hadoop平台搭建 多节点详细教程 一次就能搭建成功

如何使用Docker构建一个多节点的Hadoop集群Hadoop作为一个分布式计算框架，在大数据领域受到广泛应用。

为了实现更加高效的数据处理和存储，构建一个多节点的Hadoop集群至关重要。

本文将介绍如何使用Docker来构建一个多节点的Hadoop集群。

1. 安装Docker首先，我们需要安装Docker。

Docker是一个开源的容器化平台，能够将应用程序和其依赖项打包为一个可移植的容器，方便部署和管理。

安装Docker非常简单，可以参考Docker官方文档来完成。

2. 准备Hadoop镜像在构建Hadoop集群之前，我们需要准备Hadoop的Docker镜像。

可以从Docker Hub上搜索并下载现有的Hadoop镜像，也可以通过编写Dockerfile来构建自定义的Hadoop镜像。

在这里，我们选择下载现有的Hadoop镜像。

3. 创建一个Hadoop网络在Docker中，我们可以使用Docker网络来连接多个容器。

在创建Hadoop集群之前，我们需要创建一个自定义的Docker网络。

通过以下命令创建一个名为"hadoop_net"的网络：```docker network create --driver bridge hadoop_net```4. 创建Hadoop主节点容器接下来，我们可以创建Hadoop集群的主节点容器。

在这里，我们使用Hadoop 的NameNode和ResourceManager角色来代表主节点。

通过以下命令创建一个运行Hadoop的容器，并将其连接到"hadoop_net"网络：```docker run -itd --name master --network hadoop_net hadoop_image```5. 创建Hadoop从节点容器除了主节点，我们还需要创建多个从节点来构建完整的Hadoop集群。

从节点主要负责数据的存储和计算。

⼀步步教你Hadoop多节点集群安装配置1、集群部署介绍1.1 Hadoop简介Hadoop是Apache软件基⾦会旗下的⼀个开源分布式计算平台。

以Hadoop分布式⽂件系统HDFS(Hadoop Distributed Filesystem）和MapReduce（Google MapReduce的开源实现）为核⼼的Hadoop为⽤户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。

对于Hadoop的集群来讲，可以分成两⼤类⾓⾊：Master和Salve。

⼀个HDFS集群是由⼀个NameNode和若⼲个DataNode组成的。

其中NameNode作为主服务器，管理⽂件系统的命名空间和客户端对⽂件系统的访问操作；集群中的DataNode管理存储的数据。

MapReduce框架是由⼀个单独运⾏在主节点上的JobTracker和运⾏在每个从节点的TaskTracker共同组成的。

主节点负责调度构成⼀个作业的所有任务，这些任务分布在不同的从节点上。

主节点监控它们的执⾏情况，并且重新执⾏之前的失败任务；从节点仅负责由主节点指派的任务。

当⼀个Job被提交时，JobTracker接收到提交作业和配置信息之后，就会将配置信息等分发给从节点，同时调度任务并监控TaskTracker的执⾏。

从上⾯的介绍可以看出，HDFS和MapReduce共同组成了Hadoop分布式系统体系结构的核⼼。

HDFS在集群上实现分布式⽂件系统，MapReduce在集群上实现了分布式计算和任务处理。

HDFS在MapReduce任务处理过程中提供了⽂件操作和存储等⽀持，MapReduce 在HDFS的基础上实现了任务的分发、跟踪、执⾏等⼯作，并收集结果，⼆者相互作⽤，完成了Hadoop分布式集群的主要任务。

1.2 环境说明我的环境是在虚拟机中配置的，Hadoop集群中包括4个节点：1个Master，2个Salve，节点之间局域⽹连接，可以相互ping通，节点IP地址分布如下：虚拟机系统机器名称IP地址Ubuntu 13.04Master.Hadoop192.168.1.141Ubuntu 9.11Salve1.Hadoop192.168.1.142Fedora 17Salve2.Hadoop192.168.1.137Master机器主要配置NameNode和JobTracker的⾓⾊，负责总管分布式数据和分解任务的执⾏；3个Salve机器配置DataNode和TaskTracker的⾓⾊，负责分布式数据存储以及任务的执⾏。

