1. 配置hadoop分布式集群一台虚拟系统，二台实体系统可以吗
可以
准备工作
1.安装虚拟机 VMware Workstation
2.在虚拟机上安装linux操作系统
这里在虚拟机上安装的linux操作系统为ubuntu10.04。其实用哪个linux系统都是可以的，比如用centos, redhat, fedora等均可，完全没有问题。
3.准备3个虚拟节点
如果已经完成第2步，那就已经准备好了第一个虚拟节点。准备第二个和第三个虚拟节点有两种方法：
method1：分别安装两遍linux系统，太繁琐，放弃。
method2：在刚安装的第一个虚拟节点，将整个系统目录复制来形成第二个和第三个虚拟节点。
按照hadoop集群的基本要求，其中一个是master节点，用于运行hadoop程序中的namenode，secondorynamenode和jobtracker任务。另外两个节点为slave节点，其中一个用于冗余目的。slave节点用于运行hadoop程序中的datanode和tasktracker任务。所以模拟hadoop集群至少要有3个节点。
4.重命名主机名
因为前面复制粘贴产生的两个节点和第一个节点的主机名一样。
重命名主机名：Vim /etc/hostname
以下是我对三个结点的ubuntu系统主机分别命名为：master, node1, node2
6.配置hadoop-env.sh文件
2. 如何构建最优化的Hadoop集群
本文将逐步介绍这些部分的安装和配置：
•网络体系结构
•操作系统
•硬件要求
•Hadoop软件安装/设置
网络架构
根据我们目前能够拿到的文档，可以认为云内的节点越在物理上接近，越能获得更好的性能。根据经验，网络延时越小，性能越好。
为了减少背景流量，我们为这个云创建了一个虚拟专用网。另外，还为应用服务器们创建了一个子网，作为访问云的入口点。
这个虚拟专用网的预计时延大约是1-2毫秒。这样一来，物理临近性就不再是一个问题，我们应该通过环境测试来验证这一点。
建议的网络架构：
•专用TOR(Top of Rack)交换机
•使用专用核心交换刀片或交换机
•确保应用服务器“靠近”Hadoop
•考虑使用以太网绑定
为了防止数据丢失，Hadoop会将每个数据块复制到多个机器上。想象一下，如果某个数据块的所有拷贝都在同一个机架的不同机器上，而这个机架刚好发生故障了(交换机坏了，或者电源掉了)，这得有多悲剧?为了防止出现这种情况，必须要有一个人来记住所有数据节点在网络中的位置，并且用这些知识来确定——把数据的所有拷贝们放在哪些节点上才是最明智的。这个“人”就是Name Node。
另外还有一个假设，即相比不同机架间的机器，同一个机架的机器之间有着更大的带宽和更小的延时。这是因为，机架交换机的上行带宽一般都小于下行带宽。而且(+本站微信networkworldweixin)，机架内的延时一般也小于跨机架的延时(但也不绝对)。
机架感知的缺点则是，我们需要手工为每个数据节点设置机架号，还要不断地更新这些信息，保证它们是正确的。要是机架交换机们能够自动向Namenode提供本机架的数据节点列表，那就太棒了。
3. 如何搭建hadoop集群 桥接
本文通过在vmware workstation上建立三台虚拟机来搭建hadoop集群环境，其中一台作为namenode，两台作为datanode。
一、安装vmware workstation（10.0.0）（一路下一步即可）
二、创建3个虚拟机
每个虚拟机安装Ubuntu 桌面版（我用的11.10，但是有点老了，建议用12.04或更高版本）
namenode建议多给写内存，我的是namenode 1G内存，20G硬盘，datanode 800M内存，20G硬盘（我电脑内存8G，若内存不够可以少分点，但是可能有些卡）上网上式可设置为桥接方式：直接连接物理网络。
三、安装vmware tools（便于主机和虚拟机直接可以直接拖拽，复制粘贴）
点击vmware 上 虚拟机-》安装VMware tools，自动打开一个包含vmware安装包的位置，可以拷贝到你有权限的地方，例如/usr/src下用 sudo tar zxvf 软件包名称 解压，之后进入解压后的文件夹，执行
sudo ./vmware-install.sh来安装，过程中遇见yes或no一律enter键，安装后重启生效。
四、配置共享目录（让主机和虚拟机直接方便实时共享）
对每个虚拟机，点击vmware上虚拟机-》设置-》选项，选择共享文件夹，永久共享，添加一个本机的目录所为共享目录，并为这个共享起一个名字，例如叫share。这样在虚拟机上的 /mnt/hgfs下会自动生成share文件夹保持与主机上的目录实时一致。重启生效，有时生效较慢，多重启几次就行了，不知何故。
五，安装ssh，为了一会的免密码登陆
对每台虚拟机运行：sudo apt-get install openssh-server
若不成功，你可能需要更新一下资源列表了：sudo apt-get update
六、配置ssh无密码登录，方便namenode给datanode分配任务和汇总信息
