1.Ubuntu环境配置

本文使用Ubuntu 18.04.1 LTS，其他版本搭建过程基本一致。

创建hadoop用户（可略）

1.创建新用户

$ sudo useradd -m hadoop -s /bin/bash

2.设置密码

$ sudo passwd hadoop

3.为 hadoop 用户增加管理员权限

$ sudo adduser hadoop sudo

4.注销当前用户并切换到hadoop用户

更新apt

$ sudo apt-get update

安装Vim

$ sudo apt-get install vim

安装SSH、配置SSH无密码登陆

集群或单节点模式都需要用到 SSH 登陆。Ubuntu 默认安装了 SSH client，此外还需要安装 SSH server

$ sudo apt-get install openssh-server

使用ssh localhost登陆本机（需要输入密码）

为了避免每一次使用SSH都要输入密码，利用 ssh-keygen 生成密钥，并将密钥加入到授权中：

$ cd ~/.ssh/    # 如果不存在该文件夹，需要先登陆本机
$ ssh-keygen -t rsa   # 会出现多个提示，全部回车
$ cat ./id_rsa.pub >> ./authorized_keys  # 加入授权

登陆本机

$ ssh localhost

安装Java环境

安装前最好更改系统软件源为国内源（阿里云）

$ sudo apt-get install default-jre default-jdk

需要配置JAVA_HOME环境变量

$ vim ~/.bashrc

加入这一行

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/default-java

退出，让环境变量生效

$ source ~/.bashrc   

测试

$ echo $JAVA_HOME 
$ java -version
$ $JAVA_HOME/bin/java -version  #这句等同于上面

2.安装 Hadoop 2

需要下载编译好的hadoop-2.x.y.tar.gz 文件

我下载的是2.7.6

将 Hadoop 安装至 /usr/local/ 中：

$ sudo tar -zxf ~/Download/hadoop-2.7.6.tar.gz -C /usr/local
$ cd /usr/local/ 
$ sudo mv ./hadoop-2.7.6/ ./hadoop  
$ sudo chown -R hadoop ./hadoop  # 修改文件权限,第一个hadoop为用户名

Hadoop 解压后即可使用。检测：

$ cd /usr/local/hadoop
$ ./bin/hadoop version

Hadoop 默认模式为非分布式模式（本地模式），无需进行其他配置即可运行。

Hadoop伪分布式配置

因为只是简单地学习，仅使用伪分布式的方式。

修改配置文件 core-site.xml ( vim ./etc/hadoop/core-site.xml)，将

<configuration></configuration>

修改为：

<configuration>    
    <property>        
        <name>hadoop.tmp.dir</name>        
        <value>file:/usr/local/hadoop/tmp</value>        
        <description>Abase for other temporary directories.
        </description>    
    </property>    
    <property>        
        <name>fs.defaultFS</name>        
        <value>hdfs://localhost:9000</value>    
    </property>
</configuration>

修改配置文件 hdfs-site.xml：

<configuration>    
    <property>        
        <name>dfs.replication</name>        
        <value>1</value>    
    </property>  
    <property> 
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>        
        <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/name</value>    
    </property>  
    <property>
    <name>dfs.datanode.data.dir</name> 
    <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/data</value>    
    </property>
</configuration>

执行 NameNode 的格式化:

$ ./bin/hdfs namenode -format

出现 “successfully formatted” 和 “Exitting with status 0”则代表成功

开启 NameNode 和 DataNode 守护进程。

./sbin/start-dfs.sh

通过 jps 可以判断是否成功启动

如果有NameNode 或 DataNode则配置成功

可以访问 http://localhost:50070 查看详细信息

使用HDFS

在 HDFS 中创建用户目录

$ ./bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop

注：

• hadoop fs适用于任何不同的文件系统，比如本地文件系统和HDFS文件系统
• hadoop dfs只能适用于HDFS文件系统
• hdfs dfs跟hadoop dfs的命令作用一样，也只能适用于HDFS文件系统

开启hdfs

$ ./sbin/start-dfs.sh

关闭hdfs

$ ./sbin/stop-dfs.sh

YARN

YARN 负责资源管理与任务调度。YARN 运行于 MapReduce 之上，提供了高可用性、高扩展性。

修改配置文件 mapred-site.xml

重命名：

$ mv ./etc/hadoop/mapred-site.xml.template ./etc/hadoop/mapred-site.xml

编辑 vim ./etc/hadoop/mapred-site.xml ：

<configuration>    
    <property>        
        <name>mapreduce.framework.name</name>        
        <value>yarn</value>    
    </property>
</configuration>

修改配置文件 yarn-site.xml：

<configuration>    
    <property>        
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>        <value>mapreduce_shuffle</value>        
    </property>
</configuration>

启动 YARN （需要先执行过 ./sbin/start-dfs.sh）：

$ ./sbin/start-yarn.sh  
$ ./sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver 

通过 jps ，多了 NodeManager 和 ResourceManager 两个后台进程

启动 YARN 后可以通过localhost:8088.cluster 查看任务的运行情况

关闭 YARN 的脚本：

$ ./sbin/stop-yarn.sh
$ ./sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver

Hadoop执行例子

hadoop附带很多例子，包括wordcount、join、grep、terasort等。运行 ./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.6.jar 可以看到所有例子

选择运行 grep 例子，将 input 文件夹中的所有文件作为输入，筛选当中符合正则表达式 dfs[a-z.]+ 的单词并统计出现的次数，最后输出结果到 output 文件夹中。

$ cd /usr/local/hadoop
$ mkdir ./input
$ cp ./etc/hadoop/*.xml ./input   # 将配置文件作为输入文件
$ ./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.6.jar grep ./input ./output 'dfs[a-z.]+'
$ cat ./output/*          # 查看运行结果

执行后输出了作业的相关信息，输出的结果是符合正则的单词各出现了1次

注意，Hadoop 默认不会覆盖结果文件，因此再次运行上面实例会提示出错，需要先将 ./output 删除。

rm -r ./output

为Hadoop添加至环境变量

每一次启动都要进入/usr/local/hadoop目录，再执行sbin/hadoop（等同于运行 /usr/local/hadoop/sbin/hadoop），受之前为jdk添加至环境变量过程的启发，在这里希望将Hadoop添加至环境变量。

在~/.bashrc中加入：

export PATH=$PATH:/usr/local/hadoop/sbin:/usr/local/hadoop/bin

执行source ~/.bashrc使设置生效。

在任意目录中都可以直接开启Hadoop：start-dfs.sh；直接启动YARN：start-yarn.sh;使用hdfs：如hdfs dfs -ls input查看HDFS文件。

最后

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