01 个人电脑上，快速搭建hadoop环境
目的
本文档介绍了如何设置和配置单节点Hadoop安装，以便您可以使用Hadoop MapReduce和Hadoop分布式文件系统（HDFS）快速执行简单的操作。
先决条件
支持平台
- 支持GNU / Linux作为开发和生产平台。Hadoop在具有2000个节点的GNU / Linux集群上得到了证明。
- Windows也是受支持的平台，但是以下步骤仅适用于Linux。要在Windows上设置Hadoop，请参见wiki页面。
必备软件
Linux所需的软件包括：
- 必须安装Java™。HadoopJavaVersions中描述了推荐的Java版本。
- 必须安装ssh且sshd必须正在运行才能使用管理远程Hadoop守护程序的Hadoop脚本。
安装软件
如果您的群集没有必需的软件，则需要安装它。
例如在Ubuntu Linux上：
$ sudo apt-get install ssh
$ sudo apt-get install rsync
下载
要获得Hadoop发行版，请从Apache下载镜像之一下载最新的稳定版本。
准备启动Hadoop集群
解压缩下载的Hadoop发行版。在发行版中，编辑文件etc/hadoop/hadoop-env.sh以定义一些参数，如下所示：
＃设置为Java安装的根目录
export JAVA_HOME = /usr/java/latest
＃假设您的安装目录为/usr/local/hadoop
export HADOOP_PREFIX = /usr /local/hadoop
尝试以下命令：
$ bin/hadoop
这将显示hadoop脚本的用法文档。
现在，您可以以三种支持的模式之一启动Hadoop集群：
独立运行
默认情况下，Hadoop被配置为以非分布式模式作为单个Java进程运行。这对于调试很有用。
下面的示例复制解压缩的conf目录以用作输入，然后查找并显示给定正则表达式的每个匹配项。输出被写入给定的输出目录。
$ mkdir input
$ cp etc/hadoop/*.xml input
$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
$ cat output/*
伪分布式操作
Hadoop也可以以伪分布式模式在单节点上运行，其中每个Hadoop守护程序都在单独的Java进程中运行。
配置
使用以下内容：
etc/hadoop/core-site.xml：
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://localhost:9000</value>
</property>
</configuration>
etc/hadoop/hdfs-site.xml：
<configuration>
<property>
<name> dfs.replication </ name>
<value> 1 </ value>
</ property>
</ configuration>
设置无密码SSH
现在检查您是否可以在不使用密码的情况下SSH到本地主机：
$ ssh localhost
如果没有密码就无法SSH到本地主机，请执行以下命令：
$ ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa
$ cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
执行
以下说明是在本地运行MapReduce作业。如果要在YARN上执行作业，请参阅YARN在单节点上。
-
格式化文件系统：
$ bin/hdfs namenode -format -
启动NameNode守护程序和DataNode守护程序：
$ sbin/start-dfs.shhadoop守护程序日志输出将写入
$ HADOOP_LOG_DIR目录（默认为$ HADOOP_HOME / logs）。 -
浏览Web界面以查找NameNode；默认情况下，它在以下位置可用：
- NameNode-
http://localhost:50070/
- NameNode-
-
设置执行MapReduce作业所需的HDFS目录：
$ bin/hdfs dfs -mkdir /user $ bin/hdfs dfs -mkdir /user/<username> -
将输入文件复制到分布式文件系统中：
$ bin/hdfs dfs -put etc/hadoop input -
运行提供的一些示例：
$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0.jar grep input output 'dfs[a-z.]+' -
检查输出文件：
将输出文件从分布式文件系统复制到本地文件系统并检查它们：
$ bin/hdfs dfs -get output output $ cat output/*要么
查看分布式文件系统上的输出文件：
$ bin/hdfs dfs -cat output/* -
完成后，使用以下命令停止守护进程：
$ sbin/stop-dfs.sh
单节点上的YARN
您可以通过设置一些参数并另外运行ResourceManager守护程序和NodeManager守护程序，以伪分布式模式在YARN上运行MapReduce作业。
以下指令假定上述指令的1.〜4.步骤已经执行。
-
配置参数如下：
etc / hadoop / mapred-site.xml：
<configuration> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> </configuration>etc / hadoop / yarn-site.xml：
<configuration> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> </configuration> -
启动ResourceManager守护程序和NodeManager守护程序：
$ sbin/start-yarn.sh -
浏览Web界面以找到ResourceManager；默认情况下，它在以下位置可用：
- ResourceManager -
http://localhost:8088/
- ResourceManager -
-
运行MapReduce作业。
-
完成后，使用以下命令停止守护进程：
$ sbin/stop-yarn.sh
全分布式运行
有关设置全分布式非平凡集群的信息，请参阅集群设置。
