hadoop安装和配置

装好了 Ubuntu 系统之后，在安装 Hadoop 前还需要做一些必备工作。

创建hadoop用户

如果你安装 Ubuntu 的时候不是用的 “hadoop” 用户，那么需要增加一个名为 hadoop 的用户。

首先按 ctrl+alt+t 打开终端窗口，输入如下命令创建新用户 :

1. sudo useradd -m hadoop -s /bin/bash

Shell 命令

这条命令创建了可以登陆的 hadoop 用户，并使用 /bin/bash 作为 shell。

sudo命令

本文中会大量使用到sudo命令。sudo是ubuntu中一种权限管理机制，管理员可以授权给一些普通用户去执行一些需要root权限执行的操作。当使用sudo命令时，就需要输入您当前用户的密码.

密码

在Linux的终端中输入密码，终端是不会显示任何你当前输入的密码，也不会提示你已经输入了多少字符密码。而在windows系统中,输入密码一般都会以“*”表示你输入的密码字符

输入法中英文切换

ubuntu中终端输入的命令一般都是使用英文输入。linux中英文的切换方式是使用键盘“shift”键来切换，也可以点击顶部菜单的输入法按钮进行切换。ubuntu自带的Sunpinyin中文输入法已经足够读者使用。

Ubuntu终端复制粘贴快捷键

在Ubuntu终端窗口中，复制粘贴的快捷键需要加上 shift，即粘贴是 ctrl+shift+v。

接着使用如下命令设置密码，可简单设置为 hadoop，按提示输入两次密码：

1. sudo passwd hadoop

Shell 命令

可为 hadoop 用户增加管理员权限，方便部署，避免一些对新手来说比较棘手的权限问题：

1. sudo adduser hadoop sudo

Shell 命令

最后注销当前用户（点击屏幕右上角的齿轮，选择注销），返回登陆界面。在登陆界面中选择刚创建的 hadoop 用户进行登陆。

更新apt

用 hadoop 用户登录后，我们先更新一下 apt，后续我们使用 apt 安装软件，如果没更新可能有一些软件安装不了。按 ctrl+alt+t 打开终端窗口，执行如下命令：

1. sudo apt-get update

Shell 命令

若出现如下 “Hash校验和不符” 的提示，可通过更改软件源来解决。若没有该问题，则不需要更改。从软件源下载某些软件的过程中，可能由于网络方面的原因出现没法下载的情况，那么建议更改软件源。在学习Hadoop过程中，即使出现“Hash校验和不符”的提示，也不会影响Hadoop的安装。

Ubuntu更新软件源时遇到Hash校验和不符的问题

点击查看：如何更改软件源

首先点击左侧任务栏的【系统设置】（齿轮图标），选择【软件和更新】

Ubuntu更新软件源

点击 “下载自” 右侧的方框，选择【其他节点】

Ubuntu更新软件源-选择服务器

在列表中选中【mirrors.aliyun.com】，并点击右下角的【选择服务器】，会要求输入用户密码，输入即可。

Ubuntu更新软件源-选择服务器

接着点击关闭。

Ubuntu更新软件源-关闭窗口

此时会提示列表信息过时，点击【重新载入】，

Ubuntu更新软件源-重新载入

最后耐心等待更新缓存即可。更新完成会自动关闭【软件和更新】这个窗口。如果还是提示错误，请选择其他服务器节点如 mirrors.163.com 再次进行尝试。更新成功后，再次执行 sudo apt-get update 就正常了。

后续需要更改一些配置文件，我比较喜欢用的是 vim（vi增强版，基本用法相同），建议安装一下（如果你实在还不会用 vi/vim 的，请将后面用到 vim 的地方改为 gedit，这样可以使用文本编辑器进行修改，并且每次文件更改完成后请关闭整个 gedit 程序，否则会占用终端）：

1. sudo apt-get install vim

Shell 命令

安装软件时若需要确认，在提示处输入 y 即可。

通过命令行安装软件

点击查看：vim简单操作指南

vim的常用模式有分为命令模式，插入模式，可视模式，正常模式。本教程中，只需要用到正常模式和插入模式。二者间的切换即可以帮助你完成本指南的学习。

1. 正常模式
   正常模式主要用来浏览文本内容。一开始打开vim都是正常模式。在任何模式下按下Esc键就可以返回正常模式
2. 插入编辑模式
   插入编辑模式则用来向文本中添加内容的。在正常模式下，输入i键即可进入插入编辑模式
3. 退出vim
   如果有利用vim修改任何的文本，一定要记得保存。Esc键退回到正常模式中，然后输入:wq即可保存文本并退出vim

