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安装前提：已经配置好java环境，所有机器之间ssh的免密登录。
注意：下文中的flinkv1、flinkv2、flinkv3是三台服务器的别名

1.集群部署规划
注意：NameNode和SecondaryNameNode不要安装在同一台服务器
注意：ResourceManager也很消耗内存，不要和NameNode、SecondaryNameNode配置在同一台
机器上。

2.上传安装包到linux系统上

3.进入到Hadoop安装包路径下

[zhangflink@9wmwtivvjuibcd2e ~]$ cd /opt/package/

4.解压安装文件到/opt/module下面

[zhangflink@9wmwtivvjuibcd2e package]$ tar -zxvf hadoop-3.3.4.tar.gz -C ../software/

5.查看是否解压成功

[zhangflink@9wmwtivvjuibcd2e package]$ cd ../software/
[zhangflink@9wmwtivvjuibcd2e software]$ ls

6.重命名

[zhangflink@9wmwtivvjuibcd2e software]$ mv hadoop-3.3.4/ hadoop
[zhangflink@9wmwtivvjuibcd2e software]$ ls

7.将Hadoop添加到环境变量
（1）获取Hadoop安装路径

[zhangflink@9wmwtivvjuibcd2e software]$ cd hadoop/
[zhangflink@9wmwtivvjuibcd2e hadoop]$ pwd

（2）打开/etc/profile文件

[zhangflink@9wmwtivvjuibcd2e hadoop]$ sudo vim /etc/profile

在profile文件末尾添加JDK路径：（shitf+g）

> #HADOOP_HOME 	export
> HADOOP_HOME=/opt/software/hadoop 	
> export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
> export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin

（3）保存后退出

 ：wq

（4）分发环境变量文件

[zhangflink@9wmwtivvjuibcd2e hadoop]$ /home/zhangflink/bin/xsync /etc/profile

（5）source 是之生效（3台节点）

[zhangflink@9wmwtivvjuibcd2e hadoop]$ source /etc/profile

8.配置集群
（1）核心配置文件
配置core-site.xml

[zhangflink@9wmwtivvjuibcd2e hadoop]$ cd etc/
[zhangflink@9wmwtivvjuibcd2e etc]$ cd hadoop/
[zhangflink@9wmwtivvjuibcd2e hadoop]$ vim core-site.xml

在配置文件最下面的configuration中间添加如下配置项

<configuration>
<!-- 指定NameNode的地址 --><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://flinkv1:8020</value>
</property>
<!-- 指定hadoop数据的存储目录 --><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/opt/software/hadoop/data</value>
</property><!-- 配置HDFS网页登录使用的静态用户为atguigu --><property><name>hadoop.http.staticuser.user</name><value>zhangflink</value>
</property><!-- 配置该atguigu(superUser)允许通过代理访问的主机节点 --><property><name>hadoop.proxyuser.zhangflink.hosts</name><value>*</value>
</property>
<!-- 配置该atguigu(superUser)允许通过代理用户所属组 --><property><name>hadoop.proxyuser.zhangflink.groups</name><value>*</value>
</property>
<!-- 配置该atguigu(superUser)允许通过代理的用户--><property><name>hadoop.proxyuser.zhangflink.users</name><value>*</value>
</property>
</configuration>

（2）HDFS配置文件

[zhangflink@9wmwtivvjuibcd2e hadoop]$ vim hdfs-site.xml

<configuration>
<!-- nn web端访问地址--><property><name>dfs.namenode.http-address</name><value>flinkv1:9870</value></property><!-- 2nn web端访问地址--><property><name>dfs.namenode.secondary.http-address</name><value>flinkv3:9868</value></property><!-- 测试环境指定HDFS副本的数量1 --><property><name>dfs.replication</name><value>1</value></property>
</configuration>

