1、安装环境和说明

CentOS 7.6 64 

OpenJDK- 1.8

Hadoop- 3.0

     2、安装 SSH 客户端

sudo yum install openssh-clients openssh-server

安装完成后，可以使用下面命令进行测试：

ssh localhost

输入 root 账户的密码，如果可以正常登录，则说明SSH安装没有问题。测试正常后使用 exit 命令退出

     3、安装 JAVA 环境

使用 yum 来安装1.7版本 OpenJDK：

sudo yum install java-1.8.0-openjdk java-1.8.0-openjdk-devel

安装完成后，输入 java 和 javac 命令，如果能输出对应的命令帮助，则表明jdk已正确安装。

鲲鹏已经自带了openjdk环境！这步可略~~

      4、安装 Hadoop

本教程使用 hadoop-3.0 版本，使用 wget 工具在线下载

wget https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-3.2.1/hadoop-3.2.1.tar.gz

安装 Hadoop

将 Hadoop 安装到 /usr/local 目录下:

tar -zxf hadoop-3.2.1.tar.gz -C /usr/local

对安装的目录进行重命名，便于后续操作方便:

cd /usr/local
mv ./hadoop-3.2.1/ ./hadoop

检查Hadoop是否已经正确安装:

/usr/local/hadoop/bin/hadoop version

如果成功输出hadoop的版本信息，表明hadoop已经成功安装。

     关键步骤来了！！！

     5、Hadoop 伪分布式环境配置

Hadoop伪分布式模式使用多个守护线程模拟分布的伪分布运行模式。

设置 Hadoop 的环境变量

编辑 ~/.bashrc，在结尾追加如下内容：

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export HADOOP_INSTALL=$HADOOP_HOME
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
export YARN_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin

使Hadoop环境变量配置生效:

source ~/.bashrc

修改 Hadoop 的配置文件

Hadoop的配置文件位于安装目录的 /etc/hadoop 目录下，在本教程中即位于 /url/local/hadoop/etc/hadoop 目录下，

需要修改的配置文件为如下两个:

/usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml
/usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml

编辑 core-site.xml，修改<configuration></configuration>节点的内容为如下所示：

示例代码：/usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>file:/usr/local/hadoop/tmp</value>
        <description>location to store temporary files</description>
    </property>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://localhost:9000</value>
    </property>
</configuration>

同理，编辑 hdfs-site.xml，修改<configuration></configuration>节点的内容为如下所示：

示例代码：/usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/name</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/data</value>
    </property>
</configuration>

格式化NameNode:

/usr/local/hadoop/bin/hdfs namenode -format

在输出信息中看到如下信息，则表示格式化成功:

Storage directory /usr/local/hadoop/tmp/dfs/name has been successfully formatted.
Exiting with status 0

启动 NameNode 和 DataNode 进程:

/usr/local/hadoop/sbin/start-dfs.sh

执行过程中会提示输入用户密码，输入 root 用户密码即可。另外，启动时ssh会显示警告提示是否继续连接，输入 yes 即可。

检查 NameNode 和 DataNode 是否正常启动:

jps

如果NameNode和DataNode已经正常启动，会显示NameNode、DataNode和SecondaryNameNode的进程信息:

[hadoop@yxmos_centos ~]$ jps
3689 SecondaryNameNode
3520 DataNode
3800 Jps
3393 NameNode

运行 Hadoop 伪分布式实例

Hadoop自带了丰富的例子，包括 wordcount、grep、sort 等。下面我们将以grep例子为教程，

输入一批文件，从中筛选出符合正则表达式 dfs[a-z.]+ 的单词并统计出现的次数。

Hadoop 附带了丰富的例子, 执行下面命令可以查看：

cd /usr/local/hadoop
./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.1.jar

在 HDFS 中创建用户目录 hadoop：

/usr/local/hadoop/bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop

准备实验数据

我们将以 Hadoop 所有的 xml 配置文件作为输入数据来完成实验。

执行下面命令在 HDFS 中新建一个 input 文件夹并将 hadoop 配置文件上传到该文件夹下：

cd /usr/local/hadoop
./bin/hdfs dfs -mkdir /user/hadoop/input
./bin/hdfs dfs -put ./etc/hadoop/*.xml /user/hadoop/input

使用下面命令可以查看刚刚上传到 HDFS 的文件:

/usr/local/hadoop/bin/hdfs dfs -ls /user/hadoop/input

运行实验:

cd /usr/local/hadoop
./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.1.jar grep /user/hadoop/input /user/hadoop/output 'dfs[a-z.]+'

上述命令以 HDFS 文件系统中的 input 为输入数据来运行 Hadoop 自带的 grep 程序，

提取其中符合正则表达式 dfs[a-z.]+ 的数据并进行次数统计，将结果输出到 HDFS 文件系统的 output 文件夹下。

上述例子完成后的结果保存在 HDFS 中，通过下面命令查看结果:

/usr/local/hadoop/bin/hdfs dfs -cat /user/hadoop/output/*

如果运行成功，可以看到如下结果:

1       dfsadmin
1       dfs.replication
1       dfs.namenode.name.dir
1       dfs.datanode.data.dir

删除 HDFS 中的结果目录:

/usr/local/hadoop/bin/hdfs dfs -rm -r /user/hadoop/output

运行 Hadoop 程序时，为了防止覆盖结果，程序指定的输出目录不能存在，否则会提示错误，因此在下次运行前需要先删除输出目录。

关闭 Hadoop 进程：

/usr/local/hadoop/sbin/stop-dfs.sh

再起启动只需要执行下面命令：

/usr/local/hadoop/sbin/start-dfs.sh

完毕！

作者：华为云社区  yxmos2019