单机伪分布式运行hadoop
1) Java环境的安装与配置
2) 安装Hadoop
从hadoop官网下载hadoop-0.20.2.tar.gz ,解压 tar zxvf hadoop-0.20.0.tar.gz
在hadoop-env.sh 中添加
export JAVA_HOME=/home/heyutao/tools/jdk1.6.0_20
export HADOOP_HOME=/home/heyutao/tools/hadoop-0.20.2
export PATH=$PATH:/home/heyutao/tools/hadoop-0.20.2/bin
测试hadoop是否安装成功 bin/hadoop
3) 配置单机环境下的hadoop
a) 编辑配置文件
1)修改conf/core-site.xml：
<configuration>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://localhost:9000</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/tmp/hadoop/hadoop-${user.name}</value>
</property>
</configuration>
2)修改conf/mapred-site.xml:
<configuration>
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>localhost:9001</value>
</property>
</configuration>
3)修改conf/hdfs-site.xml:
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
</configuration>
＃参数 fs.default.name 指定 NameNode 的 IP 地址和端口号。缺省值是 file:///, 表示使用本地文件系统, 用于单机非分布式模式。此处我们指定使用运行于本机 localhost 上的 NameNode。
＃参数 mapred.job.tracker 指定 JobTracker 的 IP 地址和端口号。缺省值是 local, 表示在本地同一 Java 进程内执行 JobTracker 和 TaskTracker, 用于单机非分布式模式。此处我们指定使用运行于本机 localhost 上的 JobTracker ( 用一个单独的 Java 进程做 JobTracker )。
＃参数 dfs.replication 指定 HDFS 中每个 Block 被复制的次数，起数据冗余备份的作用。 在典型的生产系统中，这个数常常设置为3。
b)关闭防火墙
$ sudo ufw disable
注意:这步非常重要。如果不关闭,会出现找不到 datanode 问题。
c) 设置ssh
ssh localhost
如果出现以下错误，则很可能是因为还没有安装ssh-server：
ssh: connect to host localhost port 22: Connection refused
安装SSH-server：
sudo apt-get install openssh-server
设置ssh为不需要手动输入密码的方式登陆
$ ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa
$ cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
启动SSH-Server
sudo /etc/init.d/ssh start
d)格式化一个新的分布式文件系统
$ cd hadoop-0.20.2
$ bin/hadoop namenode –format
e)启动 hadoop 进程。
$ bin/start-all.sh
控制台上的输出信息应该显示启动了 namenode, datanode, secondary namenode, jobtracker, tasktracker。启动完成之后，通过 ps –ef 应该可以看到启动了5个新的 java 进程.
f)运行 wordcount 应用
$ cd hadoop-0.20.2
$ mkdir test
$ cd test
#在 test目录下创建两个文本文件, WordCount 程序将统计其中各个单词出现次数
$ echo "hello world, bye , world." >file1.txt
$ echo "hello hadoop, goodbye , hadoop" >file2.txt
$ cd ..
#将本地文件系统上的./test-txt目录拷到 HDFS 的根目录上，目录名改为 input
$ bin/hadoop dfs -put ./test input
#执行例子中的WordCount
$ bin/hadoop jar hadoop-0.20.2-examples.jar wordcount input output
#查看执行结果:
#将文件从 HDFS 拷到本地文件系统中再查看：
$ bin/hadoop dfs -get output output
$ cat output/*
#也可以直接查看
$ bin/hadoop dfs -cat output/*
g) $ bin/stop-all.sh #停止hadoop进程
h) 关闭SSH-Server
sudo /etc/init.d/ssh stop
故障诊断：
(1) 执行 $ bin/start-all.sh 启动 Hadoop 进程后，会启动5个 java 进程, 同时会在 /tmp 目录下创建五个 pid 文件记录这些进程 ID 号。通过这五个文件，可以得知 namenode, datanode, secondary namenode, jobtracker, tasktracker 分别对应于哪一个 Java 进程。当你觉得 Hadoop 工作不正常时，可以首先查看这5个 java 进程是否在正常运行。
(2) 使用 web 接口。访问 http://localhost:50030 可以查看 JobTracker 的运行状态。访问 http://localhost:50060 可以查看 TaskTracker 的运行状态。访问 http://localhost:50070 可以查看 NameNode 以及整个分布式文件系统的状态，浏览分布式文件系统中的文件以及 log 等。
(3) 查看 ${HADOOP_HOME}/logs 目录下的 log 文件，namenode, datanode, secondary namenode, jobtracker, tasktracker 各有一个对应的 log 文件，每一次运行的计算任务也有对应用 log 文件。分析这些 log 文件有助于找到故障原因。