apache hadoop 伪分布式安装
1. 准备工作
1.1. 软件准备
1、安装VMWare
2、在VMWare上安装CentOS6.5
3、安装XShell5，用来远程登录系统
4、通过rpm -qa | grep ssh 检查cent os 是否安装了ssh server和ssh client ，然后使用ssh localhost测试一下SSH是否可用。
如果没有安装那么使用下面的命令安装：
yum install openssh-clients yum install openssh-server yum install openssh-clients yum install openssh-server
5、使用XShell远程登录服务器，接下来的操作就在XShell上通过命令行来执行了。虚拟机中的服务器可以过ifconfig这个命令来获取分配的ip地址（这个地址可能随着虚拟机的重启会发生变化）。
1.2. 创建hadoop用户
当前虚拟机中没有安装任何软件，那么我们的目的是搭建一个Hadoop单机模式，那么首先需要在集群中建立一个hadoop用户，用来启动Hadoop的进程，这样避免使用root用户启动进程，这也是比较规范的服务器用户管理，所以下面先创建hadoop用户：
useradd -m hadoop -s /bin/bash passwd hadoop #为hadoop用户设置密码 useradd -m hadoop -s /bin/bash passwd hadoop #为hadoop用户设置密码
接下来的安装过程中会涉及到root用户和hadoop用户的切换，请大家注意！！！
1.3. 配置SSH无密码访问
在准备工作中我们已经安装配置了SSH客户端和服务器，集群和单节点模式都需要到SSH，Hadoop中namenode需要启动集群中的所有机器的Hadoop守护进程，而这个过程需要通过SSH登录来实现。而Hadoop并没有提供SSH输入密码的登录形式，因此为了保证可以顺利登录每台机器，需要将所有机器配置为namenode可以无密码登录它们。实际中配置失败也可以运行，但是每次输入密码是非常麻烦的，所以我们需要配置SSH的无密码访问（注意无密码访问是为hadoop用户配置的，故以下操作需要在hadoop用户下完成）：
1. 首先我们需要进入/home/hadoop/.ssh目录下，如果这个目录不存在，需要执行一下ssh localhost 这样就会生成这个目录。
2. 执行以下命令，创建密钥并且将密钥加入授权：
cd ~/.ssh/ # 若没有该目录，请先执行一次ssh localhost ssh-keygen -t dsa # 会有提示，都按回车就可以 cat id_dsa.pub >> authorized_keys # 加入授权 chmod 600 ./authorized_keys # 修改文件权限，如果不改，无法通过，原因好像是cent os的权限验证比较严格 cd ~/.ssh/ # 若没有该目录，请先执行一次ssh localhost ssh-keygen -t dsa # 会有提示，都按回车就可以 cat id_dsa.pub >> authorized_keys # 加入授权 chmod 600 ./authorized_keys # 修改文件权限，如果不改，无法通过，原因好像是cent os的权限验证比较严格
3. 切换到hdoop用户，接下来，输入ssh localhost测试一下无密码登录，直接enter就可以，无需密码
1.4. 安装JAVA环境
将jdk安装包复制到/tmp目录，然后解压到/usr/java目录中
tar zxvf jdk-8u131-linux-x64.tar.gz -C /usr/java
解压完成后发现生成了jdk目录
[root@cluster02 tmp]# cd /usr/java/
[root@cluster02 java]# ls
jdk1.8.0_131
[root@cluster02 java]#
修改/etc/profile配置java路径
JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_131 export JAVA_HOME PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH export PATH CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar export CLASSPATH
2. 单机模式安装
1) 通过xftp将本地hadoop安装包和mds文件发送到服务器/home/hadoop目录下，然后验证tar包的完整性；若文件不完整则这两个值一般差别很大，可以简单对比下前几个字符跟后几个字符是否相等即可，如下图所示，如果两个值不一样，请务必重新下载。
<span >cat hadoop-2.6.0.tar.gz.mds | grep \'MD5\' md5sum hadoop-2.6.0.tar.gz | tr "a-z" "A-Z"</span> <span >cat hadoop-2.6.0.tar.gz.mds | grep \'MD5\' md5sum hadoop-2.6.0.tar.gz | tr "a-z" "A-Z"</span>
Hadoop下载地址：
http://archive.apache.org/dist/hadoop/core/
2) 使用root账号，进入/home/hadoop目录下，解压安装文件到/usr/local/hadoop下
tar -zxvf hadoop-2.6.0.tar.gz -C /usr/local tar -zxvf hadoop-2.6.0.tar.gz -C /usr/local
3) 修改权限
mv hadoop-2.6.0/ hadoop/ #更改文件夹名称 chown -R hadoop:hadoop ./hadoop #修改权限 mv hadoop-2.6.0/ hadoop/ #更改文件夹名称 chown -R hadoop:hadoop ./hadoop #修改权限
4) 验证单机模式是否安装成功，进入/usr/local/hadoop/bin目录下，执行./hadoop -version
5) 执行一个小例子