Hadoop的多节点部署这里用的是Hadoop-0.20.2的版本，不过加上了Hypertable-0.9.4.3的patch.1.部署节点分布：10.250.8.19dev110.250.8.21dev310.20.137.11dev4将以上这些信息放入到/etc/hosts中，并在各个机器上可以相互ping通主机名我们将在dev3上部署（NameNode,DataNode），而dev1,dev4分别作为slave的DataNode2.ssh免登录的配置在hdfs运行时，需要从master控制slave.所以需要控制master免密码ssh登录slave,这里即从dev3面密码登录dev1和dev41）dev3上ssh-keygen-t rsa-P“”-f~/.ssh/id_rsascp~/.ssh/id_rsa.pub itlanger@dev1:/tmp;scp~/.ssh/id_rsa.pub itlanger@dev2:/tmp;2）dev1,dev4,dev3上cat/tmp/id_rsa.pub》/home/itlanger/.ssh/authorized_keys（追加方式添加）cat/tmp/id_rsa.pub》/home/itlanger/.ssh/authorized_keyscat~/.ssh/id_rsa.pub》~/.ssh/authorized_keys（比较重要，这样就不用在启动dev3的NameNode和DataNode时输入密码了，哈哈！）3）确保无密码登录：ssh dev1;ssh dev4；ssh dev33.确保统一的java环境JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.6.0_234.Hadoop配置：（三台机器一样做）下载源代码和解压，这个就不说了。

修改文件$HADOOP_HOME/conf/hadoop-env.shexport JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.6.0_23修改文件$HADOOP_HOME/conf/core-site.xml设置文件系统为HDFS文件系统，并指定访问host和port<configuration><property><name></name><value>hdfs://dev3:9000</value></property></configuration>修改文件$HADOOP_HOME/conf/hdfs-site.xml设置HDFS文件系统NameNode和DataNode的本地存储位置，并指定复制份数<configuration><property><name>.dir</name><value>/home/itlanger/project/hadoop/hadoop_filesystem/name</value> </property><property><name>dfs.data.dir</name><value>/home/itlanger/project/hadoop/hadoop_filesystem/data</value></property><property><name>dfs.replication</name><value>2</value></property></configuration>5.修改文件$HADOOP_HOME/conf/slaves（仅在dev3上配置）localhost#这里也可以写为dev3dev1dev4同理conf/master文件也可以写为：dev3，效果和localhost没有区别6.格式化NameNode文件系统：（dev3,dev1,dev4）$HADOOP_HOME/bin/hadoop namenode-format7.启动Hadoop：（dev3）$HADOOP_HOME/bin/start-dfs.sh#如果要启动mapreduce则可以用start-all.sh使用浏览器通过“HDFS Web UI”查看HDFS状态：http://dev3:50070/#（需要在本机中的/etc/hosts中也配置dev3,dev1,dev4的解析）注：在Cluster Summary中，可以看到Live Nodes数目为2，HDFS成功启动；浏览HDFS 文件系统，可以看到当前根目录下只存在/tmp文件夹。

hadoop集群安装配置的主要操作步骤-概述说明以及解释1.引言1.1 概述Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于处理和存储大规模数据集。

