安装准备

下载Hadoop安装包

下载地址：https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common

本例中，我下载的是当前最新的稳定版本 hadoop-3.2.1.tar.gz 。

下载JDK

下载地址：https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html

先执行如下命令，查看自己Linux服务器的操作系统位数，下载适用的JDK安装包。

[root@localhost ~]# getconf LONG_BIT
64

我的Linux操作系统是64位的，所以我选择下载 jdk-8u211-linux-x64.tar.gz 。

将下载好的hadoop-3.2.1.tar.gz 和 jdk-8u211-linux-x64.tar.gz 安装包上传到服务器。

修改HOSTS配置

[hadoop@localhost ~]$ sudo vi /etc/hosts
## 在文件末尾添加一行
127.0.0.1   hadoop001

如果报告如下错误：hadoop is not in the sudoers file. This incident will be reported. 这是因为在/etc/sudoers文件里没有给当前用户添加sudo权限。

解决办法：

1. 切换到root用户下，可执行 su 命令，然后输入root的密码。

2. /etc/sudoers文件默认情况下是只读的，若要修改它需要为其添加写权限，使用命令 chmod u+w /etc/sudoers。

[root@localhost ~]# ll /etc/sudoers
-r--r-----. 1 root root 4188 Jul  7  2015 /etc/sudoers
[root@localhost ~]# chmod u+w /etc/sudoers
ll /etc/sudoers
[root@localhost ~]# -rw-r-----. 1 root root 4188 Jul  7  2015 /etc/sudoers

3. 编辑/etc/sudoers，执行 vi /etc/sudoers 命令，在 root ALL=(ALL) ALL 这一行下面添加一行，内容如下。

## Allow root to run any commands anywhere
root    ALL=(ALL)       ALL
## 为 hadoop 用户添加 sudo 权限，sudo 时需要键入密码
hadoop  ALL=(ALL)       ALL
## 或者，为 hadoop 用户添加 sudo 权限，sudo 时无需密码
## hadoop    ALL=(ALL)       NOPASSWD: ALL
## 或者，为 bigdata 用户组下面的所有用户添加 sudo 权限，sudo 时需要键入密码
## %bigdata  ALL=(ALL)       ALL
## 或者，为 bigdata 用户组下面的所有用户添加 sudo 权限，sudo 时无需密码
## %bigdata  ALL=(ALL)       NOPASSWD: ALL

4.修改完毕，保存文件，取消掉 /etc/sudoers 的写权限。

[root@localhost ~]# chmod u-w /etc/sudoers

安装JDK

首先，将JDK安装包解压至安装目录。

[hadoop@localhost ~]$ tar -zxvf jdk-8u211-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/

然后，执行命令 vi ~/.bash_profile 在~/.bash_profile文件中增加Java环境变量。

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_211
export JAVA_BIN=$JAVA_HOME/bin
export JAVA_LIB=$JAVA_HOME/lib
export CLASSPATH=.:$JAVA_LIB/tools.jar:$JAVA_LIB/dt.jar
PATH=$PATH:$HOME/.local/bin:$HOME/bin:$JAVA_BIN
export PATH

环境变量配置完之后，记得执行 source ~/.bash_profile 命令使新添加的环境变量生效。

最后，输入 java -version 命令查看JDK是否安装成功。

[hadoop@localhost ~]$ java -version
java version "1.8.0_211"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_211-b12)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.211-b12, mixed mode)

安装Hadoop

首先，将hadoop-3.2.1.tar.gz 解压至安装目录。

[hadoop@localhost ~]$ tar -zxvf hadoop-3.2.1.tar.gz -C /usr/local/

接下来，编辑 ~/.bash_profile 配置文件，增加 Hadoop 相关用户环境变量，添加后bash_profile文件完整内容如下：

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_211
export JAVA_BIN=$JAVA_HOME/bin
export JAVA_LIB=$JAVA_HOME/lib
export CLASSPATH=.:$JAVA_LIB/tools.jar:$JAVA_LIB/dt.jar
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-3.2.1
PATH=$PATH:$HOME/.local/bin:$HOME/bin:$JAVA_BIN:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
export PATH

