环境
本教程使用 CentOS 6.4 32位 做为系统环境，请自行安装系统。若是用的是 Ubuntu 系统，请查看相应的 Ubuntu安装Hadoop教程。html
本教程基于原生 Hadoop 2，在 Hadoop 2.6.0 (stable) 版本下验证经过，可适合任何 Hadoop 2.x.y 版本，例如 Hadoop 2.7.1, Hadoop 2.4.1等。java
Hadoop 有两个主要版本，Hadoop 1.x.y 和 Hadoop 2.x.y 系列，比较老的教材上用的多是 0.20 这样的版本。Hadoop 2.x 版本在不断更新，本教程都可适用。若是需安装 0.20，1.2.1这样的版本，本教程也能够做为参考，主要差异在于配置项，配置请参考官网教程或其余教程。node
新版是兼容旧版的，书上旧版本的代码应该可以正常运行（我本身没验证，欢迎验证反馈）。linux
装好了 CentOS 系统以后，在安装 Hadoop 前还须要作一些必备工做。正则表达式
建立hadoop用户
若是你安装 CentOS 的时候不是用的 “hadoop” 用户，那么须要增长一个名为 hadoop 的用户。shell
首先点击左上角的 “应用程序” -> “系统工具” -> “终端”，首先在终端中输入 su ，按回车，输入 root 密码以 root 用户登陆，接着执行命令建立新用户 hadoop:apache
- su # 上述提到的以 root 用户登陆
- useradd -m hadoop -s /bin/bash # 建立新用户hadoop
以下图所示，这条命令建立了能够登录的 hadoop 用户，并使用 /bin/bash 做为shell。vim
CentOS建立hadoop用户centos
接着使用以下命令修改密码，按提示输入两次密码，可简单的设为 “hadoop”（密码随意指定，若提示“无效的密码，过于简单”则再次输入确认就行）:浏览器
- passwd hadoop
可为 hadoop 用户增长管理员权限，方便部署，避免一些对新手来讲比较棘手的权限问题，执行：
- visudo
以下图，找到 root ALL=(ALL) ALL 这行（应该在第98行，能够先按一下键盘上的 ESC 键，而后输入 :98 (按一下冒号，接着输入98，再按回车键)，能够直接跳到第98行 ），而后在这行下面增长一行内容：hadoop ALL=(ALL) ALL （当中的间隔为tab），以下图所示：
为hadoop增长sudo权限
添加好内容后，先按一下键盘上的 ESC 键，而后输入 :wq (输入冒号还有wq，这是vi/vim编辑器的保存方法)，再按回车键保存退出就能够了。
最后注销当前用户(点击屏幕右上角的用户名，选择退出->注销)，在登录界面使用刚建立的 hadoop 用户进行登录。（若是已是 hadoop 用户，且在终端中使用 su 登陆了 root 用户，那么须要执行 exit 退出 root 用户状态）
准备工做
使用 hadoop 用户登陆后，还须要安装几个软件才能安装 Hadoop。
CentOS 使用 yum 来安装软件，须要联网环境，首先应检查一下是否连上了网络。以下图所示，桌面右上角的网络图标若显示红叉，则代表还未联网，应点击选择可用网络。
检查是否联网
链接网络后，须要安装 SSH 和 Java。
安装SSH、配置SSH无密码登录
集群、单节点模式都须要用到 SSH 登录（相似于远程登录，你能够登陆某台 Linux 主机，而且在上面运行命令），通常状况下，CentOS 默认已安装了 SSH client、SSH server，打开终端执行以下命令进行检验：
- rpm -qa | grep ssh
若是返回的结果以下图所示，包含了 SSH client 跟 SSH server，则不须要再安装。
检查是否安装了SSH
若须要安装，则能够经过 yum 进行安装（安装过程当中会让你输入 [y/N]，输入 y 便可）：
- sudo yum install openssh-clients
- sudo yum install openssh-server
接着执行以下命令测试一下 SSH 是否可用：
- ssh localhost
此时会有以下提示(SSH首次登录提示)，输入 yes 。而后按提示输入密码 hadoop，这样就登录到本机了。
测试SSH是否可用
但这样登录是须要每次输入密码的，咱们须要配置成SSH无密码登录比较方便。
首先输入 exit 退出刚才的 ssh，就回到了咱们原先的终端窗口，而后利用 ssh-keygen 生成密钥，并将密钥加入到受权中：
- exit # 退出刚才的 ssh localhost
- cd ~/.ssh/ # 若没有该目录，请先执行一次ssh localhost
- ssh-keygen -t rsa # 会有提示，都按回车就能够
- cat id_rsa.pub >> authorized_keys # 加入受权
- chmod 600 ./authorized_keys # 修改文件权限
在 Linux 系统中，~ 表明的是用户的主文件夹，即 “/home/用户名” 这个目录，如你的用户名为 hadoop，则 ~ 就表明 “/home/hadoop/”。 此外，命令中的 # 后面的文字是注释。
此时再用 ssh localhost 命令，无需输入密码就能够直接登录了，以下图所示。
SSH无密码登陆
安装Java环境
