$ cd  ~/bigdataspace
[hadoop@master bigdataspace]$  tar  -zxvf  hadoop-2.6.0-cdh5.5.0.tar.gz

進(jìn)入hadoop配置文件路徑:

[hadoop@master ~]$ cd  ~/bigdataspace/hadoop-2.6.0-cdh5.5.0/etc/hadoop

1> 在hadoop-env.sh中配置JAVA_HOME：

[hadoop@master hadoop]$ vi  hadoop-env.sh

# set JAVA_HOME in this file, so that it is correctly defined on
# The java implementation to use.
export JAVA_HOME=/home/hadoop/bigdataspace/jdk1.8.0_60

2> 在yarn-env.sh中配置JAVA_HOME：

[hadoop@master hadoop]$ vi  yarn-env.sh

# some Java parameters
export JAVA_HOME=/home/hadoop/bigdataspace/jdk1.8.0_60

3> 在slaves中配置slave節(jié)點的ip或者h(yuǎn)ost

[hadoop@master hadoop]$ vi  slaves

slave1
slave2
slave3

4> 修改core-site.xml

[hadoop@master hadoop]$ vi  core-site.xml

<!-- Put site-specific property overrides in this file. -->
<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://master:8020</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/data/hadoop-2.6.0-cdh5.5.0/tmp</value>
    </property>
</configuration>

5> 修改hdfs-site.xml

[hadoop@master hadoop]$ vi  hdfs-site.xml

<!-- Put site-specific property overrides in this file. -->
<configuration>
    <property>
        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        <value>master:50090</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>file:/data/hadoop-2.6.0-cdh5.5.0/dfs/name</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.data.dir</name>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>file:/data/hadoop-2.6.0-cdh5.5.0/dfs/data</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>3</value>
    </property>
</configuration>

6> 修改mapred-site.xml

[hadoop@master hadoop]$ vi  mapred-site.xml

<!-- Put site-specific property overrides in this file. -->
<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>master:10020</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>master:19888</value>
    </property>
</configuration>

7> 修改yarn-site.xml

[hadoop@master hadoop]$ vi  yarn-site.xml

<configuration>
<!-- Site specific YARN configuration properties -->
    <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>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.address</name>
        <value>master:8032</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
        <value>master:8030</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
        <value>master:8031</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
        <value>master:8033</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
        <value>master:8088</value>
    </property>
</configuration>

因為CDH版本缺少hadoop的native庫，因此需要引入葵姥，否則會報錯荷鼠，解決方法：
http://www.cnblogs.com/huaxiaoyao/p/5046374.html
本次安裝具體采取的解決方法：

[hadoop@master ~]$ cd ~/bigdataspace
[hadoop@master bigdataspace]$ wget  http://archive.cloudera.com/cdh5/redhat/6/x86_64/cdh/5.5.0/RPMS/x86_64/hadoop-2.6.0+cdh5.5.0+921-1.cdh5.5.0.p0.15.el6.x86_64.rpm
[hadoop@master bigdataspace]$  rpm2cpio *.rpm | cpio -div

在bigdataspace文件夾下

$ cp -r ./usr/lib/hadoop/lib/native/  ~/bigdataspace/hadoop-2.6.0-cdh5.5.0/lib/native/

刪除解壓后得到的文件：

[hadoop@master bigdataspace]$ rm -r ~/bigdataspace/etc/
[hadoop@master bigdataspace]$ rm -r ~/bigdataspace/usr/
[hadoop@master bigdataspace]$ rm -r ~/bigdataspace/var//
$  rm  ~/ bigdataspace/hadoop-2.6.0+cdh5.5.0+921-1.cdh5.5.0.p0.15.el6.x86_64.rpm

5.使用scp命令分發(fā)配置好的hadoop到各個子節(jié)點

$  scp  –r  ~/bigdataspace/hadoop-2.6.0-cdh5.5.0/  hadoop@slave1:~/bigdataspace/
$  scp  –r  ~/bigdataspace/hadoop-2.6.0-cdh5.5.0/  hadoop@slave2:~/bigdataspace/
$  scp  –r  ~/bigdataspace/hadoop-2.6.0-cdh5.5.0/  hadoop@slave3:~/bigdataspace/

(每臺機器)修改環(huán)境變量配置文件:

[hadoop@master bigdataspace]$ sudo vi /etc/profile

(在配置文件末尾加上如下配置)

export HADOOP_HOME=/home/hadoop/bigdataspace/hadoop-2.6.0-cdh5.5.0
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$PATH

讓環(huán)境變量設(shè)置生效：

[hadoop@master bigdataspace]$ source  /etc/profile

6.啟動并驗證Hadoop

[hadoop@master ~]$ cd  ~/bigdataspace/hadoop-2.6.0-cdh5.5.0   #進(jìn)入hadoop目錄
  [hadoop@master hadoop-2.6.0-cdh5.5.0]$ ./bin/hdfs namenode –format #格式化namenode
[hadoop@master hadoop-2.6.0-cdh5.5.0]$ ./sbin/start-dfs.sh     #啟動dfs
[hadoop@master hadoop-2.6.0-cdh5.5.0]$ ./sbin/start-yarn.sh    #啟動yarn

可以通過jps命令查看各個節(jié)點啟動的進(jìn)程是否正常。在 master 上應(yīng)該有以下幾個進(jìn)程

[hadoop@master hadoop-2.6.0-cdh5.5.0]$ jps
3407 SecondaryNameNode
3218 NameNode
3552 ResourceManager
3910 Jps

在 slave1 上應(yīng)該有以下幾個進(jìn)程

[hadoop@slave1 ~]$ jps
2072 NodeManager
2213 Jps
1962 DataNode

或者在瀏覽器中輸入 http://master:8088 榔幸，應(yīng)該有 hadoop 的管理界面出來了,并通過http://master:8088/cluster/nodes能看到 slave1颊咬、slave2、slave3節(jié)點

7.啟動Hadoop自帶的jobhistoryserver

[hadoop@master ~] sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
(mapred-site.xml配置文件有對jobhistory的相關(guān)配置)
[hadoop@master hadoop-2.6.0-cdh5.5.0]$ jps
5314 Jps
19994 JobHistoryServer
19068 NameNode
19422 ResourceManager
19263 SecondaryNameNode

參考：
http://blog.csdn.net/liubei_whut/article/details/42397985

8.停止hadoop集群的問題

Linux運行一段時間后牡辽，/tmp下的文件夾下面會清空一些文件，hadoop的停止腳本stop-all.sh是需要根據(jù)/tmp下面的pid文件關(guān)閉對應(yīng)的進(jìn)程敞临，當(dāng)/tmp下的文件被自動清理后可能會出出先的錯誤：

$   ./sbin/stop-all.sh
Stopping namenodes on [master]
master: no namenode to stop
slave1: no datanode to stop
slave2: no datanode to stop
slave3: no datanode to stop
Stopping secondary namenodes [master]
master: no secondarynamenode to stop
……

方法1：這時需要在/tmp文件夾下手動創(chuàng)建恢復(fù)這些pid文件
master節(jié)點（每個文件中保存對應(yīng)的進(jìn)程id）：
hadoop-hadoop-namenode.pid
hadoop-hadoop-secondarynamenode.pid
yarn-hadoop-resourcemanager.pid
slave節(jié)點（每個文件中保存對應(yīng)的進(jìn)程id）：
hadoop-hadoop-datanode.pid
yarn-hadoop-nodemanager.pid
方法2：使用kill -9逐個關(guān)閉相應(yīng)的進(jìn)程id

從根本上解決的方法：
（首先使用了方法1或方法2關(guān)閉了hadoop集群）
1.修改配置文件hadoop-env.sh:

#export HADOOP_PID_DIR=${HADOOP_PID_DIR}
export HADOOP_PID_DIR=/data/hadoop-2.6.0-cdh5.5.0/pids
#export HADOOP_SECURE_DN_PID_DIR=${HADOOP_PID_DIR}
export HADOOP_SECURE_DN_PID_DIR=/data/hadoop-2.6.0-cdh5.5.0/pids

2.修改配置文件yarn-env.sh:

export YARN_PID_DIR=/data/hadoop-2.6.0-cdh5.5.0/pids

3.創(chuàng)建文件夾pids：

$  mkdir /data/hadoop-2.6.0-cdh5.5.0/pids（發(fā)現(xiàn)會自動創(chuàng)建pids文件态辛，因此不需要創(chuàng)建）

這2個步驟需要在各個節(jié)點都執(zhí)行.