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一安装概述
Hadoop 安装的三种模式：
1）单机模式（standalone）
单机模式是Hadoop的默认模式。当首次解压Hadoop的源码包时，Hadoop无法了解硬件安装环境，便保守地选择了最小配置。在这种默认模式下所有3个XML文件均为空。当配置文件为空时，Hadoop会完全运行在本地。因为不需要与其他节点交互，单机模式就不使用HDFS，也不加载任何Hadoop的守护进程。该模式主要用于开发调试MapReduce程序的应用逻辑。
2）伪分布模式（Pseudo-Distributed Mode）
伪分布模式在“单节点集群”上运行Hadoop，其中所有的守护进程都运行在同一台机器上。该模式在单机模式之上增加了代码调试功能，允许你检查内存使用情况，HDFS输入输出，以及其他的守护进程交互。
3）全分布模式（Fully Distributed Mode）
Hadoop守护进程运行在一个集群上。
二 程序版本
hadoop-2.3.0-cdh5.0.1.tar.gz
三 单机搭建
1）解压：tar -xvf hadoop-2.3.0-cdh5.0.1.tar.gz
2）配置环境变量：vi ~/.bashrc
# hadoop cdh5
export HADOOP_HOME=/home/zero/hadoop/hadoop-2.3.0-cdh5.0.1
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin
source ~/.bashrc
3）运行wordcount
hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce2/hadoop-mapreduce-examples-2.3.0-cdh5.0.1.jar wordcount $HADOOP_HOME/etc/hadoop /tmp/out
说明：
- 该模式不使用hdfs，hadoop fs -ls / 浏览的是本地文件系统
- 该模式没有修改配置文件，中间临时数据等存放于默认路径/tmp/hadoop-${user}
四 伪分布式搭建
（一）规划
1）启动进程：
- namenode
- datanode
- resourcemanager
- nodemanager
- historyserver
2）管理页面列表：
- NameNode ：http://8.8.8.10:50070/dfshealth.html（使用IP默认打开该页面，个人比较习惯使用jsp页面 http://8.8.8.10:50070/dfshealth.jsp）
- ResourceManager : http://8.8.8.10:8088
- MapReduce JobHistory Server : http://8.8.8.10:10998
（二）搭建过程
（1）准备
1）修改/etc/hosts添加映射：8.8.8.10 CentOS-StandAlone
2）关闭防火墙：root用户 ： service iptables stop
3）解压：tar -xvf hadoop-2.3.0-cdh5.0.1.tar.gz
4）配置环境变量：vi ~/.bashrc
# hadoop cdh5
export HADOOP_HOME=/home/zero/hadoop/hadoop-2.3.0-cdh5.0.1
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin
source ~/.bashrc
（2）安装HDFS
1）修改$HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml
<configuration>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://CentOS-StandAlone:8020</value>
</property>
</configuration> 2）修改$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hdfs-site.xml
<configuration>
<property>
<!--开启web hdfs-->
<name>dfs.webhdfs.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>/home/zero/hadoop/hadoop-2.3.0-cdh5.0.1/data/dfs/name</value>
<description> namenode 存放name table(fsimage)本地目录（需要修改）</description>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.edits.dir</name>
<value>${dfs.namenode.name.dir}</value>
<description>namenode粗放 transaction file(edits)本地目录（需要修改）</description>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>/home/zero/hadoop/hadoop-2.3.0-cdh5.0.1/data/dfs/data</value>
<description>datanode存放block本地目录（需要修改）</description>
</property>
</configuration>
3）namenode 格式化： hdfs namenode -format
4）hdfs 启动：
hadoop-daemon.sh start namenode
hadoop-daemon.sh start datanode
5）验证：
进程：
[zero@CentOS-StandAlone hadoop]$ jps
3083 NameNode
3192 Jps
3158 DataNode
页面：8.8.8.10:50070
注：停止方法如下：
hadoop-daemon.sh stop namenode
hadoop-daemon.sh stop datanode
（3）安装Yarn
1）修改$HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration> 2）修改$HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml
<configuration>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>CentOS-StandAlone</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration> 3）启动：
yarn-daemon.sh start resourcemanager
yarn-daemon.sh start nodemanager
mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
4）验证：
进程
[zero@CentOS-StandAlone hadoop-2.3.0-cdh5.0.1]$ jps
1458 NodeManager
1131 DataNode
1634 Jps
1229 ResourceManager
1056 NameNode
1604 JobHistoryServer
页面：
注：停止方法如下：
yarn-daemon.sh stop resourcemanager
yarn-daemon.sh stop nodemanager
mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver
（4）运行wordcount
1）上传数据：
hadoop fs mkdir /in
hadoop fs -put $HADOOP_HOME/etc/hadoop/* in
2）执行：
hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce2/hadoop-mapreduce-examples-2.3.0-cdh5.0.1.jar wordcount /in /out
五 Hadoop本地文件系统使用配置
默认配置文件位置：
/hadoop-project-dist/hadoop-common/core-default.xml
/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/hdfs-default.xml
/hadoop-mapreduce-client-core/mapred-default.xml
/hadoop-yarn/hadoop-yarn-common/yarn-default.xml
1）core-site.xml
<property>
<name>io.seqfile.local.dir</name>
<value>${hadoop.tmp.dir}/io/local</value>
<description> sequence file机型marge合并时存临时数据目录（可默认）</description>
</property>
2）hdfs-site.xml
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name</value>
<description> namenode 存放name table(fsimage)本地目录（需要修改）</description>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.edits.dir</name>
<value>${dfs.namenode.name.dir}</value>
<description>namenode粗放 transaction file(edits)本地目录（需要修改）</description>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/data</value>
<description>datanode存放block本地目录（需要修改）</description>
</property>
3）mapred-site.xml
<property>
<name>mapreduce.cluster.local.dir</name>
<value>${hadoop.tmp.dir}/mapred/local</value>
<description>MapReduce的缓存数据存储在文件系统上的位置
</description>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobtracker.system.dir</name>
<value>${hadoop.tmp.dir}/mapred/system</value>
<description>MapReduce在HDFS上存储系统文件的位置
</description>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobtracker.staging.root.dir</name>
<value>${hadoop.tmp.dir}/mapred/staging</value>
<description>用户job相关文件中转区根目录（可默认）</description>
</property>
<property>
<name>mapreduce.cluster.temp.dir</name>
<value>${hadoop.tmp.dir}/mapred/temp</value>
<description>临时文件共享目录（可默认）</description>
</property>
4）yarn-site.xml
<property>
<name>yarn.resourcemanager.fs.state-store.uri</name>
<value>${hadoop.tmp.dir}/yarn/system/rmstore</value>
<description>resourcemanager 状态存放路径（需要修改）</description>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>
<value>${hadoop.tmp.dir}/nm-local-dir</value>
<description>一个Application执行时本地化文件的存放路径，本地话文件具体问题：
${yarn.nodemanager.local-dirs}/usercache/${user}/appcache/application_${appid}.（可默认）
</description>
</property>
