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本文主要参照官网的安装步骤实现了Hadoop伪分布式集群的搭建，希望能够为初识Hadoop的小伙伴带来借鉴意义。
环境：
（1）系统环境：CentOS 7.3.1611 64位
（2）Java版本：OpenJDK 1.8.0
配置Hadoop单节点集群前准备
1、创建hadoop用户：
新建用户用于hadoop使用：
（1）打开终端，输入命令su，回车，输入root的密码以root用户登录，并创建名为hadoop的新用户：
useradd -m Hadoop -s /bin/bash
（2）修改用户密码：
passwd hadoop
（3）为使用方便，给hadoop用户提升权限，否则hadoop用户在使用sudo命令时会报出：hadoop不在sudoers文件中。此事将被报告；
a. 切换到root用户，查看/etc/sudoers文件权限，默认权限为只读
b. 修改/etc/sudoers文件权限为读写权限：chmod 777 /etc/sudoers
c. 修改/etc/sudoers文件内容，执行visudo或者vim /etc/sudoers
如下图，在 root ALL=(ALL) ALL 这行下面增加一行内容：hadoop ALL=(ALL) ALL （当中的间隔为tab，说明：格式为{用户名 网络中的主机=（执行命令的目标用户） 执行的命令范围}），如下图所示：
若要在执行sudo命令时免输入密码，可以将上述添加的内容改为：hadoop ALL=(ALL) NOPASSWD：ALL。
d. 保存退出，恢复/etc/sudoers文件的访问权限为440；
（4）切换至hadoop用户；
2、安装SSH及配置免密码登录
集群和单节点模式都需要使用SSH登陆，一般情况下，CentOS中默认安装了SSH client、SSH server，可以通过以下命令进行检验：
rpm -qa | grep ssh
若已经安装，则返回如下内容，说明已经包含了SSH client和SSH server，无需再安装：
若没有安装SSH client、SSH server，则可以通过yum进行安装：
sudo yum installopenssh-clients
sudo yum installopenssh-server
测试SSH是否可用，可输入如下命令：
ssh localhost
首次登陆出现如下提示（图中为使用root用户登录，hadoop用户同理），输入yes即可，在用户的主文件夹（/home/用户名）下会生成.ssh目录。然后根据提示输入hadoop用户密码，登陆本机：
我们发现每一次使用ssh登录都需要输入密码，为方便起见，配置ssh为免密码登录：
（1）切换为hadoop用户；
（2）利用ssh-keygen生成密钥，并将密钥加入到授权中，修改授权文件权限：
cd ~/.ssh/
ssh-keygen -trsa
cat id_rsa.pub >>authorized_keys
chmod 600 ./authorized_keys
此时，使用ssh localhost无需密码便可登陆。
3、安装Java环境
Java环境可以选择Oracle的JDK，或者OpenJDK。按照/hadoop/HadoopJavaVersions中所说，hadoop 2.7版本及以后的版本至少要求Java 7。CentOS 7.3下默认安装了OpenJDK 1.8，但只是Java JRE，不是JDK，为便于开发，建议安装JDK。
建议使用yum进行安装，默认安装路径为/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk：
安装成功后配置JAVA_HOME环境变量：
vim ~/.bashrc
在最后一行添加变量：
使环境变量生效：
source ~/.bashrc
设置好后检验一下是否正确，输出一下内容则设置正确：
安装Hadoop
通过/dyn/closer.cgi/hadoop/common/下载Hadoop，这里选择了Hadoop 2.7.3版本，下载时选择hadoop-2.7.3.tar.gz格式，其中src格式的为Hadoop的源代码，需要进行编译后才可使用。
安装Hadoop至/usr/local/中（也可选择别的路径），Hadoop解压后即可使用：
sudo tar -zxf ～/Download/hadoop-2.7.3.tar.gz -C /usr/local
cd /usr/local/
sudo mv ./hadoop-2.7.3/ ./hadoop
sudo chown -R hadoop:hadoop ./hadoop
检查Hadoop是否可用：
cd /usr/local/hadoop
./bin/hadoop version
说明：若未进行Java的环境变量配置，想要./bin/hadoop执行成功，则需要修改hadoop的etc/hadoop/hadoop-env.sh文件中的JAVA_HOME变量，指定为java路径，如图：
至此，Hadoop默认模式即本地模式（单机模式）已经配置成功。
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进行来运行，节点既作为Namenode也作为DataNode，同时，读取的是Hdfs中的文件。
伪分布式需要修改2个配置文件core-site.xml和hdfs-site.xml，配置文件位于hadoop的/etc/hadoop文件夹下。
修改core-site.xml为：
修改hdfs-site.xml为：
修改配置文件成功后，通过ssh登陆：
执行NameNode的格式化：
出现如图情况，表示成功，若“Exitting with status 1”则是出错：
接下去开启NameNode和DataNode守护进程：
若出现SSH的提示，输入yes即可：
启动完成后，通过jsp来判断是否成功启动，若成功启动则会列出如下进程，如果没有NameNode或DataNode，则表明配置不成功，需要检查上述步骤或通过启动日志排查，日志记录在hadoop的logs文件夹中：
成功启动后，可以访问http://localhost:50070来查看NameNode和Datanode信息及HDFS中文件:
运行Hadoop伪分布式实例
单机模式grep读取的是本地数据，伪分布式读取的则是Hdfs上的数据。
执行MR任务需要在Hdfs上创建用户目录，这里<username>为hadoop：
在Hdfs上创建input文件夹作为输入内容存放的文件目录，将hadoop中etc/hadoop文件夹中的文件复制到Hdfs中：
运行grep任务，伪分布式的MR任务运行方式与单机模式相同，区别在于伪分布式读取的是HDFS中的文件，单机模式是读取本地文件：
查看运行结果，即Hdfs中output结果：
Hadoop运行程序时，输出目录不能存在，若要再次执行作业，则需要先删除输出文件夹：
./bin/hdfs dfs -rm -r output
关闭进程：
注意：下次启动Hadoop时，则无需再次进行NameNode的初始化，只需要运行./sbin/start-dfs.sh即可。
启动YARN
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是新的MapReduce框架，从MapReduce中分离出来，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。上述的启动Hadoop仅仅是启动了MapReduce的环境。
启动YARN来进行资源管理和任务调度需要修改几个配置：
修改配置mapred-site.xml，首先将etc/hadoop/mapred-site.xml.template重名，然后修改配置：
修改yarn-site.xml配置：
配置完成后可以启动YARN，通过执行hadoop中./sbin/start-yarn.sh脚本来启动（执行前先执行./sbin/start-dfs.sh）：
启动后通过jps查看，可以看到多了NodeManager和ResourceManager两个后台进行，如图：
开启历史服务器，便于在Web中查看任务运行情况:
启动YARN后，运行实例方法与上述一样。观察日志信息可以发现，不启动YARN时，是“mapred.LocalJobRunner”在跑任务，启用YARN之后，是“mapred.YARNRunner”在跑任务。启动YARN可以通过Web界面查看任务的运行情况：http://localhost:8088/cluster，如图：
关闭YARN和历史服务器：
注意：若不想启动YARN，需要将mapred-site.xml重命名，改回mapred-site.xml.template.
Hadoop环境变量配置
上述内容中，我们都是通过先进入到/usr/local/hadoop目录中，再执行./sbin/[执行脚本]或./bin/[执行脚本]，为便于平时的操作方便，我们可以配置Path环境变量来简化我们的操作，配置如下，完成后便可直接执行hadoop中./sbin和./bin目录下的脚本：
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