集群规划：
主机名 IP 安装的软件
master 192.168.1.201 jdk、hadoop、zookeeper
slave1 192.168.1.202 jdk、hadoop、zookeeper
slave2 192.168.1.203 jdk、hadoop、zookeeper
虚拟机安装技巧快速法： 先装master镜像，先操作后面“先在master上安装jdk（建议非openjdk）“这一节中的教程，安装ntp同步时间，接着按下面常用命令分别修改master主机名，ip地址和绑定hostname与ip，ip和主机名均按上面集群规划修改, 然后将master镜像克隆两个，分别为slave1、slave2，当然可以更多，接着按下面常用命令分别修改克隆的主机名，ip地址，再开启所有虚拟机并在master节点配置ssh免密登录到slave节点，接着按后面教程搭建hadoop集群 zookeeper Hbase集群。
注意版本兼容问题
本博客：
jdk1.7
zookeeper3.4.14
hbase 1.5.0
hadoop 2.8.5
下面为版本兼容列表：
jdk与hbase兼容问题
安集群常用命令
root@master
即当前用户@主机名(hostname)
在master镜像中最好创建一个用户叫hadoop,解压什么的所有操作都用hadoop来操作
修改主机名
vim /etc/hostname
立即生效： hostname 主机名
修改ip地址
vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
重启服务:
service network restart
绑定hostname与ip
vim /etc/hosts
ntp同步时间
sudo yum install ntp.x86_64
systemctl start ntpd
ntpdate time1.aliyun.com
date
#重启命令
systemctl restart ntpd
配置ssh免密登录
1.客户端生成公私钥
本地客户端生成公私钥：（一路回车默认即可）
ssh-keygen
上面这个命令会在用户目录.ssh文件夹下创建公私钥
cd ~/.ssh
ls
下创建两个密钥：
- id_rsa （私钥）
- id_rsa.pub (公钥）
2 免密登录集群其他服务器salve2 slave1
还有 ssh-copy-id master@master
测试成功
同理分别在slave1 slave2上执行同样的免密操作
先在master上安装jdk（建议非openjdk）
先下载jdk for linux,本文后缀为.zip其实是一样的，下载链接：https://download.csdn.net/download/Justdoforever/12527560
tar.gz后缀格式JDK安装方式
安装jdk-7u79-linux-x64.tar.gz。
在/usr目录下新建java文件夹，命令行：
[root@localhost Desktop]# mkdir /usr/java
进入JDK压缩包所在目录，将压缩包复制到java文件夹中。复制文件用cp xxx命令，复制文件夹用cp -r xxx，命令行：
[root@localhost Desktop]# cp jdk-7u79-linux-x64.gz /usr/java
然后返回到根目录，再进入java目录，命令行：
[root@localhost Desktop]# cd /
[root@localhost Desktop]# cd /usr/java
压缩包解压，命令行：
[root@localhost Desktop]# tar xvf jdk-7u79-linux-x64.gz
或者 [root@localhost Desktop]# unzip jdk-7u79-linux-x64.zip
删除压缩包，输入yes确认删除。命令行：
[root@localhost java]# rm jdk-7u79-linux-x64.gz
rm: remove regular file `jdk-7u79-linux-x64.gz'? yes
设置对所有用户有效方式：修改/etc/profile文件设置系统变量，设置jdk环境变量，该方式对所有用户有效。
使用VI编辑，输入命令，回车确认。命令行：
[root@localhost Desktop]# vi /etc/profile
打开之后在文件末尾添加下面配置。通过鼠标滑轮滚动到文件末尾，上下左右方向键控制光标输入位置。
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_79
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
配置好后，按Esc退出，按Shift加英文冒号shift + : 然后输入wq，按Enter回车键确认。取消编辑按Ctrl+z。
使profile配置生效。命令行：
[root@localhost Desktop]# source /etc/profile
安装步骤：
1.安装配置zooekeeper集群（在master上操作）3.4.14版本链接https://mirrors.bfsu.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.14/ 用什么版本下面替换一下就好了
1.1解压
tar -zxvf zookeeper-3.4.6.tar.gz -C /usr/local
1.2修改配置
cd /usr/local/zookeeper-3.4.6/conf/
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
vim zoo.cfg
server.id=host:port1:port2
其中id为一个数字，表示zk进程的id，这个id也是dataDir目录下myid文件的内容。
host是该zk进程所在的IP地址，port1表示follower和leader交换消息所使用的端口，port2表示选举leader所使用的端口。
dataDir
其配置的含义跟单机模式下的含义类似，不同的是集群模式下还有一个myid文件。myid文件的内容只有一行，且内容只能为1 - 255之间的数字，这个数字亦即上面介绍server.id中的id，表示zk进程的id。
修改：dataDir=/usr/local/zookeeper-3.4.6/tmp
在最后添加：
server.1=master:2888:3888
server.2=slave1:2888:3888
server.3=slave2:2888:3888
保存退出
然后创建一个tmp文件夹
