Hadoop系列产品安装（单机模式和伪分布模式）：
使用Ubuntu系统
1. 安装jdk，配置环境;（.bashrc中配置）
2. 安装ssh；（单机模式不用）
3. 下载hadoop安装包，解压；
4. hadoop配置:
4.1. 单机模式：若解压成功，则单机模式安装成功。
查看Hadoop内置的例子。（黄色线圈的是单词计数的例子）
在hadoop目录下创建input目录，在input输入需要测试文件，执行命如下命令在mapreduce上进行词频统计：
./bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.8.5.jar wordcount ./input/ ./output
输出结果在output文件中。
4.2. 伪分布模式:
Hadoop安装路径为/home/hp/hadoop_env/hadoop-2.8.5。
在安装目录下创建tmp临时文件目录
修改Hadoop安装主目录下etc/hadoop目录下的配置文件core-site.xml：
修改配置文件hdfs-site.xml:
修改配置文件mapred-site.xml:
修改配置文件yarn-site.xml:
手动添加JAVA_HOME，编辑安装主目录下etc/hadoop目录下的文件hadoop-env.sh：
添加export JAVA_HOME=/home/hp/jdk1.8.0_191
格式化NameNode:主目录中执行(只能执行1次)
./bin/hdfs namenode -format
开启HDFS守护进程(NameNode和DataNode)守护进程：
./sbin/start-dfs.sh
开启YARN守护进程：
./sbin/start-yarn.sh
开启作业历史服务器：
./sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
验证：输入jps，出现如下结果则成功打开。
浏览器中打开“127.0.0.1:50070”查看hdfs的文件系统；
运行wordcount程序:
1.在HDFS中创建用户目录:
./bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop
2.创建输入文件夹+传入文本+查看
./bin/hdfs dfs -mkdir /user/hadoop/input
./bin/hdfs dfs -put ./input/inputWords /user/hadoop/input
./bin/hdfs dfs -ls /user/hadoop/input
3.执行wordcount程序
./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.8.5.jar wordcount /user/hadoop/input /user/hadoop/output
4.查看结果
./bin/hdfs dfs -ls /user/hadoop/output
./bin/hdfs dfs -cat /user/hadoop/output/part-r-00000
关闭Hadoop：
./sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver
./sbin/stop-yarn.sh
./sbin/stop-dfs.sh
Spark安装
1. [endif]下载scala和spark安装包：
https://www.scala-lang.org/download/
http://spark.apache.org/downloads.html
注意：
1）使用目前的spark2.4.0版本，不能使用scala2.12安装包，这里用2.11；
2）由于安装过hadoop，spark安装包使用不继承hadoop版本，这里使用spark-2.4.0-bin-without-hadoop
2. [endif]环境配置；
2.1.编辑.bashrc，添加
#set spark environment
export SPARK_HOME=/home/hp/hadoop_env/spark-2.4.0-bin-without-hadoop
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin
#set scala environment
export SCALA_HOME=/home/hp/hadoop_env/scala-2.11.12
export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin
2.2.修改spark目录下的conf/spark-env.sh,添加
export SCALA_HOME=/home/hp/hadoop_env/scala-2.11.12
export SPARK_WORKER_MEMORY=2g
export SPARK_MASTER_IP=hp-notebook（主机名）
export MASTER=spark://hp-notebook:7077
export JAVA_HOME=/home/hp/jdk1.8.0_191
export HADOOP_HOME=/home/hp/hadoop_env/hadoop-2.8.5
export SPARK_DIST_CLASSPATH=$CLASSPATH:$($HADOOP_HOME/bin/hadoop classpath)
export HADOOP_CONF_DIR=/home/hp/hadoop_env/hadoop-2.8.5/etc/hadoop
3. 运行sbin/start-all.sh,启动master和worker进程。浏览器访问”主机名:8080”
4. 测试wordcount程序。
4.1在hdfs中创建输入文件：
./bin/hdfs dfs -mkdir -p /spark
vim spark.txt
./bin/hdfs dfs -put spark.txt /spark
4.2启动spark-shell,执行wordcount：
spark-shell
scala> sc.textFile("/spark/spark.txt").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).saveAsTextFile("/spark/out")
./bin/hdfs dfs -cat /spark/out/p*