Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置_CentOS6.4/Hadoop2.6.0

Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置_CentOS6.4/Hadoop2.6.0

环境

本教程使用 CentOS 6.4 32位 作为系统环境，请自行安装系统。如果用的是 Ubuntu 系统，请查看相应的 Ubuntu安装Hadoop教程。

本教程基于原生 Hadoop 2，在 Hadoop 2.6.0 (stable) 版本下验证通过，可适合任何 Hadoop 2.x.y 版本，例如 Hadoop 2.7.1, Hadoop 2.4.1等。

Hadoop版本

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可能是 0.20 这样的版本。Hadoop 2.x 版本在不断更新，本教程均可适用。如果需安装 0.20，1.2.1这样的版本，本教程也可以作为参考，主要差别在于配置项，配置请参考官网教程或其他教程。

新版是兼容旧版的，书上旧版本的代码应该能够正常运行（我自己没验证，欢迎验证反馈）。

装好了 CentOS 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 CentOS 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 用户登录，接着执行命令创建新用户 hadoop:

1. su # 上述提到的以 root 用户登录
2. useradd -m hadoop -s /bin/bash # 创建新用户hadoop

Shell 命令

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

CentOS创建hadoop用户

接着使用如下命令修改密码，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）:

1. 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，执行：

1. visudo

Shell 命令

如下图，找到 root ALL=(ALL) ALL 这行（应该在第98行，可以先按一下键盘上的 ESC 键，然后输入 :98 (按一下冒号，接着输入98，再按回车键)，可以直接跳到第98行 ），然后在这行下面增加一行内容：hadoop ALL=(ALL) ALL （当中的间隔为tab），如下图所示：

为hadoop增加sudo权限

添加好内容后，先按一下键盘上的 ESC 键，然后输入 :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可以了。

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)，在登陆界面使用刚创建的 hadoop 用户进行登陆。（如果已经是 hadoop 用户，且在终端中使用 su 登录了 root 用户，那么需要执行 exit 退出 root 用户状态）

准备工作

使用 hadoop 用户登录后，还需要安装几个软件才能安装 Hadoop。

CentOS 使用 yum 来安装软件，需要联网环境，首先应检查一下是否连上了网络。如下图所示，桌面右上角的网络图标若显示红叉，则表明还未联网，应点击选择可用网络。

检查是否联网

连接网络后，需要安装 SSH 和 Java。

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），一般情况下，CentOS 默认已安装了 SSH client、SSH server，打开终端执行如下命令进行检验：

1. rpm -qa | grep ssh

Shell 命令

如果返回的结果如下图所示，包含了 SSH client 跟 SSH server，则不需要再安装。

检查是否安装了SSH

若需要安装，则可以通过 yum 进行安装（安装过程中会让你输入 [y/N]，输入 y 即可）：

1. sudo yum install openssh-clients
2. sudo yum install openssh-server

Shell 命令

接着执行如下命令测试一下 SSH 是否可用：

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。

测试SSH是否可用

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。

首先输入 exit 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
5. chmod 600 ./authorized_keys # 修改文件权限

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。

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，现在一般 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。需要注意的是，CentOS 6.4 中默认安装的只是 Java JRE，而不是 JDK，为了开发方便，我们还是需要通过 yum 进行安装 JDK，安装过程中会让输入 [y/N]，输入 y 即可：

1. sudo yum install java-1.7.0-openjdk java-1.7.0-openjdk-devel

Shell 命令

通过上述命令安装 OpenJDK，默认安装位置为 /usr/lib/jvm/java-1.7.0-openjdk（该路径可以通过执行 rpm -ql java-1.7.0-openjdk-devel | grep '/bin/javac' 命令确定，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 安装后就可以直接使用 java、javac 等命令了。

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

在文件最后面添加如下单独一行（指向 JDK 的安装位置），并保存：

1. export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.7.0-openjdk

Shell

如下图所示：

设置JAVA_HOME环境变量

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 可以通过 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，另一个包含 src 的则是 Hadoop 源代码，需要进行编译才可使用。

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，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，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 ./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的区别

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，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

若运行出错，如出现如下图提示：

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 提示可以忽略，不会影响 Hadoop 正常运行（可通过编译 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”，这需要执行如下命令修改 hosts 文件，为你的主机名增加IP映射：

1. sudo vim /etc/hosts

Shell 命令

主机名在终端窗口标题里可以看到，或执行命令 hostname 查看，如下图所示，在最后面增加一行 “127.0.0.1 dblab”：

设置主机名的IP映射

保存文件后，重新运行 hadoop 实例，若执行成功的话会输出很多作业的相关信息，最后的输出信息如下图所示。作业的结果会输出在指定的 output 文件夹中，通过命令 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，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。

在设置 Hadoop 伪分布式配置前，我们还需要设置 HADOOP 环境变量，执行如下命令在 ~/.bashrc 中设置：

1. gedit ~/.bashrc

Shell 命令

这次我们选择用 gedit 而不是 vim 来编辑。gedit 是文本编辑器，类似于 Windows 中的记事本，会比较方便。保存后记得关掉整个 gedit 程序，否则会占用终端。在文件最后面增加如下内容：

1. # Hadoop Environment Variables
2. export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
3. export HADOOP_INSTALL=$HADOOP_HOME
4. export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
5. export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
6. export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
7. export YARN_HOME=$HADOOP_HOME
8. export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
9. export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin

Shell

保存后，不要忘记执行如下命令使配置生效：

1. source ~/.bashrc

Shell 命令

这些变量在启动 Hadoop 进程时需要用到，不设置的话可能会报错（这些变量也可以通过修改 ./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

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

接着开启 NaneNode 和 DataNode 守护进程：

1. ./sbin/start-dfs.sh

Shell 命令

若出现如下 SSH 的提示 “Are you sure you want to continue connecting”，输入 yes 即可。

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，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

通过查看启动日志分析启动失败原因

有时 Hadoop 无法正确启动，如 NameNode 进程没有顺利启动，这时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: 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，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，看下记录的时间就知道了。
• 一般出错的提示在最后面，也就是写着 Fatal、Error 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。

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。

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，首先需要在 HDFS 中创建用户目录：

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

Shell 命令

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 HDFS 中的文件列表：

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的结果

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. /* 删除输出目录 */
4. Path outputPath = new Path(args[1]);
5. 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！

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：http://localhost:8088/cluster，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。

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。

在前面我们设置 HADOOP 环境变量时，我们已经顺便设置了 PATH 变量（即 “export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin”），那么以后我们在任意目录中都可以直接通过执行 start-dfs.sh 来启动 Hadoop 或者执行 hdfs dfs -ls input 查看 HDFS 文件了，读者不妨现在就执行 hdfs dfs -ls input 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: 用文本编辑器写 Java 程序是不靠谱的，还是用 Eclipse 比较方便。
• 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 MapReduce 程序。

参考资料

• Hadoop: Setting up a Single Node Cluster
• How to Setup Hadoop 2.7.1 on CentOS, Ubuntu & LinuxMint
• Yarn简单介绍及内存配置