同样地，环境变量配置完之后，记得执行 source ~/.bash_profile 命令使环境变量生效。

最后，还需要修改 %HADOOP_HOME%/etc/hadoop/ 目录下面的几个配置文件。

hadoop-env.sh

# The java implementation to use.
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_211
# Location of Hadoop.
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-3.2.1

mapred-site.xml

<configuration>
        <property>
                <name>mapreduce.framework.name</name>
                <value>yarn</value>
                <final>true</final>
                <description>The runtime framework for executing MapReduce jobs</description>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
                <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/hadoop-3.2.1</value>
        </property>
        <property>
                <name>mapreduce.map.env</name>
                <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/hadoop-3.2.1</value>
        </property>
        <property>
                <name>mapreduce.reduce.env</name>
                <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/hadoop-3.2.1</value>
        </property>
</configuration>

core-site.xml

<configuration>
        <property>
                <name>fs.default.name</name>
                <value>hdfs://hadoop001:9001</value>
        </property>
</configuration>

hdfs-site.xml

<configuration>
        <property>
                <name>dfs.replication</name>
                <value>1</value>
        </property>
        <property>
                <name>dfs.namenode.name.dir</name>
                <value>/home/hadoop/dfs/namenode</value>
        </property>
        <property>
                <name>dfs.datanode.data.dir</name>
                <value>/home/hadoop/dfs/datanode</value>
        </property>
        <property>
                <name>dfs.http.address</name>
                <value>0.0.0.0:50070</value>
        </property>
</configuration>

yarn-site.xml

<configuration>
        <!-- Site specific YARN configuration properties -->
        <property>
                <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
                <value>mapreduce_shuffle</value>
                <final>true</final>
        </property>
</configuration>

workers

在Hadoop2.X中该配置文件名为 slaves，清空文件内容，仅保留HOSTS 中配置的 hadoop001 主机。

启动Hadoop

格式化NameNode

第一次启动HDFS需要先进行格式化，使用如下命令：

# $HADOOP_PREFIX/bin/hdfs namenode -format <cluster_name>
hdfs namenode -format

启动NameNode

[hadoop@localhost ~]$ hdfs --daemon start namenode
[hadoop@localhost ~]$ jps
6355 NameNode
6424 Jps

**TIPS：**如果启动失败，可以查看%HADOOP_HOME%/logs/ 目录下的日志进行错误排查。

启动DataNode

[hadoop@localhost hadoop-3.2.1]$ hdfs --daemon start datanode
[hadoop@localhost hadoop-3.2.1]$ jps
6544 Jps
6355 NameNode
6477 DataNode

NameNode和DataNode启动之后，在浏览器中输入http://172.16.250.234:50070访问HDFS的管理界面。

接下来就该启动Yarn了，在启动Yarn之前需要先对本机进行SSH免密码登录设置，否则执行 start-yarn.sh 命令启动nodemanagers 的时候会提示如下错误。

[hadoop@localhost logs]$ start-yarn.sh
Starting resourcemanager
Starting nodemanagers
hadoop001: Warning: Permanently added 'hadoop001' (ECDSA) to the list of known hosts.
hadoop001: Permission denied (publickey,gssapi-keyex,gssapi-with-mic,password).

本机SSH免密码登录配置

1.关闭防火墙和SELinux（root权限）

Redhat使用了SELinux来增强安全，关闭的办法为：

a. 永久有效

修改 /etc/selinux/config 文件中的 SELINUX=enforcing 修改为 SELINUX=disabled ，然后重启。

b. 临时生效

setenforce 0

关闭防火墙的方法为：

开启：systemctl start firewalld.service

关闭：systemctl stop firewalld.service

防火墙开机自启动设置：

开启：systemctl enable iptables.service

禁止：systemctl disable iptables.service

2.配置sshd（root权限）

编辑 /etc/ssh/sshd_config 文件，使用命令：vi /etc/ssh/sshd_config ，去掉以下3行的 “#” 注释：

RSAAuthentication yes
PubkeyAuthentication yes
AuthorizedKeysFile? ? ? .ssh/authorized_keys

重启 sshd 服务，使用命令：systemctl restart sshd.service 。

3.生成秘钥（普通用户权限）

从 root 用户切换到hadoop 用户，可使用命令：su hadoop。然后，执行命令 ssh-keygen -t rsa来生成秘钥。无需指定口令密码，遇到询问直接回车，命令执行完毕后会在 hadoop 用户的家目录中（/home/hadoop/.ssh）生成两个文件：

id_rsa: 私钥
id_rsa.pub:公钥

4.将公钥导入到认证文件（普通用户权限）

使用命令：

cat /home/hadoop/.ssh/id_rsa.pub >> /home/hadoop/.ssh/authorized_keys

5.设置认证文件访问权限（普通用户权限）

chmod 700 /home/hadoop/.ssh
chmod 600 /home/hadoop/.ssh/authorized_keys

启动Yarn

[hadoop@localhost logs]$ start-yarn.sh
Starting resourcemanager
Starting nodemanagers
[hadoop@localhost logs]$ jps
8872 NameNode
10632 Jps
9257 DataNode
10170 ResourceManager
10284 NodeManager