说明：以下生成的秘钥默认保存在用户名空间，所以建议三台虚拟机建立同样的用户名，例如hadoop，也可以都用root用户。
在name node,和datanode都运行:
ssh-keygen –t dsa -P '' –f ~/.ssh/id_dsa （建议手打此命令，复制有时候不行，注意都是英文字符，-P的P是大写）
下面将三台虚拟机的公钥拷贝到共享目录中并重命名以供彼此配置使用
在name node:
scp ~/.ssh/id_dsa.pub /mnt/hgfs/share/ id_dsa0.pub
在data node 1:
scp ~/.ssh/id_dsa.pub /mnt/hgfs/share/ id_dsa1.pub
在data node 2:
scp ~/.ssh/id_dsa.pub /mnt/hgfs/share/ id_dsa2.pub
将共享目录中公钥分别添加到三台虚拟机的授权下，分别在name node，data node 1和data node 2执行:
cat /mnt/hgfs/share/id_dsa0.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
cat /mnt/hgfs/share/id_dsa1.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
cat /mnt/hgfs/share/id_dsa2.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
测试：
ssh localhost
ssh 目标机器地址
七，安装jdk
对每个虚拟机：
下载jdk(jdk1.6.0)并解压，假定目录为/usr/src/jdk1.6.0（如果你的不是，也可以改成是，这样下面的命令直接复制就行了）
设置环境变量。
#vi /etc/profile
在最后面加入
#set java environment
export JAVA_HOME=/usr/src/jdk1.6.0
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib.tools.jar
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
保存退出。
要使JDK在所有的用户中使用，可以这样：
vi /etc/profile.d/java.sh
在新的java.sh中输入以下内容：
#set java environment
export JAVA_HOME=/usr/src/jdk1.6.0
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
保存退出，然后给java.sh分配权限：chmod 755 /etc/profile.d/java.sh
重启虚拟机
八、安装hadoop
在usr/src目录解压： tar zxvf hadoop-0.20.2.tar.gz
把hadoop的安装路径添加到/etc/profile中：
export HADOOP_HOME=/usr/src/hadoop-0.20.2
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH
九、配置hadoop
在hadoop-0.20.1/conf目录：
（1）对3个虚拟机，在conf/hadoop-env.sh中配置java环境
vi hadoop-env.sh
在hadoop-env.sh文件中添加
export JAVA_HOME=/usr/src/jdk1.6.0
(2) 用ifconfig命令查看ip地址，假定name node内部地址为192.168.204.157，data node 1和data node 2分别为192.168.204.162，192.168.204.173
对name node配置conf/masters和conf/slaves:
masters : 192.168.204.157
slaves : 192.168.204.162
192.168.204.173
(3)对name node, data node 1和data node2,配置conf/core-site.xml, conf/hdfs-site.xml及conf/mapred-site.xml，配置文件内的IP地址均配置为name node的IP地址（比如name node IP地址为192.168.204.157。
说明：因为三台上面这三个配置一样，所以配置一份，然后复制粘贴即可。
（又说明：下面之所以上图片是因为，新浪会把字符按html重新编译，无法正常显示，无奈啊）
十、运行hadoop
先把三台虚拟机的防火墙关了： sudo ufw disable
对name node：
进入hadoop-0.20.2/bin，首先格式化文件系统： hadoop namenode –format
对data node1 和data node 2：