安装SSH、配置SSH无密码登陆

集群、单节点模式都需要用到 SSH 登陆（类似于远程登陆，你可以登录某台 Linux 主机，并且在上面运行命令），Ubuntu 默认已安装了 SSH client，此外还需要安装 SSH server：

1. sudo apt-get install openssh-server

Shell 命令

安装后，可以使用如下命令登陆本机：

1. ssh localhost

Shell 命令

此时会有如下提示(SSH首次登陆提示)，输入 yes 。然后按提示输入密码 hadoop，这样就登陆到本机了。

SSH首次登陆提示

但这样登陆是需要每次输入密码的，我们需要配置成SSH无密码登陆比较方便。

首先退出刚才的 ssh，就回到了我们原先的终端窗口，然后利用 ssh-keygen 生成密钥，并将密钥加入到授权中：

1. exit # 退出刚才的 ssh localhost
2. cd ~/.ssh/ # 若没有该目录，请先执行一次ssh localhost
3. ssh-keygen -t rsa # 会有提示，都按回车就可以
4. cat ./id_rsa.pub >> ./authorized_keys # 加入授权

Shell 命令

~的含义

在 Linux 系统中，~ 代表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 ~ 就代表 “/home/hadoop/”。 此外，命令中的 # 后面的文字是注释，只需要输入前面命令即可。

此时再用 ssh localhost 命令，无需输入密码就可以直接登陆了，如下图所示。

SSH无密码登录

安装Java环境

Java环境可选择 Oracle 的 JDK，或是 OpenJDK，按中说的，新版本在 OpenJDK 1.7 下是没问题的。为图方便，这边直接通过命令安装 OpenJDK 7。
下面有两种安装JDK的方式，可以任选一种，如果第1种失败，就选择第2种。推荐直接使用第2种安装方式。
（1）第1种安装JDK方式：

1. sudo apt-get install openjdk-7-jre openjdk-7-jdk

Shell 命令

安装好 OpenJDK 后，需要找到相应的安装路径，这个路径是用于配置 JAVA_HOME 环境变量的。执行如下命令：

1. dpkg -L openjdk-7-jdk | grep '/bin/javac'

Shell 命令

该命令会输出一个路径，除去路径末尾的 “/bin/javac”，剩下的就是正确的路径了。如输出路径为 /usr/lib/jvm/java-7-openjdk-amd64/bin/javac，则我们需要的路径为 /usr/lib/jvm/java-7-openjdk-amd64。

接着需要配置一下 JAVA_HOME 环境变量，为方便，我们在 ~/.bashrc 中进行设置（扩展阅读: 设置Linux环境变量的方法和区别）：

1. vim ~/.bashrc

Shell 命令

在文件最前面添加如下单独一行（注意 = 号前后不能有空格），将“JDK安装路径”改为上述命令得到的路径，并保存：

1. export JAVA_HOME=JDK安装路径

Shell

如下图所示（该文件原本可能不存在，内容为空，这不影响）：

配置JAVA_HOME变量

接着还需要让该环境变量生效，执行如下代码：

1. source ~/.bashrc # 使变量设置生效

Shell 命令

设置好后我们来检验一下是否设置正确：

1. echo $JAVA_HOME # 检验变量值
2. java -version
3. $JAVA_HOME/bin/java -version # 与直接执行 java -version 一样

Shell 命令

如果设置正确的话，$JAVA_HOME/bin/java -version 会输出 java 的版本信息，且和 java -version 的输出结果一样，如下图所示：

成功配置JAVA_HOME变量

这样，Hadoop 所需的 Java 运行环境就安装好了。

（2）第2种安装JDK方式
根据大量电脑安装Java环境的情况我们发现，部分电脑按照上述的第一种安装方式会出现安装失败的情况，这时，可以采用这里介绍的另外一种安装方式，命令如下：

