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前言
前面我们主要分析了搭建Hadoop集群所需要准备的内容和一些提前规划好的项，本篇我们主要来分析如何安装CentOS操作系统，以及一些基础的设置，闲言少叙，我们进入本篇的正题。
技术准备
VMware虚拟机、CentOS 6.8 64 bit
安装流程
因为我的笔记本是Window7操作系统，然后内存配置，只有8G，内存配置太低了，当然为了演示，我会将Hadoop集群中的主节点分配2GB内存，然后剩余的三个节点都是1GB配置。
所有的节点存储我都设置为50GB。
在安装操作系统之前，我们需要提前规划好操作系统的分区如何设置，我们知道，在Linux系统中，它的磁盘分区并不同于Windows系统，它是通过目录挂载的方式进行分区，简单点说的话就是将不同的系统内置目录进行分配到不同的逻辑分区中，然后我们在进行存储的时候只需要根据目录进行存放就可以了。
上面的这种分区方式是和Windows操作系统有区别的，当然在Linux操作系统中还存在磁盘格式的不同，比如一般常见的格式为：ext2，ext3，ext4等，我们当前最常用的就是ext3，关于每种格式的不同点和应用场景大家有兴趣的可以网上查阅，这里不再赘述。
那么我们来分析一下Linux系统中最常见的几种目录分区方式
以上为我基于我们的50GB的存储空间做的一个规划，如果生产或者物理机大家可以根据需要成比例递增。
下面，咱们进去CentOS操作系统的详细安装过程。
1、首先需要在VMWare中创建一个新的计算机，然后指定CentOS的镜像路径和用户名和密码。
2、指定当前虚拟机操作系统的存储大小和内存大小。
3、点击完成VMware就进入了系统自动安装的过程中，然后等待完成安装就可以。
4、至此，我们已经成功的安装上了CentOS操作系统，然后安装的过程中顺便创建了一个新用户Hadoop，这个账户就是我们后面安装Hadoop集群环境所使用的账号。
5、我们登陆到CentOS操作系统，然后进入系统的首先要做的事情就是：改计算机名！改计算机名！改计算机名！。
打开终端输入界面，然后根据角色更改当前计算机的名称。打开终端的方式是在右键——>Open In Terminal
至此，你的计算机名称更改完毕！
6、在修改完成计算机名之后，我们需要做的就是设置固定IP,然后配置Host文件。
当然，这里有几个知识点需要跟大家讲解一下，就是关于网络的配置，其实在VMware虚拟机中存在几种网络模式：
其实，这里最常用的就是第二种模式：NAT模式（N）:用于共享主机的IP地址，但是，这里我需要跟大家讲解的是，其实在我们的生产环境中，每一台虚拟机都是需要独立配置IP的，为了最大限度的避免因为宿主机的网络带来的问题，在Hadoop集群中我们选择第一种模式：桥接模式（B）:直接连接物理网络。啥意思呢？意思就是很简单，虽然你现在用的是虚拟机，但是把它当成物理机一样，也给插上网线，连接到本地的网络中去。
当然，如果选择这种方式的前提是要保证你的局域网的网段和之前咱们规划的IP是一致的，必须都是192.168.1.* 这种网段，这样的目的很简单就是宿主机和我们的虚拟机能够直接通信，那就意味这主机能联网，我们的虚拟机就能联网。
然后，我们进入我们的虚拟机进行固定IP的设置。
我们利用界面进行设置，毕竟这种方式比较简单易操作：
然后，根据我们之前的系统规划，将我们的IP设置上，这里有一个选项一定要勾选上：Available to all users.我之前搭建集群的时候就因为这一个选择折腾了我一天的时间！！这都是坑哈...记住了！！！勾上！！
然后，就是验证我们当前虚拟机是否能上网，IP是否能成功配置。
然后，确保能上网，毕竟咱们需要下载很多安装包。
应该明白上面我输入的含义吧、这货是最常用的命令。
最后一定要记得修改我们的hosts文件，当然了在生产集群中一般都会有自己的DNS服务器，但是这里我们条件有限，就手动的配置下Host文件得了。
切换至root超级管理员账户，然后修改host文件，执行以下命令：
vim /etc/hosts
保存文件，然后重启一下服务器。至此，关于服务器的网络我们已经配置完成了。
7、上面我们完成了CentOS的基础配置，确保了计算机能够联网，下面我们就需要下载Hadoop安装包，然后进入Hadoop集群的搭建工作。
首先，我们需要下载安装Hadoop集群环境中需要的Jdk包，因为Java编写的嘛，然后下载Hadoop安装包，所以我们切换到CentOS的Downloads目录下：
cd /home/hadoop/Downloads
然后，下载我们所需要的安装包，到这个目录下：
cd /home/hadoop/Downloads/
我们找到相关的版本的java JDK和Hadoop版本包，这里我们选择Hadoop 最新的安装包，记住下载安装包的时候一定要上Hadoop官网上下载，能避免很多不必要的麻烦。