进入hadoop-0.20.2/bin，执行： hadoop datanode –format
对name node：，在bin目录下执行：
start-all.sh
hadoop dfsadmin –safemode leave
hadoop dfsadmin –report, 查看节点情况，看到类似界面显示available的Datanodes 。
用jps命令查看进程，NameNode上的结果为：
26745 JobTracker
29398 jps
27664 NameNode
Data Node 1 的结果：
6718 TaskTracker
6042 DataNode
6750 jps
Data Node 2 的结果：
12173 TaskTracker
10760 DataNode
12700 jps
至此，安装成功。
4. 利用docker配置跨主机Hadoop集群时出现问题
直接用机器搭建Hadoop集群是一个相当痛苦的过程，尤其对初学者来说。他们还没开始跑wordcount，可能就被这个问题折腾的体无完肤了。而且也不是每个人都有好几台机器对吧。你可以尝试用多个虚拟机搭建，前提是你有个性能杠杠的机器。
我的目标是将Hadoop集群运行在Docker容器中，使Hadoop开发者能够快速便捷地在本机搭建多节点的Hadoop集群。其实这个想法已经有了不少实现，但是都不是很理想，他们或者镜像太大，或者使用太慢，或者使用了第三方工具使得使用起来过于复杂。下表为一些已知的Hadoop on Docker项目以及其存在的问题。
项目 镜像大小 问题
sequenceiq/hadoop-docker:latest 1.491GB 镜像太大，只支持单个节点
sequenceiq/hadoop-docker:2.7.0 1.76 GB
sequenceiq/hadoop-docker:2.60 1.624GB
sequenceiq/ambari:latest 1.782GB 镜像太大，使用太慢，使用复杂
sequenceiq/ambari:2.0.0 4.804GB
sequenceiq/ambari:latest:1.70 4.761GB
alvinhenrick/hadoop-mutinode 4.331GB 镜像太大，构建太慢，增加节点麻烦，有bug
我的项目参考了alvinhenrick/hadoop-mutinode项目，不过我做了大量的优化和重构。
5. 搭建hadoop集群，常用配置文件是什么，以及配置哪些属性
一. 简介
参考了网上许多教程，最终把hadoop在ubuntu14.04中安装配置成功。下面就把详细的安装步骤叙述一下。我所使用的环境：两台ubuntu 14.04 64位的台式机，hadoop选择2.7.1版本。（前边主要介绍单机版的配置，集群版是在单机版的基础上，主要是配置文件有所不同，后边会有详细说明）
二. 准备工作
2.1 创建用户
创建用户，并为其添加root权限，经过亲自验证下面这种方法比较好。
1 sudo adser hadoop2 sudo vim /etc/sudoers3 # 修改内容如下：4 root ALL = (ALL)ALL5 hadoop ALL = (ALL)ALL
给hadoop用户创建目录，并添加到sudo用户组中，命令如下：
1 sudo chown hadoop /home/hadoop2 # 添加到sudo用户组3 sudo adser hadoop sudo
最后注销当前用户，使用新创建的hadoop用户登陆。
2.2安装ssh服务
ubuntu中默认是没有装ssh server的（只有ssh client），所以先运行以下命令安装openssh-server。安装过程轻松加愉快～
sudo apt-get install ssh openssh-server
2.3 配置ssh无密码登陆
直接上代码：执行完下边的代码就可以直接登陆了（可以运行ssh localhost进行验证）
1 cd ~/.ssh# 如果找不到这个文件夹，先执行一下 "ssh localhost"2 ssh-keygen -t rsa3 cp id_rsa.pub authorized_keys
注意：
这里实现的是无密登陆自己，只适用与hadoop单机环境。如果配置Hadoop集群设置Master与Slave的SSH无密登陆可
三. 安装过程
3.1 下载hadoop安装包
有两种下载方式：
1. 直接去官网下载：
2. 使用wget命令下载：
3.2 配置hadoop
1. 解压下载的hadoop安装包，并修改配置文件。我的解压目录是（/home/hadoop/hadoop-2.7.1），即进入/home/hadoop/文件夹下执行下面的解压缩命令。
tar -zxvf hadoop-2.7.1.tar.gz
2. 修改配置文件：（hadoop2.7.1/etc/hadoop/）目录下，hadoop-env.sh，core-site.xml，mapred-site.xml.template，hdfs-site.xml。
(1). core-site.xml 配置：其中的hadoop.tmp.dir的路径可以根据自己的习惯进行设置。
