其實參看Hadoop官方文檔已經能夠很容易配置分佈式框架運行環境了，不過這裏既然寫了就再多寫一點，同時有一些細節需要注意的也說明一下，其實也就是這些細節會讓人摸索半天。Hadoop可以單機跑，也可以配置集羣跑，單機跑就不需要多說了，只需要按照Demo的運行說明直接執行命令即可。這裏主要重點說一下集羣配置運行的過程。
環境
7臺普通的機器，操作系統都是Linux。內存和CPU就不說了，反正Hadoop一大特點就是機器在多不在精。JDK必須是1.5以上的，這個切記。7臺機器的機器名務必不同，後續會談到機器名對於MapReduce有很大的影響。
部署考慮
正如上面我描述的，對於Hadoop的集羣來說，可以分成兩大類角色：Master和Slave，前者主要配置NameNode和JobTracker的角色，負責總管分佈式數據和分解任務的執行，後者配置DataNode和TaskTracker的角色，負責分佈式數據存儲以及任務的執行。本來我打算看看一臺機器是否可以配置成Master，同時也作爲Slave使用，不過發現在NameNode初始化的過程中以及TaskTracker執行過程中機器名配置好像有衝突（NameNode和TaskTracker對於Hosts的配置有些衝突，究竟是把機器名對應IP放在配置前面還是把Localhost對應IP放在前面有點問題，不過可能也是我自己的問題吧，這個大家可以根據實施情況給我反饋）。最後反正決定一臺Master，六臺Slave，後續複雜的應用開發和測試結果的比對會增加機器配置。
實施步驟
- 在所有的機器上都建立相同的目錄，也可以就建立相同的用戶，以該用戶的home路徑來做hadoop的安裝路徑。例如我在所有的機器上都建立了/home/wenchu。
- 下載Hadoop，先解壓到Master上。這裏我是下載的0.17.1的版本。此時Hadoop的安裝路徑就是/home/wenchu/hadoop-0.17.1。
- 解壓後進入conf目錄，主要需要修改以下文件：hadoop-env.sh，hadoop-site.xml、masters、slaves。Hadoop的基礎配置文件是hadoop-default.xml，看Hadoop的代碼可以知道，默認建立一個Job的時候會建立Job的Config，Config首先讀入hadoop-default.xml的配置，然後再讀入hadoop-site.xml的配置（這個文件初始的時候配置爲空），hadoop-site.xml中主要配置你需要覆蓋的hadoop-default.xml的系統級配置，以及你需要在你的MapReduce過程中使用的自定義配置（具體的一些使用例如final等參考文檔）。
以下是一個簡單的hadoop-site.xml的配置：
fs.default.name//你的namenode的配置，機器名加端口 hdfs://10.2.224.46:54310/ mapred.job.tracker//你的JobTracker的配置，機器名加端口 hdfs://10.2.224.46:54311/ dfs.replication//數據需要備份的數量，默認是三 1 hadoop.tmp.dir//Hadoop的默認臨時路徑，這個最好配置，如果在新增節點或者其他情況下莫名其妙的DataNode啓動不了，就刪除此文件中的tmp目錄即可。不過如果刪除了NameNode機器的此目錄，那麼就需要重新執行NameNode格式化的命令。 /home/wenchu/hadoop/tmp/ mapred.child.java.opts//java虛擬機的一些參數可以參照配置 -Xmx512m dfs.block.size//block的大小，單位字節，後面會提到用處，必須是512的倍數，因爲採用crc作文件完整性校驗，默認配置512是checksum的最小單元。 5120000 The default block size for new files.
hadoop-env.sh文件只需要修改一個參數：
# The java implementation to use. Required. export JAVA_HOME=/usr/ali/jdk1.5.0_10
配置你的Java路徑，記住一定要1.5版本以上，免得莫名其妙出現問題。
Masters中配置Masters的IP或者機器名，如果是機器名那麼需要在/etc/hosts中有所設置。Slaves中配置的是Slaves的IP或者機器名，同樣如果是機器名需要在/etc/hosts中有所設置。範例如下，我這裏配置的都是IP：
Masters:
10.2.224.46
Slaves:
10.2.226.40
10.2.226.39
10.2.226.38
10.2.226.37
10.2.226.41
10.2.224.36
建立Master到每一臺Slave的SSH受信證書。由於Master將會通過SSH啓動所有Slave的Hadoop，所以需要建立單向或者雙向證書保證命令執行時不需要再輸入密碼。在Master和所有的Slave機器上執行：ssh-keygen -t rsa。執行此命令的時候，看到提示只需要回車。然後就會在/root/.ssh/下面產生id_rsa.pub的證書文件，通過scp將Master機器上的這個文件拷貝到Slave上（記得修改名稱），例如：scp root@masterIP:/root/.ssh/id_rsa.pub /root/.ssh/46_rsa.pub，然後執行cat /root/.ssh/46_rsa.pub >>/root/.ssh/authorized_keys，建立authorized_keys文件即可，可以打開這個文件看看，也就是rsa的公鑰作爲key，user@IP作爲value。此時可以試驗一下，從master ssh到slave已經不需要密碼了。由slave反向建立也是同樣。爲什麼要反向呢？其實如果一直都是Master啓動和關閉的話那麼沒有必要建立反向，只是如果想在Slave也可以關閉Hadoop就需要建立反向。
