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1. 准备
首先你需要准备一台或多台服务器，同Hadoop 1.0一样，你需要安装JDK，利用ssh设置免密码登录，在此不具体介绍。
2. 安装
接下来，你可从http://archive.cloudera.com/cdh4/cdh/4/下载最新版的CDH4，然后解压后，修改以下几个配置文件：
（1） 设置环境变量
在${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/hadoop-env.sh中，添加JAVA安装目录：
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-6-openjdk
（2） 修改mapred-site.xml
在${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/下，将mapred-site.xml.templat重命名成mapred-site.xml，并添加以下内容：
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
【解释】相比于Hadoop1.0，用户无需再配置mapred.job.tracker，这是因为JobTracker已变成客户端的一个库，他可能被随机调度到任何一个slave上，也就是它的位置是动态生成的。需要注意的是，在该配置文件中需用mapreduce.framework.name指定采用的框架名称，默认是将作业提交到MRv1的JobTracker端。
（3） 修改core-site.xml
在${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/中，修改core-site.xml，为了简单，我们仍采用Hadoop1.0中的HDFS工作模式（不配置HDFS Federation）：
<configuration>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://YARN001:8020</value>
<final>true</final>
</property>
</configuration>
（4） 修改yarn-site.xml
在${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/中，修改yarn-site.xml：
<configuration>
<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>
</configuration>
【解释】为了能够运行MapReduce程序，需要让各个NodeManager在启动时加载shuffle server，shuffle server实际上是Jetty/Netty Server，Reduce Task通过该server从各个NodeManager上远程拷贝Map Task产生的中间结果。上面增加的两个配置均用于指定shuffle serve。如果YARN集群有多个节点，你还要配置yarn.resourcemanager.address等参数，具体参考Cloudera的这篇文档：Deploying MapReduce v2 (YARN) on a Cluster。
（5） 修改hdfs-site.xml
<configuration>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>/mnt/disk1/yarn/dfs/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>/mnt/disk1/yarn/dfs/data</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
<property>
<name>dfs.permissions</name>
<value>false</value>
</property></configuration>
（6） 修改slaves
在slaves文件中添加你的节点ip或者host：
YARN001
如果有多个NodeManager，可一次添加到该文件中，每个占一行。
（7） 启动HDFS
你可以使用以下命令分别启动NameNode和DataNode：
bin/hadoop namenode -format
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
sbin/hadoop-daemon.sh start datanode（如果有多个datanode，需使用hadoop-daemons.sh）
或者一次启动：sbin/ start-dfs.sh
（8） 启动YARN
你可以使用以下命令分别启动ResourceManager和NodeManager：
sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager（如果有多个datanode，需使用yarn-daemons.sh）
或者一次启动过：sbin/start-yarn.sh
（9） 检查是否运行成功
打开浏览器，输入：http://yarn001:8088
（10） 运行应用程序
通常而言，我们会运行examples中的最简单的作业—sleepjob，但CDH已将之移除，我们可运行另外一个很简单的作业—pi：
bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.0.0-cdh4.1.1.jar pi 20 10
界面截图（点击图片查看大图）：
ResourceManager主界面：
MapReduce Application Master界面：
-
Map Task运行状况：
某个Node上各个Container状态：
3. 总结
在启动YARN时，最好手工顺次启动各个服务，并通过jps命令查看服务是够启动成功，如果不成功，则在安装目录下的logs文件夹中查看相应的日志以发现原因。