至此，wordcount demo 运行结束。
六. 总结
配置过程遇到了很多问题，最后都一一解决，收获很多，特此把这次配置的经验分享出来，方便想要配置hadoop环境的各位朋友～
（Hadoop集群安装配置过程基本和单机版是一样的，主要是在配置文件方面有所区别，以及ssh无密登陆要求master和slave能够互相无密登陆。
6. 配置hadoop集群是怎么配置的
在过去，大数据处理主要是采用标准化的刀片式服务器和存储区域网络（SAN）来满足网格和处理密集型工作负载。然而随着数据量和用户数的大幅增长，基础设施的需求已经发生变化，硬件厂商必须建立创新体系，来满足大数据对包括存储刀片，SAS（串行连接SCSI）开关，外部SATA阵列和更大容量的机架单元的需求。即寻求一种新的方法来存储和处理复杂的数据，Hadoop正是基于这样的目的应运而生的。Hadoop的数据在集群上均衡分布，并通过复制副本来确保数据的可靠性和容错性。因为数据和对数据处理的操作都是分布在服务器上，处理指令就可以直接地发送到存储数据的机器。这样一个集群的每个服务器器上都需要存储和处理数据，因此必须对Hadoop集群的每个节点进行配置，以满足数据存储和处理要求。
Hadoop框架中最核心的设计是为海量数据提供存储的HDFS和对数据进行计算的MapRece。MapRece的作业主要包括从磁盘或从网络读取数据，即IO密集工作，或者是计算数据，即CPU密集工作。Hadoop集群的整体性能取决于CPU、内存、网络以及存储之间的性能平衡。因此运营团队在选择机器配置时要针对不同的工作节点选择合适硬件类型。一个基本的Hadoop集群中的节点主要有：Namenode负责协调集群中的数据存储，DataNode存储被拆分的数据块，Jobtracker协调数据计算任务，最后的节点类型是Secondarynamenode，帮助NameNode收集文件系统运行的状态信息。
在集群中，大部分的机器设备是作为Datanode和TaskTracker工作的。Datanode/TaskTracker的硬件规格可以采用以下方案：
4个磁盘驱动器（单盘1-2T），支持JBOD
2个4核CPU,至少2-2.5GHz
16-24GB内存
千兆以太网
Namenode提供整个HDFS文件系统的namespace管理，块管理等所有服务,因此需要更多的RAM，与集群中的数据块数量相对应，并且需要优化RAM的内存通道带宽，采用双通道或三通道以上内存。硬件规格可以采用以下方案：
8-12个磁盘驱动器（单盘1-2T）
2个4核/8核CPU
16-72GB内存
千兆/万兆以太网
Secondarynamenode在小型集群中可以和Namenode共用一台机器，较大的群集可以采用与Namenode相同的硬件。考虑到关键节点的容错性，建议客户购买加固的服务器来运行的Namenodes和Jobtrackers，配有冗余电源和企业级RAID磁盘。最好是有一个备用机，当 namenode或jobtracker 其中之一突然发生故障时可以替代使用。
目前市场上的硬件平台满足Datanode/TaskTracker节点配置需求的很多，，据了解深耕网络安全硬件平台多年的立华科技瞄准了Hadoop的发展前景，适时推出了专门针对NameNode的设备----双路至强处理器搭载12块硬盘的FX-3411，将计算与存储完美融合，四通道内存的最大容量可达到256GB，完全满足NameNode对于一个大的内存模型和沉重的参考数据缓存组合的需求。
同时在网络方面，FX-3411支持的2个PCI-E*8的网络扩展，网络吞吐达到80Gbps，更是远远满足节点对千兆以太网或万兆以太网的需求。此外针对Datanode/TaskTracker等节点的配置需求，立华科技不仅推出了可支持单路至强E38核处理器和4块硬盘的标准品FX-3210，还有可以全面客制化的解决方案，以满足客户的不同需求。
Hadoop集群往往需要运行几十，几百或上千个节点，构建匹配其工作负载的硬件，可以为一个运营团队节省可观的成本，因此，需要精心的策划和慎重的选择。
7. hadoop集群搭建在阿里云服务器上 云服务器配置要求是多少
如果是集群的话，我考虑需要流畅运行的话，2核4G配置是可以满足的。因为这个集群形式，用于适用于物联网、车联网、监控、安全风控、即时通讯、消息存储等行业场景，所以数据量是比较大的，所以配置太低了跑不动，会卡死的。
因为hadoop是海量数据的处理能力，所以服务器一定不能太小配置了，跑不动了就没实际用途了。最好使用4核8G内存及以上配置。
因为这方面内容较多，这里也写不开那么多内容，所以你可以留言或到我的博客上搜索相关内容，老魏有写过教程，还不止一篇，都挺详细的内容，可以帮助你入门。
8. windows下的hadoop程序怎么在集群中运行
1.下载hadoop的安装包，这里使用的是"hadoop-2.6.4.tar.gz":
2.将安装包直接解压到D盘根目录:
3.配置环境变量：
4.下载hadoop的eclipse插件，并将插件放到eclipse的plugins目录下：
5.打开Eclipse，选择菜单"Window"-->"Preferences"，在左侧找到"Hadoop Map/Rece"，
在右侧选择hadoop的目录：
6.打开菜单"Window"中的"Show View"窗口，选择"Map/Rece Locations"：
7：在打开的"Map/Rece Locations"面板中，点击小象图标，打开新建配置窗口：
8.填写hadoop集群的主机地址和端口：
9.新创建的hadoop集群连接配置，右上角的齿轮可以修改配置信息：
10.打开菜单"Window"中的"Show View"窗口，找到"Project Explorer"：
11.在"Project Explorer"面板中找到"DFS Locations"，展开下面的菜单就可以连接上HDFS，
可以直接看到HDFS中的目录和文件：
12.在"Project Explorer"面板中点击鼠标右键，选择新建，就可以创建"Map/Rece"项目了：
13.下面我们创建了一个名为"hadoop-test"的项目，可以看到它自动帮我们导入了很多的jar包：
14.在项目的src下面创建log4j.properties文件，内容如下：
log4j.rootLogger=debug,stdout,R
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%5p - %m%n
log4j.appender.R=org.apache.log4j.RollingFileAppender
log4j.appender.R.File=maprece_test.log
9. Hadoop集群以外的机器如何访问Hadoop集群，进行提交文件，下载文件
集群以外的机器如何访问Hadoop集群，并像集群中提交作业和传送数据
(1)首先，在机器上安装nutch或者hadoop
(2)配置两个文件
hadoop-site.xml：
<configuration>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://gc04vm12:9000</value>
<description> </description>
</property>
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>gc04vm12:9001</value>
<description> </description>
</property>
</configuration>
(3)这样便能执行命令，查看集群状态，向集群提交作业
(4)hdfs中的用户
使用root登陆而hadoop中没有创建root用户时，使用如下命令时，查看到的就不是nutch用户主目录 /user/root了
[root@gc03vm12 nutch-1.0]# bin/hadoop dfs -ls 执行此命令时，即是列出/user/root(root用户主目录)目录下的文件或目录
ls: Cannot access .: No such file or directory. 没有此目录
[root@gc03vm12 nutch-1.0]# bin/hadoop dfs -ls /
Found 3 items
drwxr-xr-x - nutch supergroup 0 2010-05-21 00:42 /tmp
drwxr-xr-x - nutch supergroup 0 2010-05-21 00:53 /user
drwxr-xr-x - nutch supergroup 0 2010-05-21 00:55 /usr 这个是什么？
[root@gc03vm12 nutch-1.0]# bin/hadoop dfs -mkdir x 主目录(/user/root)中创建x目录，提示以下信息
mkdir: org.apache.hadoop.security.AccessControlException: Permission denied: user=root, access=WRITE, inode="user":nutch:supergroup:rwxr-xr-x
这是因为root用户对/user/目录没有写权限(drwxr-xr-x - nutch supergroup 0 2010-05-21 00:53 /user)
hdfs中的nutch用户是启动hadoop集群的这个用户，当客户机中也存在nutch用户时，登陆后访问hdfs时，进入的是home目录(/user/nutch)。
hdfs中文件和目录的权限类似linux，可以修改其权限，改变其所属组
nutch用户格式化namenode，启动hadoop集群(会用到nutch用户的公钥信息,ssh配置)后，执行命令，
[nutch@gc03vm12 nutch-1.0]# bin/hadoop dfs -ls 执行此命令时，即是列出/user/nutch(nutch用户主目录)目录下的文件或目录
ls: Cannot access .: No such file or directory.
因为没有/user/nutch目录，所以不能访问，而此时若创建一个文件，如使用以下命令
[nutch@gc03vm12 nutch-1.0]# bin/hadoop dfs -mkdir x 则可以顺利执行，此时它将创建/user/nutch/x目录。
而使用root用户不行，是因为 root用户对/user/目录没有写权限。
那么如何创建一个root用户呢，可以这样做
超级用户nutch在hdfs中创建目录/user/root，即 bin/hadoop dfs -mkdir /user/root
更改/user/root目录所属用户和组， bin/hadoop dfs -chown -R root:root /user/root （若此处没有指定组，则默认root属于supergroup组， bin/hadoop dfs -chown -R root /user/root）
这样就相当于在hdfs中创建了用户root，组root；
用户权限和Linux类似,nutch是超级用户。
例如nutch在root的home目录下创建目录s，则s的权限如下，属于nutch，组是root
drwxr-xr-x - nutch root 0 2010-05-21 04:41 /user/root/s
root用户此时就不能写s目录了
[root@gc04vm14 nutch-1.0]# bin/hadoop dfs -mkdir s/x
mkdir: org.apache.hadoop.security.AccessControlException: Permission denied: user=root, access=WRITE, inode="s":nutch:root:rwxr-xr-x
root用户属于root组，并且执行作业，会提示错误，如下
[root@gc03vm12 nutch-1.0]# bin/nutch crawl /user/nutch/urls -dir data2 -depth 5 -topN 8
提示如下错误
org.apache.hadoop.security.AccessControlException: org.apache.hadoop.security.AccessControlException: Permission denied: user=root, access=WRITE, inode="tmp":nutch:supergroup:rwxr-xr-x
这是因为root用户对/tmp目录(hdfs目录)没有写权限，因为作业执行时，会在/tmp目录下生成相应的job文件，
/tmp的权限如下：
drwxr-xr-x - nutch supergroup 0 2010-05-21 00:42 /tmp
因此非超级用户提交作业时，用户问题是一个很麻烦的问题
注：
hadoop有些命令只能在namenode上执行
10. 怎么搭建两个hadoop集群的测试环境
环境配置：
虚拟机：
vmware workstation 12
系统：
ubuntu 16.04 LTS（推荐使用原版，不要用kylin）
节点： 192.168.159.132 master 192.168.159.134 node1 192.168.159.137 node2
jdk-8u101-Linux-x64.gz (Java)hadoop-2.7.3.tar.gz (Hadoop 包)
安装步骤：
1、安装虚拟机系统，并进行准备工作（可安装一个然后克隆）
2.修改各个虚拟机的hostname和host
3.创建用户组和用户
4、配置虚拟机网络，使虚拟机系统之间以及和host主机之间可以通过相互ping通。
5.安装jdk和配置环境变量，检查是否配置成功
6、配置ssh，实现节点间的无密码登录 ssh node1/2指令验证时候成功
7、master配置hadoop，并将hadoop文件传输到node节点
8、配置环境变量，并启动hadoop，检查是否安装成功，执行wordcount检查是否成功。
1.安装虚拟机
在VM上安装下载好的Ubuntu的系统，具体过程自行网络。可以安装完一个以后克隆，但是本人安装过程中遇到很多问题，经常需要删除虚拟机，重新安装，而被克隆的虚拟机不能删除，所以本人就用了很长时候，一个一个安装。
一共3台虚拟机：分配情况和IP地址如下：
（注：查看ip地址的指令 ifconfig）
安装虚拟机时可以设置静态IP，因为过程中常常遇到网络连接问题,ifconfig找不到IPV4地址。当然，也可以不设，默认分配。
192.168.159.132 master 192.168.159.134 node1 192.168.159.137 node2
2.修改虚拟机的hostname和hosts文件
以master上机器为例，打开终端，执行如下的操作，把hostname修改成master，hosts修改成如下所示的样子：
#修改hostname的指令：sudo gedit /etc/hostname
#修改hosts指令：sudo gedit /etc/hosts
#将以下内容添加到hosts中192.168.159.132 master192.168.159.134 node1192.168.159.137 node2
如下图所示:
自此，hadoop集群搭建成功！