一、Hadoop的简单介绍
狭义上来说，hadoop就是单独指代hadoop这个软件，
- HDFS ：分布式文件系统
- MapReduce : 分布式计算系统
- Yarn：分布式样集群资源管理
广义上来说，hadoop指代大数据的一个生态圈，包括很多其他的软件
二、Hadoop重新编译
由于appache给出的hadoop的安装包没有提供带C程序访问的接口，所以我们在使用本地库本地库可以用来做压缩，以及支持C程序等等的时候就会出问题,需要对Hadoop源码包进行重新编译.
这里因为我使用的是已经编译过的，因此不再展示编译过程，有需要的可以私信。
三、Hadoop的安装
1、首先进行集群规划
其中node01,02,03分别对应hadoop300,301,302.
NameNode：保存一些源数据
SecondaryNameNode：保存fsimage和edits，定期合成这两个文件，让它进行NameNode的备份
dataNode：是个结点，存放数据
ResourceManager和NodeManager：进行资源处理和资源调度
2、第一步，上传hadoop包并解压
cd /export/softwares
tar -zxvf hadoop-2.7.5.tar.gz -C ../servers/
3、第二步，修改配置文件（一下都在第一台机器运行）
3.1、修改core-site.xml
第一台机器执行以下命令
cd /export/servers/hadoop-2.7.5/etc/hadoop
vim core-site.xml
为了方便，我们可以使用Notepad++的NppFTP插件连接hadoop
打开core-site.xml文件修改信息如下
<!-- 指定集群的文件系统类型:分布式文件系统 -->
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://hadoop300:8020</value>
</property>
<!-- 指定临时文件存储目录 -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/tempDatas</value>
</property>
<!-- 缓冲区大小，实际工作中根据服务器性能动态调整 -->
<property>
<name>io.file.buffer.size</name>
<value>4096</value>
</property>
<!-- 开启hdfs的垃圾桶机制，删除掉的数据可以从垃圾桶中回收，单位分钟 -->
<property>
<name>fs.trash.interval</name>
<value>10080</value>
</property>
3.2、修改hdfs-site.xml
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>hadoop300:50090</value>
</property>
<!-- 指定namenode的访问地址和端口 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address</name>
<value>hadoop300:50070</value>
</property>
<!-- 指定namenode元数据的存放位置 -->
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:///export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/namenodeDatas,file:///export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/namenodeDatas2</value>
</property>
<!-- 定义dataNode数据存储的节点位置，实际工作中，一般先确定磁盘的挂载目录，然后多个目录用，进行分割 -->
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:///export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/datanodeDatas,file:///export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/datanodeDatas2</value>
</property>
<!-- 指定namenode日志文件的存放目录 -->
<property>
<name>dfs.namenode.edits.dir</name>
<value>file:///export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/nn/edits</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.checkpoint.dir</name>
<value>file:///export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/snn/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.checkpoint.edits.dir</name>
<value>file:///export/servers/hadoop-2.7.5/hadoopDatas/dfs/snn/edits</value>
</property>
<!-- 文件切片的副本个数-->
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
<!-- 设置HDFS的文件权限-->
<property>
<name>dfs.permissions</name>
<value>false</value>
</property>
<!-- 设置一个文件切片的大小：128M-->
<property>
<name>dfs.blocksize</name>
<value>134217728</value>
</property>
3.3、修改hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.8.0_141
3.4、修改mapred-site.xml
这里没有找到这个文件，但找到了mapred-site.xml.template，因此我们需要给他改个名字
mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml
<!-- 开启MapReduce小任务模式 -->
<property>
<name>mapreduce.job.ubertask.enable</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 设置历史任务的主机和端口 -->
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>hadoop300:10020</value>
</property>
<!-- 设置网页访问历史任务的主机和端口 -->
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>hadoop300:19888</value>
</property>
3.5、修改yarn-site.xml
<!-- 配置yarn主节点的位置 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>hadoop300</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<!-- 开启日志聚合功能 -->
<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 设置聚合日志在hdfs上的保存时间 -->
<property>
<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
<value>604800</value>
</property>
<!-- 设置yarn集群的内存分配方案 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
<value>20480</value>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
<value>2048</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>
<value>2.1</value>
</property>
3.6、修改mapred-env.sh
export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.8.0_141
3.7、修改slaves
修改slaves文件，然后将安装包发送到其他机器，重新启动集群即可
3.8、创建目录
3.9、安装包的分发
cd /export/servers/
scp -r hadoop-2.7.5 hadoop301:$PWD
scp -r hadoop-2.7.5 hadoop302:$PWD
4、第三步配置hadoop的环境变量（这条需要三台机器操作）
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/export/servers/hadoop-2.7.5
export PATH=:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH
source /etc/profile
四、启动集群
要启动 Hadoop 集群，需要启动 HDFS 和 YARN 两个模块。 注意： 首次启动 HDFS 时，必须对其进行格式化操作。 本质上是一些清理和 准备工作，因为此时的 HDFS 在物理上还是不存在的。
hdfs namenode -format 或者 hadoop namenode –format
4.1、准备启动
第一台机器执行以下命令
cd /export/servers/hadoop-2.7.5/
bin/hdfs namenode -format
sbin/start-dfs.sh
sbin/start-yarn.sh
sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
4.2、三个端口查看界面
http://node01:50070/explorer.html#/ 查看hdfs
http://node01:8088/cluster 查看yarn集群
http://node01:19888/jobhistory 查看历史完成的任务
成功！