它提供了高度可靠性、容错性和可扩展性的特性，因此被广泛应用于大数据处理领域。

本文旨在介绍Hadoop集群安装配置的主要操作步骤。

在开始具体的操作步骤之前，我们先对Hadoop集群的概念进行简要说明。

Hadoop集群由一组互联的计算机节点组成，其中包含了主节点和多个从节点。

主节点负责调度任务并管理整个集群的资源分配，而从节点则负责实际的数据存储和计算任务执行。

这种分布式的架构使得Hadoop可以高效地处理大规模数据，并实现数据的并行计算。

为了搭建一个Hadoop集群，我们需要进行一系列的安装和配置操作。

主要的操作步骤包括以下几个方面：1. 硬件准备：在开始之前，需要确保所有的计算机节点都满足Hadoop的硬件要求，并配置好网络连接。

2. 软件安装：首先，我们需要下载Hadoop的安装包，并解压到指定的目录。

然后，我们需要安装Java开发环境，因为Hadoop是基于Java 开发的。

3. 配置主节点：在主节点上，我们需要编辑Hadoop的配置文件，包括核心配置文件、HDFS配置文件和YARN配置文件等。

这些配置文件会影响到集群的整体运行方式和资源分配策略。

4. 配置从节点：与配置主节点类似，我们也需要在每个从节点上进行相应的配置。

从节点的配置主要包括核心配置和数据节点配置。

5. 启动集群：在所有节点的配置完成后，我们可以通过启动Hadoop 集群来进行测试和验证。

启动过程中，我们需要确保各个节点之间的通信正常，并且集群的各个组件都能够正常启动和工作。

通过完成以上这些操作步骤，我们就可以成功搭建一个Hadoop集群，并开始进行大数据的处理和分析工作了。

当然，在实际应用中，还会存在更多的细节和需要注意的地方，我们需要根据具体的场景和需求进行相应的调整和扩展。

Hadoop集群的搭建方法与步骤随着大数据时代的到来，Hadoop作为一种分布式计算框架，被广泛应用于数据处理和分析领域。

搭建一个高效稳定的Hadoop集群对于数据科学家和工程师来说至关重要。

本文将介绍Hadoop集群的搭建方法与步骤。

一、硬件准备在搭建Hadoop集群之前，首先要准备好适合的硬件设备。

Hadoop集群通常需要至少三台服务器，一台用于NameNode，两台用于DataNode。

每台服务器的配置应该具备足够的内存和存储空间，以及稳定的网络连接。

二、操作系统安装在选择操作系统时，通常推荐使用Linux发行版，如Ubuntu、CentOS等。

这些操作系统具有良好的稳定性和兼容性，并且有大量的Hadoop安装和配置文档可供参考。

安装操作系统后，确保所有服务器上的软件包都是最新的。

三、Java环境配置Hadoop是基于Java开发的，因此在搭建Hadoop集群之前，需要在所有服务器上配置Java环境。

下载最新版本的Java Development Kit（JDK），并按照官方文档的指引进行安装和配置。

确保JAVA_HOME环境变量已正确设置，并且可以在所有服务器上运行Java命令。

四、Hadoop安装与配置1. 下载Hadoop从Hadoop官方网站上下载最新的稳定版本，并将其解压到一个合适的目录下，例如/opt/hadoop。

2. 编辑配置文件进入Hadoop的安装目录，编辑conf目录下的hadoop-env.sh文件，设置JAVA_HOME环境变量为Java的安装路径。

然后，编辑core-site.xml文件，配置Hadoop的核心参数，如文件系统的默认URI和临时目录。

接下来，编辑hdfs-site.xml文件，配置Hadoop分布式文件系统（HDFS）的相关参数，如副本数量和数据块大小。

最后，编辑mapred-site.xml文件，配置MapReduce框架的相关参数，如任务调度器和本地任务运行模式。

hadoop集群搭建步骤Hadoop集群搭建步骤Hadoop是一个开源的分布式计算框架，被广泛应用于大数据处理。

搭建Hadoop集群可以提供高可用性、高性能的分布式计算环境。

下面将介绍Hadoop集群的搭建步骤。

1. 硬件准备需要准备一组具有较高性能的服务器作为集群中的节点。

这些服务器需满足一定的硬件要求，包括处理器、内存和存储空间等。

通常情况下，建议使用至少3台服务器来搭建一个最小的Hadoop集群。

2. 操作系统安装在每台服务器上安装合适的操作系统，例如CentOS、Ubuntu等。

操作系统应该是最新的稳定版本，并且需要进行基本的配置，如网络设置、安装必要的软件和工具等。

3. Java环境配置Hadoop是基于Java开发的，因此需要在每台服务器上安装Java 开发环境。

确保安装的Java版本符合Hadoop的要求，并设置好相应的环境变量。

4. Hadoop安装和配置下载Hadoop的最新稳定版本，并将其解压到指定的目录。

然后，需要进行一些配置来启动Hadoop集群。

主要的配置文件包括hadoop-env.sh、core-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml等。

