1.說明
兩台機器，主機名為gislq-1，gislq-2
IP地址：192.9.116.20，192.9.116.67
操作系統：均為Ubuntu 10.10
hadoop：hadoop-0.16.3.tar.gz
gislq-1作為namenode（master），gislq-2作為datanode（slave）
遇到問題 我最初下載的是最新的hadoop版本0.21.0，但是到最後所有配置完成後，輸入命令$ start-all.sh 提示DEPRECATED: Use of this script to execute hdfs command isdepre
cated. Instead use the hdfs command for it。但是當我使用hdfs命令時又出現Hadoop common not found。後來發現好象是新版本裡的一個bug（或者是新版本還需要新的設置），安裝0.16.3版問題消失
2.ping機器
網上說一個很簡單的測試辦法就是ping一下主機名，比如在gislq-1上ping gislq-2，如果能ping通就OK！我不知道什麼叫能ping通。。。同事說只要在終端輸入ping gislq-2命令，如果能能傳輸數據包即可。我照做，用這個命令可以ping通，但是到了後面使用scp命令復制文件時【2】，如果目標地址使用主機名表示，則不能復制，過很長時間後提示：
ssh: connect to host gislq-2 port 22: Connection timed out
lost connection
如果目標地址使用IP地址表示，則沒有問題。同樣ssh也不能用主機名連接
解決辦法就是修改/etc/hosts文件，如果該台機器作Namenode用，則需要在hosts文件中加上集群中所有機器的IP地址及其對應的主機名；如果該台機器作Datanode用，則只需要在hosts文件中加上本機IP地址和Namenode機器的IP地址。
以本機為例，gislq-1中的/etc/hosts文件看起來是這樣的
127.0.0.0 localhost localhost
192.9.116.20 gislq-1 gislq-1
192.9.116.20 gislq-2 gislq-2
gislq-2中的/etc/hosts文件看起來是這樣的
127.0.0.0 localhost localhost
192.9.116.20 gislq-1 gislq-1
192.9.116.20 gislq-2 gislq-2
【2】使用scp命令時，會詢問目標機器的root管理員的密碼，普通用戶（就是不管是安裝時自己設的用戶，還是後來添加的管理員用戶）的密碼無效。ubuntu默認root用戶密碼為空 輸入命令passwd root就可以更改密碼了
3.新建系統hadoop用戶
Hadoop要求所有機器上hadoop的部署目錄結構要相同，並且都有一個相同的用戶名的帳戶，所以需要每台機器建一個同名的用戶。
在這4台機器上建hadoop用戶,密碼：hadoop(用戶名和密碼可自己指定)，我建的是管理員賬戶
4.安裝並開啟SSH服務
在SSH設置之前先要安裝ssh服務，並開啟。Ubuntu缺省安裝了openssh-client,所以在這裡就不安裝了，如果你的系統沒有安裝的話，再用apt-get安裝上即可。
網上有很多介紹在Ubuntu下開啟SSH服務的文章，但大多數介紹的方法測試後都不太理想，均不能實現遠程登錄到Ubuntu上，最後分析原因是都沒有真正開啟ssh-server服務。最終成功的方法如下：
$ sudo apt-get install openssh-server
然後確認sshserver是否啟動了：
$ ps -e |grep ssh
如果只有ssh-agent那ssh-server還沒有啟動，需要執行命令$ /etc/init.d/ssh start，如果看到sshd那說明ssh-server已經啟動了。
5.配置SSH
Hadoop需要namenode到datanode的無密碼SSH，所以需要設置namenode到其他3台datanode的無密碼公鑰認證方式的SSH。簡單的說，在gislq-1上需要生成一個密鑰對，即一個私鑰，一個公鑰。將公鑰拷貝到gislq-2上，這樣，比如當gislq-1向 gislq-2發起ssh連接的時候，gislq-2上就會生成一個隨機數並用gislq-1的公鑰對這個隨機數進行加密，並發送給gislq-1；gislq-1 收到這個加密的數以後用私鑰進行解密，並將解密後的數發送回gislq-2，gislq-2確認解密的數無誤後就允許gislq-1進行連接了。這就完成了一次公鑰認證過程。
首先用hadoop用戶登錄每台機器(包括namenode)，在/home/hadoop/目錄下建立.ssh目錄，並將目錄權限設為：drwxr-xr-x，設置命令：
chmod 755 .ssh
在namenode（gislq-1）上執行命令：$ ssh-keygen -t rsa （這個命令將為namenode生成一個密鑰對）
Enter
file in which to save the key (/home/hadoop/.ssh/id_rsa):
Enter passphrase (empty for no passphrase):
Enter same passphrase again:
這三個項目直接回車即可（第一個回車表示將密鑰對默認存儲在/home/hadoop/.ssh目錄下，第二三個回車表示設置空密碼）。
這個命令將在/home/hadoop/.ssh目錄下生成一對密鑰id_rsa，id_rsa.pub。然後將id_rsa的內容復制到每個機器（包括本機）的home/hadoop/.ssh/authorized_keys文件中，如果機器上已經有authorized_keys這個文件了，就在文件末尾加上 id_rsa.pub中的內容，如果沒authorized_keys這個文件，直接cp或者scp就好了，下面的操作假設各個機器上都沒有 authorized_keys文件。
具體命令：
在namenode執行(用新建的hadoop用戶登錄)：
$ cp /home/hadoop/.ssh/id_rsa.pub /home/hadoop/.ssh/authorized_keys
$ scp /home/hadoop/.ssh/authorized_keys gislq-2:/home/hadoop/.ssh/
此處的scp就是通過ssh進行遠程copy，此處需要輸入遠程主機的密碼，按照提示輸入即可
當然，也可以用其他方法將authorized_keys文件拷貝到其他機器上，比方說用U盤（不過還是建議用scp命令，因為可以檢查以下ssh服務是否已經開啟）。
用hadoop用戶登錄每台機器，修改/home/hadoop/.ssh/authorized_keys文件的權限為：-rw-r–r–，設置命令：
$ cd /home/hadoop/.ssh
$ chmod 644 authorized_keys
設置完成後，測試一下namenode到各個datanode節點的ssh鏈接，包括到本機，如果不需要輸入密碼就可以ssh登錄，說明設置成功了。
測試方法：
比如gislq-1向gislq-2發起ssh連接
[hadoop@gislq-1:~]$ssh gislq-2
如果ssh配置好了，就會出現以下提示信息
The authenticity of host [gislq-2] can't be established.