启动成功之后，在浏览器中输入 http://172.16.250.240:8088 便可以查看YARN的管理界面了。

MapReduce测试

为了验证 hadoop是否安装成功，以及初体验一把MapReduce，接下来，我们以 Hadoop 安装包中自带的MapReduce 示例为例，简单统计一下 $HADOOP_HOME/etc/hadoop 目录下的配置文件中匹配 'dfs[a-z.]+'的字符串都有哪些以及它们在配置文件中出现了多少次。

警告：Hadoop3.2.1版本中etc/hadoop 目录下有一个 shellprofile.d 文件夹会导致测试失败，执行测试前记得删掉这个文件夹。

hdfs dfs -rm -r -skipTrash /input/hadoop/shellprofile.d

或者，在上传文件之前删除本地的 shellprofile.d 文件夹。

[hadoop@localhost ~]$ hdfs dfs -mkdir /input        # 在HDFS根目录下创建input目录
[hadoop@localhost ~]$ hdfs dfs -mkdir /output       # 在HDFS根目录下创建output目录
[hadoop@localhost ~]$ hdfs dfs -ls /                # 查看HDFS根目录下文件列表
Found 4 items
drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2020-02-13 15:01 /input
drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2020-02-13 14:57 /output
drwx------   - hadoop supergroup          0 2020-02-13 14:49 /tmp
drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2020-02-13 14:55 /user
# 将本地主机上的 hadoop 文件夹上传到 HDFS的 input目录
[hadoop@localhost ~]$ hdfs dfs -put /usr/local/hadoop-3.2.1/etc/hadoop /input
[hadoop@localhost ~]$ hdfs dfs -ls /input/hadoop    # 查看HDFS中/input/hadoop目录下文件列表
Found 32 items
-rw-r--r--   1 hadoop supergroup       8260 2020-02-13 15:13 /input/hadoop/capacity-scheduler.xml
-rw-r--r--   1 hadoop supergroup       1335 2020-02-13 15:13 /input/hadoop/configuration.xsl
# 此处省略其余 30个文件信息 
# 使用 hadoop 提供的mapreduce示例程序，统计上述32个文件中匹配'dfs[a-z.]+'的字符串出现的次数
[hadoop@localhost ~]$ hadoop jar /usr/local/hadoop-3.2.1/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.1.jar grep /input/hadoop /output/demo 'dfs[a-z.]+'
[hadoop@localhost ~]$ hdfs dfs -ls /output/demo   # 查看结果存放目录/output/demo 下的文件列表
Found 2 items
-rw-r--r--   1 hadoop supergroup          0 2020-02-13 15:19 /output/demo/_SUCCESS
-rw-r--r--   1 hadoop supergroup        331 2020-02-13 15:19 /output/demo/part-r-00000
# 你可以将结果文件目录从HDFS拷贝到本地主机的 /tmp/ 目录下
[hadoop@localhost ~]$ hdfs dfs -get /output/demo /tmp/
[hadoop@localhost ~]$ ls /tmp/demo/
part-r-00000  _SUCCESS
[hadoop@localhost ~]$ cat /tmp/demo/part-r-00000
5 dfs.audit.logger
3 dfs.logger
3 dfs.server.namenode.
2 dfs.audit.log.maxbackupindex
2 dfs.audit.log.maxfilesize
2 dfs.sh
1 dfshealth.html
1 dfsadmin
1 dfs.replication
1 dfs.namenode.servicerpc
1 dfs.namenode.rpc
1 dfs.namenode.name.dir
1 dfs.log
1 dfs.http.address
1 dfs.datanode.data.dir
1 dfs.namenode.ec.policies.max.cellsize
# 或者直接查看HDFS中mapreduce任务的统计结果
[hadoop@localhost ~]$ hdfs dfs -cat /output/demo/part-r-00000
# mapreduce任务执行完毕后的的统计结果内容如下:
5 dfs.audit.logger
3 dfs.logger
3 dfs.server.namenode.
2 dfs.audit.log.maxbackupindex
2 dfs.audit.log.maxfilesize
2 dfs.sh
1 dfshealth.html
1 dfsadmin
1 dfs.replication
1 dfs.namenode.servicerpc
1 dfs.namenode.rpc
1 dfs.namenode.name.dir
1 dfs.log
1 dfs.http.address
1 dfs.datanode.data.dir
1 dfs.namenode.ec.policies.max.cellsize

CentOS7下Hadoop3.2.1的安装与部署（单机模式）