Java 环境可选择 Oracle 的 JDK，或是 OpenJDK，如今通常 Linux 系统默认安装的基本是 OpenJDK，如 CentOS 6.4 就默认安装了 OpenJDK 1.7。按 http://wiki.apache.org/hadoop/HadoopJavaVersions 中说的，Hadoop 在 OpenJDK 1.7 下运行是没问题的。须要注意的是，CentOS 6.4 中默认安装的只是 Java JRE，而不是 JDK，为了开发方便，咱们仍是须要经过 yum 进行安装 JDK，安装过程当中会让输入 [y/N]，输入 y 便可：
- sudo yum install java-1.7.0-openjdk java-1.7.0-openjdk-devel
经过上述命令安装 OpenJDK，默认安装位置为 /usr/lib/jvm/java-1.7.0-openjdk（该路径能够经过执行 rpm -ql java-1.7.0-openjdk-devel | grep '/bin/javac' 命令肯定，执行后会输出一个路径，除去路径末尾的 “/bin/javac”，剩下的就是正确的路径了）。OpenJDK 安装后就能够直接使用 java、javac 等命令了。
接着须要配置一下 JAVA_HOME 环境变量，为方便，咱们在 ~/.bashrc 中进行设置（扩展阅读: 设置Linux环境变量的方法和区别）：
- vim ~/.bashrc
在文件最后面添加以下单独一行（指向 JDK 的安装位置），并保存：
- export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.7.0-openjdk
以下图所示：
设置JAVA_HOME环境变量
接着还须要让该环境变量生效，执行以下代码：
- source ~/.bashrc # 使变量设置生效
设置好后咱们来检验一下是否设置正确：
- echo $JAVA_HOME # 检验变量值
- java -version
- $JAVA_HOME/bin/java -version # 与直接执行 java -version 同样
若是设置正确的话，$JAVA_HOME/bin/java -version 会输出 java 的版本信息，且和 java -version 的输出结果同样，以下图所示：
成功设置JAVA_HOME环境变量
这样，Hadoop 所需的 Java 运行环境就安装好了。
安装 Hadoop 2
Hadoop 2 能够经过 http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/ 或者 http://mirrors.cnnic.cn/apache/hadoop/common/ 下载，本教程选择的是 2.6.0 版本，下载时请下载 hadoop-2.x.y.tar.gz这个格式的文件，这是编译好的，另外一个包含 src 的则是 Hadoop 源代码，须要进行编译才可以使用。
下载时强烈建议也下载 hadoop-2.x.y.tar.gz.mds 这个文件，该文件包含了检验值可用于检查 hadoop-2.x.y.tar.gz 的完整性，不然若文件发生了损坏或下载不完整，Hadoop 将没法正常运行。
本文涉及的文件均经过浏览器下载，默认保存在 “下载” 目录中（若不是请自行更改 tar 命令的相应目录）。另外，若是你用的不是 2.6.0 版本，则将全部命令中出现的 2.6.0 更改成你所使用的版本。
- cat ~/下载/hadoop-2.6.0.tar.gz.mds | grep 'MD5' # 列出md5检验值
- # head -n 6 ~/下载/hadoop-2.7.1.tar.gz.mds # 2.7.1版本格式变了，能够用这种方式输出
- md5sum ~/下载/hadoop-2.6.0.tar.gz | tr "a-z" "A-Z" # 计算md5值，并转化为大写，方便比较
若文件不完整则这两个值通常差异很大，能够简单对比下前几个字符跟后几个字符是否相等便可，以下图所示，若是两个值不同，请务必从新下载。
检验文件完整性
咱们选择将 Hadoop 安装至 /usr/local/ 中：
- sudo tar -zxf ~/下载/hadoop-2.6.0.tar.gz -C /usr/local # 解压到/usr/local中
- cd /usr/local/
- sudo mv ./hadoop-2.6.0/ ./hadoop # 将文件夹名改成hadoop
- sudo chown -R hadoop:hadoop ./hadoop # 修改文件权限
Hadoop 解压后便可使用。输入以下命令来检查 Hadoop 是否可用，成功则会显示 Hadoop 版本信息：
- cd /usr/local/hadoop
- ./bin/hadoop version
请务必注意命令中的相对路径与绝对路径，本文后续出现的 ./bin/...，./etc/... 等包含 ./ 的路径，均为相对路径，以 /usr/local/hadoop 为当前目录。例如在 /usr/local/hadoop 目录中执行 ./bin/hadoop version 等同于执行 /usr/local/hadoop/bin/hadoop version。能够将相对路径改为绝对路径来执行，但若是你是在主文件夹 ~ 中执行 ./bin/hadoop version，执行的会是 /home/hadoop/bin/hadoop version，就不是咱们所想要的了。
Hadoop单机配置(非分布式)
Hadoop 默认模式为非分布式模式，无需进行其余配置便可运行。非分布式即单 Java 进程，方便进行调试。
