一、开始
1.创建用户及权限
$ adduser hadoop # 添加用户名
$ passwd hadoop # 添加密码
$ su - hadoop # 切换用户
$ sudo ls –la /root # 确认成功
2.添加权限
有时会提示没有权限，切换到 root
$ visudo
找到 root ALL = (ALL) ALL
在98行，在键盘上输入:98,然后按回车就能跳到，然后添加箭头所指的内容，空格为Tab，然后 :wq 退出。
3.安装 ssh
如果有 client 和 server 表示不需要安装
$ rpm -qa | grep ssh
如果需要安装，安装命令
$ sudo yum install openssh-clients
$ sudo yum install openssh-server
查看是否可用
$ ssh localhost
第一次登陆需要密码
$ exit # 退出刚才的 ssh localhost
$ cd ~/.ssh/ # 若没有该目录，请先执行一次ssh localhost
$ ssh-keygen -t rsa # 会有提示，都按回车就可以
$ cat id_rsa.pub >> authorized_keys # 加入授权
$ chmod 600 ./authorized_keys # 修改文件权限
4.安装 Java 环境
5.安装 Hadoop
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/
注意不要下载错了，下载完成后，可以复制到 CentOS 服务器，然后解压。
$ sudo tar -zxf ~/下载/hadoop-2.6.5.tar.gz -C /usr/local
$ sudo mv ./hadoop-2.6.5/ ./hadoop # 将文件夹名改为 hadoop
$ sudo chown -R hadoop:hadoop ./hadoop # 修改文件权限
$ cd /usr/local/hadoop
查看版本
$ ./bin/hadoop version
6. Hadoop 伪分布式配置
配置文件目录，
vim /usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml
修改配置文件 core-site.xml
<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>
配置完成后，执行 NameNode 的格式化
在 hadoop 解压目录下执行
$ ./bin/hdfs namenode -format
开启 NaneNode 和 DataNode 守护进程
$ ./sbin/start-dfs.sh
伪分布式读取的则是 HDFS 上的数据。要使用 HDFS，首先需要在 HDFS 中创建用户目录
$ ./bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop
接着将 ./etc/hadoop 中的 xml 文件作为输入文件复制到分布式文件系统中，即将 /usr/local/hadoop/etc/hadoop 复制到分布式文件系统中的 /user/hadoop/input 中。我们使用的是 hadoop 用户，并且已创建相应的用户目录 /user/hadoop ，因此在命令中就可以使用相对路径如 input，其对应的绝对路径就是 /user/hadoop/input:
$ ./bin/hdfs dfs -mkdir input
$ ./bin/hdfs dfs -put ./etc/hadoop/*.xml input
查看 HDFS 中的文件列表
$ ./bin/hdfs dfs -ls input
7. 启动 YARN
YARN 是从 MapReduce 中分离出来的，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。
首先修改配置文件 mapred-site.xml，这边需要先进行重命名：
$ mv ./etc/hadoop/mapred-site.xml.template ./etc/hadoop/mapred-site.xml
$ 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，stop 为停止
$ ./sbin/start-yarn.sh
#开启历史服务器，才能在Web中查看任务运行情况
./sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
开启后通过 jps 查看，可以看到多了 NodeManager 和 ResourceManager 两个后台进程，如下图所示。
访问一下地址可查看任务运行情况
http://123.56.***:8088/cluster
http://123.56.***:50070
如果没有响应，则可以查看一下端口，看有没有启动，如果启动了，又访问不到，可能是防火墙问题，看看阿里云端口有没有开启。
netstat -anp | grep 50070
参考资料
如何安装 ： https://blog.csdn.net/jimuka_liu/article/details/82784313
JAVA_HOME 问题 ： https://www.cnblogs.com/codeOfLife/p/5940642.
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