一：虚拟机安装
- VMware 创建虚拟机，配置centos7镜像文件，使用命令行模式对虚拟机进行操作，进入到虚拟机之后，使用cd /etc/sysconfig/network-scripts/对网卡设置静态Ip 、网关、DNS、mac地址（桥接模式）,重启网卡：systemctl restart network ,查看ip地址使用ip addr 查看 （配置图形化的时候可以使用 ifconfig查看ip,没有安装图形化 就不能使用，没搞懂）
- 如果要使用xshell连接虚拟机，需要将虚拟机防火墙关闭：systemctl stop firewalld。永久关闭防火墙:systemctl disable firewalld，第一次连上虚拟机之后 ，可能会出现第二次连接不上 ，只能在vm的虚拟网络编辑器里面还原vm8的配置 ，修改虚拟机的ip地址、网关。修改/ect/selinux/config 的SELINUX=disabled
- 安装jdk ，将jdk压缩包上传到虚拟机，解压，在/ect/profile里面配置JAVA_HOME,如果存在openjdk 就先把openjdk卸载 载安装jdk。
- 安装hadoop,将hadoop压缩包上传到虚拟机，解压，在/ect/profile里面配置HADOOP_HOME.
5.让修改后的文件生效source /etc/profile
二：Hadoop本地运行模式
- 创建在hadoop-2.5.0文件下面创建一个input文件夹
[lb@hadoop101 hadoop-2.5.0]$ mkdir input - 将Hadoop的xml配置文件复制到input
[lb@hadoop101 hadoop-2.5.0]$ cp etc/hadoop/*.xml input - 执行share目录下的MapReduce程序
[lb@hadoop101 hadoop-2.5.0]$ bin/hadoop jar
share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar grep input output ‘dfs[a-z.]+’ - 查看输出结果
[lb@hadoop101 hadoop-2.5.0]$ cat output/*
三;伪分布式运行模式
- 分析
（1）配置集群
（2）启动、测试集群增、删、查
（3）执行WordCount案例 - 执行步骤
（1）配置集群
（a）配置：hadoop-env.sh
Linux系统中获取JDK的安装路径：
[lb@ hadoop101 ~]# echo $JAVA_HOME
/opt/module/jdk1.7.0_80
修改JAVA_HOME 路径：
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.7.0_80
（b）配置：core-site.xml
指定HDFS中NameNode的地址
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://hadoop101:9000</value>
</property>
<!-- 指定Hadoop运行时产生文件的存储目录 -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/opt/module/hadoop-2.5.0/data/tmp</value>
</property>（c）配置：hdfs-site.xml
指定HDFS副本的数量
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>（2）启动集群
（a）格式化NameNode（第一次启动时格式化）
[lb@hadoop101 hadoop-2.5.0]# bin/hdfs namenode -format（b）启动NameNode
[lb@hadoop101 hadoop-2.5.0]# sbin/hadoop-daemon.sh start namenode（c）启动DataNode
[lb@hadoop101 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh start datanode（3）查看集群
（a）查看是否启动成功
[lb@hadoop101 hadoop-2.5.0]$ jps
13586 NameNode
13668 DataNode
13786 Jps（b）web端查看HDFS文件系统
http://hadoop101:50070（4）操作集群
（a）在HDFS文件系统上创建一个input文件夹
[lb@hadoop101 hadoop-2.5.0]# bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/atguigu/input(b）将测试文件内容上传到文件系统上
[lb@hadoop101 hadoop-2.5.0]# bin/hdfs dfs -put wcinput/wc.input /user/lb/input/（c）查看上传的文件是否正确
[lb@hadoop101 hadoop-2.5.0]# bin/hdfs dfs -ls /user/atguigu/input/
[lb@hadoop101 hadoop-2.5.0]# bin/hdfs dfs -cat /user/lb/ input/wc.input（d）运行MapReduce程序
[lb@hadoop101 hadoop-2.5.0]# bin/hadoop jar
share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0.jar wordcount /user/lb/input/ /user/atguigu/output（e）查看输出结果
[lb@hadoop101 hadoop-2.5.0]# bin/hdfs dfs -cat /user/lb/output/*（f）删除输出结果
[lb@hadoop101 hadoop-2.5.0]# hdfs dfs -rm -r /user/lb/output- 启动YARN并运行MapReduce程序
(1). 分析
（1）配置集群在YARN上运行MR
（2）启动、测试集群增、删、查
（3）在YARN上执行WordCount案例
(2). 执行步骤
（2.1）配置集群
（a）配置yarn-env.sh
配置JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.7.0_80（b）配置yarn-site.xml
<!-- Reducer获取数据的方式 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<!-- 指定YARN的ResourceManager的地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>hadoop101</value>
</property>（c）配置：mapred-env.sh
配置JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.7.0_80(d）配置：mapred-site.xml
[lb@hadoop101 hadoop-2.5.0]# mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml
[lb@hadoop101 hadoop-2.5.0]# vi mapred-site.xml指定MR运行在YARN上
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>（2.2）启动集群
（a）启动前必须保证NameNode和DataNode已经启动
（b）启动ResourceManager
[lb@hadoop101 hadoop-2.5.0]# sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager（c）启动NodeManager
[lb@hadoop101 hadoop-2.5.0]# sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager(2.3）集群操作
（a）删除文件系统上的output文件
[lb@hadoop101 hadoop-2.5.0]# bin/hdfs dfs -rm -R /user/atguigu/output（b）执行MapReduce程序
[lb@hadoop101 hadoop-2.5.0]# bin/hadoop jar
share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount /user/lb/input /user/lb/output
（d）查看运行结果
[lb@hadoop101 hadoop-2.5.0]# bin/hdfs dfs -cat /user/atguigu/output/*
本文章为转载内容，我们尊重原作者对文章享有的著作权。如有内容错误或侵权问题，欢迎原作者联系我们进行内容更正或删除文章。