如今咱们能够执行例子来感觉下 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 能够看到全部例子），包括 wordcount、terasort、join、grep 等。
在此咱们选择运行 grep 例子，咱们将 input 文件夹中的全部文件做为输入，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 # 将配置文件做为输入文件
- ./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar grep ./input ./output 'dfs[a-z.]+'
- cat ./output/* # 查看运行结果
若运行出错，如出现以下图提示：
运行Hadoop实例时可能会报错
若出现提示 “WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform… using builtin-java classes where applicable”，该 WARN 提示能够忽略，不会影响 Hadoop 正常运行（可经过编译 Hadoop 源码解决，解决方法请自行搜索）。
若出现提示 “INFO metrics.MetricsUtil: Unable to obtain hostName java.net.UnknowHostException”，这须要执行以下命令修改 hosts 文件，为你的主机名增长IP映射：
- sudo vim /etc/hosts
主机名在终端窗口标题里能够看到，或执行命令 hostname 查看，以下图所示，在最后面增长一行 “127.0.0.1 dblab”：
设置主机名的IP映射
保存文件后，从新运行 hadoop 实例，若执行成功的话会输出不少做业的相关信息，最后的输出信息以下图所示。做业的结果会输出在指定的 output 文件夹中，经过命令 cat ./output/* 查看结果，符合正则的单词 dfsadmin 出现了1次：
Hadoop例子输出结果
注意，Hadoop 默认不会覆盖结果文件，所以再次运行上面实例会提示出错，须要先将 ./output 删除。
- rm -r ./output
Hadoop伪分布式配置
Hadoop 能够在单节点上以伪分布式的方式运行，Hadoop 进程以分离的 Java 进程来运行，节点既做为 NameNode 也做为 DataNode，同时，读取的是 HDFS 中的文件。
在设置 Hadoop 伪分布式配置前，咱们还须要设置 HADOOP 环境变量，执行以下命令在 ~/.bashrc 中设置：
- gedit ~/.bashrc
此次咱们选择用 gedit 而不是 vim 来编辑。gedit 是文本编辑器，相似于 Windows 中的记事本，会比较方便。保存后记得关掉整个 gedit 程序，不然会占用终端。在文件最后面增长以下内容：
- # Hadoop Environment Variables
- 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
保存后，不要忘记执行以下命令使配置生效：
- source ~/.bashrc
这些变量在启动 Hadoop 进程时须要用到，不设置的话可能会报错（这些变量也能够经过修改 ./etc/hadoop/hadoop-env.sh 实现）。
Hadoop 的配置文件位于 /usr/local/hadoop/etc/hadoop/ 中，伪分布式须要修改2个配置文件 core-site.xml 和 hdfs-site.xml 。Hadoop的配置文件是 xml 格式，每一个配置以声明 property 的 name 和 value 的方式来实现。
修改配置文件 core-site.xml (经过 gedit 编辑会比较方便: gedit ./etc/hadoop/core-site.xml)，将当中的
- <configuration>
- </configuration>
修改成下面配置：
- <configuration>
- <property>
- <name>hadoop.tmp.dir</name>
- <value>file:/usr/local/hadoop/tmp</value>
- <description>Abase for other temporary directories.</description>
- </property>
- <property>
- <name>fs.defaultFS</name>
- <value>hdfs://localhost:9000</value>
- </property>
- </configuration>
一样的，修改配置文件 hdfs-site.xml：
- <configuration>
- <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>
- </configuration>
配置完成后，执行 NameNode 的格式化:
- ./bin/hdfs namenode -format
成功的话，会看到 “successfully formatted” 和 “Exitting with status 0” 的提示，若为 “Exitting with status 1” 则是出错。
执行NameNode格式化
接着开启 NaneNode 和 DataNode 守护进程：
