1. 真正的分布式环境，用于生产
2. 具备Hadoop的所有功能：HDFS、Yarn

在三台虚拟机上面进行部署

1、关闭防火墙（略）

systemctl stop firewalld.service
systemctl disable firewalld.service

2、设置主机名

使用xshell工具，对三台虚拟机同时进行操作

vi /etc/hosts

3、免密码登录
ssh-keygen -t rsa 产生自己的公钥和私钥

将自己的公钥都拷贝给对方

ssh-copy-id -i .ssh/id_rsa.pub root@bigdata112
ssh-copy-id -i .ssh/id_rsa.pub root@bigdata113
ssh-copy-id -i .ssh/id_rsa.pub root@bigdata114

验证一下，都不需要密码

4、jdk安装（略）

5、同步时间

6、解压和设置环境变量

每台都需要配置环境变量，另外两台虚拟机bigdata113和bigdata114则不需要解压。

路径：/root/training/hadoop-2.7.3/etc/hadoop（$HADOOP_HOME/etc/hadoop）

更改第25行 export JAVA_HOME=/root/training/jdk1.8.0_181

进入 /root/training/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/ 路径找到 hdfs-site.xml 文件进行编辑。

vi hdfs-site.xml

将下面xml代码添加该文件

<!--数据块的冗余度，默认是3-->
<!--一般来说，数据块冗余度跟数据节点的个数一致，最大不超过3-->
<property>
	<name>dfs.replication</name>
	<value>2</value>
</property>

<!--禁用了HDFS的权限检查-->
<property>
	<name>dfs.permissions</name>
	<value>false</value>
</property>

需要在hadoop目录下，先创建出tmp文件，作为HDFS对应的操作系统目录。

mkdir /root/training/hadoop-2.7.3/tmp

编辑操作与上面文件相同，则不演示。

<!--配置NameNode的地址-->
<!--9000是RPC通信的端口-->
<property>
	<name>fs.defaultFS</name>
	<value>hdfs://bigdata112:9000</value>
</property>

<!--HDFS对应的操作系统目录-->
<!--默认值是Linux的tmp目录-->
<property>
	<name>hadoop.tmp.dir</name>
	<value>/root/training/hadoop-2.7.3/tmp</value>
</property>

这个文件默认没有，需要我们先复制

cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml

<!--配置MapReduce运行的框架是Yarn-->
<property>
		<name>mapreduce.framework.name</name>
		<value>yarn</value>
</property>

<!--配置ResourceManager的地址-->
<property>
		<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
		<value>bigdata112</value>
</property>

<!--MapReduce运行的方式是洗牌-->
<property>
		<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
		<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>

slaves中指定从节点的地址，将localhost改成bigdata113 bigdata114

执行下面这条命名

hdfs namenode -format

成功则出现下面这句话。

把bigdata112上的整个hadoop目录复制到bigdata113和bigdata114上面
先进入/root/training目录，执行下面两句完成复制。

scp -r hadoop-2.7.3/ root@bigdata113:/root/training
scp -r hadoop-2.7.3/ root@bigdata114:/root/training

在bigdata112上面启动集群

start-all.sh

1、准备数据


2、将本地文件上传到hdfs

3、执行wordcount程序

进入/root/training/hadoop-2.7.3/share/hadoop/mapreduce/

hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar wordcount /input /output/wc

4、查看结果

hdfs dfs -ls /output/wc
hdfs dfs -cat /output/wc/part-r-00000

5、停止集群

 stop-all.sh

测试完成！部署成功 ！！