点击联系发帖人当开始着手实践 Hadoop 时，安装 Hadoop 往往会成为新手的一道门槛。尽管安装其实很简单，书上有写到，官方网站也有 Hadoop 安装配置教程，但由于对 Linux 环境不熟悉，书上跟官网上简略的安装步骤新手往往 Hold 不住。加上网上不少教程也甚是坑，导致新手折腾老几天愣是没装好，很是打击学习热情。
本教程适合于原生 Hadoop 2，包括 Hadoop 】，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
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 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）：
安装软件时若需要确认，在提示处输入 y 即可。
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：
安装后，可以使用如下命令登陆本机：
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。
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：
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。
下是没问题的。为图方便，这边直接通过命令安装 OpenJDK 7。
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：
接着配置 JAVA_HOME 环境变量，为方便，我们在 ~/.bashrc 中进行设置（扩展阅读: ）：
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：
如下图所示（该文件原本可能不存在，内容为空，这不影响）：
接着还需要让该环境变量生效，执行如下代码：
设置好后我们来检验一下是否设置正确：
这样，Hadoop 所需的 Java 运行环境就安装好了。
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，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。
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。
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：
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。
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。
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。
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
配置完成后，执行 NameNode 的格式化:
若出现如下SSH提示，输入yes即可。
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）：
，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。
一般可以查看启动日志来排查原因，注意几点：
- 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。
- 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）：
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：
复制完成后，可以通过如下命令查看文件列表：
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）。
查看运行结果的命令（查看的是位于 HDFS 中的输出结果）：
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。
我们也可以将运行结果取回到本地：
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：
若要关闭 Hadoop，则运行
（伪分布式不启动 YARN 也可以，一般不会影响程序执行）
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。
首先修改配置文件 mapred-site.xml，这边需要先进行重命名：
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。
同样的，关闭 YARN 的脚本如下：
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）。
开启 Hadoop，也可以直接通过 hdfs 访问 HDFS 的内容，方便平时的操作。
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。
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。
- : 有时候需要直接通过命令来编译、打包 MapReduce 程序。
