前段时间在dataguru上报了一个hadoop的培训班，希望能够帮助自己更快的了解、掌握并且熟悉hadoop的开发和原理。

　　上一期的作业是要自己搭建一个hadoop的环境，并能运行mapreduce，我们公司的实验室中已经在10台机器上搭建了用来测试的hadoop环境，于是我利用了其中三台datanode，新建了一个帐号，又搭建了一个由三台服务器组成的小型的hadoop+HA+完全分布式的集群。

　　现在将搭建的过程写成博客，希望能帮助到有同样需求的朋友！

　　我这里用到的三台机器，主机名分别为ut07、ut08、ut09，部署图如下，如有不恰当之处，还请各位不吝指出！

1、用户创建

　　使用命令：

　　useradd hadooptest

　　修改密码：

　　passwd hadooptest

2、安装JDK

　　将下载好的JDK进行解压：

　　tar -zxvf jdk-8u91-linux-x64.gz -C /home/hadooptest

　　在$HOME/.bashrc下添加环境变量：

　　export JAVA_HOME=/home/hadooptest/jdk1.8.0_91

　　export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib

　　export PATH=$PATH:${JAVA_HOME}/bin

3、安装Zookeeper-3.4.6

将下载好的zookeeper-3.4.6.tar.gz解压：
tar -zxvf zookeeper-3.4.6.tar.gz -C /home/hadooptest

在$HOME/.bashrc下添加环境变量：
export ZOOKEEPER_HOME=/home/hadooptest/zookeeper-3.4.6
export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/conf

进入zookeeper目录，修改配置文件
vim conf/zoo.cfg

将如下内容复制到zoo.kfg中

# The number of milliseconds of each tick

tickTime=

# The number of ticks that the initial

# synchronization phase can take

initLimit=

# The number of ticks that can pass between

# sending a request and getting an acknowledgement

syncLimit=

# the directory where the snapshot is stored.

# do not use /tmp for storage, /tmp here is just

# example sakes.

dataDir=/home/hadooptest/zookeeper-3.4./var/data

dataLogDir=/home/hadooptest/zookeeper-3.4./var/datalog

# the port at which the clients will connect

clientPort=

server.=ut07::

server.=ut08::

server.=ut09::

# the maximum number of client connections.

# increase this if you need to handle more clients

maxClientCnxns=

#

# Be sure to read the maintenance section of the

# administrator guide before turning on autopurge.

#

#http://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperAdmin.html#sc_maintenance

#

# The number of snapshots to retain in dataDir

#autopurge.snapRetainCount=

# Purge task interval in hours

# Set to "" to disable auto purge feature

#autopurge.purgeInterval=

在zookeeper目录下创建文件夹

mkdir -p var/data var/datalog

在var/data目录下创建myid，并输入1，保存

　　其他节点在复制文件后，根据zoo.cfg中的值进行相应的更改

4、安装hadoop-2.6.0

　　将下载好的hadoop-2.6.0.tar.gz解压：

　　tar -zxvf hadoop-2.6.0.tar.gz -C /home/hadooptest/

　　在hadoop-2.6.0目录下创建目录：

　　mkdir -p name tmp data/yarn/local data/yarn/log

　　进入etc/hadoop/目录下，开始修改配置文件

　　修改slaves文件

　　修改masters文件

修改hadoop-env.sh以及yarn-env.sh

# The java implementation to use.

export JAVA_HOME=/home/hadooptest/jdk1.8.0_91

修改core-site.xml：

修改hdfs-site.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<!--

  Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");

  you may not use this file except in compliance with the License.

  You may obtain a copy of the License at

    http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0

  Unless required by applicable law or agreed to in writing, software

  distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,

  WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.

  See the License for the specific language governing permissions and

  limitations under the License. See accompanying LICENSE file.

