1.程序运行及截图
注：单机和伪分布式均在docker下的ubuntu:16.04容器环境下完成
1.1单机Hadoop系统安装和运行
运行grep程序
可以正确输出dfs开头的单词，hadoop单机系统搭建成功。
1.2单机伪分布式Hadoop系统安装和运行
（1）.免密码SSH访问配置成功，ssh localhost成功
（2）.配置core-site.xml和hdfs-site.xml同时也要配置 hadoop-env.sh 文件（之前添加java路径信息的文件），在文件末尾添加一下信息:
export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
（3）.启动NameNode daemon和DataNode daemon
jps查看到集群状态正常
浏览NameNode的Web接口：
由于是在docker下的容器中，所以只能在主机中访问，用ip代替localhost，访问：http://172.17.0.2:9870/
（4）创建执行MapReduce作业的HDFS目录
这里的username是root，不能随便创建。运行grep程序:
grep程序运行正常，正确输出dfs开头的单词
伪分布式系统搭建完成。
停止deamon
基于yarn的单机伪分布式
（1）.启动ResourceManage daemon和NodeManage daemon
注意Yarn是在dfs下运行的，所以此时也要start-dfs.sh
jps查看进程正常
（2）浏览ResourceManager的Web接口
同样在主机中访问，用ip代替localhost，访问：http://172.17.0.2:8088/
Web端口正常
（3）.运行程序
Grep程序正确运行，yarn可在伪分布式环境下正确运行
1.3集群Hadoop系统安装和运行（基于 Docker ）
（1）.Hadoop安装主要为集群做准备，故修改hadoop-env.sh、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml和workers文件
我拉取镜像之后创建了五个容器
但是五个容器运行有些卡顿，后修改为三个
启动h01’作为master节点，故暴露端口号以供访问web页面（2）启动集群
第一次启动要进行格式化，后续不必
此时访问本机的 8088 与 9870 端口就可以看到监控信息（截图不展示了，后续运行程序会展示节点信息）
使用命令 ./hadoop dfsadmin -report 可查看分布式文件系统的状态
五个主机作为datanode均正常运行（只展示一个节点的状态信息）（3）运行grep程序，直接卡死
运行worldcount程序正常证明hadoop集群安装正常，但是yarn的资源调度参数需要调整
（4）调整yarn 关于资源参数
主要是配置如下三个方面：每个Map和Reduce可用物理内存限制；对于每个任务的JVM对大小的限制；虚拟内存的限制；单个容器可申请的最小与最大内存是最关键，其过大是直接导致虚拟机卡死的重要因素。（后面会详细介绍）
调整参数后运行grep程序，运行成功
访问本机的 8088 与 9870 端口就可以看到监控信息
2.问题及解决方案总结
关于主机名host的问题，主要为java.net.UnknowHostExcertion:的问题
解决方法：
可能是因为/hosts文件的错误，缺少ip 和主机名的映射，添加[127.0.0.1 主机名]的映射
也可能是由于etc/sysconfig/network文件错误，确认HOSTNAME=localhost.localdomain 是否正确（为localhost或者自己的主机名），同时也要保证localhost在/etc/hosts文件中映射为正确的IP地址，然后重新启动网络服务。
java.net.ConnectionException：Connection refused相关的问题
这个问题可能是由很多配置或者启动问题导致的，要详细阅读后续提示，具体是哪个端口连接不上。
截图中是一个常见的配置错误的问题。
首先解释一下文件core-site.xml中参数配置的具体含义，
fs.defaultFS
hdfs://h01:9000 hadoop.tmp.dir file:/data/hadoop/hadoop-2.6.0/tmp
fs.checkpoint.period 3600 所以要保证在不同阶段（单机、伪分布、集群）时候，NameNode的地址是要正确的。
也有可能是防火墙的问题
我在集群中配置的端口是9000，防火墙是iptables，开放该端口：iptables -A INPUT -p tcp NEW --dport 9000 -j ACCEPT
esrvice iptables save 将操作保存到/etc/sysconfig/iptables ，若提示命令不存在，则先安装 yum install iptables-services
没有初始化或者初始化错误也会出现这个问题，重新初始化即可
Root相关的问题
课件上遗漏对hadoop-env.sh 文件的相关配置修改
加入以下配置：
export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
export YARN_NODEMANAGER_USER=root
Error: Could not find or load main class org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster
Java类配置遗漏的问题
找到{HADOOP_HOME}
mapreduce.map.env
HADOOP_MAPRED_HOME={HADOOP_HOME}
yarn 关于资源配置参数设置
由于我是在虚拟机下运行的docker，运行内存小导致了grep程序运行卡死的情况，要反复调整yarn 关于资源配置参数设置来使程序正常运行和虚拟机不卡死，这主要和虚拟机分配的内存大小和CPU数量来决定参数，具有个体差异性。
首先介绍一下yarn-site.xml 中各个关于资源配置的参数
yarn.scheduler.minimum-allocation-mb
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb
说明：单个容器可申请的最小与最大内存，应用在运行申请内存时不能超过最大值，小于最小值则分配最小值，从这个角度看，最小值有点想操作系统中的页。注：这两个值一经设定不能动态改变(此处所说的动态改变是指应用运行时)。
默认值：1024/8192
yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores
yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores
参数解释：单个可申请的最小/最大虚拟CPU个数。比如设置为1和4，则运行MapRedce作业时，每个Task最少可申请1个虚拟CPU，最多可申请4个虚拟CPU。
默认值：1/32
yarn.nodemanager.resource.memory-mb
yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio
说明：每个节点可用的最大内存，RM中的两个值不应该超过此值。即：用此值除以RM中的最小容器内存。虚拟内存率，是占task所用内存的百分比，默认值为2.1倍;注意：第一个参数是不可修改的，一旦设置，整个运行过程中不可动态修改，且该值的默认大小是8G，即使计算机内存不足8G也会按着8G内存来使用。
默认值：8G /2.1
yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores
参数解释：NodeManager总的可用虚拟CPU个数。
默认值：8
同时也要调整mapred-site.xml中各个关于资源配置的参数
mapreduce.map.memory.mb
mapreduce.reduce.memory.mb
说明：这两个参数指定用于MapReduce的两个任务（Map and Reduce task）的内存大小，其值应该在RM中的最大最小container之间。如果没有配置则通过如下简单公式获得：
max(MIN_CONTAINER_SIZE, (Total Available RAM) / containers))
一般的reduce应该是map的2倍。注：这两个值可以在应用启动时通过参数改变；
AM中其它与内存相关的参数，还有JVM相关的参数，这些参数可以通过，如下选项配置：
mapreduce.map.java.opts
mapreduce.reduce.java.opts
说明：这两个参主要是为需要运行JVM程序（java、scala等）准备的，通过这两个设置可以向JVM中传递参数的，与内存有关的是，-Xmx，-Xms等选项。此数值大小，应该在AM中的map.mb和reduce.mb之间。
我个人配置过程中大概总结如下，当配置Yarn内存的时候主要是配置如下三个方面：每个Map和Reduce可用物理内存限制；对于每个任务的JVM对大小的限制；虚拟内存的限制；单个容器可申请的最小与最大内存是最关键，过大是直接导致虚拟机卡死的重要因素。
