1. 虚拟机的三台机器分别以hdfs 存储, mapreduce计算，yarn调度三个方面进行集群配置
hadoop 版本3.3.4
官网：Hadoop – Apache Hadoop 3.3.6
jdk 1.8
三台机器尾号为：22， 23， 24。（没有用hadoop102, 103,104,我改为了hadoop22，hadoop23，hadoop24）
2. 配置22机器core-site.xml
cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop
vi core-site.xml
<configuration><!-- 指定NameNode的地址 --><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://hadoop22:8020</value></property><!-- 指定hadoop数据的存储目录 --><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/opt/module/hadoop-3.3.4/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>atguigu</value></property>
</configuration>3. 配置22机器得hdfs-site.xml
<configuration><!-- nn web端访问地址--><property><name>dfs.namenode.http-address</name><value>hadoop22:9870</value></property><!-- 2nn web端访问地址--><property><name>dfs.namenode.secondary.http-address</name><value>hadoop24:9868</value></property>
</configuration>4. 配置22机器的yarn-site.xml
<!-- 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>hadoop23</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>5.配置22机器的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>6. 配置22机器workers文件：
hadoop22
hadoop23
hadoop24注意：该文件中添加的内容结尾不允许有空格，文件中不允许有空行。
7.脚本发送到23，24机器：
xsync /opt/module/hadoop-3.3.4/etc/hadoop
8. 分别去23，24机器检查下是否发送成功。上述修改的文件是否是修改过的数据：
9. 如果集群是第一次启动，需要在hadoop102节点格式化NameNode（注意：格式化NameNode，会产生新的集群id，导致NameNode和DataNode的集群id不一致，集群找不到已往数据。如果集群在运行过程中报错，需要重新格式化NameNode的话，一定要先停止namenode和datanode进程，并且要删除所有机器的data和logs目录，然后再进行格式化。
生成机器id：
hdfs namenode -format10. 启动hdfs
# 例如我的路径/opt/module/hadoop-3.3.4/etc/hadoop
# 在hadoop文件下，前面你自己的路径/etc/hadoop/
# 输入命令
sbin/start-dfs.sh11. 在配置了ResourceManager的节点（hadoop23）启动YARN
sbin/start-yarn.sh
12. 如果启动失败，我是三台机器都删除了data,logs数据。重新从9步，重新生成机器id数据
比对配置文件是否错误，再次重新启动。即可解决~！