-->

<!-- Put site-specific property overrides in this file. -->

<configuration>

<property>

    <name>dfs.nameservices</name>

    <value>clustertest</value>

</property>

<property>

    <name>dfs.ha.namenodes.clustertest</name>

    <value>ut07,ut08</value>

</property>

<property>

    <name>dfs.namenode.rpc-address.clustertest.ut07</name>

    <value>ut07:8030</value>

</property>

<property>

    <name>dfs.namenode.http-address.clustertest.ut07</name>

    <value>ut07:50170</value>

</property>

<property>

    <name>dfs.namenode.rpc-address.clustertest.ut08</name>

    <value>ut08:8030</value>

</property>

<property>

    <name>dfs.namenode.http-address.clustertest.ut08</name>

    <value>ut08:50170</value>

</property>

<property>

    <name>dfs.namenode.servicerpc-address.clustertest.ut07</name>

    <value>ut07:53433</value>

</property>

<property>

    <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>

    <value>qjournal://ut07:8486;ut08:8486;ut09:8486/clustertest</value>

</property>

<property>

    <name>dfs.client.failover.proxy.provider.clustertest</name>

    <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>

</property>

<property>

    <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>

    <value>/home/hadooptest/hadoop-2.6.0/tmp/journal</value>

</property>

<property>

    <name>dfs.replication</name>

    <value>3</value>

</property>

<property>

    <name>dfs.permissions</name>

    <value>false</value>

</property>

<property>

    <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>

    <value>true</value>

</property>

<property>

    <name>dfs.namenode.name.dir</name>

    <value>file:///home/hadooptest/hadoop-2.6.0/name</value>

</property>

<property>

    <name>dfs.datanode.data.dir</name>

    <value>file:///home/hadooptest/hadoop-2.6.0/data</value>

</property>

<property>

    <name>dfs.datanode.address</name>

    <value>0.0.0.0:51010</value>

</property>

<property>

    <name>dfs.datanode.ipc.address</name>

    <value>0.0.0.0:51020</value>

</property> 

<property>

    <name>dfs.datanode.http.address</name>

    <value>0.0.0.0:51075</value>

</property>

<property>

    <name>dfs.journalnode.http-address</name>

    <value>0.0.0.0:8479</value>

</property> 

<property>

    <name>dfs.journalnode.rpc-address</name>

    <value>0.0.0.0:8486</value>

</property>

</configuration>

修改mapred-site.xml：

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>

<configuration>

  <property>

    <name>mapreduce.application.classpath</name>

    <value>$HADOOP_CONF_DIR, $HADOOP_COMMON_HOME/share/hadoop/common/*, $HADOOP_COMMON_HOME/share/hadoop/common/lib/*, $HADOOP_HDFS_HOME/share/hadoop/hdfs/*, $HADOOP_HDFS_HOME/share/hadoop/hdfs/lib/*, $HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/*, $HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/lib/*, $HADOOP_YARN_HOME/share/hadoop/yarn/*, $HADOOP_YARN_HOME/share/hadoop/yarn/lib/*</value>

  </property>

  <property>

    <name>mapreduce.framework.name</name>

    <value>yarn</value>

  </property>

  <property>

    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>

    <value>ut07:10020</value>

  </property>

  <property>

    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>

    <value>ut07:19888</value>

  </property>

  <property>

    <name>mapreduce.map.speculative</name>

    <value>false</value>

  </property>

  <property>

    <name>mapreduce.reduce.speculative</name>

    <value>false</value>

  </property>

  <property>

    <name>mapreduce.map.memory.mb</name>

    <value>4000</value>

  </property>

  <property>

    <name>mapreduce.map.java.opts</name>

    <value>-Xmx1700m</value>

  </property>

  <property>

    <name>mapreduce.reduce.java.opts</name>

    <value>-Xmx3000m</value>

  </property>

  <property>

    <name>mapreduce.shuffle.port</name>

    <value>13563</value>

  </property>

</configuration>

修改yarn-site.xml：

注意： yarn.resourcemanager.ha.id的值在ut08中需修改为rm2

<?xml version="1.0"?>

<!--

  Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");

  you may not use this file except in compliance with the License.

  You may obtain a copy of the License at

    http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0

  Unless required by applicable law or agreed to in writing, software

  distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,

  WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.

  See the License for the specific language governing permissions and

  limitations under the License. See accompanying LICENSE file.