（3）YARN配置文件

[zhangflink@9wmwtivvjuibcd2e hadoop]$ vim yarn-site.xml 

<configuration>
<!-- 指定MR走shuffle --><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property><!-- 指定ResourceManager的地址--><property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>flinkv2</value></property><!-- 环境变量的继承 --><property><name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name><value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value></property><name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name><value>512</value></property><property><name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name><value>4096</value></property><value>512</value></property><property><name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name><value>4096</value></property><!-- yarn容器允许管理的物理内存大小 --><property><name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name><value>4096</value></property><!-- 关闭yarn对物理内存和虚拟内存的限制检查 --><property><name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name><value>false</value></property><property><name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name><value>false</value></property>
</configuration>

（4）MapReduce配置文件

[zhangflink@9wmwtivvjuibcd2e hadoop]$ vim mapred-site.xml

<configuration>
<!-- 指定MapReduce程序运行在Yarn上 --><property><name>mapreduce.framework.name</name><value>yarn</value></property>
</configuration>

（5）配置workers

[zhangflink@9wmwtivvjuibcd2e hadoop]$ vim workers 

flinkv1
flinkv2
flinkv3

9.配置历史服务器
为了查看程序的历史运行情况，需要配置一下历史服务器
（1）配置mapred-site.xml

[zhangflink@9wmwtivvjuibcd2e hadoop]$ vim mapred-site.xml

<!-- 历史服务器端地址 -->
<property><name>mapreduce.jobhistory.address</name><value>flinkv1:10020</value>
</property><!-- 历史服务器web端地址 -->
<property><name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name><value>flinkv1:19888</value>
</property>

10.配置日志的聚集
日志聚集概念：应用运行完成以后，将程序运行日志信息上传到HDFS系统上。
日志聚集功能好处：可以方便的查看到程序运行详情，方便开发调试。
注意：开启日志聚集功能，需要重新启动NodeManager 、ResourceManager和HistoryManager。
（1）配置yarn-site.xml

<!-- 开启日志聚集功能 -->
<property><name>yarn.log-aggregation-enable</name><value>true</value>
</property><!-- 设置日志聚集服务器地址 -->
<property><name>yarn.log.server.url</name><value>http://flinkv1:19888/jobhistory/logs</value>
</property><!-- 设置日志保留时间为7天 -->
<property><name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name><value>604800</value>
</property>

11.分发Hadoop

[zhangflink@9wmwtivvjuibcd2e software]$ /home/zhangflink/bin/xsync hadoop/

12.群起集群
（1）启动集群
如果集群是第一次启动，需要在flinkv1节点格式化NameNode（注意格式化之前，一定要先停止上次启动的所有namenode和datanode进程，然后再删除data和log数据）

[zhangflink@9wmwtivvjuibcd2e hadoop]$ bin/hdfs namenode -format

（2）启动HDFS

启动HDFS如果出现以上报错，可能是没有配置java环境变量，首先检查系统java环境是否配置成功

如果系统环境如上图所示正常，那么就是hadoop的配置文件没有配置java环境变量路径导致。
只需按如下配置hadoop-env.sh文件即可

编辑hadoop-env.sh文件

[zhangflink@9wmwtivvjuibcd2e hadoop]$ vim etc/hadoop/hadoop-env.sh

找到java环境修改配置

JAVA_HOME=/opt/software/jdk1.8.0_212

分发hadoop配置文件

[zhangflink@9wmwtivvjuibcd2e hadoop]$ /home/zhangflink/bin/xsync etc/

再次启动HDFS

[zhangflink@9wmwtivvjuibcd2e hadoop]$ sbin/start-dfs.sh

查看进程

[zhangflink@9wmwtivvjuibcd2e hadoop]$ jps

（3）在配置了ResourceManager的节点（flinkv2）启动YARN

[zhangflink@9wmwtivvjuibcd2e-0001 hadoop]$ sbin/start-yarn.sh

查看进程

[zhangflink@9wmwtivvjuibcd2e hadoop]$ jps

（4）Web端查看HDFS的Web页面：http://flinkv1:9870/ （云服务器请使用公网IP地址访问，确保端口的安全组入口已经开发）

（5）Web端查看SecondaryNameNode