本文描述了如何安装、配置和管理有实际意义的Hadoop集群，其规模可从几个节点的小集群到几千个节点的超大集群。
如果你希望在单机上安装Hadoop玩玩，从这里能找到相关细节。
安装Hadoop集群通常要将安装软件解压到集群内的所有机器上。
通常，集群里的一台机器被指定为 NameNode，另一台不同的机器被指定为JobTracker。这些机器是masters。余下的机器即作为DataNode也作为TaskTracker。这些机器是slaves。
我们用HADOOP_HOME指代安装的根路径。通常，集群里的所有机器的HADOOP_HOME路径相同。
接下来的几节描述了如何配置Hadoop集群。
对Hadoop的配置通过conf/目录下的两个重要配置文件完成：
hadoop-default.xml - 只读的默认配置。
hadoop-site.xml - 集群特有的配置。
要了解更多关于这些配置文件如何影响Hadoop框架的细节，请看这里。
此外，通过设置conf/hadoop-env.sh中的变量为集群特有的值，你可以对bin/目录下的Hadoop脚本进行控制。
要配置Hadoop集群，你需要设置Hadoop守护进程的运行环境和Hadoop守护进程的运行参数。
Hadoop守护进程指NameNode/DataNode 和JobTracker/TaskTracker。
管理员可在conf/hadoop-env.sh脚本内对Hadoop守护进程的运行环境做特别指定。
至少，你得设定JAVA_HOME使之在每一远端节点上都被正确设置。
管理员可以通过配置选项HADOOP_*_OPTS来分别配置各个守护进程。 下表是可以配置的选项。
| 守护进程 | 配置选项 |
|---|---|
| NameNode | HADOOP_NAMENODE_OPTS |
| DataNode | HADOOP_DATANODE_OPTS |
| SecondaryNamenode | HADOOP_SECONDARYNAMENODE_OPTS |
| JobTracker | HADOOP_JOBTRACKER_OPTS |
| TaskTracker | HADOOP_TASKTRACKER_OPTS |
例如，配置Namenode时,为了使其能够并行回收垃圾（parallelGC）， 要把下面的代码加入到hadoop-env.sh :
export HADOOP_NAMENODE_OPTS="-XX:+UseParallelGC ${HADOOP_NAMENODE_OPTS}"
其它可定制的常用参数还包括：
HADOOP_LOG_DIR - 守护进程日志文件的存放目录。如果不存在会被自动创建。
HADOOP_HEAPSIZE - 最大可用的堆大小，单位为MB。比如，1000MB。 这个参数用于设置hadoop守护进程的堆大小。缺省大小是1000MB。
这部分涉及Hadoop集群的重要参数，这些参数在conf/hadoop-site.xml中指定。
| 参数 | 取值 | 备注 |
|---|---|---|
| fs.default.name | NameNode的URI。 | hdfs://主机名/ |
| mapred.job.tracker | JobTracker的主机（或者IP）和端口。 | 主机:端口。 |
| dfs.name.dir | NameNode持久存储名字空间及事务日志的本地文件系统路径。 | 当这个值是一个逗号分割的目录列表时，nametable数据将会被复制到所有目录中做冗余备份。 |
| dfs.data.dir | DataNode存放块数据的本地文件系统路径，逗号分割的列表。 | 当这个值是逗号分割的目录列表时，数据将被存储在所有目录下，通常分布在不同设备上。 |
| mapred.system.dir | Map/Reduce框架存储系统文件的HDFS路径。比如/hadoop/mapred/system/。 | 这个路径是默认文件系统（HDFS）下的路径， 须从服务器和客户端上均可访问。 |
| mapred.local.dir | 本地文件系统下逗号分割的路径列表，Map/Reduce临时数据存放的地方。 | 多路径有助于利用磁盘i/o。 |
| mapred.tasktracker.{map|reduce}.tasks.maximum | 某一TaskTracker上可运行的最大Map/Reduce任务数，这些任务将同时各自运行。 | 默认为2（2个map和2个reduce），可依据硬件情况更改。 |
| dfs.hosts/dfs.hosts.exclude | 许可/拒绝DataNode列表。 | 如有必要，用这个文件控制许可的datanode列表。 |
| mapred.hosts/mapred.hosts.exclude | 许可/拒绝TaskTracker列表。 | 如有必要，用这个文件控制许可的TaskTracker列表。 |
通常，上述参数被标记为 final 以确保它们不被用户应用更改。
这节罗列在大规模集群上运行sort基准测试(benchmark)时使用到的一些非缺省配置。
运行sort900的一些非缺省配置值，sort900即在900个节点的集群上对9TB的数据进行排序：
| 参数 | 取值 | 备注 |
|---|---|---|
| dfs.block.size | 134217728 | 针对大文件系统，HDFS的块大小取128MB。 |
| dfs.namenode.handler.count | 40 | 启动更多的NameNode服务线程去处理来自大量DataNode的RPC请求。 |
| mapred.reduce.parallel.copies | 20 | reduce启动更多的并行拷贝器以获取大量map的输出。 |
| mapred.child.java.opts | -Xmx512M | 为map/reduce子虚拟机使用更大的堆。 |
