详细介绍部署Hadoop&HBase
1、安装jdk，配置环境变量。
jdk可以去网上自行下载，环境变量如下：
编辑 vim /etc/profile 文件，添加如下内容：
export JAVA_HOME=/opt/java_environment/jdk1.7.0_80（填写自己的jdk安装路径）
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
输入命令，source /etc/profile 使配置生效
分别输入命令，java 、 javac 、 java -version，查看jdk环境变量是否配置成功
2、linux环境下，至少需要3台机子，一台作为master，2台（以上）作为slave。
这里我以3台机器为例，linux用的是CentOS 6.5 x64为机器。
master 192.168.172.71
slave1 192.168.172.72
slave2 192.168.172.73
3、配置所有机器的hostname和hosts。
（1）更改hostname，可以编辑 vim /etc/sysconfig/network
更改master的HOSTNAME，这里改为HOSTNAME=master
其它slave为HOSTNAME=slave1、HOSTNAME=slave2 ，重启后生效。
或者直接输： hostname 名字，更改成功，这种方式无需重启即可生效，
但是重启系统后更改的名字会失效，仍是原来的名字
（2）更改host，可以编辑 vim /etc/hosts，增加如下内容：
192.168.172.71 master
192.168.172.72 slave1
192.168.172.73 slave2
hosts可以和hostname不一致 ，这里为了好记就写一致了。
4、配置SSH所有机器之间免密码登录
（1）CentOS默认没有启动ssh无密登录,编辑 vim /etc/ssh/sshd_config，
去掉以下两行注释，开启Authentication免登陆。
#RSAAuthentication yes
#PubkeyAuthentication yes
如果是root用户下进行操作，还要去掉 #PermitRootLogin yes注释，允许root用户登录。
（2）输入命令，ssh-keygen -t rsa，生成key，一直按回车，
就会在/root/.ssh生成：authorized_keys id_rsa.pub id_rsa 三个文件，
这里要说的是，为了各个机器之间的免登陆，在每一台机器上都要进行此操作。
（3） 接下来，在master服务器，合并公钥到authorized_keys文件，
进入/root/.ssh目录，输入以下命令
cat id_rsa.pub>> authorized_keys 把master公钥合并到authorized_keys 中
ssh root@192.168.172.72 cat ~/.ssh/id_rsa.pub>> authorized_keys
ssh root@192.168.172.73 cat ~/.ssh/id_rsa.pub>> authorized_keys
把slave1、slave2公钥合并到authorized_keys 中
完成之后输入命令，把authorized_keys远程copy到slave1和slave2之中
scp authorized_keys 192.168.172.72:/root/.ssh/
scp authorized_keys 192.168.172.73:/root/.ssh/
好在每台机器上进行chmod 600 authorized_keys操作，
使当前用户具有 authorized_keys的读写权限。
拷贝完成后，在每台机器上进行 service sshd restart 操作， 重新启动ssh服务。
之后在每台机器输入 ssh 192.168.172.xx，测试能否无需输入密码连接另外两台机器。
5、配置Hadoop环境变量，HADOOP_HOME、hadoop-env.sh、yarn-env.sh。
（1）配置HADOOP_HOME，编辑 vim /etc/profile 文件，添加如下内容：
export HADOOP_HOME=/opt/hbase/hadoop-2.7.3 （Hadoop的安装路径）
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
（以下两行好加上，若没有启动Hadoop、hbase时都会有没加载lib成功的警告）
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib/native"
（2）配置hadoop-env.sh、yarn-env.sh，在Hadoop安装目录下
编辑 vim etc/hadoop/hadoop-env.sh
加入export JAVA_HOME=/opt/java_environment/jdk1.7.0_80（jdk安装路径）
编辑 vim etc/hadoop/yarn-env.sh
加入export JAVA_HOME=/opt/java_environment/jdk1.7.0_80（jdk安装路径）
保存退出
6、配置基本相关xml，core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、mapred-site.xml
（1）配置core-site.xml，在Hadoop安装目录下 编辑 vim etc/hadoop/core-site.xml
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name> <!--NameNode 的URI-->
<value>hdfs://master:9000</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name> <!--hadoop临时文件的存放目录-->
<value>/opt/hbase/hadoop-2.7.3/temp</value>
</property>
</configuration>
（2）配置hdfs-site.xml，在Hadoop安装目录下 编辑 vim etc/hadoop/hdfs-site.xml
<configuration>
<property> <!--namenode持久存储名字空间及事务日志的本地文件系统路径-->
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>/opt/hbase/hadoop-2.7.3/dfs/name</value>
<!--目录无需预先创建，会自动创建-->
</property>
<property> <!--DataNode存放块数据的本地文件系统路径-->
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>/opt/hbase/hadoop-2.7.3/dfs/data</value>
</property>
<property> <!--数据需要备份的数量，不能大于集群的机器数量，默认为3-->
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>master:9001</value>
</property>
<property> <!--设置为true，可以在浏览器中IP+port查看-->
<name>dfs.webhdfs.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
</configuration>
（3）配置mapred-site.xml，在Hadoop安装目录下 编辑 vim etc/hadoop/mapred-site.xml
<configuration>
<property> <!--mapreduce运用了yarn框架，设置name为yarn-->
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property> <!--历史服务器,查看Mapreduce作业记录-->
