环境：centos 6.6 + hadoop2.6
虚拟机：（vmware fusion 7.0.0）
虚拟机hostname / IP地址
master / 192.168.187.102
slave01 / 192.168.187.103
slave02 / 192.168.187.104
注：前三个步骤都是准备工作，如果已经完成，可直接进入步骤四
步骤一: 先在3台虚拟机上，设置hostname及修改hosts文件
1.1 先正确设置各虚拟机的hostname
sudo vi /etc/sysconfig/network
将HOSTNAME=后的内容，改成想要的机器名
1.2 修改hosts文件
sudo vi /etc/hosts
192.168.187.102 master
192.168.187.103 slave01
192.168.187.104 slave02
这样，就不用记IP了
这一步完成后，最好重启一次系统，以便生效。然后可以用ping master(或slave01、slave02)试下，正常的话，应该能ping通
注：hostname不要命名为“xxx.01,xxx.02”之类以“.数字”结尾，否则到最后hadoop的NameNode服务将启动失败。
步骤二：在3台虚拟机上安装jdk
yum install java
注：hadoop是java写的，jdk是必须的。上述命令，会安装openjdk最基本的运行时，没有源码和javac等其它工具。如果要安装javac等编译工具及源码
yum install java-1.7.0-openjdk-devel
yum install java-1.7.0-openjdk-src
另外openjdk安装后，不会默许设置JAVA_HOME环境变量，要查看安装后的目录，可以用命令
sudo update-alternatives --config java 看到
默认jre目录为：/usr/lib/java/jvm/jre-1.7.0-openjdk.x86_64
如要设置环境变量，可用命令 sudo vi /etc/profile
在最后添加
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.7.0-openjdk-1.7.0.75.x86_64 export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/jre/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/jre/lib/tools.jar export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
注：如果不喜欢openjdk，想安装oracle官方的jdk，可按下面步骤操作
a) rpm -qa | grep java
即：查看当前已经安装的跟java相关的包，如果显示有openjdk在其中
b) yum -y remove java
一般这样就会卸载干净，执行完以后，再运行 a)中的rpm -qa | grep java看看，如果还有残留，可运行
rpm -e --nodeps tzdata-java-2015a-1.el6.noarch (最后的部分为要删除的包名，即刚才查出来的结果)
重新安装sun jdk，先从官网下载安装文件
a) 上传rpm安装文件到虚拟机，参考下面的命令
scp jdk-7u51-linux-x64.rpm [email protected]:/home/hadoop/
b) 到虚拟机上，执行安装
rpm -ivh jdk-7u51-linux-x64.rpm
c) 然后修改环境变量 sudo vi /etc/profile，在最后加下面三行
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_51 export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
保存退出，然后输入 source /etc/profile 以便让新环境变量生效
步骤三：在3台虚拟机上创建专门用户hadoop
useradd hadoop (创建用户)
passwd hadoop （设置密码，为简单起见，3台机器上的hadoop密码最好设置成一样，比如hadoop123）
步骤四：配置ssh免密码登录
hadoop工作时，各节点要相互通讯，正常情况下linux之间通讯要提供用户名、密码（目的是保证通讯安全），如果需要人工干预输入密码，显然不方便，做这一步的目的，是让各节点能自动通过安全认证，不影响正常通讯。
4.1 先在master上，生成公钥、私钥对
以hadoop身份登录到系统
cd (进入个人主目录，默认为/home/hadoop)
ssh-keygen -t rsa -P ‘‘ (注：最后是二个单引号)
即：以rsa算法，生成公钥、私钥对，-P ‘‘表示空密码。该命令运行完后，会在个人主目录下生成.ssh目录，里面会有二个文件id_rsa（私钥） ,id_rsa.pub(公钥)
4.2 导入公钥
cat .ssh/id_rsa.pub >> .ssh/authorized_keys
执行完以后，可以在本机上测试下，用ssh连接自己，即：ssh localhost (或ssh master)，如果不幸还是提示要输入密码，说明还没起作用，还有一个关键的操作
chmod 600 .ssh/authorized_keys (修改文件权限，否则不起作用)
然后再测试下 ssh localhost ，如果不需要输入密码，就连接成功，表示ok，一台机器已经搞定了。
4.3 在其它机器上生成公钥、密钥，并将公钥文件复制到master
a) 以hadoop身份登录其它二台机器 slave01、slave02，执行 ssh-keygen -t rsa -P ‘‘ 生成公钥、密钥
b) 然后用scp命令，把公钥文件发放给master（即：刚才已经搞定的那台机器）
slave01上：
scp .ssh/id_rsa.pub [email protected]:/home/hadoop/id_rsa_01.pub
slave02上：
scp .ssh/id_rsa.pub [email protected]:/home/hadoop/id_rsa_02.pub
这二行执行完后，回到master中，查看下/home/hadoop目录，应该有二个新文件id_rsa_01.pub、id_rsa_02.pub，然后在master上，导入这二个公钥
cat id_rsa_01.pub >> .ssh/authorized_keys
cat id_rsa_02.pub >> .ssh/authorized_keys
这样，master这台机器上，就有所有3台机器的公钥了。
4.4 将master上的“最全”公钥，复制到其它机器
a) 继续保持在master上，
scp .ssh/authorized_keys [email protected]01:/home/hadoop/.ssh/authorized_keys