mkdir /usr/local/zookeeper-3.4.6/tmp
再创建一个空文件
touch /usr/local/zookeeper-3.4.6/tmp/myid
最后向该文件写入ID
echo 1 > /usr/local/zookeeper-3.4.6/tmp/myid
1.3将配置好的zookeeper拷贝到其他节点(首先分别在slave1、slave2创建相应目录：mkdir /usr/local)
scp -r /usr/local/zookeeper-3.4.6/ slave1:/usr/local/
scp -r /usr/local/zookeeper-3.4.6/ slave2:/usr/local/
注意：修改slave1、slave2对应/usr/local/zookeeper-3.4.6/tmp/myid内容
slave1：
echo 2 > /usr/local/zookeeper-3.4.6/tmp/myid
slave2：
echo 3 > /usr/local/zookeeper-3.4.6/tmp/myid
2.安装配置hadoop集群（在master上操作）下载链接为zip，解压命令换为unzip，具体命令百度，可能要安装该命令：https://download.csdn.net/download/Justdoforever/12487962
2.1解压
tar -zxvf hadoop-2.4.0.tar.gz -C /usr/local/
2.2配置HDFS（hadoop2.0以上所有的配置文件都在$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下）
#将hadoop添加到环境变量中
vim /etc/profile
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_55
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-2.4.0
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin
#使变量生效
source /etc/profile
#hadoop2.0的配置文件全部在$HADOOP_HOME/etc/hadoop下
cd /usr/local/hadoop-2.4.0/etc/hadoop
2.2.1修改hadoo-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_55
2.2.2修改core-site.xml
<configuration>
<!-- 指定hdfs的nameservice为master -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://master:9000</value>
</property>
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>master</value>
</property>
<!--zookeeper配置-->
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>master:2181,slave1:2181,slave2:2181</value>
</property>
<!-- 指定缓存大小 -->
<property>
<name>io.file.buffer.size</name>
<value>131072</value>
</property>
<!-- 指定hadoop临时目录 -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/usr/local/hadoop-2.8.5/tmp</value>
</property>
</configuration>
hadoop中有3个核心组件：
分布式文件系统：HDFS —— 实现将文件分布式存储在很多的服务器上
分布式运算编程框架：MAPREDUCE —— 实现在很多机器上分布式并行运算
分布式资源调度平台：YARN —— 帮用户调度大量的mapreduce程序，并合理分配运算资源
2.2.3修改hdfs-site.xml
<configuration>
<!--指定hdfs的nameservice为master，需要和core-site.xml中的保持一致 -->
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>master</value>
</property>
<!-- ns1下面有两个NameNode，分别是nn1，nn2 -->
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.master</name>
<value>nn1,nn2</value>
</property>
<!-- nn1的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.master.nn1</name>
<value>192.168.1.201:9000</value>
</property>
<!-- nn1的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.master.nn1</name>
<value>192.168.1.201:50070</value>
</property>
<!-- nn2的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.master.nn2</name>
<value>192.168.1.202:9000</value>
</property>
<!-- nn2的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.master.nn2</name>
<value>192.168.1.202:50070</value>
</property>
<!-- 指定NameNode的元数据在JournalNode上的存放位置 -->
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://192.168.1.201:8485;192.168.1.202:8485;192.168.1.203:8485/master</value>
</property>
<!-- 指定JournalNode在本地磁盘存放数据的位置 -->
<property>