1. sudo apt-get install default-jre default-jdk

Shell 命令

上述安装过程需要访问网络下载相关文件，请保持联网状态。安装结束以后，需要配置JAVA_HOME环境变量，请在Linux终端中输入下面命令打开当前登录用户的环境变量配置文件.bashrc：

1. vim ~/.bashrc

Shell 命令

在文件最前面添加如下单独一行（注意，等号“=”前后不能有空格），然后保存退出：

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/default-java

接下来，要让环境变量立即生效，请执行如下代码：

1. source ~/.bashrc # 使变量设置生效

Shell 命令

执行上述命令后，可以检验一下是否设置正确：

1. echo $JAVA_HOME # 检验变量值
2. java -version
3. $JAVA_HOME/bin/java -version # 与直接执行java -version一样

Shell 命令

至此，就成功安装了Java环境。下面就可以进入Hadoop的安装。

安装 Hadoop 2

Hadoop 2 可以通过 http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/ 或者 http://mirrors.cnnic.cn/apache/hadoop/common/ 下载，一般选择下载最新的稳定版本，即下载 “stable” 下的 hadoop-2.x.y.tar.gz 这个格式的文件，这是编译好的，另一个包含 src 的则是 Hadoop 源代码，需要进行编译才可使用。

截止到2015年12月9日，Hadoop官方网站已经更新到2.7.1版本。对于2.6.0以上版本的Hadoop，仍可以参照此教程学习，可放心下载官网最新版本的Hadoop。

1. 如果读者是使用虚拟机方式安装Ubuntu系统的用户，请用虚拟机中的Ubuntu自带firefox浏览器访问本指南，再点击下面的地址，才能把hadoop文件下载虚拟机ubuntu中。请不要使用Windows系统下的浏览器下载，文件会被下载到Windows系统中，虚拟机中的Ubuntu无法访问外部Windows系统的文件，造成不必要的麻烦。
2. 如果读者是使用双系统方式安装Ubuntu系统的用户，请进去Ubuntu系统，在Ubuntu系统打开firefox浏览器访问本指南，再点击下面的地址下载：hadoop-2.7.1下载地址

下载完 Hadoop 文件后一般就可以直接使用。但是如果网络不好，可能会导致下载的文件缺失，可以使用 md5 等检测工具可以校验文件是否完整。

点击查看：如何校验下载的文件是否完整

下载官方网站提供的 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，否则若文件发生了损坏或下载不完整，Hadoop 将无法正常运行。

本文涉及的文件均通过浏览器下载，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，本教程选择的是 2.6.0 版本，如果你用的不是 2.6.0 版本，则将所有命令中出现的 2.6.0 更改为你所使用的版本。

1. cat ~/下载/hadoop-2.6.0.tar.gz.mds | grep 'MD5' # 列出md5检验值
2. # head -n 6 ~/下载/hadoop-2.7.1.tar.gz.mds # 2.7.1版本格式变了，可以用这种方式输出
3. 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

Shell 命令

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。

检验文件完整性

我们选择将 Hadoop 安装至 /usr/local/ 中：

1. sudo tar -zxf ~/下载/hadoop-2.6.0.tar.gz -C /usr/local # 解压到/usr/local中
2. cd /usr/local/
3. sudo mv ./hadoop-2.6.0/ ./hadoop # 将文件夹名改为hadoop
4. sudo chown -R hadoop ./hadoop # 修改文件权限

Shell 命令

Hadoop 解压后即可使用。输入如下命令来检查 Hadoop 是否可用，成功则会显示 Hadoop 版本信息：

1. cd /usr/local/hadoop
2. ./bin/hadoop version

Shell 命令

相对路径与绝对路径

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。可以将相对路径改成绝对路径来执行，但如果你是在主文件夹 ~ 中执行 ./bin/hadoop version，执行的会是 /home/hadoop/bin/hadoop version，就不是我们所想要的了。

Hadoop单机配置(非分布式)

Hadoop 默认模式为非分布式模式（本地模式），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。

1. cd /usr/local/hadoop
2. mkdir ./input
3. cp ./etc/hadoop/*.xml ./input # 将配置文件作为输入文件
4. ./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar grep ./input ./output 'dfs[a-z.]+'
5. cat ./output/* # 查看运行结果