- ./sbin/start-dfs.sh
若出现以下 SSH 的提示 “Are you sure you want to continue connecting”，输入 yes 便可。
首次启动Hadoop时的SSH提示
启动时可能会有 WARN 提示 “WARN util.NativeCodeLoader…” 如前面提到的，这个提示不会影响正常使用。
启动完成后，能够经过命令 jps 来判断是否成功启动，若成功启动则会列出以下进程: “NameNode”、”DataNode”和SecondaryNameNode（若是 SecondaryNameNode 没有启动，请运行 sbin/stop-dfs.sh 关闭进程，而后再次尝试启动尝试）。若是没有 NameNode 或 DataNode ，那就是配置不成功，请仔细检查以前步骤，或经过查看启动日志排查缘由。
经过jps查看启动的Hadoop进程
有时 Hadoop 没法正确启动，如 NameNode 进程没有顺利启动，这时能够查看启动日志来排查缘由，注意几点：
- 启动时会提示形如 “dblab: starting namenode, logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-namenode-dblab.out”，其中 dblab 对应你的主机名，但启动的日志信息是记录在 /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-namenode-dblab.log 中，因此应该查看这个后缀为 .log 的文件；
- 每一次的启动日志都是追加在日志文件以后，因此得拉到最后面看，看下记录的时间就知道了。
- 通常出错的提示在最后面，也就是写着 Fatal、Error 或者 Java Exception 的地方。
- 能够在网上搜索一下出错信息，看可否找到一些相关的解决方法。
成功启动后，能够访问 Web 界面 http://localhost:50070 查看 NameNode 和 Datanode 信息，还能够在线查看 HDFS 中的文件。
Hadopp的Web界面
运行Hadoop伪分布式实例
上面的单机模式，grep 例子读取的是本地数据，伪分布式读取的则是 HDFS 上的数据。要使用 HDFS，首先须要在 HDFS 中建立用户目录：
- ./bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop
接着将 ./etc/hadoop 中的 xml 文件做为输入文件复制到分布式文件系统中，即将 /usr/local/hadoop/etc/hadoop 复制到分布式文件系统中的 /user/hadoop/input 中。咱们使用的是 hadoop 用户，而且已建立相应的用户目录 /user/hadoop ，所以在命令中就可使用相对路径如 input，其对应的绝对路径就是 /user/hadoop/input:
- ./bin/hdfs dfs -mkdir input
- ./bin/hdfs dfs -put ./etc/hadoop/*.xml input
复制完成后，能够经过以下命令查看 HDFS 中的文件列表：
- ./bin/hdfs dfs -ls input
伪分布式运行 MapReduce 做业的方式跟单机模式相同，区别在于伪分布式读取的是HDFS中的文件（能够将单机步骤中建立的本地 input 文件夹，输出结果 output 文件夹都删掉来验证这一点）。
- ./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
查看运行结果的命令（查看的是位于 HDFS 中的输出结果）：
- ./bin/hdfs dfs -cat output/*
结果以下，注意到刚才咱们已经更改了配置文件，因此运行结果不一样。
Hadoop伪分布式运行grep的结果
咱们也能够将运行结果取回到本地：
- rm -r ./output # 先删除本地的 output 文件夹（若是存在）
- ./bin/hdfs dfs -get output ./output # 将 HDFS 上的 output 文件夹拷贝到本机
- cat ./output/*
Hadoop 运行程序时，输出目录不能存在，不然会提示错误 “org.apache.hadoop.mapred.FileAlreadyExistsException: Output directory hdfs://localhost:9000/user/hadoop/output already exists” ，所以若要再次执行，须要执行以下命令删除 output 文件夹:
- ./bin/hdfs dfs -rm -r output # 删除 output 文件夹
运行 Hadoop 程序时，为了防止覆盖结果，程序指定的输出目录（如 output）不能存在，不然会提示错误，所以运行前须要先删除输出目录。在实际开发应用程序时，可考虑在程序中加上以下代码，能在每次运行时自动删除输出目录，避免繁琐的命令行操做：
- Configuration conf = new Configuration();
- Job job = new Job(conf);
- /* 删除输出目录 */
- Path outputPath = new Path(args[1]);
- outputPath.getFileSystem(conf).delete(outputPath, true);
