今天我们来把Hadoop弄到多台机器上，脑补一下手头有500多台机器，大大大老板喊我们去部署一套传说中的大数据平台，好多好多银子，人生小巅峰有木有。啪，打醒,回到现实，我们现在手头只有几台虚拟机。
下面开始动手了 。
第二台DataNode的部署
有了之前的准备工作，新增一台DataNode的部署显得很简单，我的新机器取名为gz-bigdata-lw-02.com,在第一台机器中配置好/etc/hosts域名解析,同时配置好和DataNode的免密码登录,方便我们传输文件：
图一:域名解析映射
图二:建立免密码登录
接下来,依次同步jdk目录、hadoop安装包目录、/etc/hosts、/etc/profile
图三：同步文件夹
在第二台节点上建立软链接和数据目录:
图四：软链接和数据目录
接下来，为了使配置生效，在新节点中执行source /etc/profile,然后在任意目录执行启动datanode命令:
图五：DataNode节点启动
我们也可以从ui面板上面看到有两个DataNode节点了,DataNode启动就算完成了。
图六：ui中查看DataNode
这种方式是datanode本来的启动方式，我们不希望每次登陆到从节点中去执行命令，我们可以直接在NameNode中实现一键启动，我们只需要在hadoop配置文件/etc/salves中添加我们的DateNode节点:
图七：从节点的配置
图八：感受一下
分布式存储
我们来进一步了解一下数据在hdfs文件中的样子；我们注意看之前上传的文件,有个replication是1,BlockSize是128MB,这个信息是表示数据在hdfs中存储了一份,占用了一个文件块。
图九：UI中的存储信息
点击文件名可以看到数据块的信息:
图十：UI中的文件亏信息
很自然，我们想找到文件丢到hdfs长什么样子了,还记得我们配置的那个dat目录么，我们通过块的名字去find一波
图十一：查看存储的文件块
不出所料，我们的文件果然在里面，内容还保持完好
我们调整一下参数,备份数改成了2，文件块大小改成了1m，记得重启集群
图十二：调整参数
我们这次上传一个69M的文件，按照我们的块大小，我们预期是68份文件
图十三：上传大块文件
我们查看ui可以看到块文件从0到了68正好我们的预期,同时注意到两台节点中都有存储，这个其实就是我们的备份配置。
图十四:文件块情况
由此我们可以脑补这么个片段, 数据被丢进hdfs系统中，大块的数据文件被拆分成多个bolck,存储在各个节点中,按照这种存储法则，只要存储节点足够的话，再大的文件也可以被拆分成小文件存储进hdfs中，这就是hdfs中存储的小秘密。
让部署更加懒一点
我们发现，部署DataNode的时候，我们只要scp相应的文件就可以了,至于启动，我们也是在slaves中配置了从节点，然后启动。这种事情碰到了平时爱偷懒的我，自然想到，更自动一点,我这边还准备了剩下3台机器，下面我们把部署做得更加简单一点 ：
我们还是在01节点里面搞事,先配置和其他节点的域名解析
图十五:文件块情况
全部进行免密码登录配置:
图十六:免密码登录
获得了root权限的免密码登录之后,我们把需要部署的节点定义成一个数组、把需要做的操作，封装成函数，然后一键执行，就把配置和部署的文件都分发到节点了,达成成就，初级懒人！
图十六: 初级懒人秘籍
然后只要执行脚本,想想我们有500台机器的样子~~
小总结和下作业
回想一下部署从节点的方法，基本的套路都是首先打通免密码登录->远程下发配置文件->一键启动。这个办法适用大部分分布式软件的部署，当我们这些操作写到了脚本中之后，可以快速方便地部署到很多台机器上去，你get到了么^^~~
最后我们想想上面留下的几个问题:
- 在做免密码登录的时候，脚本会提示输入密码，这个地方可以自动化么?
- 我们在添加节点的时候，还是需要去改脚本，能不能更加方便?
- 当我们单独部署一个配置文件的时候如何去做 ?
这些问题，大家想想，我们再后续的文章中介绍哈~~
未完，待续!