在hadoop-env.sh文件中，可以设置一些全局的环境变量，如Java路径、Hadoop日志目录等。

在core-site.xml文件中，配置Hadoop的核心设置，如Hadoop的文件系统类型（HDFS）和默认的文件系统地址等。

在hdfs-site.xml文件中，配置HDFS的相关设置，如副本数量、数据块大小等。

在mapred-site.xml文件中，配置MapReduce的相关设置，如任务调度方式、任务跟踪器地址等。

5. 配置SSH免密码登录为了实现集群中各节点之间的通信，需要配置SSH免密码登录。

在每台服务器上生成SSH密钥，并将公钥添加到所有其他服务器的授权文件中，以实现无需密码即可登录其他服务器。

HADOOP大数据平台配置方法（完全分布式，懒人版）一、规划1、本系统包括主节点1个，从节点3个，用Vmware虚拟机实现；2、主节点hostname设为hadoop,IP地址设为192.168.137.100；3、从节点hostname分别设为slave01、slave02，slave03，IP地址设为192.168.137.201、192.168.137.202、192.168137.203。

今后如要扩充节点，依此类推；基本原理：master及slave机器的配置基本上是一样的，所以我们的操作方式就是先配置好一台机器，然后克隆3台机器出来。

这样可以节省大量的部署时间，降低出错的概率。

安装配置第一台机器的时候，一定要仔细，否则一台机器错了所有的机器都错了。

二、前期准备1、在Vmware中安装一台CentOS虚拟机；2、设置主机名（假设叫hadoop）、IP地址，修改hosts文件；3、关闭防火墙；4、删除原有的JRE，安装JDK，设置环境变量；5、设置主节点到从节点的免密码登录（此处先不做，放在第七步做）；三、安装Hadoop在hadoop机上以root身份登录系统，按以下步骤安装hadoop：1、将hadoop-1.0.4.tar.gz复制到/usr 目录；2、用cd /usr命令进入/usr目录，用tar –zxvf hadoop-1.0.4.tar.gz进行解压，得到一个hadoop-1.0.4目录；3、为简单起见，用mv hadoop-1.0.4 hadoop命令将hadoop-1.0.4文件夹改名为hadoop；4、用mkdir /usr/hadoop/tmp命令，在hadoop文件夹下面建立一个tmp目录；5、用vi /etc/profile 修改profile文件，在文件最后添加以下内容：export HADOOP_HOME=/usr/hadoopexport PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin6、用source /usr/profile命令使profile 立即生效；四、配置HadoopHadoop配置文件存放在/usr/hadoop/conf目录下，本次有4个文件需要修改。