將Master上的Hadoop通過scp拷貝到每一個Slave相同的目錄下，根據每一個Slave的Java_HOME的不同修改其hadoop-env.sh。
修改Master上/etc/profile：
新增以下內容：（具體的內容根據你的安裝路徑修改，這步只是爲了方便使用）
export HADOOP_HOME=/home/wenchu/hadoop-0.17.1修改完畢後，執行source /etc/profile來使其生效。
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
在Master上執行Hadoop namenode –format，這是第一需要做的初始化，可以看作格式化吧，以後除了在上面我提到過刪除了Master上的hadoop.tmp.dir目錄，否則是不需要再次執行的。
然後執行Master上的start-all.sh，這個命令可以直接執行，因爲在6中已經添加到了path路徑，這個命令是啓動hdfs和mapreduce兩部分，當然你也可以分開單獨啓動hdfs和mapreduce，分別是bin目錄下的start-dfs.sh和start-mapred.sh。
檢查Master的logs目錄，看看Namenode日誌以及JobTracker日誌是否正常啓動。
檢查Slave的logs目錄看看Datanode日誌以及TaskTracker日誌是否正常。
如果需要關閉，那麼就直接執行stop-all.sh即可。
以上步驟就可以啓動Hadoop的分佈式環境，然後在Master的機器進入Master的安裝目錄，執行hadoop jar hadoop-0.17.1-examples.jar wordcount輸入路徑和輸出路徑，就可以看到字數統計的效果了。此處的輸入路徑和輸出路徑都指的是HDFS中的路徑，因此你可以首先通過拷貝本地文件系統中的目錄到HDFS中的方式來建立HDFS中的輸入路徑：
hadoop dfs -copyFromLocal /home/wenchu/test-in test-in。其中/home/wenchu/test-in是本地路徑，test-in是將會建立在HDFS中的路徑，執行完畢以後可以通過hadoop dfs –ls看到test-in目錄已經存在，同時可以通過hadoop dfs –ls test-in查看裏面的內容。輸出路徑要求是在HDFS中不存在的，當執行完那個demo以後，就可以通過hadoop dfs –ls 輸出路徑看到其中的內容，具體文件的內容可以通過hadoop dfs –cat文件名稱來查看。
經驗總結和注意事項（這部分是我在使用過程中花了一些時間走的彎路）：
- Master和Slave上的幾個conf配置文件不需要全部同步，如果確定都是通過Master去啓動和關閉，那麼Slave機器上的配置不需要去維護。但如果希望在任意一臺機器都可以啓動和關閉Hadoop，那麼就需要全部保持一致了。
- Master和Slave機器上的/etc/hosts中必須把集羣中機器都配置上去，就算在各個配置文件中使用的是IP。這個吃過不少苦頭，原來以爲如果配成IP就不需要去配置Host，結果發現在執行Reduce的時候總是卡住，在拷貝的時候就無法繼續下去，不斷重試。另外如果集羣中如果有兩臺機器的機器名如果重複也會出現問題。
- 如果在新增了節點或者刪除節點的時候出現了問題，首先就去刪除Slave的hadoop.tmp.dir，然後重新啓動試試看，如果還是不行那就乾脆把Master的hadoop.tmp.dir刪除（意味着dfs上的數據也會丟失），如果刪除了Master的hadoop.tmp.dir，那麼就需要重新namenode –format。
- Map任務個數以及Reduce任務個數配置。前面分佈式文件系統設計提到一個文件被放入到分佈式文件系統中，會被分割成多個block放置到每一個的DataNode上，默認dfs.block.size應該是64M，也就是說如果你放置到HDFS上的數據小於64，那麼將只有一個Block，此時會被放置到某一個DataNode中，這個可以通過使用命令：hadoop dfsadmin –report就可以看到各個節點存儲的情況。也可以直接去某一個DataNode查看目錄：hadoop.tmp.dir/dfs/data/current就可以看到那些block了。Block的數量將會直接影響到Map的個數。當然可以通過配置來設定Map和Reduce的任務個數。Map的個數通常默認和HDFS需要處理的blocks相同。也可以通過配置Map的數量或者配置minimum split size來設定，實際的個數爲：max(min(block_size,data/#maps),min_split_size)。Reduce可以通過這個公式計算：0.95*num_nodes*mapred.tasktracker.tasks.maximum。
總的來說出了問題或者啓動的時候最好去看看日誌，這樣心裏有底。
Hadoop中的命令（Command）總結
這部分內容其實可以通過命令的Help以及介紹瞭解，我主要側重於介紹一下我用的比較多的幾個命令。Hadoop dfs 這個命令後面加參數就是對於HDFS的操作，和Linux操作系統的命令很類似，例如：
Hadoop dfs –ls就是查看/usr/root目錄下的內容，默認如果不填路徑這就是當前用戶路徑；
Hadoop dfs –rmr xxx就是刪除目錄，還有很多命令看看就很容易上手；
Hadoop dfsadmin –report這個命令可以全局的查看DataNode的情況；
Hadoop job後面增加參數是對於當前運行的Job的操作，例如list,kill等；
Hadoop balancer就是前面提到的均衡磁盤負載的命令。
其他就不詳細介紹了。
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