CentOS中下载脚本如下：
wget http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/hadoop-2.6.4/hadoop-2.6.4.tar.gz
然后，我们下载JDK,这个上Oracle官网上，找到最新版本的JDK下载就可以了，同样我们也保存到Downloads目录中。
JDK下载脚本如下:
wget http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/8u101-b13/jdk-8u101-linux-x64.tar.gz
到此，我们已经准备好了相关的安装包，有图有真相：
当然了，如果感觉这种方式比较麻烦，就直接下载到本地，然后拷贝到CentOS系统中就可以了，文章的最后我也会给出相关的下载包文件，再次提醒：一定要上官网下载！
8、上面完成了安装包的下载，下面就是Hadoop配置了。
其实，关于Hadoop环境的配置分为两步：1、Java环境配置；2、Hadoop配置。原因很简单，因为Hadoop就是Java语言编写的，所以一定要先配置好Java环境。
首先，我们来解压刚才我们下载的JDK文件，然后配置环境变量。
解压脚本如下，记住一点要在刚才咱们下载的Downloads文件夹下进行：
tar -zxvf jdk-8u101-linux-x64.tar.gz
如果这里一直报错，或者没法解压，那说明你下载的JDK安装包不完整，需要从新下载，或者你直接Windows环境下确保下载完成，顺便解压了。
所以，这里我就用了之前已经下载的jdk版本，直接解压就好了。
然后，上面我们已经介绍过，一般将安装的程序存入到系统的/usr目录中，所以这里在usr目录中创建一个Java目录，然后配置环境变量。
mkdir /usr/java
上面的脚本需要在root超级用户下进行创建，所以在执行命令的需要先用su命令进行提权。创建完成之后，记得更改一下这个java新建目录的权限。
chown hadoop:hadoop /usr/java/
上面的脚本就是将这个新建的java目录，变更Owner，直接赋权给hadoop用户。因为我们需要用这个用户进行环境的搭建。我们来验证下：
这里重点提示下：权限配置在linux系统中是一个很重的流程，一定要确保当前用户能够拥有文件的执行权限，要不会出现各种莫名其妙的问题！！！
下面，我们来更改一下系统的环境变量，记得使用root用户，编辑脚本：
vim /etc/profile
添加，如下脚本：
# set java environment export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_73 export CLASSPATH=.:$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin
然后，将我们解压好的java文件夹拷贝至我们新创建的文件夹，刷新该文件，验证是否生效，脚本如下：
[root@Master Downloads]# cp -r jdk1.8.0_73 /usr/java/ [root@Master Downloads]# java -version
至此，我们的Java运行环境已经配置完成。
Hadoop的安装其实很简单的，因为只需要配置好相应的几个关键我文件就可以了。
首先，和上面的java配置类似，我们现在/usr目录下创建一个hadoop文件夹，然后赋权给hadoop用户，然后将我们下载的hadoop安装包进行解压，拷贝至我们新建的hadoop目录，脚本如下：
--解压Hadoop安装包 tar -zxvf hadoop-2.6.4.tar.gz --/usr目录下，创建hadoop目录 mkdir /usr/hadoop --拷贝解压后的hadoop安装包 cp -r hadoop-2.6.4 /usr/hadoop --赋权给Hadoop用户 chown hadoop:hadoop /usr/hadoop/
我们下面就是需要对几个关键的文件进行配置了，详细步骤如下：
首先，我们先进入到我们要配置的hadoop安装目录中：
cd /usr/hadoop/hadoop-2.6.4/
这里提示一下，所有的咱们需要配置的文件都存放于hadoop安装目录的/etc/hadoop中，首先咱们来配置第一个文件core-site.xml
vim etc/hadoop/core-site.xml
添加以下内容：
