注意：以下安装步骤在Centos6.5操作系统中进行，安装步骤同样适于其他操作系统，如有同学使用Ubuntu等其他Linux操作系统，只需注意个别命令略有不同。
注意一下不同用户权限的操作，比如关闭防火墙，需要用root权限。
单节点的hadoop安装出现的问题会在如下几个方面：JDK环境的配置、防火墙是否关闭、root用户和hadoop用户的不同操作等。
在搭建的过程中细心一点，按照下面的步骤做，基本不会有什么问题的。
1.准备工作（root用户）
1.1.关闭防火墙
关闭防火墙：service iptables stop
关闭开机启动：chkconfig iptables off 1.2.创建用户
创建hadoop用户：useradd hadoop
密码：passwd hadoop
加入sudoers：vim /etc/sudoers ，在root下一行写入hadoop ALL=(ALL) ALL 1.3.修改hosts文件
在/etc/hosts文件最后一行加入：
127.0.0.1 hadoop 2.安装JDK1.8（root用户）
2.1.查看已装JDK
rpm -qa |grep java
rpm -qa |grep jdk 2.2.卸载上一步显示的程序
rpm -e --nodeps 程序名
（如：rpm -e --nodeps tzdata-java-2013g-1.el6.noarch
rpm -e --nodeps java-1.7.0-openjdk-1.7.0.45-2.4.3.3.el6.x86_64
rpm -e --nodeps java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-1.66.1.13.0.el6.x86_64）2.3.安装JDK1.8
rpm -ivh jdk-8-linux-x64.rpm （在安装文件所在的目录下执行该指令，安装前可将.rpm文件放置在任意目录，左后jdk默认安装在/usr/java/jdk1.8.0 中） 2.4.修改环境变量
修改 /etc/profile文件，在文件末尾加入以下几行：
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0
export JRE_HOME=/usr/java/jdk1.8.0/jre
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin:$PATH
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar 2.5.使刚修改的环境变量生效
source /etc/profile 2.6.验证JDK是否安装成功
java -version
echo $JAVA_HOME3.SSH无密码登录（hadoop用户）
3.1.生成密钥
ssh-keygen -t dsa （然后一直按回车即可，会自动生成.ssh文件夹，内有两个文件） 3.2.生成authorized_keys
进入/home/hadoop/.ssh目录
cat id_dsa.pub >> authorized_keys 3.3.给authorized_keys赋予执行权限
chmod 600 authorized_keys 3.4.测试是否能够无密码登录本地
ssh localhost 如果不用再次输入密码，说明成功
4.安装hadoop（hadoop用户）
4.1.解压到指定目录（以在/home/hadoop目录为例）
tar -zxvf hadoop-2.5.1.tar.gz 4.2.配置文件
配置文件在/home/hadoop/hadoop-2.5.1/etc/hadoop/目录下
4.2.1.core-site.xml文件
在和之间加入如下内容
<property>
<name>fs.defaultFSname>
<value>hdfs://localhost:9000value>
property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dirname>
<value>/home/hadoop/hadoop-2.5.1/tmpvalue>
property> 4.2.2.hdfs-site.xml文件
<property>
<name>dfs.namenode.name.dirname>
<value>/home/hadoop/hadoop-2.5.1/namevalue>
property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dirname>
<value>/home/hadoop/hadoop-2.5.1/datavalue>
property>
<property>
<name>dfs.replicationname>
<value>1value>
property> 注意：/home/hadoop/hadoop-2.5.1/data和/home/hadoop/hadoop-2.5.1/name这两个目录应该是存在的。
4.2.3.mapred-site.xml文件
<property>
<name>mapreduce.framework.namename>
<value>yarnvalue>
property> 4.2.4.mapred-env.sh文件
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0
export HADOOP_MAPRED_PID_DIR=/home/hadoop/hadoop-2.5.1/tmp4.2.5.hadoop-env.sh文件
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0
export HADOOP_PID_DIR=/home/hadoop/hadoop-2.5.1/tmp
export HADOOP_SECURE_DN_PID_DIR=/home/hadoop/hadoop-2.5.1/tmp 4.2.6.yarn-site.xml文件
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-servicesname>
<value>mapreduce_shufflevalue>
property> 4.3.将hadoop加入环境变量
sudo vim /etc/profile
加入如下两行
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.5.1
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH 5.启动（hadoop用户）
5.1.格式化namenode
hdfs namenode -format 如果成功，此时，在/home/hadoop/hadoop-2.5.1/name/中会生成current文件夹
5.2.启动namenode和datanode
hadoop-daemon.sh start namenode
hadoop-daemon.sh start datanode 5.3.通过jps能够验证是否启动成功
启动yarn
start-yarn.sh 输入jps验证
5.4.在网页端查看
输入IP:50070（例如：http://192.168.56.103:50070/）
6.运行wordcount例子（hadoop用户）
Wordcount例子在/home/hadoop/hadoop-2.5.1/share/hadoop/mapreduce中的hadoop-mapreduce-examples-2.5.1.jar
6.1.上传本地文件至hdfs
hadoop fs -put 文件 /test （如：hadoop fs -put 1 /test是将本地的文件1上传至hdfs中的/test目录下） 6.2.运行
hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.5.1.jar wordcount /test/1 /test/output/1 注意：/test/output/1必须是不存在的目录