Shell 命令

执行成功后如下所示，输出了作业的相关信息，输出的结果是符合正则的单词 dfsadmin 出现了1次

Hadoop单机模式运行grep的输出结果

注意，Hadoop 默认不会覆盖结果文件，因此再次运行上面实例会提示出错，需要先将 ./output 删除。

1. rm -r ./output

Shell 命令

Hadoop伪分布式配置

Hadoop 可以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，节点既作为 NameNode 也作为 DataNode，同时，读取的是 HDFS 中的文件。

Hadoop 的配置文件位于 /usr/local/hadoop/etc/hadoop/ 中，伪分布式需要修改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 (通过 gedit 编辑会比较方便: gedit ./etc/hadoop/core-site.xml)，将当中的

1. <configuration>
2. </configuration>

XML

修改为下面配置：

1. <configuration>
2. <property>
3. <name>hadoop.tmp.dir</name>
4. <value>file:/usr/local/hadoop/tmp</value>
5. <description>Abase for other temporary directories.</description>
6. </property>
7. <property>
8. <name>fs.defaultFS</name>
9. <value>hdfs://localhost:9000</value>
10. </property>
11. </configuration>

XML

同样的，修改配置文件 hdfs-site.xml：

1. <configuration>
2. <property>
3. <name>dfs.replication</name>
4. <value>1</value>
5. </property>
6. <property>
7. <name>dfs.namenode.name.dir</name>
8. <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/name</value>
9. </property>
10. <property>
11. <name>dfs.datanode.data.dir</name>
12. <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/data</value>
13. </property>
14. </configuration>

XML

Hadoop配置文件说明

Hadoop 的运行方式是由配置文件决定的（运行 Hadoop 时会读取配置文件），因此如果需要从伪分布式模式切换回非分布式模式，需要删除 core-site.xml 中的配置项。

此外，伪分布式虽然只需要配置 fs.defaultFS 和 dfs.replication 就可以运行（官方教程如此），不过若没有配置 hadoop.tmp.dir 参数，则默认使用的临时目录为 /tmp/hadoo-hadoop，而这个目录在重启时有可能被系统清理掉，导致必须重新执行 format 才行。所以我们进行了设置，同时也指定 dfs.namenode.name.dir 和 dfs.datanode.data.dir，否则在接下来的步骤中可能会出错。

配置完成后，执行 NameNode 的格式化:

1. ./bin/hdfs namenode -format

Shell 命令

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

如果在这一步时提示 Error: JAVA_HOME is not set and could not be found. 的错误，则说明之前设置 JAVA_HOME 环境变量那边就没设置好，请按教程先设置好 JAVA_HOME 变量，否则后面的过程都是进行不下去的。如果已经按照前面教程在.bashrc文件中设置了JAVA_HOME，还是出现 Error: JAVA_HOME is not set and could not be found. 的错误，那么，请到hadoop的安装目录修改配置文件“/usr/local/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh”，在里面找到“export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}”这行，然后，把它修改成JAVA安装路径的具体地址，比如，“export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/default-java”，然后，再次启动Hadoop。

接着开启 NameNode 和 DataNode 守护进程。

1. ./sbin/start-dfs.sh #start-dfs.sh是个完整的可执行文件，中间没有空格

Shell 命令

若出现如下SSH提示，输入yes即可。

启动Hadoop时的SSH提示

启动时可能会出现如下 WARN 提示：WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform… using builtin-java classes where applicable WARN 提示可以忽略，并不会影响正常使用。

启动 Hadoop 时提示 Could not resolve hostname

如果启动 Hadoop 时遇到输出非常多“ssh: Could not resolve hostname xxx”的异常情况，如下图所示：

启动Hadoop时的异常提示

这个并不是 ssh 的问题，可通过设置 Hadoop 环境变量来解决。首先按键盘的 ctrl + c 中断启动，然后在 ~/.bashrc 中，增加如下两行内容（设置过程与 JAVA_HOME 变量一样，其中 HADOOP_HOME 为 Hadoop 的安装目录）：

1. export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
2. export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native

Shell

保存后，务必执行 source ~/.bashrc 使变量设置生效，然后再次执行 ./sbin/start-dfs.sh 启动 Hadoop。

启动完成后，可以通过命令 jps 来判断是否成功启动，若成功启动则会列出如下进程: “NameNode”、”DataNode” 和 “SecondaryNameNode”（如果 SecondaryNameNode 没有启动，请运行 sbin/stop-dfs.sh 关闭进程，然后再次尝试启动尝试）。如果没有 NameNode 或 DataNode ，那就是配置不成功，请仔细检查之前步骤，或通过查看启动日志排查原因。

