Cloudera Manager Server和Agent所有后发先至。也能够进行CDH5的安装和配置。
然后，主节点可以通过浏览器访问7180port测试（因为CM Server需要花时间来启动，可能要等待一会才干訪问），默认的username和password均为admin。
制作本地源
先下载CDH到本地http://archive-primary.cloudera.com/cdh5/parcels/5.3.4/，
这里须要下载三样东西。
首先是与自己系统版本号相相应的parcel包，然后是manifest.json文件。
CDH-5.2.0-1.cdh5.2.0.p0.12-el6.parcel、
CDH-5.2.0-1.cdh5.2.0.p0.12-el6.parcel.sha1、
manifest.json下载完毕后。将这两个文件放到master节点的/opt/cloudera/parcel-repo下（文件夹在安装Cloudera Manager 5时已经生成），注意文件夹一个字都不能错。
[root@hadoop1 parcel-repo]# pwd
/opt/cloudera/parcel-repo
[root@hadoop1 parcel-repo]# ll
总用量 1533188
-rw-r-----. 1 root root 1569930781 6月 27 11:49 CDH-5.3.4-1.cdh5.3.4.p0.4-el6.parcel
-rw-r--r--. 1 root root 41 6月 27 11:49 CDH-5.3.4-1.cdh5.3.4.p0.4-el6.parcel.sha
-rw-r--r--. 1 root root 42475 6月 27 10:18 manifest.json接下来打开manifest.json文件。里面是json格式的配置。我们须要的就是与我们系统版本号相相应的hash码。因为我们用的是Centos6.5，所以找到例如以下位置： 
在这个大括号的最下面找到“hash”所相应的值。 
将“hash”的值复制下来，然后，将CDH-5.2.0-1.cdh5.2.0.p0.12-el6.parcel.sha1文件名称改为CDH-5.2.0-1.cdh5.2.0.p0.12-el6.parcel.sha。将复制下来的hash值替换掉文本中的hash值，按理说应该是一致的。保存好了，这样。我们的本地源制作完毕了。
然后的操作就是控制台依照步骤安装就可以。
安装CDH
打开http://hadoop1:7180。登陆控制台，默认账户和password都是admin，安装时选择免费版，之后因为cm5对中文的支持非常强大，依照提示安装就可以，假设系统配置有什么问题在安装过程中会有提示，依据提示给系统安装组件就能够了。
登录界面
选取安装版本号
指定安装主机
选取本地Parcel包
接下来，出现下面包名。说明本地Parcel包配置无误，直接点继续就能够了。 
集群安装
检查主机正确性
接下来是server检查。可能会遇到下面问题：
Cloudera 建议将 /proc/sys/vm/swappiness 设置为 0。当前设置为 60。
使用 sysctl 命令在执行时更改该设置并编辑 /etc/sysctl.conf 以在重新启动后保存该设置。
您能够继续进行安装，但可能会遇到问题。Cloudera Manager 报告您的主机因为交换执行状况不佳。
下面主机受到影响：
···在会受到影响的主机上执行echo 0 > /proc/sys/vm/swappiness命令就可以解决。
选择安装服务
集群角色分配
普通情况下保持默认就能够了（Cloudera Manager会依据机器的配置自己主动进行配置，假设须要特殊调整，自行进行设置就能够了）。
集群数据库设置
集群审查更改
假设没有其它需求保持默认配置。 
最终到安装各个服务的地方了。
注意，这里安装Hive的时候可能会报错，因为我们使用了MySql作为hive的元数据存储。hive默认没有带mysql的驱动。通过下面命令拷贝一个就可以了：
cp /opt/cm-5.3.4/share/cmf/lib/mysql-connector-java-5.1.25-bin.jar
/opt/cloudera/parcels/CDH-5.3.4-1.cdh5.3.4.p0.12/lib/hive/lib/之后再继续安装就不会遇到问题了。
经过漫长的等待后，服务的安装完毕： 
安装完毕后，就能够进入集群界面看一下集群的当前状况了。
測试
[root@hadoop1 /]# su hdfs
[hdfs@hadoop1 /]$ yarn jar /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-examples.jar pi 100 1000
Number of Maps = 100
Samples per Map = 1000
Wrote input for Map #0
Wrote input for Map #1
Wrote input for Map #2
Wrote input for Map #3
Wrote input for Map #4
Wrote input for Map #5
Wrote input for Map #6
Wrote input for Map #7
Wrote input for Map #8
Wrote input for Map #9
Wrote input for Map #10
····
15/06/27 22:45:55 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 0%
15/06/27 22:46:00 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 100%
15/06/27 22:46:01 INFO mapreduce.Job: Job job_1435378145639_0001 completed successfully
15/06/27 22:46:01 INFO mapreduce.Job: Counters: 49
Map-Reduce Framework
Map input records=100
Map output records=200
Map output bytes=1800
Map output materialized bytes=3400
Input split bytes=14490
Combine input records=0
Combine output records=0
Reduce input groups=2
Reduce shuffle bytes=3400
Reduce input records=200
Reduce output records=0
Spilled Records=400
Shuffled Maps =100
Failed Shuffles=0
Merged Map outputs=100
GC time elapsed (ms)=3791
CPU time spent (ms)=134370
Physical memory (bytes) snapshot=57824903168
Virtual memory (bytes) snapshot=160584515584
Total committed heap usage (bytes)=80012115968
Shuffle Errors
BAD_ID=0
CONNECTION=0
IO_ERROR=0
WRONG_LENGTH=0
WRONG_MAP=0
WRONG_REDUCE=0
File Input Format Counters
Bytes Read=11800
File Output Format Counters
Bytes Written=97
Job Finished in 50.543 seconds
Estimated value of Pi is 3.14120000000000000000
查看mapreduce作业 
检查Hue
首次登陆Hue会让设置一个初试的username和password，设置好，登陆到后台。会做一次检查，一切正常后会提示。
到这里表明我们的集群能够使用了。