hadoop简介：
(*)Apache Hadoop是一款支持數據密集型分佈式應用并以Apache 2.0許可協議發佈的開源軟體框架。它支持在商品硬件構建的大型集群上運行的應用程序。Hadoop是根據Google公司發表的MapReduce和Google檔案系統的論文自行實作而成。
Hadoop框架透明地為應用提供可靠性和數據移動。它實現了名為MapReduce的編程範式：
應用程序被分割成許多小部分，而每個部分都能在集群中的任意節點上執行或重新執行。此外，Hadoop還提供了分佈式文件系統，用以存儲所有計算節點的數
據，這為整個集群帶來了非常高的帶寬。MapReduce和分佈式文件系統的設計，使得整個框架能夠自動處理節點故障。它使應用程序與成千上萬的獨立計算
的電腦和PB級的數據。現在普遍認為整個Apache
Hadoop“平台”包括Hadoop內核、MapReduce、Hadoop分佈式文件系統（HDFS）以及一些相關項目，有Apache
Hive和Apache HBase等等。
主节点包括名称节点、从属名称节点和 jobtracker 守护进程(即所谓的主守护进程)以及管理
集群所用的实用程序和浏览器。从节点包括 tasktracker 和数据节点(从属守护进程)。两种设
置的不同之处在于,主节点包括提供 Hadoop 集群管理和协调的守护进程,而从节点包括实现
Hadoop 文件系统(HDFS)存储功能和 MapReduce 功能(数据处理功能)的守护进程。
每个守护进程在 Hadoop 框架中的作用。namenode 是 Hadoop 中的主服务器,它管理文件系
统名称空间和对集群中存储的文件的访问。还有一个 secondary namenode,它不是
namenode 的冗余守护进程,而是提供周期检查点和清理任务。在每个 Hadoop 集群中可以找
到一个 namenode 和一个 secondary namenode。
datanode 管理连接到节点的存储(一个集群中可以有多个节点)。每个存储数据的节点运行一
个 datanode 守护进程。
每个集群有一个 jobtracker,它负责调度 datanode 上的工作。每个 datanode 有一个
tasktracker,它们执行实际工作。jobtracker 和 tasktracker 采用主-从形式,jobtracker 跨
datanode 分发工作,而 tasktracker 执行任务。jobtracker 还检查请求的工作,如果一个
datanode 由于某种原因失败,jobtracker 会重新调度以前的任务。
环境:rhel6.3 selinux and iptables disabled, sshd enabled
主机: 192.168.1.120 master
192.168.1.122 slave
192.168.1.123 slave
192.168.1.121 slave(在线添加)
软件:hadoop.apache.org
master 配置：
sh jdk-6u32-linux-x64.bin
mv jdk1.6.0_32/ /usr/local/jdk
tar zxf hadoop-1.1.2.tar.gz -C /usr/local/
cd /usr/local/hadoop-1.1.2/
mv hadoop-1.1.2/ hadoop //便于以后升级
mv jdk/ hadoop/ //便于以后升级
vi conf/hadoop-env.sh :
# The java implementation to use. Required.
export JAVA_HOME=/usr/local/hadoop/jdk
cd conf/
vi core-site.xml :
<configuration>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://192.168.1.120:9000</value>
</property>
</configuration>
vi hdfs-site.xml :
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
</configuration>
vi mapred-site.xml:
<configuration>
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>192.168.1.120:9001</value>
</property>
</configuration>
yum install openssh-clients -y
ssh-keygen
ssh-copy-id localhost
ssh-copy-id 192.168.1.122
ssh-copy-id 192.168.1.123
scp -r hadoop/ 192.168.1.122:/usr/local/
scp -r hadoop/ 192.168.1.123:/usr/local/
cd /usr/local/hadoop
bin/hadoop namenode -format
bin/start-all.sh //启动hadoop
jdk/bin/jps //查看时候否启动成功，正常如下：
[root@server120 hadoop]# jdk/bin/jps
12681 NameNode
13260 Jps
12918 JobTracker
12826 SecondaryNameNode
slave配置：
只要在master作scp之前：yum install openssh-clients -y
在master启动之后，cd /usr/local/hadoop
jdk/bin/jps //查看slave是否启动成功，正常如下：
3182 TaskTracker
4075 Jps
3095 DataNode
上述启动成功之后，还可以在web页面查看状态:
NameNode:http://192.168.1.120:50070
http:/JobTracker://192.168.1.120:50030
测试：
在master:
cd /usr/local/hadoop
bin/hadoop fs -put conf/ dir1 上传数据
bin/hadoop fs -ls 查看数据信息
bin/hadoop jar hadoop-examples-1.1.2.jar wordcount dir1 dir2 关键字统计，输出统计结果到dir2
在统计过程中，可以在上述web页面产看状态和进度
hadoop 在线添加节点:
在master:
ssh-copy-id 192.168.1.121
cd /usr/local/hadoop/conf
vi slaves :添加192.168.1.121
cd ..
scp -r hadoop/ 192.168.1.121:/usr/local/
在新增节点上启动服务:
cd /usr/local/hadoop/
bin/hadoop-daemon.sh start datanode
bin/hadoop-daemon.sh start tasktracker
均衡数据:
bin/start-balancer.sh
1)如果不执行均衡,那么 cluster 会把新的数据都存放在新的 datanode 上,这样会降低 mapred
的工作效率
2)设置平衡阈值,默认是 10%,值越低各节点越平衡,但消耗时间也更长
bin/start-balancer.sh -threshold 5
hadoop 在线删除 datanode 节点:
在 master 上修改 conf/mapred-site.xml,添加：
<property>
name>dfs.hosts.exclude</name>
<value>/usr/local/hadoop/conf/excludes</value>
</property>
<property>
<name>mapred.hosts.exclude</name>
<value>/usr/local/hadoop/conf/excludes</value>
在 d/usr/local/hadoop/conf下创excludes 文件,并添加需要删除的主机,一行一个:
echo 192.168.1.121 > excludes
在 master 上在线刷新节点
bin/hadoop dfsadmin -refreshNodes
可以通过以下命令查看 datanode 状态
bin/hadoop dfsadmin -report