环境：阿里云服务器 CentOS 7 x86_64

安装介质：jdk-7u75-linux-i586.tar.gz，hadoop-2.4.1.tar.gz

安装jdk

tar -zxvf jdk-7u75-linux-i586.tar.gz

配置环境变量：

# vi .bash_profile

JAVA_HOME=/root/training/jdk1.7.0_75
export JAVA_HOME

PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export PATH

# source .bash_profile
# which java
# java -version

bug解决：64bit的操作系统，无法运行32bit的应用程序，需要安装32bit的glibc库。

-bash: /root/training/jdk1.7.0_75/bin/java: /lib/ld-linux.so.2: bad ELF interpreter: No such file or directory

# yum install glibc*.i686
# locate /lib/ld-linux.so.2
# rpm -qf /lib/ld-linux.so.2

安装Hadoop

# tar -zxvf hadoop-2.4.1.tar.gz

配置环境变量：

# vi .bash_profile

HADOOP_HOME=/root/training/hadoop-2.4.1
export HADOOP_HOME

PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH
export PATH

# source .bash_profile

本地模式的配置

参数文件	配置参数	参考值
hadoop-env.sh	JAVA_HOME	/root/training/jdk1.7.0_75

# vi hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/root/training/jdk1.7.0_75

修改hostname，/etc/hosts下的地址必须使用私有地址。

# vi /etc/hosts

192.168.1.107 izwz985sjvpoji48moqz01z

验证mapreduce

# hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.4.1.jar wordcount ~/training/data/input/data.txt ~/training/data/output/
# more part-r-00000

伪分布式模式配置

参数文件	配置参数	参考值	备注
hadoop-env.sh	JAVA_HOME	/root/training/jdk1.7.0_75	Java的home目录
hdfs-site.xml	dfs.replication	1	数据的冗余度
core-site.xml	fs.defaultFS	hdfs://<hostname>:9000	namenode的IP地址和端口，9000是RPC通信的端口
core-site.xml	hadoop.tmp.dir	/root/training/hadoop-2.4.1/tmp	如不修改默认为/tmp，设置的路径必须事先存在
mapred-site.xml	mapreduce.framework.name	yarn	指定MR运行在yarn上
yarn-site.xml	yarn.resourcemanager.hostname	<hostname>	指定YARN的老大（ResourceManager）的地址
yarn-site.xml	yarn.nodemanager.aux-services	mapreduce_shuffle	reducer获取数据的方式

hdfs-site.xml

<property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>1</value>
</property>

core-site.xml

<property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://192.168.1.107:9000</value>
</property>
<property>
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>/root/training/hadoop-2.4.1/tmp</value>
</property>

mapred-site.xml，cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml

<property>
    <name>mapreduce.framework.name</name>
    <value>yarn</value>
</property>

yarn-site.xml

<property>
    <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
    <value>192.168.1.107</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
</property>

验证HDFS和mapreduce

# cd ~/trainging
# ls hadoop-2.4.1/tmp/
# hdfs namenode -format
# start-all.sh
# jps
5828 NodeManager
6284 Jps
5438 SecondaryNameNode
5288 DataNode
5579 ResourceManager
5172 NameNode
# hdfs dfsadmin -report
# hdfs dfs -mkdir /input
# hdfs dfs -put data/input/data.txt /input/data.txt
# hdfs dfs -lsr /
# hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.4.1.jar wordcount /input/data.txt /output
# hdfs dfs -cat /output/part-r-00000
# stop-all.sh
# jps

配置Hadoop的SSH免密码登录

Server A	Server B
1、生成A的密钥和公钥ssh-keygen -t rsa	-
2、将A的公钥 --> B，ssh-copy -i --> B	3、得到Server A的公钥
-	4、随机产生一个字符串：helloworld
-	5、使用A的公钥进行加密：*****
-	6、将加密后的字符串***发给A
7、得到B发来的加密字符串	-
8、使用私钥进行解密 --> helloworld	-
9、将解密后的helloworld发给B	10、得到A发来的解密后的字符串helloworld
-	11、对比step4和step10这两个字符串，一样则Server B允许Server A免密码登录到Server B

# cd ~
# ls .ssh/
hnown_hosts
# ssh-keygen -t rsa
# ssh-copy-id -i .ssh/id_rsa.pub root@120.78.89.97
# more .ssh/authorized_keys

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