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部署环境：
OS：Redhat 5.5 Enterprise
JDK：jdk1.6.0_32
Hadoop：Hadoop-0.20.2
VMWare：7.0
节点安排及网络拓扑：
节点类型 节点IP 节点hostname
master节点 192.168.40.5 master
slave节点 192.168.40.5 master(此时，master既是master节点，也是slave节点)
192.168.40.6 salve1
192.168.40.7 slave2
secondaryName节点192.168.40.5 master(此时，master既是master节点，也是slave节点，也是secondaryNameNode)
配置步骤：
一、网络配置
首先关闭三台虚拟机的防火墙，步骤可参考：
先用VMWare安装三台虚拟机（可以先安装一台，然后clone两台），按照节点安排及网络拓扑配置网络，先配置master节点的网络：
① 静态网络IP配置见，分别将三台虚拟机的IP进行设置
② 修改主机名：vi /etc/hosts(解析IP要用)，添加
192.168.40.5 master
192.168.40.6 slave1 192.168.40.7 slave2③ 按照此过程及相同数据(除了IP地址不同)对三台虚拟机进行配置
二、 安装jdk
Hadoop 是用java开发的，Hadoop的编译及mapreduce的运行都需要使用JDK，所以JDK是必须安装的
① 下载jdk，http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
② 在用户根目录下，建立bin文件夹：mkdir ~/bin（也可放在其他处，个人习惯而已）
③ 改变执行权限：chmod u+x jdk-6u26-linux-i586.bin
④ 执行文件：sudo -s ./jdk-6u26-linux-i586.bin，一路确定
⑤ 配置环境变量：vi ~/.bash_profile,添加：
export JAVA_HOME=/root/bin/jdk1.6.0_32
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin⑥ 使profile文件生效：source ~/.bash_profile
⑦ 验证是否配置成功：which java
[root@master ~]# which java
/root/bin/jdk1.6.0_32/bin/java 配置生效。也可输入java -version, java, javac进一步确定⑧ 分别相同配置另外两台主机
<JDK Installation End>
三、建立ssh互信
hadoop 需要通过ssh互信来启动slave里表中各个主机的守护进程，所以SSH是必须安装的（redhat 5.5 Enterprise 以默认安装）。但是是否建立ssh互信（即无密码登陆）并不是必须的，但是如果不配置，每次启动hadoop，都需要输入密码以便登录到每台机器的Datanode上，而一般的hadoop集群动辄数百或数千台机器，因此一般来说都会配置ssh互信。
① 生成密钥并配置ssh无密码登陆主机(在master主机)
ssh -keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa
cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
② 将authorized_keys文件拷贝到两台slave主机
scp authorized_keys slave1:~/.ssh/
scp authorized_keys slave2:~/.ssh/
③ 检查是否可以从master无密码登陆slave机
ssh slave1(在master主机输入) 登陆成功则配置成功，exit退出slave1返回master
四、配置Hadoop
① 下载：，选择
② 放到~/bin下解压： tar -xzvf hadoop-0.20.2.tar.gz
③ 解压后进入：~/bin/hadoop-0.20.2/conf/，修改配置文件：
修改hadoop-env.sh:
export JAVA_HOME=/root/bin/jdk1.6.0_32转载注明出处：博客园 石头儿
hadoop-env.sh里面有这一行，默认是被注释的，只需要把注释去掉，并且把JAVA_HOME 改成你的java安装目录即可
修改core-site.xml
fs.default.name hdfs://master:9000 Hadoop.tmp.dir /tmp/hadoop-root
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注释一：hadoop分布式文件系统文件存放位置都是基于hadoop.tmp.dir目录的，namenode的名字空间存放地方就是 ${hadoop.tmp.dir}/dfs/name, datanode数据块的存放地方就是 ${hadoop.tmp.dir}/dfs/data，所以设置好hadoop.tmp.dir目录后，其他的重要目录都是在这个目录下面，这是一个根目录。
注释二：fs.default.name,设置namenode所在主机，端口号是9000
注释三：core-site.xml 对应有一个core-default.xml, hdfs-site.xml对应有一个hdfs-default.xml,mapred-site.xml对应有一个mapred-default.xml。这三个defalult文件里面都有一些默认配置，现在我们修改这三个site文件，目的就覆盖default里面的一些配置
修改hdfs-site.xml
dfs.replication 3
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dfs.replication，设置数据块的复制次数，默认是3，如果slave节点数少于3，则写成相应的1或者2
修改mapred-site.xml
mapred.job.tracker http://master:9001
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mapred.job.tracker，设置jobtracker所在机器，端口号9001
修改masters
master
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虽然masters内写的是master，但是个人感觉，这个并不是指定master节点，而是配置secondaryNameNode
修改slaves
masterslave1slave2
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配置了集群中所有slave节点
④ 添加hadoop环境变量，并 source ~/.bash_profile使之生效
export JAVA_HOME=/root/bin/jdk1.6.0_32export HADOOP_HOME=/root/bin/hadoop-0.20.2export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin
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⑤ 将已经配置好的hadoop-0.20.2，分别拷贝到另外两台主机，并做相同配置
⑥ 此时，hadoop的集群配置已经完成，输入hadoop，则可看到hadoop相关的操作
[root@master ~]# hadoopUsage: hadoop [--config confdir] COMMANDwhere COMMAND is one of: namenode -format format the DFS filesystem secondarynamenode run the DFS secondary namenode namenode run the DFS namenode datanode run a DFS datanode dfsadmin run a DFS admin client mradmin run a Map-Reduce admin client fsck run a DFS filesystem checking utility fs run a generic filesystem user client balancer run a cluster balancing utility jobtracker run the MapReduce job Tracker node pipes run a Pipes job tasktracker run a MapReduce task Tracker node job manipulate MapReduce jobs queue get information regarding JobQueues version print the version jarrun a jar file distcp copy file or directories recursively archive -archiveName NAME * create a hadoop archive daemonlog get/set the log level for each daemon or CLASSNAME run the class named CLASSNAMEMost commands print help when invoked w/o parameters.
