本节书摘来自华章计算机《Hadoop与大数据挖掘》一书中的第2章，第2.2节，作者 张良均 樊哲 位文超 刘名军 许国杰 周龙 焦正升，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。
上面的虚拟机参数配置只是参考，可以根据自身机器的实际情况进行调整。
在配置好Hadoop集群所需机器后，先确认下集群拓扑，本次部署采用的集群拓扑如图2-16所示。
如文中未做说明，则所有操作都是在root用户下执行。但是，在生产环节，一般不会使用root用户，这点需要注意。
（1）文件下载
到www.oracle.com网站上下载自己系统对应JDK版本。文件名如jdk-7u-linux-x64.tar.gz，注意下载64位的版本。
（2）解压文件
把下载下来的文件上传到Linux机器，并解压缩到某个路径下，如/usr/local目录。
mv jdk-7u<version>-linux-x64.tar.gz /usr/ local tar zxvf jdk-7u<version>-linux-x64.tar.gz（3）配置Java环境变量
编辑/etc/profile文件，在末尾加上Java配置，如代码清单2-1所示。
1）生成公钥和私钥，执行ssh-keygen –t rsa，接着按3次Enter键即可，如代码清单2-2所示。
在~/.ssh目录生成两个文件，id_rsa为私钥，id_rsa.pub为公钥。
2）设置hosts文件。在/etc/hosts文件中配置IP与HOSTNAME的映射（IP根据自己机器情况设置），如代码清单2-3所示。
3）导入公钥到认证文件，执行ssh-copy-id命令，如代码清单2-4所示。
接着分别执行：
ssh-copy-id -i /root/.ssh/id_rsa.pub slave1 ssh-copy-id -i /root/.ssh/id_rsa.pub slave2 ssh-copy-id -i /root/.ssh/id_rsa.pub slave3即可导入公钥到其他所有子节点。
4）验证。打开终端，直接输入ssh master、ssh slave1、ssh slave2、ssh slave3，如果可直接登录，而不需要输入密码，则ssh无密码登录配置成功。
[root@master ~]# ssh master Last login: Tue Nov 3 18:39:41 2015 from 192.168.0.1配置NTP主要是为了进行集群间的时间同步，需要注意在master、slave1、slave2、slave3节点分别执行“yum install ntp”，即可安装该软件。
假设将Master节点作为NTP服务主节点，那么其配置（修改/etc/ntp.conf文件）如代码清单2-5所示。
在slave1~slave3配置NTP，同样修改/etc/ntp.conf文件，内容如代码清单2-6所示。
在master、slave1、slave2、slave3节点执行“service ntpd start &chkconfig ntpd on”，即可启动并永久启动NTP服务。
上传Hadoop安装包到master机器，并解压缩到/usr/local目录，使用代码：
tar -zxf hadoop-2.6.0.tar.gz -C /usr/localHadoop配置涉及的配置文件有以下7个：
各个配置文件修改如下所示。
1）配置文件1：hadoop-env.sh。
该文件是Hadoop运行基本环境的配置，需要修改为JDK的实际位置。故在该文件中修改JAVA_HOME值为本机安装位置，如代码清单2-7所示。
2）配置文件2：yarn-env.sh。
该文件是YARN框架运行环境的配置，同样需要修改Java所在位置。在该文件中修改JAVA_HOME值为本机安装位置，如代码清单2-8所示。
3）配置文件3：slaves。
该文件里面保存所有slave节点的信息，如代码清单2-9所示。
4）配置文件4：core-site.xml，配置内容如代码清单2-10所示。
这个是Hadoop的核心配置文件，这里需要配置两个属性：fs.defaultFS配置了Hadoop的HDFS系统的命名，位置为主机的8020端口，这里需要注意替换hdfs://master:8020，中的斜体master，该名字为NameNode所在机器的机器名；hadoop.tmp.dir配置了Hadoop的临时文件的位置。
5）配置文件5：hdfs-site.xml，配置内容如代码清单2-11所示。
这个是HDFS相关的配置文件，dfs.namenode.name.dir和dfs.datanode.data.dir分别指定了NameNode元数据和DataNode数据存储位置；dfs.namenode.secondary.http-address配置的是SecondaryNameNode的地址，同样需要注意修改“master”为实际Secondary-NameNode地址；dfs.replication配置了文件块的副本数，默认就是3个，所以这里也可以不配置。
6）配置文件6：mapred-site.xml，配置内容如代码清单2-12所示。
这个是MapReduce相关的配置，由于Hadoop2.x使用了YARN框架，所以必须在ma-preduce.framework.name属性下配置yarn。mapreduce.jobhistory.address和mapreduce.job-history.webapp.address是与JobHistoryServer相关的配置，即运行MapReduce任务的日志相关服务，这里同样需要注意修改“master”为实际服务所在机器的机器名。
7）配置文件7：yarn-site.xml，配置内容如代码清单2-13所示。
该文件为YARN框架的配置，在最开始命名了一个名为yarn.resourcemanager.hostname的变量，这样在后面YARN的相关配置中就可以直接引用该变量了。其他配置保持不变即可。
将配置好的Hadoop复制到其他节点，直接执行如代码清单2-14所示命令即可（注意，本文使用的从节点名字是slave1、slave2、slave3，读者可根据自己机器实际情况修改）。
做完Hadoop的所有配置后，即可执行格式化NameNode操作。该操作会在NameNode所在机器初始化一些HDFS的相关配置，其命令如代码清单2-15所示。
若出现“Storage directory /data/hadoop/hdfs/name has been successsully formatted”的提示，则格式化成功（注意，/data/hadoop/hdfs/name目录就是前面配置的dfs.namenode.name.dir的值）。
启动集群，只需要在master节点（NameNode服务所在节点）直接进入Hadoop安装目录，分别执行如代码清单2-16所示的命令即可。
关闭集群，同样只需要在master节点（NameNode服务所在节点）直接进入Hadoop安装目录，分别执行如代码清单2-17所示的命令即可（注意关闭顺序）。
Hadoop集群相关服务监控如表2-2所示，其监控示意分别如图2-17、图2-18、图2-19所示。
在使用Hadoop的过程中，如果每次启动Hadoop集群都需要分别执行3次命令才能启动集群，那么每次集群启动或关闭都将很繁琐。为了减少这种操作，可以编写一个脚本来控制Hadoop集群的启动与关闭，所以本实验就是完成这个功能。
实验步骤：1）学习Linux shell命令相关代码；2）了解Hadoop集群启动关闭流程；3）编写集群启动关闭shell脚本；4）测试运行。
在书中的后续内容中，会针对Hadoop相关MapReduce程序进行讲解以及开发，一个好的程序讲解及代码编写环境，将会非常有利于对应的分析，所以本节就对Hadoop代码分析与开发环境配置做讲解。
3）打开eclipse，依次选择Window->Perspective->Open Perspective->Other->Map/Reduce，如图2-22、图2-23所示。
选中后，单击OK按钮，重启Eclipse。
4）单击图2-24中箭头所指小象图标，即可添加集群。
5）配置参数，如图2-25所示。
6）查看配置的集群，如图2-26、图2-27所示。
思考：1）为什么要配置Hadoop IDE，不配置可以吗？还有其他的配置方式吗？
2）如果有其他方式配置Hadoop IDE，会是什么呢？