| fs.inmemory.size.mb | 200 | 为reduce阶段合并map输出所需的内存文件系统分配更多的内存。 |
| io.sort.factor | 100 | 文件排序时更多的流将同时被归并。 |
| io.sort.mb | 200 | 提高排序时的内存上限。 |
| io.file.buffer.size | 131072 | SequenceFile中用到的读/写缓存大小。 |
运行sort1400和sort2000时需要更新的配置，即在1400个节点上对14TB的数据进行排序和在2000个节点上对20TB的数据进行排序：
| 参数 | 取值 | 备注 |
|---|---|---|
| mapred.job.tracker.handler.count | 60 | 启用更多的JobTracker服务线程去处理来自大量TaskTracker的RPC请求。 |
| mapred.reduce.parallel.copies | 50 | |
| tasktracker.http.threads | 50 | 为TaskTracker的Http服务启用更多的工作线程。reduce通过Http服务获取map的中间输出。 |
| mapred.child.java.opts | -Xmx1024M | 使用更大的堆用于maps/reduces的子虚拟机 |
通常，你选择集群中的一台机器作为NameNode，另外一台不同的机器作为JobTracker。余下的机器即作为DataNode又作为TaskTracker，这些被称之为slaves。
在conf/slaves文件中列出所有slave的主机名或者IP地址，一行一个。
Hadoop使用Apache log4j来记录日志，它由Apache Commons Logging框架来实现。编辑conf/log4j.properties文件可以改变Hadoop守护进程的日志配置（日志格式等）。
作业的历史文件集中存放在hadoop.job.history.location，这个也可以是在分布式文件系统下的路径，其默认值为${HADOOP_LOG_DIR}/history。jobtracker的web UI上有历史日志的web UI链接。
历史文件在用户指定的目录hadoop.job.history.user.location也会记录一份，这个配置的缺省值为作业的输出目录。这些文件被存放在指定路径下的“_logs/history/”目录中。因此，默认情况下日志文件会在“mapred.output.dir/_logs/history/”下。如果将hadoop.job.history.user.location指定为值none，系统将不再记录此日志。
用户可使用以下命令在指定路径下查看历史日志汇总
$ bin/hadoop job -history output-dir
这条命令会显示作业的细节信息，失败和终止的任务细节。
关于作业的更多细节，比如成功的任务，以及对每个任务的所做的尝试次数等可以用下面的命令查看
$ bin/hadoop job -history all output-dir
一但全部必要的配置完成，将这些文件分发到所有机器的HADOOP_CONF_DIR路径下，通常是${HADOOP_HOME}/conf。
HDFS和Map/Reduce的组件是能够感知机架的。
NameNode和JobTracker通过调用管理员配置模块中的APIresolve来获取集群里每个slave的机架id。该API将slave的DNS名称（或者IP地址）转换成机架id。使用哪个模块是通过配置项topology.node.switch.mapping.impl来指定的。模块的默认实现会调用topology.script.file.name配置项指定的一个的脚本/命令。 如果topology.script.file.name未被设置，对于所有传入的IP地址，模块会返回/default-rack作为机架id。在Map/Reduce部分还有一个额外的配置项mapred.cache.task.levels，该参数决定cache的级数（在网络拓扑中）。例如，如果默认值是2，会建立两级的cache－ 一级针对主机（主机 -> 任务的映射）另一级针对机架（机架 -> 任务的映射）。
启动Hadoop集群需要启动HDFS集群和Map/Reduce集群。
格式化一个新的分布式文件系统：
$ bin/hadoop namenode -format
在分配的NameNode上，运行下面的命令启动HDFS：
$ bin/start-dfs.sh
bin/start-dfs.sh脚本会参照NameNode上${HADOOP_CONF_DIR}/slaves文件的内容，在所有列出的slave上启动DataNode守护进程。
在分配的JobTracker上，运行下面的命令启动Map/Reduce：
$ bin/start-mapred.sh
bin/start-mapred.sh脚本会参照JobTracker上${HADOOP_CONF_DIR}/slaves文件的内容，在所有列出的slave上启动TaskTracker守护进程。
在分配的NameNode上，执行下面的命令停止HDFS：
$ bin/stop-dfs.sh
bin/stop-dfs.sh脚本会参照NameNode上${HADOOP_CONF_DIR}/slaves文件的内容，在所有列出的slave上停止DataNode守护进程。
在分配的JobTracker上，运行下面的命令停止Map/Reduce：
$ bin/stop-mapred.sh
bin/stop-mapred.sh脚本会参照JobTracker上${HADOOP_CONF_DIR}/slaves文件的内容，在所有列出的slave上停止TaskTracker守护进程。
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