通过jps查看启动的Hadoop进程

Hadoop无法正常启动的解决方法

一般可以查看启动日志来排查原因，注意几点：

• 启动时会提示形如 “DBLab-XMU: starting namenode, logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-namenode-DBLab-XMU.out”，其中 DBLab-XMU 对应你的机器名，但其实启动日志信息是记录在 /usr/local/hadoop/logs/hadoop-hadoop-namenode-DBLab-XMU.log 中，所以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之后，所以得拉到最后面看，对比下记录的时间就知道了。
• 一般出错的提示在最后面，通常是写着 Fatal、Error、Warning 或者 Java Exception 的地方。
• 可以在网上搜索一下出错信息，看能否找到一些相关的解决方法。

此外，若是 DataNode 没有启动，可尝试如下的方法（注意这会删除 HDFS 中原有的所有数据，如果原有的数据很重要请不要这样做）：

1. # 针对 DataNode 没法启动的解决方法
2. ./sbin/stop-dfs.sh # 关闭
3. rm -r ./tmp # 删除 tmp 文件，注意这会删除 HDFS 中原有的所有数据
4. ./bin/hdfs namenode -format # 重新格式化 NameNode
5. ./sbin/start-dfs.sh # 重启

Shell 命令

成功启动后，可以访问 Web 界面 http://localhost:50070 查看 NameNode 和 Datanode 信息，还可以在线查看 HDFS 中的文件。

Hadoop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，首先需要在 HDFS 中创建用户目录：

1. ./bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop

Shell 命令

注意

教材《大数据技术原理与应用》的命令是以”./bin/hadoop dfs”开头的Shell命令方式，实际上有三种shell命令方式。
1. hadoop fs
2. hadoop dfs
3. hdfs dfs

hadoop fs适用于任何不同的文件系统，比如本地文件系统和HDFS文件系统
hadoop dfs只能适用于HDFS文件系统
hdfs dfs跟hadoop dfs的命令作用一样，也只能适用于HDFS文件系统

接着将 ./etc/hadoop 中的 xml 文件作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。我们使用的是 hadoop 用户，并且已创建相应的用户目录 /user/hadoop ，因此在命令中就可以使用相对路径如 input，其对应的绝对路径就是 /user/hadoop/input:

1. ./bin/hdfs dfs -mkdir input
2. ./bin/hdfs dfs -put ./etc/hadoop/*.xml input

Shell 命令

复制完成后，可以通过如下命令查看文件列表：

1. ./bin/hdfs dfs -ls input

Shell 命令

伪分布式运行 MapReduce 作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（可以将单机步骤中创建的本地 input 文件夹，输出结果 output 文件夹都删掉来验证这一点）。

1. ./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'

Shell 命令

查看运行结果的命令（查看的是位于 HDFS 中的输出结果）：

1. ./bin/hdfs dfs -cat output/*

Shell 命令

结果如下，注意到刚才我们已经更改了配置文件，所以运行结果不同。

Hadoop伪分布式运行grep结果

我们也可以将运行结果取回到本地：

1. rm -r ./output # 先删除本地的 output 文件夹（如果存在）
2. ./bin/hdfs dfs -get output ./output # 将 HDFS 上的 output 文件夹拷贝到本机
3. cat ./output/*

Shell 命令

Hadoop 运行程序时，输出目录不能存在，否则会提示错误 “org.apache.hadoop.mapred.FileAlreadyExistsException: Output directory hdfs://localhost:9000/user/hadoop/output already exists” ，因此若要再次执行，需要执行如下命令删除 output 文件夹:

1. ./bin/hdfs dfs -rm -r output # 删除 output 文件夹

Shell 命令

运行程序时，输出目录不能存在

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，否则会提示错误，因此运行前需要先删除输出目录。在实际开发应用程序时，可考虑在程序中加上如下代码，能在每次运行时自动删除输出目录，避免繁琐的命令行操作：

1. Configuration conf = new Configuration();
2. Job job = new Job(conf);
3.  
4. /* 删除输出目录 */
5. Path outputPath = new Path(args[1]);
6. outputPath.getFileSystem(conf).delete(outputPath, true);