Key fingerprint is 1024 5f:a0:0b:65:d3:82:df:ab:44:62:6d:98:9c:fe:e9:52.
Are you sure you want to continue connecting (yes/no)?
OpenSSH告訴你它不知道這台主機，但是你不用擔心這個問題，因為你是第一次登錄這台主機。鍵入“yes”。這將把這台主機的“識別標記”加到“~/.ssh/know_hosts”文件中。第二次訪問這台主機的時候就不會再顯示這條提示信息了。
然後你會發現不需要輸入密碼就可以建立ssh連接了，恭喜你，配置成功了！
6.安裝JDK
到sun網站下載JDK安裝包jdk-6u11-linux-i586.bin，copy到機器的usr目錄中,並在每台機器的root用戶下面安裝.
在root用戶下:
$ cd /usr
$ chmod +x jdk-6u11-linux-i586.bin 給安裝文件增加執行權限.
$ ./jdk-6u11-linux-i586.bin,按提示按幾個空格健後,輸入yes後開始安裝jdk6.
安裝好後,將目錄名修改為jdk6.
設置JDK的環境變量，考慮到JDK可能會有其他系統用戶也會用到，建議將環境變量直接設置在/etc/profile中具體內容(如果沒有則直接在profile文件中添加)：
export JAVA_HOME=/usr/jdk6
export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin:$PATH:$HOME/bin
用$ source /etc/profile使用java環境生效.
7.設置目錄並安裝Hadoop
用hadoop用戶登錄namenode，並新建一個目錄，用於存放所有hadoop相關內容。
本例中在/home/hadoop目錄下新建HadoopInstall
下載hadoop安裝包並copy至namenode的hadoop用戶的/home/hadoop/HadoopInstall並解壓縮：
tar zxvf hadoop-0.16.3.tar.gz
考慮到今後升級以及其他操作的方便性，建議建一個名稱為hadoop的鏈接，指向hadoop-0.16.3目錄：
ln -s hadoop-0.16.3 hadoop
新建目錄：/home/hadoop/HadoopInstall/hadoop-conf
將/home/hadoop/HadoopInstall/hadoop/conf目錄下的hadoop_site.xml,slaves,hadoop_env.sh,masters文件拷貝到/home/hadoop/HadoopInstall/hadoop-conf目錄
在/home/hadoop/.bashrc文件中設置環境變量$HADOOP_CONF_DIR:
export HADOOP_CONF_DIR=$HOME/HadoopInstall/hadoop-conf/
8.Hadoop環境變量設置和配置文件修改
在/home/hadoop/HadoopInstall/hadoop-conf/hadoop_env.sh文件中設置環境變量：
export JAVA_HOME=/usr/jdk6
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/HadoopInstall/hadoop
在/home/hadoop/HadoopInstall/hadoop-conf/masters文件中設置namenode：
文件內容：
gislq-1
在/home/hadoop/HadoopInstall/hadoop-conf/slaves文件中設置datanode：
文件內容：
gislq-2
在conf/目錄中的hadoop-default.xml中包含了Hadoop的所有配置項，但是不允許直接修改！可以在hadoop-conf/目錄下的hadoop-site.xml裡面定義我們需要的項，其值會覆蓋hadoop-default.xml中的默認值。可以根據自己的實際需要來進行定制。
在/home/hadoop/HadoopInstall/hadoop-conf/hadoop-site.xml文件中設置hadoop配置：
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl"href="configuration.xsl"?>
<!-- Put site-specific property overrides in this file. -->
<configuration>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>gislq-1:9000</value>
<description>The name of the default file system. Either theliteral string "local" or a host:port for DFS.</description>
</property>
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>gislq-1:9001</value>
<description>The host and port that the MapReduce job tracker runsat. If "local", then jobs are run in-process as a single map andreduce task.</description>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/hadoop/HadoopInstall/tmp</value>
<description>A base for other temporarydirectories.</description>
</property>
<property>
<name>dfs.name.dir</name>
<value>/home/hadoop/HadoopInstall/filesystem/name</value>
<description>Determines where on the local filesystem the DFS namenode should store the name table. If this is a comma-delimited list ofdirectories then the name table is replicated in all of the directories, forredundancy. </description>