<configuration> <!-- HDFS file path --> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://192.168.1.50:9000</value> </property> <property> <name>io.file.buffer.size</name> <value>131072</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>file:/usr/hadoop/hadoop-2.6.4/tmp</value> <description>Abasefor other temporary directories.</description> </property> <property> </configuration>
上面的配置项很简单，首先配置HDFS默认的连接地址，然后流文件的配置大小，默认是4K太小了，这里我们将这个值改的大一点，然后最后就是生成临时结果的配置路径，这里需要根据你的配置结果手动创建。
下面，我们就来创建该目录，如果在生产环境中，我们需要将该配置的目录指定到一个固定的配置目录下，这里咱们方便演示就直接配置到Hadoop安装目录里面了。
脚本如下：
mkdir tmp
然后，咱来配置第二个文件hdfs-site.xml
vim etc/hadoop/hdfs-site.xml
<property> <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name> <value>192.168.1.50:9001</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.name.dir</name> <value>file:/usr/hadoop/hadoop-2.6.4/dfs/name</value> </property> <property> <name>dfs.datanode.data.dir</name> <value>file:/usr/hadoop/hadoop-2.6.4/dfs/data</value> </property> <property> <name>dfs.replication</name> <value>1</value> </property> <property> <name>dfs.webhdfs.enabled</name> <value>true</value> </property>
这几个参数解释下含义：
<1>dfs.namenode.secondary.http-address 这个含义就是SecondName的地址，在上一篇文章中我就分析过，这个是作为NameNode的一个备份，目的就是灾备之用了。因为我们这个就一个机器所以都配置了相同的机器，只是用了不同的端口。
<2>dfs.namenode.name.dir 和 dfs.namenode.data.dir两个配置指的是NameNode存储的DataNode元数据的信息，这里需要配置两个目录一个是存放Name和Data目录，稍后我们需要手动创建出这两个目录
<3>dfs.replication这个含义是数据文件块（black）复制备份的个数，我们知道在HDFS分布式文件系统中，为了保证数据的完整性，底层的机制是需要多拷贝几份数据分不到不同的计算机上的，目的同样是灾备。
<4>dfs.webhdfs.enabled这个指的是是否可以通过web站点进行Hdfs管理，后面我们会演示，如何通过页面打开HDFS文件。
好，我们下面手动来创建上面的Name和Data的两个目录：
mkdir dfs mkdir dfs/name mkdir dfs/data
至此，我们第二个文件配置完成。
然后，咱来配置第三个文件mapred-site.xml
前面的两个文件，都有现成的文件进行配置，但是，这第三个文件需要我们自己来创建，当然，Hadoop系统给我们提供了一个模板文件，所以我们拷贝形成一份新的就行了。
我们执行cp命令，来创建一个新的mapred-site.xml文件。
cp etc/hadoop/mapred-site.xml.template etc/hadoop/mapred-site.xml
然后，修改该文件。脚本如下：
vim etc/hadoop/mapred-site.xml
<configuration> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> <property> <name>mapreduce.jobhistory.address</name> <value>192.168.1.50:10020</value> </property> <property> <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name> <value>192.168.1.50:19888</value> </property> </configuration>
我们来解释这几个参数的含义：第一个就是制定当前Hadoop的并行运行计算架构，这里为yarn,当然还有其它的运行架构比如：spark等，第二个就是Job运行的历史记录Server,第三个就是历史运行记录的Web服务器。
