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1.jdk安装和配置
1.1下载最新jdk文件
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk7-downloads-1880260.html
1.2配置环境变量
vi /etc/profile
在文件末尾加入如下内容
JAVA_HOME=/usr/local/jdk
JAVA_CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH export JAVA_HOME JAVA_CLASSPATH PATH并使上面文件生效
source /etc/profile
java -version
2.hadoop安装
首先需要配置运行环境，在etc/hadoop/hadoop-env.sh文件中增加
export JAVA_HOME=/usr/local/hadoop
一、配置core-site.xml
/usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml 包含了hadoop启动时的配置信息。
编辑器中打开此文件
sudo gedit /usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml
在该文件的<configuration></configuration>之间增加如下内容：
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://localhost:9000</value>
</property>
保存、关闭编辑窗口。
最终修改后的文件内容如下：
二、配置yarn-site.xml
/usr/local/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml包含了MapReduce启动时的配置信息。
编辑器中打开此文件
sudo gedit yarn-site.xml
在该文件的<configuration></configuration>之间增加如下内容：
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>
<value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
</property>
保存、关闭编辑窗口
最终修改后的文件内容如下
三、创建和配置mapred-site.xml
默认情况下，/usr/local/hadoop/etc/hadoop/文件夹下有mapred.xml.template文件，我们要复制该文件，并命名为mapred.xml，该文件用于指定MapReduce使用的框架。
复制并重命名
cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml
编辑器打开此新建文件
sudo gedit mapred-site.xml
在该文件的<configuration></configuration>之间增加如下内容：
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
保存、关闭编辑窗口
最终修改后的文件内容如下
四、配置hdfs-site.xml
/usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml用来配置集群中每台主机都可用，指定主机上作为namenode和datanode的目录。
创建文件夹，如下图所示
你也可以在别的路径下创建上图的文件夹，名称也可以与上图不同，但是需要和hdfs-site.xml中的配置一致。
编辑器打开hdfs-site.xml
在该文件的<configuration></configuration>之间增加如下内容：
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:/usr/local/hadoop/hdfs/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:/usr/local/hadoop/hdfs/data</value>
</property>
保存、关闭编辑窗口
最终修改后的文件内容如下：
五、格式化hdfs
hdfs namenode -format
只需要执行一次即可，如果在hadoop已经使用后再次执行，会清除掉hdfs上的所有数据。
六、启动Hadoop
经过上文所描述配置和操作后，下面就可以启动这个单节点的集群
执行启动命令：
sbin/start-dfs.sh
执行该命令时，如果有yes /no提示，输入yes，回车即可。
接下来，执行：
sbin/start-yarn.sh
执行完这两个命令后，Hadoop会启动并运行
执行 jps命令，会看到Hadoop相关的进程，如下图：
浏览器打开 http://localhost:50070/，会看到hdfs管理页面
浏览器打开http://localhost:8088，会看到hadoop进程管理页面
七、WordCount验证
dfs上创建input目录
bin/hadoop fs -mkdir -p input
把hadoop目录下的README.txt拷贝到dfs新建的input里
hadoop fs -copyFromLocal README.txt input
运行WordCount
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/sources/hadoop-mapreduce-examples-2.4.0-sources.jar org.apache.hadoop.examples.WordCount input output
可以看到执行过程
运行完毕后，查看单词统计结果
hadoop fs -cat output/*