Java

若要关闭 Hadoop，则运行

1. ./sbin/stop-dfs.sh

Shell 命令

注意

下次启动 hadoop 时，无需进行 NameNode 的初始化，只需要运行 ./sbin/start-dfs.sh 就可以！

YARN

YARN 是 Hadoop 2.x 中的内容，使用林子雨编写的大数据技术原理与应用教材的读者，可不用学习YARN内容。

如果对这方便的内容感兴趣，可点击下方查看。

点击查看：启动YARN

（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：

1. mv ./etc/hadoop/mapred-site.xml.template ./etc/hadoop/mapred-site.xml

Shell 命令

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 ：

1. <configuration>
2. <property>
3. <name>mapreduce.framework.name</name>
4. <value>yarn</value>
5. </property>
6. </configuration>

XML

接着修改配置文件 yarn-site.xml：

1. <configuration>
2. <property>
3. <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
4. <value>mapreduce_shuffle</value>
5. </property>
6. </configuration>

XML

然后就可以启动 YARN 了（需要先执行过 ./sbin/start-dfs.sh）：

1. ./sbin/start-yarn.sh # 启动YARN
2. ./sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver # 开启历史服务器，才能在Web中查看任务运行情况

Shell 命令

开启后通过 jps 查看，可以看到多了 NodeManager 和 ResourceManager 两个后台进程，如下图所示。

开启YARN

启动 YARN 之后，运行实例的方法还是一样的，仅仅是资源管理方式、任务调度不同。观察日志信息可以发现，不启用 YARN 时，是 “mapred.LocalJobRunner” 在跑任务，启用 YARN 之后，是 “mapred.YARNRunner” 在跑任务。启动 YARN 有个好处是可以通过 Web 界面查看任务的运行情况：，如下图所示。

开启YARN后可以查看任务运行信息

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。因此在单机上是否开启 YARN 就看实际情况了。

不启动 YARN 需重命名 mapred-site.xml

如果不想启动 YARN，务必把配置文件 mapred-site.xml 重命名，改成 mapred-site.xml.template，需要用时改回来就行。否则在该配置文件存在，而未开启 YARN 的情况下，运行程序会提示 “Retrying connect to server: 0.0.0.0/0.0.0.0:8032” 的错误，这也是为何该配置文件初始文件名为 mapred-site.xml.template。

同样的，关闭 YARN 的脚本如下：

1. ./sbin/stop-yarn.sh
2. ./sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver

Shell 命令

自此，你已经掌握 Hadoop 的配置和基本使用了。安装好的Hadoop项目中已经包含了第三章的HDFS，继续学习第3章HDFS文件系统，请参考如下学习指南：大数据技术原理与应用 第三章 学习指南

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）。例如我们在主文件夹 ~ 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，我们都是先进入到 /usr/local/hadoop 目录中，再执行 sbin/hadoop，实际上等同于运行 /usr/local/hadoop/sbin/hadoop。我们可以将 Hadoop 命令的相关目录加入到 PATH 环境变量中，这样就可以直接通过 start-dfs.sh 开启 Hadoop，也可以直接通过 hdfs 访问 HDFS 的内容，方便平时的操作。

同样我们选择在 ~/.bashrc 中进行设置（vim ~/.bashrc，与 JAVA_HOME 的设置相似），在文件最前面加入如下单独一行:

export PATH=$PATH:/usr/local/hadoop/sbin:/usr/local/hadoop/bin

添加后执行 source ~/.bashrc 使设置生效，生效后，在任意目录中，都可以直接使用 hdfs 等命令了，读者不妨现在就执行 hdfs dfs -ls input 查看 HDFS 文件试试看。

安装Hadoop集群

在平时的学习中，我们使用伪分布式就足够了。如果需要安装 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: 使用 Eclipse 可以方便的开发、运行 MapReduce 程序，还可以直接管理 HDFS 中的文件。
• 使用命令行编译打包运行自己的MapReduce程序: 有时候需要直接通过命令来编译、打包 MapReduce 程序。

参考资料

• http://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html
• http://www.cnblogs.com/xia520pi/archive/2012/05/16/2503949.html
• http://www.micmiu.com/bigdata/hadoop/hadoop-2x-ubuntu-build/