-->

<configuration>

  <!-- 指定nodemanager启动时加载server的方式为shuffle server -->

  <property>

    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

    <value>mapreduce_shuffle</value>

  </property>

  <!-- 指定resourcemanager地址 -->

  <property>

    <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>

    <value>rm1,rm2</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>

    <value>ut07</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>

    <value>ut08</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.resourcemanager.ha.id</name>

    <value>rm1</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.resourcemanager.address.rm1</name>

    <value>${yarn.resourcemanager.hostname.rm1}:8132</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm1</name>

    <value>${yarn.resourcemanager.hostname.rm1}:8130</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.resourcemanager.webapp.https.address.rm1</name>

    <value>${yarn.resourcemanager.hostname.rm1}:8189</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>

    <value>${yarn.resourcemanager.hostname.rm1}:8188</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm1</name>

    <value>${yarn.resourcemanager.hostname.rm1}:8125</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.resourcemanager.admin.address.rm1</name>

    <value>${yarn.resourcemanager.hostname.rm1}:8141</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.resourcemanager.address.rm2</name>

    <value>${yarn.resourcemanager.hostname.rm2}:8132</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm2</name>

    <value>${yarn.resourcemanager.hostname.rm2}:8130</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.resourcemanager.webapp.https.address.rm2</name>

    <value>${yarn.resourcemanager.hostname.rm2}:8189</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>

    <value>${yarn.resourcemanager.hostname.rm2}:8188</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm2</name>

    <value>${yarn.resourcemanager.hostname.rm2}:8125</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.resourcemanager.admin.address.rm2</name>

    <value>${yarn.resourcemanager.hostname.rm2}:8141</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.nodemanager.localizer.address</name>

    <value>ut07:8140</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.nodemanager.webapp.address</name>

    <value>ut07:8142</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.nodemanager.address</name>

    <value>ut07:8145</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>

    <value>true</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.enabled</name>

    <value>true</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>

    <value>/home/hadooptest/hadoop-2.6.0/data/yarn/local</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.nodemanager.log-dirs</name>

    <value>/home/hadooptest/hadoop-2.6.0/data/yarn/log</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.client.failover-proxy-provider</name>

    <value>org.apache.hadoop.yarn.client.ConfiguredRMFailoverProxyProvider</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.resourcemanager.zk-state-store.address</name>

    <value>ut07:2191,ut08:2191,ut09:2191</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>

    <value>ut07:2191,ut08:2191,ut09:2191</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>

    <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>

    <value>clustertest</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>

    <value>true</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>

    <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.scheduler.fair.allocation.file</name>

    <value>/home/hadooptest/hadoop-2.6.0/etc/hadoop/fairscheduler.xml</value>

  </property>

  <property>

    <name>mapreduce.application.classpath</name>

    <value>$HADOOP_CONF_DIR, $HADOOP_COMMON_HOME/share/hadoop/common/*, $HADOOP_COMMON_HOME/share/hadoop/common/lib/*, $HADOOP_HDFS_HOME/share/hadoop/hdfs/*, $HADOOP_HDFS_HOME/share/hadoop/hdfs/lib/*, $HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/*, $HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/lib/*, $HADOOP_YARN_HOME/share/hadoop/yarn/*, $HADOOP_YARN_HOME/share/hadoop/yarn/lib/*</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>

    <value>18432</value>

    <discription>每个节点可用内存,单位MB</discription>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>

    <value>18000</value>

    <discription>单个任务可申请最大内存，默认1024MB</discription>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>

    <value>4500</value>

    <discription>单个任务可申请最少内存，默认1024MB</discription>

  </property>

  <property>

    <name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>

    <value>4000</value>

    <description>每个Reduce任务的物理内存限制</description>

  </property>

</configuration>

添加fairscheduler.xml：

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>

<allocations>

  <queue name="news">

    <minResources>1024 mb, 1 vcores</minResources>

    <maxResources>1536 mb, 1 vcores</maxResources>

    <maxRunningApps>5</maxRunningApps>

    <minSharePreemptionTimeout>300</minSharePreemptionTimeout>

    <weight>1.0</weight>

    <aclSubmitApps>root,yarn,search,hdfs</aclSubmitApps>

  </queue>

  <queue name="crawler">

    <minResources>1024 mb, 1 vcores</minResources>

    <maxResources>1536 mb, 1 vcores</maxResources>

  </queue>

  <queue name="map">

    <minResources>1024 mb, 1 vcores</minResources>

    <maxResources>1536 mb, 1 vcores</maxResources>

  </queue>

</allocations>

5、免密码访问

在所有服务器上，均执行（执行时，一路回车即可）：

ssh-keygen -t rsa

在用户的HOME目录下会生成.ssh目录，进入其中，将id_rsa.pub的内容复制到authorized_keys中（如果没有authorized_keys则创建），同理，将其他服务器的id_rsa.pub也都复制到该机器的authorized_keys中，此时，我们得到了一个记录了所有服务器公钥的文件，现在只需将这个文件复制到其他服务器的同一目录下即可。

