十分钟搭建自己的hadoop2/CDH4集群
十分钟搭建自己的hadoop2/CDH4集群版本及准备
我部署的是hadoop-2.0.0-cdh4.2.0.tar.gz，下载地址为http://archive.cloudera.com/cdh4/cdh/4/hadoop-2.0.0-cdh4.2.0.tar.gz。在http://archive.cloudera.com/cdh4/cdh/4/下还可以下载到CDH hadoop生态圈内相关的包。再准备一个jdk1.6+的java环境，设置好JAVA_HOME。
需要注意的是，window下直接点击链接下载到的包可能无法解压成功，原因是包是放在linux ftp上的，直接下载会有问题。建议在linux机器上用wget命令下载就可以了，如果你的机器不能联网的话，也可以联系我把包发给你。
基础配置
给集群配好 SSH；在hosts里可以准备好自己机器的名字。比如我的机器1作为namenode(namenode01)，机器2作为secondary namenode(snamenode01)，IT论坛机器作为datanode。以下配置文件里就用该名称代替。
配置文件
tar包的部署方式只要具备CDH4的包就可以了，其余步骤不需联网，只要配置好几个配置文件即可。我提供一份自己的配置，可以完全拷贝下来使用。进入到目录hadoop-2.0.0-cdh4.2.0/etc/hadoop下面，修改这几个文件：
core-site.xml版本及准备
我部署的是hadoop-2.0.0-cdh4.2.0.tar.gz，下载地址为http://archive.cloudera.com/cdh4/cdh/4/hadoop-2.0.0-cdh4.2.0.tar.gz。在http://archive.cloudera.com/cdh4/cdh/4/下还可以下载到CDH hadoop生态圈内相关的包。再准备一个jdk1.6+的java环境，设置好JAVA_HOME。
需要注意的是，window下直接点击链接下载到的包可能无法解压成功，原因是包是放在linux ftp上的，直接下载会有问题。建议在linux机器上用wget命令下载就可以了，如果你的机器不能联网的话，也可以联系我把包发给你。
基础配置
给集群配好 SSH；在hosts里可以准备好自己机器的名字。比如我的机器1作为namenode(namenode01)，机器2作为secondary namenode(snamenode01)，IT论坛机器作为datanode。以下配置文件里就用该名称代替。
配置文件
tar包的部署方式只要具备CDH4的包就可以了，其余步骤不需联网，只要配置好几个配置文件即可。我提供一份自己的配置，可以完全拷贝下来使用。进入到目录hadoop-2.0.0-cdh4.2.0/etc/hadoop下面，修改这几个文件：
core-site.xmlhdfs-site.xml <configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/mywork/work/data/hadoop-${user.name}</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-address</name>
<value>namenode01:50070</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>ssnamenode01:50090</value>
</property>
<property>
<name>dfs.webhdfs.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
</configuration>yarn-site.xml<configuration>
<!-- Site specific YARN configuration properties -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
<value>namenode01:8031</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address</name>
<value>namenode01:8032</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
<value>namenode01:8030</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
<value>namenode01:8033</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
<value>namenode01:8088</value>
</property>
<property>
<description>Classpath for typical applications.</description>
<name>yarn.application.classpath</name>
<value>$HADOOP_CONF_DIR,$HADOOP_COMMON_HOME/share/hadoop/common/*,
$HADOOP_COMMON_HOME/share/hadoop/common/lib/*,
$HADOOP_HDFS_HOME/share/hadoop/hdfs/*,$HADOOP_HDFS_HOME/share/hadoop/hdfs/lib/*,
$YARN_HOME/share/hadoop/yarn/*,$YARN_HOME/share/hadoop/yarn/lib/*,
$YARN_HOME/share/hadoop/mapreduce/*,$YARN_HOME/share/hadoop/mapreduce/lib/*</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>
<property>
<name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>
<value>/home/mywork/work/data/yarn/local</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.log-dirs</name>
<value>/home/mywork/work/data/yarn/logs</value>
</property>
<property>
<description>Where to aggregate logs</description>
<name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name>
<value>/home/mywork/work/data/yarn/logs</value>
</property>
<property>
<name>yarn.app.mapreduce.am.staging-dir</name>
<value>/home/mywork/work</value>
</property>
</configuration>mapred-site.xml<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>namenode01:10020</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>namenode01:19888</value>
</property>
</configuration>mastersnamenode01
ssnamenode01slavesdatanode01
datanode02
datanode03
datanode04最后修改.bashrc里的一些环境，添加如下配置export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre
export CLASSPATH=./:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib:$JRE_HOME/lib/tools.jar
export HADOOP_HOME=/home/mywork/work/hadoop-2.0.0-cdh4.2.0
export HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}
export HADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_HOME}
export HADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_HOME}
export YARN_HOME=${HADOOP_HOME}
export HADOOP_YARN_HOME=${HADOOP_HOME}
export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
export HDFS_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
export YARN_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
export PATH=$PATH:$HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbinsource之使之生效。然后把这台机器上的hadoop scp到IT论坛各台机器上
启动集群
HADOOP_HOME/bin下，第一次格式化namenodehadoop namenode -format然后在namenode机器上逐个启动start-dfs.sh
start-yarn.sh可以使用jps命令在各台机器上查看已经起来的进程和端口，在 namenode01:8088/cluster 可以看集群情况。 datanode01:8042/node 可以看到节点情况。
问题排查
如果某几个节点没有起来，很可能是因为端口占用的问题，比如yarn启动的时候会使用8080端口，如果被占用，该datanode就起不了了，可以使用netstat -anp | grep 8080找到id，然后kill -9 xxx 掉。
一般可以在指定的HADOOP_HOME/logs下查看各个机器的日志情况，找到问题原因。
(全文完)
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