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>master:10020</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>master:19888</value>
</property>
</configuration>
（4）配置yarn-site.xml，在Hadoop安装目录下 编辑 vim etc/hadoop/yarn-site.xml
<configuration>
<property> <!--NodeManager上运行的附属服务，用于运行mapreduce-->
<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> <!--ResourceManager 对客户端暴露的地址-->
<name>yarn.resourcemanager.address</name>
<value>master:8032</value>
</property>
<property> <!--ResourceManager 对ApplicationMaster暴露的地址-->
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
<value>master:8030</value>
</property>
<property> <!--ResourceManager 对NodeManager暴露的地址-->
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
<value>master:8031</value>
</property>
<property> <!--ResourceManager 对管理员暴露的地址-->
<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
<value>master:8033</value>
</property>
<property> <!--ResourceManager 对外web暴露的地址，可在浏览器查看-->
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
<value>master:8088</value>
</property>
</configuration>
7、配置slaves文件
在Hadoop安装目录下，编辑vim etc/hadoop/slaves，
去除默认的localhost，加入slave1、slave2，保存退出。
8、通过远程复制命令scp，将配置好的Hadoop复制到各个节点对应位置
scp -r /opt/hadoop-2.7.3 192.168.172.72:/opt/hadoop-2.7.3
scp -r /opt/hadoop-2.7.3 192.168.172.73:/opt/hadoop-2.7.3
9、Hadoop的启动与停止
（1）在Master服务器启动hadoop，从节点会自动启动，进入Hadoop目录下，
输入命令，bin/hdfs namenode -format进行hdfs格式化
输入命令，sbin/start-all.sh，进行启动
也可以分开启动，sbin/start-dfs.sh、sbin/start-yarn.sh
在master 上输入命令：jps， 看到ResourceManager、
NameNode、SecondaryNameNode进程
在slave 上输入命令：jps， 看到DataNode、NodeManager进程
出现这5个进程就表示Hadoop启动成功。
（2）接下来配置本地hosts，编辑 C:\Windows\System32\drivers\etc的hosts文件，加入
192.168.172.71 master
192.168.172.72 slave1
192.168.172.73 slave2
在浏览器中输入http://master:50070查看master状态，
输入http://192.168.172.72:8088查看集群状态
（3）停止hadoop，进入Hadoop目录下，输入命令：sbin/stop-all.sh，
即可停止master和slave的Hadoop进程
Hbase安装部署基本步骤：
1、在Hadoop配置的基础上，配置环境变量HBASE_HOME、hbase-env.sh
编辑 vim /etc/profile 加入
export HBASE_HOME=/opt/hbase-1.2.6
export PATH=$HBASE_HOME/bin:$PATH
编辑vim /opt/hbase-1.2.6/conf/hbase-env.sh 加入
export JAVA_HOME=/opt/java_environment/jdk1.7.0_80（jdk安装路径）
去掉注释 # export HBASE_MANAGES_ZK=true，使用hbase自带zookeeper。
2、配置hbase-site.xml文件
<configuration>
<property>
<name>hbase.rootdir</name> <!-- hbase存放数据目录 -->
<value>hdfs://master:9000/opt/hbase/hbase_db</value>
<!-- 端口要和Hadoop的fs.defaultFS端口一致-->
</property>
<property>
<name>hbase.cluster.distributed</name> <!-- 是否分布式部署 -->
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>hbase.zookeeper.quorum</name> <!-- list of zookooper -->
<value>master,slave1,slave2</value>
</property>
<property><!--zookooper配置、日志等的存储位置 -->
<name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
<value>/opt/hbase/zookeeper</value>
</property>
</configuration>
3、配置regionservers
编辑 vim /opt/hbase-1.2.6/conf/regionservers 去掉默认的localhost，
加入slave1、slave2，保存退出
然后把在master上配置好的hbase，通过远程复制命令
scp -r /opt/hbase-1.2.6 192.168.172.72/73:/opt/hbase-1.2.6
复制到slave1、slave2对应的位置
4、启动与停止Hbase
（1）在Hadoop已经启动成功的基础上，输入start-hbase.sh，过几秒钟便启动完成，
输入jps命令查看进程是否启动成功，若 master上出现HMaster、HQuormPeer，
slave上出现HRegionServer、HQuorumPeer，就是启动成功了。
（2）输入hbase shell 命令 进入hbase命令模式
输入status命令可以看到如下内容，1个master，2 servers，3机器全部成功启动。
1 active master, 0 backup masters, 2 servers, 0 dead, 2.0000 average load
（3）接下来配置本地hosts，（前边配置过的无需再配置了）
编辑 C:\Windows\System32\drivers\etc的hosts文件，加入
192.168.172.71 master
192.168.172.72 slave1
192.168.172.73 slave2
在浏览器中输入http://master:16010就可以在界面上看到hbase的配置了
（4）当要停止hbase时输入stop-hbase.sh，过几秒后hbase就会被停止了。
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