hadoop1hadoop2hadoop3HDFS NameNodeDataNodeDataNodeSecondaryNameNodeDataNodeYARN NodeManager ResourceManagerNodeManagerNodeManager Hadoop分布式集群搭建详细教程本教程是基于CentOS-7-x86_64的Hadoop完全分布式搭建1、搭建前的准备1）CentOS-7虚拟机3台(hadoop1、hadoop2、hadoop3)2）hadoop-3.3.0包3）jdk-8u144-linux-x64包2、整体部署3、基本步骤1）修改3台虚拟机的名称2）关闭、禁⽌开机⾃启防⽕墙3）配置静态ip4）修改/etc/hosts⽂件(hadoop1、hadoop2、hadoop3)5）配置免密登录(hadoop1、hadoop2、hadoop3）6）安装JDK及配置相应环境变量(hadoop1)7）安装Hadoop及配置相应环境变量(hadoop1)8）修改配置⽂件(hadoop1)9）拷贝(hadoop1-->hadoop2，hadoop1-->hadoop3)10）远程同步/etc/profile⽂件(hadoop1)11）格式化NameNode12）启动和关闭Hadoop集群13）通过浏览器访问Hadoop集群14）测试集群，上传⽂件4、详细步骤操作1）修改3台虚拟机的名称#hostname #查看主机名称hostnamectl set-hostname 主机名 #修改主机名称#reboot #重启虚拟机【注】：修改主机名称后需重启才能⽣效2）关闭、禁⽌开机⾃启防⽕墙#systemctl status firewalld #查看防⽕墙状态#systemctl stop firewalld #关闭防⽕墙#systemctl disable firewalld #关闭防⽕墙开机⾃启#vim /etc/selinux/config #修改selinux配置⽂件SELINUX=enforcing 修改为 SELINUX=disabled3）配置静态ip#cd /etc/sysconfig/network-scripts/#vim ifcfg-ens33BOOTPROTO=none 改为 BOOTPROTO=staticIPADDR也进⾏修改【注】：因为3台虚拟机都是克隆完成的，ip地址⼀致，故在此对ip进⾏修改4）修改/etc/hosts⽂件(hadoop1、hadoop2、hadoop3)192.168.150.14 hadoop1192.168.150.15 hadoop2192.168.150.16 hadoop3#reboot5）配置免密登录(hadoop1、hadoop2、hadoop3）#ssh-keygen -t rsa #⽣成ssh密钥，不提⽰输⼊密码三次回车键#ssh-copy-id hadoop1#ssh-copy-id hadoop2#ssh-copy-id hadoop3 #将密钥拷贝到各节点#ssh hadoop1#ssh hadoop2#ssh hadoop3 #测试免密登录6）安装JDK及配置相应环境变量(hadoop1)#cd /opt/#mkdir modules #创建modules⽂件夹#mkdir tar_packages #创建tar_packages⽂件夹#cd tar_packages/ #进⼊tar_packages⽂件夹将hadoop-3.3.0.tar.gz和jdk-8u144-linux-x64.tar.gz包导⼊tar_packages⽂件夹中导⼊⽅法较多，可⽤Xshell,可⽤命令wget xxxxx下载,亦可命令rz导⼊#tar -zxvf jdk-8u144-linux-x64.tar.gz -C /opt/modules/ #将压缩包解压到/opt/modules/⽂件夹下#cd /opt/modules/jdk1.8.0_144/#pwd/opt/modules/jdk1.8.0_144 #复制此路径#vim /etc/profile/ #修改配置⽂件,加⼊环境变量在⽂件末尾加⼊#JAVA_HOMEexport JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.8.0_144export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin#source /etc/profile #⽴即⽣效#java#javac#javadoc #测试java环境7）安装Hadoop及配置相应环境变量(hadoop1)#cd /opt/tar_packages/#tar -zxvf hadoop-3.3.0.tar.gz -C /opt/modules #将压缩包解压到/opt/modules/⽂件夹下#cd /opt/modules/hadoop-3.3.0#pwd/opt/modules/hadoop-3.3.0 #复制此路径#vim /etc/profile #修改配置⽂件，加⼊环境变量在⽂件末尾加⼊#HADOOP_HOMEexport HADOOP_HOME=/opt/modules/hadoop-3.3.0export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/binexport PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin#source /etc/profile #⽴即⽣效#hadoop #测试hadoop8）修改配置⽂件(hadoop1)1、修改hadoop-env.sh⽂件#cd /opt/modules/hadoop-3.3.0/etc/hadoop#vim hadoop-env.sh在⽂件中加⼊export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.8.0_1442、修改yarn-env.sh⽂件#vim yarn-env.sh在⽂件中加⼊export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.8.0_1443、修改mapred-env.sh⽂件#vim mapred-env.sh在⽂件中加⼊export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.8.0_1444、修改core-site.xml#vim core-site.xml在<configuration></configuration>间加⼊<!-- 指定HDFS中NameNode的地址 --><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://hadoop1:9000</value><!-- 指定Hadoop运⾏时产⽣⽂件的存储⽬录 --><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/opt/modules/hadoop-3.3.0/data/tmp</value></property>5、修改hdfs-site.xml⽂件# vim hdfs-site.xml在<configuration></configuration>间加⼊<!-- 指定Hadoop副本个数 --><property><name>dfs.replication</name><value>2</value></property><!