Hadoop 默认模式为非分布式模式，无需进行其他配置即可运行。非分布式即单 Java 进程，方便进行调试。
现在我们可以执行例子来感受下 Hadoop 的运行。Hadoop 附带了丰富的例子（运行./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0.jar 可以看到所有例子），包括 wordcount、terasort、join、grep 等。
在此我们选择运行 grep 例子，我们将 input 文件夹中的所有文件作为输入，筛选当中符合正则表达式 dfs[a-z.]+ 的单词并统计出现的次数，最后输出结果到 output 文件夹中。
cd /usr/local/hadoop mkdir ./input cp ./etc/hadoop/*.xml ./input # 将配置文件作为输入文件 ./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar grep ./input ./output \'dfs[a-z.]+\' cat ./output/* # 查看运行结果 cd /usr/local/hadoop mkdir ./input cp ./etc/hadoop/*.xml ./input # 将配置文件作为输入文件 ./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar grep ./input ./output \'dfs[a-z.]+\' cat ./output/* # 查看运行结果
6) 为了便于Hadoop的操作，我们在为hadoop用户添加环境变量，让用户可以在任何地方执行hadoop命令，我们修改~/.bashrc文件配置，在最后添加以下命令，并且使生效（source ~/.bashrc）：
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop export HADOOP_INSTALL=$HADOOP_HOME export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME export YARN_HOME=$HADOOP_HOME export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin
3. 伪分布式安装
前提：已经安装完成单机模式。
伪分布式只需要在单机模式的基础上改两个配置文件并且格式化namenode即可。
vim /usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>file:/usr/local/hadoop/tmp</value>
</property>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://host1:9000</value>
</property> Hdfs-site.xml
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/data</value>
</property> （伪分布式不启动 YARN 也可以，一般不会影响程序执行）
有的读者可能会疑惑，怎么启动 Hadoop 后，见不到书上所说的 JobTracker 和 TaskTracker，这是因为新版的 Hadoop 使用了新的 MapReduce 框架（MapReduce V2，也称为 YARN，Yet Another Resource Negotiator）。
YARN 是从 MapReduce 中分离出来的，负责资源管理与任务调度。YARN 运行于 MapReduce 之上，提供了高可用性、高扩展性，YARN 的更多介绍在此不展开，有兴趣的可查阅相关资料。
上述通过 ./sbin/start-dfs.sh 启动 Hadoop，仅仅是启动了 MapReduce 环境，我们可以启动 YARN ，让 YARN 来负责资源管理与任务调度。
首先修改配置文件 mapred-site.xml，这边需要先进行重命名：
mv ./etc/hadoop/mapred-site.xml.template ./etc/hadoop/mapred-site.xml
然后再进行编辑，同样使用 gedit 编辑会比较方便些 gedit ./etc/hadoop/mapred-site.xml ：
<configuration> <property> <name>mapred.job.tracker</name> <value>http://hadoop01:9001</value> </property> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property>
接着修改配置文件 yarn-site.xml：
<configuration> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> </configuration>
分别修改/usr/local/hadoop/etc/hadoop下的hadoop-env.sh和yarn-env.sh：
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.7.0-openjdk-1.7.0.85.x86_64 export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib"
格式化namenode：
hdfs namenode -format
成功的话，会看到 successfully formatted 的提示，且倒数第5行的提示如下，Exitting with status 0 表示成功，若为 Exitting with status 1 则是出错。若出错，请仔细检查之前步骤。
start-all.sh #启动hdfs
start-all.sh #启动hdfs
jps
必须看到namenode和datanode都启动了才行！！！！
本地的伪分布式环境搭建完成！！！
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