本文记录在3台物理机上搭建Hadoop 2.6.0的详细步骤及碰到的问题解决。默认使用root账号操作，实际中建议使用专用的hadoop用户账号。
1. 环境
机器： 物理机3台，ip分别为192.168.1.130、192.168.1.132、192.168.1.134
操作系统： CentOS 6.6
Java： 1.7
Hadoop: 2.6.0
请确保JDK已安装，使用java -version确认。
hosts配置
配置主机hosts文件：
vim /etc/hosts
192.168.1.130 master
192.168.1.132 slave1
192.168.1.134 slave2ssh配置
master上的namenode需要无密码ssh访问两台salve，一次需要配置无密码ssh。步骤如下：
在master上：
使用下面命令生成密钥对：
ssh-keygen -t rsa-t参数表示类型，这里选择rsa。选择保存位置的时候直接回车，使用默认的/root/.ssh/id_rsa。提示输入密码的时候，直接回车。如下图：
上述命令将在/root/.ssh目录下生成公钥文件id_rsa.pub。将此文件拷贝到.ssh目录下的authorized_keys：
cat /root/.ssh/id_rsa.pub >> /root/.ssh/authorized_keysssh登录本机，确保能够免密码登录：
然后将公钥复制到两台slave：
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@192.168.1.132
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@192.168.1.134ssh-copy-id 把公钥分发即追加到远程主机的 .ssh/authorized_key 上,并确保目录及文件有对应的权限。确保可以从master免密码登录到slave1和slave2：
配置文件目录
在master常见name，data，ymp分别用于保存HDFS的namenode文件，数据及临时文件：
mkdir /home/data/hdfs
cd /home/data/hdfs
mkdir name
mkdir data
mkdir tmp然后将hdfs文件拷贝到两台slave对应的位置：
scp -r hdfs/ root@192.168.1.132:/home/data/hdfs
scp -r hdfs/ root@192.168.1.134:/home/data/hdfs2. 安装及配置
下载hadoop 2.6
cd /home/soft/
mkdir hadoop
cd hadoop
wget http://apache.fayea.com/hadoop/common/hadoop-2.6.0/hadoop-2.6.0.tar.gz解压到home目录下：
tar zxvf hadoop-2.6.0.tar.gz -C /home/配置Hadoop集群：
Hadoop的配置文件位于安装目录下的etc/hadoop文件。
配置core-site.xml
vim /home/hadoop-2.6.0/etc/hadoop/core-site.xml <configuration>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>file:/home/data/hdfs/tmp</value>
<description>A base for other temporary directories.</description>
</property>
<property>
<name>io.file.buffer.size</name>
<value>131072</value>
</property>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://master:9000</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
<value>*</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
<value>*</value>
</property>
</configuration>配置hdfs-site.xml
基本配置包括副本数量，数据存放目录等。
vim /home/hadoop-2.6.0/etc/hadoop/hdfs-site.xml <configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:/home/data/hdfs/name</value>
<final>true</final>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:/home/data/hdfs/data</value>
<final>true</final>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>master:9001</value>
</property>
<property>
<name>dfs.webhdfs.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>dfs.permissions</name>
<value>false</value>
</property>
</configuration>配置yarn-site.xml
vim /home/hadoop-2.6.0/etc/hadoop/yarn-site.xml <configuration>
<!-- Site specific YARN configuration properties -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>master</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address</name>
<value>master:18040</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
<value>master:18030</value>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
<value>master:18088</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
<value>master:18025</value>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
<value>master:18141</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>
<value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
</property>
</configuration>配置mapred-site.xml
vim /home/hadoop-2.6.0/etc/hadoop/mapred-site.xml <configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>配置salve
vim /home/hadoop-2.6.0/etc/hadoop/slaves slave1
slave2将hadoop整个文件copy到两台slave：
cd /home
scp -r hadoop-2.6.0 root@slave1:/home/
scp -r hadoop-2.6.0 root@slave2:/home/
配置path
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home/hadoop-2.6.0
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
. /etc/profile这样在master机器上的任意路径都可以运行hadoop命令。
3. 运行Hadoop
Hadoop提供了很丰富的脚本供使用，主要在安装目录中的bin及sbin。
启动namenode
启动之前需要格式化一下：
在master机器上执行下面的命令，格式化HDFS文件系统：
hadoop namenode -format
格式化成功，现在启动namenode守护进程：
hadoop-daemon.sh start namenode查看hadoop进程：
ps -ef | grep hadoop可以看到已经有hadoop进程启动：
使用jps命令查看JVM进程：
jps可以看到namenode成功启动：
如果提示你找不到jps，请确保你安装了JDK而不是jre并将jdk/bin设置到PATH环境变量中。
启动datanode
启动datanode命令如下：
hadoop-daemons.sh start datanode该命令会远程启动slave上的datanode守护进程。但是启动出现错误：
echo $JAVA_HOME看到已经配置了，查明是因为hadoop-env.sh没有配置JAVA_HOME，修改配置如下（集群其他节点需同步修改）：
vim /home/hadoop-2.6.0/etc/hadoop/hadoop-env.sh
重新启动datanode：
在slave上运行jps，发现没有datanode，查看日志：
vim /home/hadoop-2.6.0/logs/hadoop-root-datanode-brandon132.out
提示mapred-site.xml配置有问题，查看果然如此：
修正后重新启动datanode：
两台slave运行jps都证明datanode启动成功：
上述两个步骤（启动namenode和datanode可以合并为一个命令）
start-dfs.sh 该脚本位于Hadoop安装目录中bin目录下，我们已经加入到PATH环境变量中。
启动YARN：
yarn-daemon.sh start resourcemanager启动nodemanager:
yarm-daemon.sg start nodemanager上述两步一样可以合并为：
start-yarn.sh
在master上运行jps，ResourceManager已启动：
在salve上运行jps，发现只有datanode而没有nodemanager：
查看log日志：
发现shuffle这个aux-serviece配置非法，经查证，新版本中mapreduce.shuffle需改为mapreduce-shuffle,即在mapred-site.xml中配置修改如下(集群其他节点需同步修改）：
原来：
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce.shuffle</value>
</property>改为下划线：
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>修改后重启，成功：
查看HDFS管理界面：
访问YARN管理界面：
4. 运行实例
搭建完成之后，我们运行一个Mapreduce作业感受一下：
hadoop jar /home/hadoop-2.6.0/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0.jar pi 5 10启动之后发现总是卡住：
管理界面的状态也一直处于Accepted，没有任何变化：
折腾了很久，总算找到原因，是因为hostname配置与/etc/hosts中的配置不一样，/etc/hosts中master的配置如下：
192.168.1.130 mastermaster机器上使用hostname查，显示为brandon130。先使用hostname命令临时修改一下主机名：
hostname master其他两台slave对应修改。
然后重新提交pi运算作业，总算成功：
从进度日志可以看到map和reduce作业是可以一定程度上并行的：
查看YARN管理界面：
大功告成。
5. 常见问题及其他
1） 防火墙
请确保集群机器的防火墙都关闭，否则可能会出现各种莫名的问题，需要你自己去看日志排查原因。关闭防火墙方法如下：
临时生效，重启后复原：
service iptables start // 开启
service iptables stop // 关闭永久性生效，重启后不会复原
chkconfig iptables on // 开启
chkconfig iptables off // 关闭2） 主机名配置
前面提到的主机名修改是临时的，重启机器之后会恢复原来的样子，要永久修改主机名，需要对应修改/etc/sysconfig/network文件,如下图，将HOSTNAME改成对应的master，其他两台对应slave1，slave2。
（完）