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⑦ 此时，首先格式化hadoop
在命令行里执行，hadoop namenode -format
⑧ 启动hadoop
在命令行里执行，start-all.sh，或者执行start-dfs.sh,再执行start-mapred.sh
⑨ 输入jps，查看启动的服务进程
master节点：[root@master ~]# jps25429 SecondaryNameNode25500 JobTracker25201 NameNode25328 DataNode18474 Jps25601 TaskTracker
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slave节点：[root@slave1 ~]# jps4469 TaskTracker4388 DataNode29622 Jps
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如上显示，则说明相应的服务进程都启动成功了。
圈10(额，像①一样的圈出不来了(⊙o⊙)) 查看hdfs分布式文件系统的 文件目录结构
hadoop fs -ls /
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此时发现为空，因为确实什么也没有，运行一下命令，则可创建一个文件夹：
hadoop fs -mkdir /newDir
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再次执行hadoop fs -ls /，则会看到newDir文件夹，关于hadoop fs 命令，参见：
圈11 运行hadoop 类似hello world的程序
本来，都是以word count来运行的，但是还得建文件夹之类的，有一个更简单的，就是example中的计算π值的程序，我们来计算一下，进入hadoop目录，运行如下：
[root@slave1 hadoop-0.20.2]# hadoop jar hadoop-0.20.2-examples.jar pi 4 2Number of Maps = 4Samples per Map = 2Wrote input for Map #0Wrote input for Map #1Wrote input for Map #2Wrote input for Map #3Starting Job12/05/20 09:45:19 INFO mapred.FileInputFormat: Total input paths to process : 412/05/20 09:45:19 INFO mapred.JobClient: Running job: job_201205190417_000512/05/20 09:45:20 INFO mapred.JobClient: map 0% reduce 0%12/05/20 09:45:30 INFO mapred.JobClient: map 50% reduce 0%12/05/20 09:45:31 INFO mapred.JobClient: map 100% reduce 0%12/05/20 09:45:45 INFO mapred.JobClient: map 100% reduce 100%12/05/20 09:45:47 INFO mapred.JobClient: Job complete: job_201205190417_000512/05/20 09:45:47 INFO mapred.JobClient: Counters: 1812/05/20 09:45:47 INFO mapred.JobClient: Job Counters 12/05/20 09:45:47 INFO mapred.JobClient: Launched reduce tasks=112/05/20 09:45:47 INFO mapred.JobClient: Launched map tasks=412/05/20 09:45:47 INFO mapred.JobClient: Data-local map tasks=412/05/20 09:45:47 INFO mapred.JobClient: FileSystemCounters12/05/20 09:45:47 INFO mapred.JobClient: FILE_BYTES_READ=9412/05/20 09:45:47 INFO mapred.JobClient: HDFS_BYTES_READ=47212/05/20 09:45:47 INFO mapred.JobClient: FILE_BYTES_WRITTEN=33412/05/20 09:45:47 INFO mapred.JobClient: HDFS_BYTES_WRITTEN=21512/05/20 09:45:47 INFO mapred.JobClient: Map-Reduce Framework12/05/20 09:45:47 INFO mapred.JobClient: Reduce input groups=812/05/20 09:45:47 INFO mapred.JobClient: Combine output records=012/05/20 09:45:47 INFO mapred.JobClient: Map input records=412/05/20 09:45:47 INFO mapred.JobClient: Reduce shuffle bytes=11212/05/20 09:45:47 INFO mapred.JobClient: Reduce output records=012/05/20 09:45:47 INFO mapred.JobClient: Spilled Records=1612/05/20 09:45:47 INFO mapred.JobClient: Map output bytes=7212/05/20 09:45:47 INFO mapred.JobClient: Map input bytes=9612/05/20 09:45:47 INFO mapred.JobClient: Combine input records=012/05/20 09:45:47 INFO mapred.JobClient: Map output records=812/05/20 09:45:47 INFO mapred.JobClient: Reduce input records=8Job Finished in 28.952 secondsEstimated value of Pi is 3.50000000000000000000
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计算PI值为3.5，还算靠近，至于输出log日志，就不介绍了，以后学的稍微深入，可多做了解。
Hadoop 三节点集群的配置就介绍到这里，接下来，会介绍一下如何在windows中远程连接hadoop，并配置eclipse来进行MapReduce的开发和调试。
本文打算写成一个系列，从集群搭建，到windows中远程连接开发调试，再到源码的阅读和分析，立此存照，必须说到做到。
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