-- 指定Hadoop辅助名称节点主机配置 --><property><name>node.secondary.http-address</name><value>hadoop3:50090</value></property>6、修改yarn-site.xml⽂件#vim yarn-site.xml在<configuration></configuration>间加⼊<!-- Reducer获取数据的⽅式 --><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property><!-- 指定YARN的ResourceManager的地址 --><property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>hadoop2</value></property>7、修改mapred-site.xml⽂件#vim mapred-site.xml在<configuration></configuration>间加⼊<!-- 指定MR运⾏在Yarn上 --><property><name></name><value>yarn</value></property>8、修改workers⽂件#vim workers修改为3个主机名称hadoop1hadoop2hadoop3【注】：我这⾥的hadoop-3.3.0版本⽂件名为workers,hadoop-2.x.x版本⽂件名为slaves9）拷贝(hadoop1-->hadoop2，hadoop1-->hadoop3)#scp -r /opt/modules/ root@hadoop2:/opt/#scp -r /opt/modules/ root@hadoop3:/opt/ #将hadoop1主节点下opt⽬录下的modules⽂件夹分别拷贝到hadoop2和hadoop3节点的opt⽬录下10）远程同步/etc/profile⽂件(hadoop1)#rsync -rvl /etc/profile root@hadoop2:/etc/profile#rsync -rvl /etc/profile root@hadoop3:/etc/profile #远程同步，将hadoop1主节点上的配置⽂件分别拷贝到hadoop2和hadoop3节点#tail /etc/profile #显⽰已修改的配置⽂件(/etc/profile)内容，查看是否同步成功#source /etc/profile #⽴即⽣效#javadoc #测试#hadoop #测试#cat /opt/modules/hadoop-3.3.0/etc/hadoop/workers #查看workers⽂件内容是否⼀致11）格式化NameNodecd /opt/modules/hdoop-3.3.0#hadoop namenode -format #格式化NameNode12）启动和关闭Hadoop集群#启动集群#cd /opt/modules/hadoop-3.3.0/sbin/#start-dfs.sh先在hadoop1节点下执⾏上述命令start-dfs.sh#cd /opt/modules/hadoop-3.3.0/sbin/等hadoop1主节点下start-dfs.sh命令执⾏结束后，在hadoop2节点下执⾏命令start-yarn.sh#jps #hadoop1、hadoop2、hadoop3⼀起查看启动的进程#关闭集群#stop-yarn.sh先在hadoop2节点下执⾏命令stop-yarn.sh#stop-dfs.sh等hadoop2节点下stop-yarn.sh命令执⾏结束后，在hadoop1主节点下执⾏命令stop-dfs.sh【注】：启动集群和关闭集群顺序是相反的，启动时先hadoop1，关闭时后hadoop1【注】：因hadoop版本不同，hadoop-2.x.x下启动正常，hadoop-3.x.x下可能出现如下错误：[root@hadoop1 sbin]# start-dfs.shStarting namenodes on [hadoop1]ERROR: Attempting to operate on hdfs namenode as rootERROR: but there is no HDFS_NAMENODE_USER defined. Aborting operation.Starting datanodesERROR: Attempting to operate on hdfs datanode as rootERROR: but there is no HDFS_DATANODE_USER defined. Aborting operation.Starting secondary namenodes [hadoop3]ERROR: Attempting to operate on hdfs secondarynamenode as rootERROR: but there is no HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER defined. Aborting operation.[root@hadoop1 sbin]# start-dfs.shWARNING: HADOOP_SECURE_DN_USER has been replaced by HDFS_DATANODE_SECURE_USER. Using value of HADOOP_SECURE_DN_USER.解决办法为：在start-dfs.sh和stop-dfs.sh⽂件⾸部加⼊如下部分1 HDFS_DATANODE_USER=root2 HDFS_DATANODE_SECURE_USER=hdfs3 HDFS_NAMENODE_USER=root4 HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root在start-yarn.sh和stop-yarn.sh⽂件⾸部加⼊如下部分1 YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root2 HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn3 YARN_NODEMANAGER_USER=root这样这个问题就解决了，记得看清楚⾃⼰hadoop的版本号13）通过浏览器访问Hadoop集群在浏览器输⼊：192.168.150.14(主节点ip):9870访问Hadoop⽂件系统【注】：hadoop-3.x.x，服务器端⼝改为了9870，并不是原来的50070，看清⾃⼰的Hadoop版本可在Windows下配置主机节点映射，配置完成后即可在浏览器输⼊：hadoop1(主节点名称):9870访问Hadoop⽂件系统具体映射配置：在C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts⽂件后，加⼊与在虚拟机/etc/hosts配置⼀致的内容，即：#192.168.150.14 hadoop1#192.168.150.15 hadoop2#192.168.150.16 hadoop314）测试集群，上传⽂件#hadoop fs -mkdir -p /root/ #创建root⽬录#hadoop fs -put /opt/tar_packages/jdk-8u144-linux-x64.tar.gz /root/ #将/opt/tar_packages/⽬录下的jdk-8u144-linux-x64.tar.gz压缩包上传到刚才创建的root⽬录下⾄此，分布式集群搭建完成！PS：搭建过程中需要的⼯具我整理了⼀下，需要的请⾃取哦！(提取码:u240)如果搭建过程遇到了什么难以解决的问题，欢迎留⾔，毕竟多⼀个⼈⼀起百度可能会快⼀点！。