然后，咱来配置第四个文件yarn-site.xml。
vim etc/hadoop/yarn-site.xml
<property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name> <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.address</name> <value>192.168.1.50:8032</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name> <value>192.168.1.50:8030</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name> <value>192.168.1.50:8035</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name> <value>192.168.1.50:8033</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name> <value>192.168.1.50:8088</value> </property>
这个yarn的配置参数我就不怎么解释了，因为我们后续的调优会一直围绕这个文件进行。
至此，我们已经完成了Hadoop四个配置文件的配置，然后，不要忘记了最重要的一点：配置Hadoop的jdk路径，不指定是不能运行的。
hadoop-env.sh 和 yarn-env.sh 在开头添加如下java环境变量：
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_73
vim etc/hadoop/hadoop-env.sh
同样的道理，我们来配置yarn-env.sh 文件。
好了，到此，我们已经完成了Hadoop所有的配置文件，这个过程一定要小心认真。然后在最后放一个大招，我们知道我们需要制定这所有的文件Hadoop用户都有执行权限，所以我们将通过如下命令将Hadoop文件夹下所有的文件，进行Owner变更。
chown -R hadoop:hadoop /usr/hadoop/hadoop-2.6.4/
我再强调一遍，已经要把权限配置好，要不后面的运行故障足够把你玩死！！！
8、上面我们完成了Hadoop基础配置，然后我们格式化文件，来启动这个单节点的Hadoop集群。
到此，我们已经完成了Hadoop的配置了，下面要做的就是格式化HDFS文件，然后启动单节点的Hadoop集群。
bin/hadoop namenode -format
看到上面现实的信息，那就说明你已经成功执行了，否则报什么错误，解决什么错误。一般错误的原因都是配置文件粗心导致的错误，自己仔细检查就得了。
这里的验证方式有两点，第一点就是保证HDFS完整没问题，验证方式如下：
首先，启动HDFS
sbin/start-dfs.sh
然后，查看状态
bin/hadoop dfsadmin -report
还有一种更直接的方式，直接打开浏览器查看：http://192.168.1.50:50070/dfshealth.html#tab-overview
是不是很酷，这里可以直接查看分布式文件系统HDFS的各个状态。有兴趣的自己查看吧...我们接着验证其它的内容。
首先，我来启动Hadoop集群，然后查看其状态，脚本如下：
sbin/start-yarn.sh
这次来个大招，直接打来浏览器瞅瞅，地址为：
至此，一款单机版的装X神器Hadoop已经被我们搭建成功，当然这只是单机版的后面我们会逐渐完善它，并且，将节点完全配置成功。
在完成到此的时候，已经可以进行集群搭建了，然后后面的文章我将教你怎么搭建所谓的伪分布式...全分布式的大数据平台。....淡定....不要着急.....
结语
此篇篇幅已经超长度了，先到此吧，关于Hadoop大数据集群的搭建后续依次介绍，比如利用Zookeeper搭建Hadoop高可用平台、Map-Reducer层序的开发、Hive产品的数据分析、Spark的应用程序的开发、Hue的集群坏境的集成和运维、Sqoop2的数据抽取等，有兴趣的童鞋可以提前关注。
本篇主要介绍了搭建一个Hadoop单机集群，后面我们会逐渐完善它，我会教你如何一步步的搭建起完全分布式的Hadoop集群，然后教你如何使用它，骚年...不要捉急...让思维飞一会...
有问题可以留言或者私信，随时恭候有兴趣的童鞋加大数据平台深入研究。共同学习，一起进步。
文章的最后给出上一篇的基础篇：
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