<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
<value>/usr/local/hadoop-2.8.5/journal</value>
</property>
<!-- 开启NameNode失败自动切换 -->
<property>
<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 配置失败自动切换实现方式 -->
<property>
<name>dfs.client.failover.proxy.provider.master</name>
<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>
<!-- 配置隔离机制方法，多个机制用换行分割，即每个机制暂用一行-->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.methods</name>
<value>
sshfence
shell(/bin/true)
</value>
</property>
<!-- 使用sshfence隔离机制时需要ssh免登陆 注意一下标红的路径名，为master登录用户的名字，不是hostname-->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
<value>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value>
</property>
<!-- 配置sshfence隔离机制超时时间 -->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>
<value>30000</value>
</property>
</configuration>
2.2.4修改mapred-site.xml
<configuration>
<!-- 指定mr框架为yarn方式 -->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
Yarn 框架相对于老的 MapReduce 框架什么优势呢？我们可以看到：
1. 这个设计大大减小了 JobTracker（也就是现在的 ResourceManager）的资源消耗，并且让监测每一个 Job 子任务 (tasks) 状态的程序分布式化了，更安全、更优美。
2. 在新的 Yarn 中，ApplicationMaster 是一个可变更的部分，用户可以对不同的编程模型写自己的 AppMst，让更多类型的编程模型能够跑在 Hadoop 集群中，可以参考 hadoop Yarn 官方配置模板中的 mapred-site.xml 配置。
3. 对于资源的表示以内存为单位 ( 在目前版本的 Yarn 中，没有考虑 cpu 的占用 )，比之前以剩余 slot 数目更合理。
4. 老的框架中，JobTracker 一个很大的负担就是监控 job 下的 tasks 的运行状况，现在，这个部分就扔给 ApplicationMaster 做了，而 ResourceManager 中有一个模块叫做 ApplicationsMasters( 注意不是 ApplicationMaster)，它是监测 ApplicationMaster 的运行状况，如果出问题，会将其在其他机器上重启。
5. Container 是 Yarn 为了将来作资源隔离而提出的一个框架。这一点应该借鉴了 Mesos 的工作，目前是一个框架，仅仅提供 java 虚拟机内存的隔离 ,hadoop 团队的设计思路应该后续能支持更多的资源调度和控制 , 既然资源表示成内存量，那就没有了之前的 map slot/reduce slot 分开造成集群资源闲置的尴尬情况。
2.2.5修改yarn-site.xml
<configuration>
<!-- 指定resourcemanager地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>master</value>
</property>
<!-- 指定nodemanager启动时加载server的方式为shuffle server -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>
2.2.6修改slaves(slaves是指定子节点的位置，因为要在itcast01上启动HDFS、在itcast03启动yarn，所以itcast01上的slaves文件指定的是datanode的位置，itcast03上的slaves文件指定的是nodemanager的位置)
slave1
slave2
2.4将配置好的hadoop拷贝到其他节点
scp -r /usr/local/hadoop-2.4.0/ slave1:/usr/local/
scp -r /usr/local/hadoop-2.4.0/ slave2:/usr/local/
拷贝完要配置环境，slave1 slave2
#将hadoop添加到环境变量中
vim /etc/profile
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_55
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-2.4.0
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin
#使变量生效
source /etc/profile
###注意：严格按照下面的步骤
2.5启动zookeeper集群（分别在master、slave1、slave2上启动zk）
cd /usr/local/zookeeper-3.4.5/bin/
./zkServer.sh start
#查看状态：一个leader，两个follower
./zkServer.sh status
2.6启动journalnode（分别在在master、slave1、slave2上执行）
cd /usr/local/hadoop-2.4.0
sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
#运行jps命令检验，master、slave1、slave2上多了JournalNode进程
1〉上面在Active Namenode与StandBy Namenode之间的绿色区域就是JournalNode,当然数量不一定只有1个,作用相当于NFS共享文件系统.Active Namenode往里写editlog数据,StandBy再从里面读取数据进行同步.
