搭建Hadoop的环境
准备实验的环境：
1、安装Linux、JDK
2、配置主机名、免密码登录
3、约定：安装目录：/root/training
安装：
1、解压 : tar -zxvf hadoop-2.4.1.tar.gz -C /root/training/
2、设置环境变量： vi ~/.bash_profile
HADOOP_HOME=/root/training/hadoop-2.4.1
export HADOOP_HOME
PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH
export PATH
生效环境变量： source ~/.bash_profile
第一节：Hadoop的目录结构
第二节：Hadoop的本地模式
1、特点：不具备HDFS，只能测试MapReduce程序
2、修改hadoop-env.sh
修改第27行：export JAVA_HOME=/root/training/jdk1.7.0_75
3、演示Demo: $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.4.1.jar
命令：hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.4.1.jar wordcount /root/data/input/data.txt /root/data/output/wc
日志：17/08/04 23:28:38 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 100%
注意：MR有一个默认的排序规则
第三节：Hadoop的伪分布模式
1、特点：具备Hadoop的所有功能，在单机上模拟一个分布式的环境
（1）HDFS：主：NameNode，数据节点：DataNode
（2）Yarn：容器，运行MapReduce程序
主节点：ResourceManager
从节点：NodeManager
2、步骤：
（1）hdfs-site.xml
<!--配置HDFS的冗余度-->
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
<!--配置是否检查权限-->
<property>
<name>dfs.permissions</name>
<value>false</value>
</property>
（2）core-site.xml
<!--配置HDFS的NameNode-->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://192.168.88.11:9000</value>
</property>
<!--配置DataNode保存数据的位置-->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/root/training/hadoop-2.4.1/tmp</value>
</property>
(3) mapred-site.xml
<!--配置MR运行的框架-->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
(4) yarn-site.xml
<!--配置ResourceManager的地址-->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>192.168.88.11</value>
</property>
<!--配置NodeManager执行任务的方式-->
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
(5) 格式化NameNode
hdfs namenode -format
日志：Storage directory /root/training/hadoop-2.4.1/tmp/dfs/name has been successfully formatted.
(6) 启动：start-all.sh
(*) HDFS: 存储数据
(*) Yarn：执行计算
(7) 访问：（*）命令行
（*）Java API
（*）Web Console：
HDFS：http://192.168.88.11:50070
Yarn：http://192.168.88.11:8088
Hadoop的目录结构：
Hadoop的本地模式：
Hadoop 的伪分布式：