</property>
<property>
<name>dfs.data.dir</name>
<value>/home/hadoop/HadoopInstall/filesystem/data</value>
<description>Determines where on the local filesystem an DFS datanode should store its blocks. If this is a comma-delimited list of directories,then data will be stored in all named directories, typically on
differentdevices. Directories that do not exist are ignored.</description>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
<description>Default block replication. The actual number ofreplications can be specified when the file is created. The default is used ifreplication is not specified in create time.</description>
</property>
</configuration>
9.部署datanode節點
將namenode上安裝配置完成的hadoop文件拷貝到所有datanode:
$ scp -r /home/hadoop/HadoopInstall gislq-2:/home/hadoop/scp -r/home/hadoop/HadoopInstall
10.啟動Hadoop
啟動之前，我們先要格式化namenode，先進入~/HadoopInstall/hadoop目錄，執行下面的命令
[hadoop@gislq-1:hadoop]$bin/hadoop namenode -format
不出意外，應該會提示格式化成功。如果不成功，就去hadoop/logs/目錄下去查看日志文件
下面就該正式啟動hadoop啦，在bin/下面有很多啟動腳本，可以根據自己的需要來啟動。
* start-all.sh 啟動所有的Hadoop守護。包括namenode,datanode, jobtracker, tasktrack
* s
top-all.sh 停止所有的Hadoop
* start-mapred.sh 啟動Map/Reduce守護。包括Jobtracker和Tasktrack
* stop-mapred.sh 停止Map/Reduce守護
* start-dfs.sh 啟動Hadoop DFS守護.Namenode和Datanode
* stop-dfs.sh 停止DFS守護
在這裡，簡單啟動所有守護
[hadoop@gislq-1:hadoop]$bin/start-all.sh
同樣，如果要停止hadoop，則
[hadoop@gislq-1:hadoop]$bin/stop-all.sh
11.HDFS測試
運行bin/目錄的hadoop命令，可以查看Haoop所有支持的操作及其用法，這裡以幾個簡單的操作為例。
在HDFS建立目錄(在HDFS中建立一個名為testdir的目錄)：
$ bin/hadoop dfs -mkdir testdir
復制文件到HDFS(把本地文件large.zip拷貝到HDFS的根目錄/user/hadoop/下，文件名為testfile.zip)：
$ bin/hadoop dfs -put /home/hadoop/large.zip testfile.zip
查看HDFS的現有文件
$ bin/hadoop dfs -ls
12.C++測試（網上大牛寫的，我暫時還未測試）
分別用c++編寫mapper和reducer程序，完成對文件中的單詞數量的統計：
mapper.cpp：
// c++ map reduce Mapper
// word count example
// 2008.4.18
// by iveney
#include
#include
using namespace std;
int main()
{
string buf;
while( cin>>buf )
cout< return 0;
}
reducer.cpp：
#include
#include
#include
using namespace std; int main()
{
map dict;
map::iterator iter;
string word;
int count;
while( cin>>word>>count )
dict[word]+=count;
iter = dict.begin();
while( iter != dict.end() )
{
cout<first<<”\t”<second< iter++;
}
return 0;
}
編譯兩個源文件：
g++ mapper.cpp -o mapperg++ reducer.cpp -o reducer
簡單測試一下這兩個程序：echo "ge abc ab df " | ./mapper |./reducer
輸出：ab 1abc 1df 1hadoop
運行測試bin/hadoop dfs -mkdir inputbin/hadoop dfs -put/home/hadoop/ap_base_session_fatmt0.txt
inputbin/hadoop jar contrib/streaming/hadoop-0.16.3-streaming.jar -mapper
/home/hadoop/hdfile/mapper -reducer /home/hadoop/hdfile/reducer -input input/ap_base_session_fatmt0.txt-output output
注意：
1、 用streaming方式運行測試程序，執行的是本地文件，所以要講mapper和reducer
兩個程序拷貝到namenode和每個datanode的相同目錄下。本例是將mapper和reducer拷貝到每台機器的
/home/hadoop/hdfile目錄下。
2、 處理的文本文件要先傳到HDFS中，本例是將ap_base_session_fatmt0.txt傳到HDFS的input目錄下。
3、 如果要重新運行測試，需要將HDFS上的output目錄刪除，否則會報output目錄已經存在的錯誤。
刪除命令：bin/hadoop dfs -rmr output