2〉 NameNode之间共享数据（NFS 、Quorum Journal Node（用得多））
3〉两个NameNode为了数据同步，会通过一组称作JournalNodes的独立进程进行相互通信。当active状态的NameNode的命名空间有任何修改时，会告知大部分的JournalNodes进程。standby状态的NameNode有能力读取JNs中的变更信息，并且一直监控edit log的变化，把变化应用于自己的命名空间。standby可以确保在集群出错时，命名空间状态已经完全同步了。
4〉 Hadoop中的NameNode好比是人的心脏，非常重要，绝对不可以停止工作
2.7格式化HDFS
#在master上执行命令: hdfs namenode -format
#格式化后会在根据core-site.xml中的hadoop.tmp.dir配置生成个文件，这里我配置的是/usr/local/hadoop-2.4.0/tmp，然后将/usr/local/hadoop-2.4.0/tmp拷贝到slave1的/usr/local/hadoop-2.4.0/下。
scp -r tmp/ slave1:/usr/local/hadoop-2.4.0/
2.8格式化ZK(在master上执行即可)
hdfs zkfc -formatZK
2.9启动HDFS(在master上执行)
sbin/start-dfs.sh
2.10启动YARN(在master上操作)
sbin/start-yarn.sh
到此，hadoop-2.8.5配置完毕，可以统计浏览器访问:
http://192.168.1.201:50070
NameNode 'itcast01:9000' (active)
http://192.168.1.202:50070
NameNode 'itcast02:9000' (standby)
至此搞定hadoop~恭喜你也完成了。
最开始hbase用的1.1.5后面查资料，发现不兼容，后选1.5.0
wget http://archive.apache.org/dist/hbase/1.5.0/hbase-1.5.0-bin.tar.gz
一定记得同步三台机器时间
1.上传hbase安装包
2.解压
3.配置hbase集群，要修改3个文件（首先zk集群已经安装好了）
注意：要把hadoop的hdfs-site.xml和core-site.xml 放到hbase/conf下
3.1修改hbase-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_80
//告诉hbase使用外部的zk
export HBASE_MANAGES_ZK=false
3.1修改hbase-site.xml
vim hbase-site.xml<configuration>
<!-- 指定hbase在HDFS上存储的路径 -->
<property>
<name>hbase.rootdir</name>
<value>hdfs://192.168.1.201:9000/hbase</value>
</property>
<!-- 指定hbase是分布式的 -->
<property>
<name>hbase.cluster.distributed</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 指定zk的地址，多个用“,”分割 -->
<property>
<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
<value>master:2181,slave1:2181,slave2:2181</value>
</property>
</configuration>
vim regionservers
master
slave1
slave2
3.2拷贝hbase到其他节点
scp -r /usr/local/hbase-0.96.2-hadoop2/ slave1:/usr/local/
scp -r /usr/local/hbase-0.96.2-hadoop2/ slave2:/usr/local/4.将配置好的HBase拷贝到每一个节点并同步时间。
5.启动所有的hbase
分别启动zk
./zkServer.sh start
启动hbase集群
start-dfs.sh
启动hbase，在主节点上运行：
start-hbase.sh
6.通过浏览器访问hbase管理页面
192.168.1.201:16010
7.为保证集群的可靠性，要启动多个HMaster
hbase-daemon.sh start master
自此大功告成，花费了我5天时间， 太难了，以后装软件之间一定要考虑版本兼容性问题。共勉！！！