scp .ssh/authorized_keys [email protected]02:/home/hadoop/.ssh/authorized_keys
b) 修改其它机器上authorized_keys文件的权限
slave01以及slave02机器上，均执行命令
chmod 600 .ssh/authorized_keys
4.5 验证
在每个虚拟机上，均用 ssh 其它机器的hostname 验证下，如果能正常无密码连接成功，表示ok
小结：该步骤非常重要，主要思路是在各节点上生成公钥、私钥，然后将公钥发放其它所有节点。RSA算法是非对称加密算法，仅公布“公钥”，只要私钥不外泄，还是不能解密的，所以安全性依然有保障。
步骤五：上传并解压hadoop2.6
a）在本机上，用scp命令上传hadoop2.6到master
scp hadoop-2.6.0.tar.gz [email protected]:/home/hadoop/
b) 以hadoop身份登录到master，运行以下命令解压
tar -zxvf hadoop-2.6.0.tar.gz
步骤六：修改配置
一共有7个文件要修改：
$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh
$HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-env.sh
$HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml
$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hdfs-site.xml
$HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml
$HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml
$HADOOP_HOME/etc/hadoop/slaves
其中$HADOOP_HOME表示hadoop根目录，本文中默认为/home/hadoop/hadoop-2.6.0
a) hadoop-env.sh 、yarn-env.sh
这二个文件主要是修改JAVA_HOME后的目录，改成实际本机jdk所在目录位置
vi etc/hadoop/hadoop-env.sh （及 vi etc/hadoop/yarn-env.sh）
找到下面这行的位置，改成（jdk目录位置，大家根据实际情况修改）
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_51
b) core-site.xml 参考下面的内容修改：
1 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> 2 <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> 3 <configuration> 4 <property> 5 <name>hadoop.tmp.dir</name> 6 <value>/home/hadoop/tmp</value> 7 </property> 8 <property> 9 <name>fs.default.name</name> 10 <value>hdfs://master:9000</value> 11 </property> 12 </configuration>
注：/home/hadoop/tmp 目录如不存在，则先mkdir手动创建
c) hdfs-site.xml
1 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> 2 <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> 3 <configuration> 4 <property> 5 <name>dfs.http.address</name> 6 <value>master:50070</value> 7 </property> 8 <property> 9 <name>dfs.namenode.rpc-address</name> 10 <value>master:9001</value> 11 </property> 12 <property> 13 <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name> 14 <value>master:50090</value> 15 </property> 16 <property> 17 <name>dfs.replication</name> 18 <value>2</value> 19 </property> 20 <property> 21 <name>dfs.datanode.data.dir</name> 22 <value>/home/hadoop/data</value> 23 </property> 24 </configuration>
类似的：/home/hadoop/data目录如果不存在，也需要先手动创建。dfs.replication表示数据副本数，一般不大于datanode的节点数。
d) mapred-site.xml
1 <?xml version="1.0"?> 2 <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> 3 <configuration> 4 <property> 5 <name>mapred.job.tracker</name> 6 <value>master:9001</value> 7 </property> 8 <property> 9 <name>mapred.map.tasks</name> 10 <value>20</value> 11 </property> 12 <property> 13 <name>mapred.reduce.tasks</name> 14 <value>4</value> 15 </property> 16 <property> 17 <name>mapreduce.framework.name</name> 18 <value>yarn</value> 19 </property> 20 <property> 21 <name>mapreduce.jobtracker.http.address</name> 22 <value>master:50030</value> 23 </property> 24 <property> 25 <name>mapreduce.jobhistory.address</name> 26 <value>master:10020</value> 27 </property> 28 <property> 29 <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name> 30 <value>master:19888</value> 31 </property> 32 </configuration>