复制时，可以使用scp命令：

scp ./authorized_keys hadooptest@ut08:/home/hadooptest/.ssh/

scp ./authorized_keys hadooptest@ut09:/home/hadooptest/.ssh/

这样，我们就能通过ssh免密码访问各个服务器了（第一次访问时可能需要手动输入yes来保存地址表，以后就无需输入了）。

6、数据克隆

接下来，我们需要把ut07服务器上，刚刚准备好的hadoop-2.6.0目录，jdk1.8.0_91目录，以及zookeeper-3.4.6目录克隆到其他两台服务器上，并在各个服务器上做一些针对性的修改。

同样，我们使用scp命令，将数据进行克隆(复制目录需要加上参数 -r):

scp -r ./hadoop-2.6.0 ./zookeeper-3.4.6 ./jdk1.8.0_91 hadooptest@ut08:/home/hadooptest/

scp -r ./hadoop-2.6.0 ./zookeeper-3.4.6 ./jdk1.8.0_91 hadooptest@ut09:/home/hadooptest/

前文中提到，由于ut08是作为resourcemanager的HA，所以需要修改ut08中的/home/hadooptest/hadoop-2.6.0/etc/hadoop/yarn-site.xml的yarn.resourcemanager.ha.id字段

进入zookeeper的目录下，修改var/data/myid

7、启动zookeeper

在每个服务器上运行：

zkSever.sh start

运行后使用jps命令，可以查看到QuorumPeerMain进程，使用命令：

zkSever.sh status

可以查看zookeeper，其中只有一个为leader，其他全为follow

格式化zookeeper集群：

在ut07上执行：

hdfs zkfc -formatZK

注意：-formatZK中，ZK为大写

出现INFO ha.ActiveStandbyElector: Successfully created /hadoop-ha/clustertest in ZK.即代表格式化成功。

8、启动hadoop

启动journalnode

在ut07的hadoop-2.6.0/sbin下执行：

./hadoop-daemons.sh start journalnode

注意：./hadoop-daemons.sh表示操作机器中所有服务器，可以在每台服务器上执行./hadoop-daemon.sh,表示只操作本台服务器。

使用jps查看进程：

如果使用./hadoop-daemons.sh start journalnode只能启动本服务器journalnode，请检查slaves和masters文件是否配置正确.

格式化namenode

在ut07上执行：

hdfs namenode -format

出现 INFO common.Storage: Storage directory /home/hadooptest/hadoop-2.6.0/name has been successfully formatted.表示格式化成功

启动namenode

在ut07上执行：

./hadoop-daemon.sh start namenode

将刚刚格式化的namenode信息同步到ut08上,在ut08上执行：

hdfs namenode -bootstrapStandby

出现INFO common.Storage: Storage directory /home/hadooptest/hadoop-2.6.0/name has been successfully formatted.表示同步成功。

接着，在ut08上执行：

./hadoop-daemon.sh start namenode

启动所有datanode

在ut07上执行：

./hadoop-daemons.sh start datanode

查看其他服务器，均启动了datanode进程

启动yarn

在ut07上执行命令：

./start-yarn.sh

在ut07上启动了ResourceManager,在ut07,ut08,ut09上启动了NodeManager

启动zkfc

分别在ut07，ut08上执行

./hadoop-daemon.sh start zkfc

通过web查看hadoop是否启动成功：

至此，hadoop启动成功！

Hadoop-2.6.0安装文档的更多相关文章

  1. _00024 尼娜抹微笑伊拉克_云计算ClouderaManager以及CHD5.1.0群集部署安装文档V1.0

    笔者博文:妳那伊抹微笑 itdog8 地址链接 : http://www.itdog8.com(个人链接) 博客地址:http://blog.csdn.net/u012185296 博文标题:_000 ...

  2. Apache Hadoop 集群安装文档

    简介: Apache Hadoop 集群安装文档 软件:jdk-8u111-linux-x64.rpm.hadoop-2.8.0.tar.gz http://www.apache.org/dyn/cl ...

