總體思路，準備主從服務器，配置主服務器可以無密碼SSH登錄從服務器，解壓安裝JDK，解壓安裝Hadoop，配置hdfs、mapreduce等主從關系。
1、環境，3臺CentOS7，64位，Hadoop2.7需要64位Linux，CentOS7 Minimal的ISO文件只有600M，操作系統十幾分鐘就可以安裝完成，
Master 192.168.0.182
?Slave1 192.168.0.183
?Slave2 192.168.0.184
2、SSH免密碼登錄，因為Hadoop需要通過SSH登錄到各個節點進行操作，我用的是root用戶，每臺服務器都生成公鑰，再合并到authorized_keys
(1)CentOS默認沒有啟動ssh無密登錄，去掉/etc/ssh/sshd_config其中2行的注釋，每臺服務器都要設置，
#RSAAuthentication yes
#PubkeyAuthentication yes
(2)輸入命令，ssh-keygen -t rsa，生成key，都不輸入密碼，一直回車，/root就會生成.ssh文件夾，每臺服務器都要設置，
(3)合并公鑰到authorized_keys文件，在Master服務器，進入/root/.ssh目錄，通過SSH命令合并，
cat id_rsa.pub>> authorized_keys
ssh root@192.168.0.183 cat ~/.ssh/id_rsa.pub>> authorized_keys
ssh root@192.168.0.184 cat ~/.ssh/id_rsa.pub>> authorized_keys
(4)把Master服務器的authorized_keys、known_hosts復制到Slave服務器的/root/.ssh目錄
(5)完成，ssh root@192.168.0.183、ssh root@192.168.0.184就不需要輸入密碼了
3、安裝JDK，Hadoop2.7需要JDK7，由于我的CentOS是最小化安裝，所以沒有OpenJDK，直接解壓下載的JDK并配置變量即可
(1)下載“jdk-7u79-linux-x64.gz”，放到/home/java目錄下
(2)解壓，輸入命令，tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.gz
(3)編輯/etc/profile
export JAVA_HOME=/home/java/jdk1.7.0_79
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin?
(4)使配置生效，輸入命令，source /etc/profile
(5)輸入命令，java -version，完成
4、安裝Hadoop2.7，只在Master服務器解壓，再復制到Slave服務器
(1)下載“hadoop-2.7.0.tar.gz”，放到/home/hadoop目錄下
(2)解壓，輸入命令，tar -xzvf hadoop-2.7.0.tar.gz
(3)在/home/hadoop目錄下創建數據存放的文件夾，tmp、hdfs、hdfs/data、hdfs/name
5、配置/home/hadoop/hadoop-2.7.0/etc/hadoop目錄下的core-site.xml
?<configuration>
? ? <property>
? ? ? ? <name>fs.defaultFS</name>
? ? ? ? <value>hdfs://192.168.0.182:9000</value>
? ? </property>
? ? <property>
? ? ? ? <name>hadoop.tmp.dir</name>
? ? ? ? <value>file:/home/hadoop/tmp</value>
? ? </property>
? ? <property>
? ? ? ? <name>io.file.buffer.size</name>
? ? ? ? <value>131702</value>
? ? </property>
?</configuration>
6、配置/home/hadoop/hadoop-2.7.0/etc/hadoop目錄下的hdfs-site.xml
?<configuration>
? ? <property>
? ? ? ? <name>dfs.namenode.name.dir</name>
? ? ? ? <value>file:/home/hadoop/dfs/name</value>
? ? </property>
? ? <property>
? ? ? ? <name>dfs.datanode.data.dir</name>
? ? ? ? <value>file:/home/hadoop/dfs/data</value>
? ? </property>
? ? <property>
? ? ? ? <name>dfs.replication</name>
? ? ? ? <value>2</value>
? ? </property>
? ? <property>
? ? ? ? <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
? ? ? ? <value>192.168.0.182:9001</value>
? ? </property>
? ? <property>
? ? <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
? ? <value>true</value>
? ? </property>
?</configuration>
7、配置/home/hadoop/hadoop-2.7.0/etc/hadoop目錄下的mapred-site.xml
?<configuration>
? ? <property>
? ? ? ? <name>mapreduce.framework.name</name>
? ? ? ? <value>yarn</value>
? ? </property>
? ? <property>
? ? ? ? <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
? ? ? ? <value>192.168.0.182:10020</value>
? ? </property>
? ? <property>
? ? ? ? <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
? ? ? ? <value>192.168.0.182:19888</value>
? ? </property>
?</configuration>
?8、配置/home/hadoop/hadoop-2.7.0/etc/hadoop目錄下的mapred-site.xml
?<configuration>
? ? <property>
? ? ? ? <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
? ? ? ? <value>mapreduce_shuffle</value>
? ? </property>
? ? <property>
? ? ? ? <name>yarn.nodemanager.auxservices.mapreduce.shuffle.class</name>
? ? ? ? <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
? ? </property>
? ? <property>
? ? ? ? <name>yarn.resourcemanager.address</name>
? ? ? ? <value>192.168.0.182:8032</value>
? ? </property>
? ? <property>
? ? ? ? <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
? ? ? ? <value>192.168.0.182:8030</value>
? ? </property>
? ? <property>
? ? ? ? <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
? ? ? ? <value>192.168.0.182:8031</value>
? ? </property>
? ? <property>
? ? ? ? <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
? ? ? ? <value>192.168.0.182:8033</value>
? ? </property>
? ? <property>
? ? ? ? <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
? ? ? ? <value>192.168.0.182:8088</value>
? ? </property>
? ? <property>
? ? ? ? <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
? ? ? ? <value>768</value>
? ? </property>
?</configuration>
9、配置/home/hadoop/hadoop-2.7.0/etc/hadoop目錄下hadoop-env.sh、yarn-env.sh的JAVA_HOME，不設置的話，啟動不了，
export JAVA_HOME=/home/java/jdk1.7.0_79
10、配置/home/hadoop/hadoop-2.7.0/etc/hadoop目錄下的slaves，刪除默認的localhost，增加2個從節點，
192.168.0.183
192.168.0.184
11、將配置好的Hadoop復制到各個節點對應位置上，通過scp傳送，
scp -r /home/hadoop 192.168.0.183:/home/
scp -r /home/hadoop 192.168.0.184:/home/
12、在Master服務器啟動hadoop，從節點會自動啟動，進入/home/hadoop/hadoop-2.7.0目錄
(1)初始化，輸入命令，bin/hdfs namenode -format
(2)全部啟動sbin/start-all.sh，也可以分開sbin/start-dfs.sh、sbin/start-yarn.sh
(3)停止的話，輸入命令，sbin/stop-all.sh
(4)輸入命令，jps，可以看到相關信息
13、Web訪問，要先開放端口或者直接關閉防火墻
(1)輸入命令，systemctl stop firewalld.service
(2)瀏覽器打開http://192.168.0.182:8088/
(3)瀏覽器打開http://192.168.0.182:50070/
14、安裝完成。這只是大數據應用的開始，之后的工作就是，結合自己的情況，編寫程序調用Hadoop的接口，發揮hdfs、mapreduce的作用。
?轉：http://www.linuxidc.com/Linux/2015-11/124800.htm
)