若要关闭 Hadoop，则运行
- ./sbin/stop-dfs.sh
下次启动 hadoop 时，无需进行 NameNode 的初始化，只须要运行 ./sbin/start-dfs.sh 就能够！
启动YARN
（伪分布式不启动 YARN 也能够，通常不会影响程序执行）
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，这是由于新版的 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。
上述经过 ./sbin/start-dfs.sh 启动 Hadoop，仅仅是启动了 MapReduce 环境，咱们能够启动 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，这边须要先进行重命名：
- mv ./etc/hadoop/mapred-site.xml.template ./etc/hadoop/mapred-site.xml
而后再进行编辑，一样使用 gedit 编辑会比较方便些 gedit ./etc/hadoop/mapred-site.xml ：
- <configuration>
- <property>
- <name>mapreduce.framework.name</name>
- <value>yarn</value>
- </property>
- </configuration>
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>
而后就能够启动 YARN 了（须要先执行过 ./sbin/start-dfs.sh）：
- ./sbin/start-yarn.sh $ 启动YARN
- ./sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver # 开启历史服务器，才能在Web中查看任务运行状况
开启后经过 jps 查看，能够看到多了 NodeManager 和 ResourceManager 两个后台进程，以下图所示。
开启YARN
启动 YARN 以后，运行实例的方法仍是同样的，仅仅是资源管理方式、任务调度不一样。观察日志信息能够发现，不启用 YARN 时，是 “mapred.LocalJobRunner” 在跑任务，启用 YARN 以后，是 “mapred.YARNRunner” 在跑任务。启动 YARN 有个好处是能够经过 Web 界面查看任务的运行状况：http://localhost:8088/cluster，以下图所示。
开启YARN后能够查看任务运行信息
但 YARN 主要是为集群提供更好的资源管理与任务调度，然而这在单机上体现不出价值，反而会使程序跑得稍慢些。所以在单机上是否开启 YARN 就看实际状况了。
若是不想启动 YARN，务必把配置文件 mapred-site.xml 重命名，改为 mapred-site.xml.template，须要用时改回来就行。不然在该配置文件存在，而未开启 YARN 的状况下，运行程序会提示 “Retrying connect to server: 0.0.0.0/0.0.0.0:8032” 的错误，这也是为什么该配置文件初始文件名为 mapred-site.xml.template。
一样的，关闭 YARN 的脚本以下：
- ./sbin/stop-yarn.sh
- ./sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver
自此，你已经掌握 Hadoop 的配置和基本使用了。
附加教程: 配置PATH环境变量
在这里额外讲一下 PATH 这个环境变量（可执行 echo $PATH 查看，当中包含了多个目录）。例如咱们在主文件夹 ~ 中执行 ls 这个命令时，实际执行的是 /bin/ls 这个程序，而不是 ~/ls 这个程序。系统是根据 PATH 这个环境变量中包含的目录位置，逐一进行查找，直至在这些目录位置下找到匹配的程序（若没有匹配的则提示该命令不存在）。
上面的教程中，咱们都是先进入到 /usr/local/hadoop 目录中，再执行 ./sbin/hadoop，实际上等同于运行 /usr/local/hadoop/sbin/hadoop。咱们能够将 Hadoop 命令的相关目录加入到 PATH 环境变量中，这样就能够直接经过 start-dfs.sh 开启 Hadoop，也能够直接经过 hdfs 访问 HDFS 的内容，方便平时的操做。
在前面咱们设置 HADOOP 环境变量时，咱们已经顺便设置了 PATH 变量（即 “export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin”），那么之后咱们在任意目录中均可以直接经过执行 start-dfs.sh 来启动 Hadoop 或者执行 hdfs dfs -ls input 查看 HDFS 文件了，读者不妨如今就执行 hdfs dfs -ls input 试试看。
安装Hadoop集群
在平时的学习中，咱们使用伪分布式就足够了。若是须要安装 Hadoop 集群，请查看Hadoop集群安装配置教程。
相关教程
- 使用Eclipse编译运行MapReduce程序: 用文本编辑器写 Java 程序是不靠谱的，仍是用 Eclipse 比较方便。
- 使用命令行编译打包运行本身的MapReduce程序: 有时候须要直接经过命令来编译 MapReduce 程序。