  3. ORACLE LINUX 6.3 + ORACLE 11.2.0.3 RAC + VBOX安装文档

    ORACLE LINUX 6.3 + ORACLE 11.2.0.3 RAC + VBOX安装文档 2015-10-21 12:51 525人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: Oracle RA ...

  4. confluence6.0.3安装文档

    一.Atlassian Confluence 6.0.3安装文档包含内容 1.wiki的安装步骤: 2.旧系统迁移中碰到的无法编辑和问题和解决方案: 3.wiki源码安装包.连接mysql用的jar包 ...

  5. airflow2.0.2分布式安装文档

    需要安装的组件 组件 功能 Airflow Webserver 查询元数据以监控和执行DAGs的web界面. Airflow Scheduler 它检查元数据数据库中的DAG和任务的状态,在必要时创建 ...

  6. Azkaban使用安装文档

    Azkaban使用安装文档 Azkaban简介 Azkaban的是什么 Azkaban是由Linkedin公司推出的一个批量工作流任务调度器,用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程.Az ...

  7. hadoop2.2.0_hbase0.96_zookeeper3.4.5全分布式安装文档下载

    本文档主要内容有: 1.hadoop 2.2.0 集群安装与部署 2.HBase 0.96 集群安装与部署 3.Zookeeper 3.4.5集群安装部署 备注:安装文档可能有所遗漏,后续将持续更新. ...

  8. Oracle 11g 单实例安装文档

    这里介绍在Red Hat Enterprise Linux Server release 5.7 (Tikanga)下安装ORACLE 11.2.0.1.0的过程,本文仅仅是为了写这样安装指导文档而整 ...

  9. linkedin开源的kafka-monitor安装文档

    linkedin开源的kafka-monitor安装文档 linkedin 开源的kafka-monitor的安装使用可以参考官方的readme:流程介绍的已经比较清楚,但是还是有一些地方需要修正.让 ...

随机推荐

  1. MVC源码解析 - 配置注册 / 动态注册 HttpModule

    本来这一篇, 是要继续 Pipeline 的, 但是在 Pipeline之前, 我看到了InitModules()方法, 所以决定, 在中间穿插一篇进来. 这一篇来讲一下 IHttpModule 的加 ...

  2. html表单---学习笔记03

    第8章 表单 8.1 表单标记<form> <form name="表单名称" method="提交方法" action="处理程序 ...

  3. 算法笔记_014:合并排序（Java）

    1 问题描述 给定一组数据,使用合并排序得到这组数据的非降序排列. 2 解决方案 2.1 合并排序原理简介 引用自百度百科: 合并排序是建立在归并操作上的一种有效的排序算法.该算法是采用分治法(Div ...

  4. bzoj3504: [Cqoi2014]危桥 网络流

    一种网络流建图的思路吧,改天最好整理一波网络流建图思路 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int n,h,t,a1,a2,an,b ...

  5. CSS3的radial-gradient(径向渐变)

    所谓径向渐变,如图下,类似光晕 语法: radial-gradient(  [    [渐变大小]?    [ at 渐变圆心坐标]?  ,]?  颜色[ 开始位置]  [,颜色[ 开始位置]]+); ...

  6. Could not locate executable E:\SoftWave\Hadoop-2.2.0\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries解决办法

    需要下载windows版本 bin目录下的文件,替换hadoop目录下原来的bin目录下的文件.下载网址是: https://github.com/srccodes/hadoop-common-2.2 ...

  7. ASP.NET Core: Getting Started with ASP.NET MVC Core

    1. ASP.NET Core the Unified Framework ASP.NET Core的统一框架 2. New Solution Project 新的解决方案项目 src folder: ...

  8. 引用Excel.dll 时找不到类型怎么办

    将引用(Microsoft.Office.Interop.Excel)的属性"嵌入互操作类型"由True修改为False即可

  9. for循环执行步骤

    for循环的具体步骤: for(var i=0;i<5;i++){ alert(1); } 第一步--->初始化i(初始化只在for循环中执行一次); 第二步--->执行条件i< ...

  10. 某网站看到的某神的Symfony_使用心得

    1.symfony2这种量级的框架怎么可能有捷径可走?其定位是松藕合和易扩展,并不是很容易的事.sf2是靠configuration系统(它可以把各种语义化yml配置转为数组)和服务容器概念来实现的b ...