Hadoop安装配置超详细步骤Hadoop的安装1、实现linux的ssh无密码验证配置.2、修改linux的机器名，并配置/etc/hosts3、在linux下安装jdk，并配好环境变量4、在windows下载hadoop 1.0.1，并修改hadoop-env.sh，core-site.xml，hdfs-site.xml，mapred-site.xml，masters，slaves文件的配置5、创建一个给hadoop备份的文件。

6、把hadoop的bin加入到环境变量7、修改部分运行文件的权限8、格式化hadoop，启动hadoop注意：这个顺序并不是一个写死的顺序，就得按照这个来。

如果你知道原理，可以打乱顺序来操作，比如1、2、3，先哪个后哪个，都没问题，但是有些步骤还是得依靠一些操作完成了才能进行，新手建议按照顺序来。

一、实现linux的ssh无密码验证配置（1）配置理由和原理Hadoop需要使用SSH协议，namenode将使用SSH协议启动namenode和datanode进程，(datanode向namenode传递心跳信息可能也是使用SSH协议，这是我认为的，还没有做深入了解)。

大概意思是，namenode 和datanode之间发命令是靠ssh来发的，发命令肯定是在运行的时候发，发的时候肯定不希望发一次就弹出个框说：有一台机器连接我，让他连吗。

所以就要求后台namenode和datanode 无障碍的进行通信。

以namenode到datanode为例子：namenode作为客户端，要实现无密码公钥认证，连接到服务端datanode上时，需要在namenode上生成一个密钥对，包括一个公钥和一个私钥，而后将公钥复制到datanode上。

当namenode通过ssh连接datanode时，datanode就会生成一个随机数并用namenode的公钥对随机数进行加密，并发送给namenode。