e)yarn-site.xml
1 <?xml version="1.0"?> 2 <configuration> 3 <property> 4 <name>yarn.resourcemanager.address</name> 5 <value>master:8032</value> 6 </property> 7 8 <property> 9 <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name> 10 <value>master:8030</value> 11 </property> 12 13 <property> 14 <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name> 15 <value>master:8088</value> 16 </property> 17 18 <property> 19 <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name> 20 <value>master:8031</value> 21 </property> 22 23 <property> 24 <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name> 25 <value>master:8033</value> 26 </property> 27 28 <property> 29 <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> 30 <value>mapreduce_shuffle</value> 31 </property> 32 33 <property> 34 <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name> 35 <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value> 36 </property> 37 </configuration>
最后一个文件slaves暂时不管（可以先用mv slaves slaves.bak 将它改名），上述配置弄好后，就可以在master上启用 NameNode测试了，方法：
$HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode –format 先格式化
15/02/12 21:29:53 INFO namenode.FSImage: Allocated new BlockPoolId: BP-85825581-192.168.187.102-1423747793784
15/02/12 21:29:53 INFO common.Storage: Storage directory /home/hadoop/tmp/dfs/name has been successfully formatted.
等看到这个时，表示格式化ok
$HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh
启动完成后，输入jps查看进程，如果看到以下二个进程：
5161 SecondaryNameNode
4989 NameNode
表示master节点基本ok了
再输入$HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh ，完成后，再输入jps查看进程
5161 SecondaryNameNode
5320 ResourceManager
4989 NameNode
如果看到这3个进程，表示yarn也ok了
f) 修改slaves
如果刚才用mv slaves slaves.bak对该文件重命名过，先运行 mv slaves.bak slaves 把名字改回来，再
vi slaves 编辑该文件，输入
slave01
slave02
保存退出，最后运行
$HADOOP_HOME/sbin/stop-dfs.sh
$HADOOP_HOME/sbin/stop-yarn.sh
停掉刚才启动的服务
步骤七：将master上的hadoop目录复制到slave01,slave02
仍然保持在master机器上
cd 先进入主目录
scp -r hadoop-2.6.0 [email protected]01:/home/hadoop/
scp -r hadoop-2.6.0 [email protected]02:/home/hadoop/
注：slave01、slave02上的hadoop临时目录(tmp)及数据目录(data)，仍然要先手动创建。
步骤八：验证
master节点上，重新启动
$HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh
$HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh
顺利的话，master节点上有几下3个进程：
7482 ResourceManager
7335 SecondaryNameNode
7159 NameNode
slave01、slave02上有几下2个进程：
2296 DataNode
2398 NodeManager
同时可浏览：
http://master:50070/
http://master:8088/
查看状态
其它注意事项：
a) master(即：namenode节点)若要重新格式化，请先清空各datanode上的data目录（最好连tmp目录也一起清空），否则格式化完成后，启动dfs时，datanode会启动失败
b) 为了方便操作，可修改/etc/profile，把hadoop所需的lib目录，先加到CLASSPATH环境变量中，同时把hadoop/bin,hadoop/sbin目录也加入到PATH变量中，可参考下面的内容：
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.6.0 export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_51 export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$HADOOP_HOME/share/hadoop/common/hadoop-common-2.6.0.jar:$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-core-2.6.0.jar:$HADOOP_HOME/share/hadoop/common/lib/commons-cli-1.2.jar export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin