1 环境熟悉
安装jdk、hadoop
配置xml文件，启动伪分布式
运行example-jar,测试mapreduce程序
2 mapreduce编程
使用eclipse开发mapreduce程序，导出jar包
注意在eclipse下也可以运行mapreduce程序，相当于单机的hadoop
将数据放入hdfs，运行jar包，得到输出结果
3 安装使用hive和hbase
1 环境熟悉
hadoop提供binary和src两种类型的包。src可以自己定制编译
#登陆服务器
ssh username@IP
#解压、环境变量配置
java中的classpath
#配置xml、开启伪分布式
./sbin/start-hdfs.sh 开启hdfs
JPS是JDK 1.5提供的一个显示当前所有java进程pid的命令.
JPS查看是否已经启动伪分布式,查看是否有namenode等进程
#拷贝jar包到服务器,使用scp
scp myJar.jar username@IP:path
#运行jar包
hadoop jar input output
#拷贝结果到home目录，使用more查看
hdfs dfs -cat output/* > /home/result
简答的测试使用
echo "world my life" > 1.txt
echo "world my wife save me" > 2.txt
hdfs dfs -put input/* input
hdfs dfs -rm -r output
hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar wordcount input output
hdfs dfs -cat output/*
运行结果
me 1
my 2
save 1
wife 1
world 2
hdfs常用命令:
hdfs dfs -rm -r directory 删除目录 -ls directory 输出目录信息
hdfs dfs -put /yourMaterial input 移动文件到hdfs
可以使用webUI查看程序的运行情况，对应的hadoop服务器的IP，端口19888、50030、50070等，可以查看core-site.xml文件获知。
注意：每次再次运行jar，需要删除output文件夹或者更改输出文件夹的位置！
2 mapreduce编程
研读API，了解The Hadoop MapReduce framework
http://hadoop.apache.org/docs/stable/api/overview-summary.html
mapreduce的过程
输入inputformat>map>combiner>partitioner>reducer>outputformat
自定义的键、值的数据类型
实现WritableComparable接口，不需要比较，也可以只实现Writable接口
public class T implements WritableComparable <T>
重写write、readfields、compareTo方法
自定义的输入输出格式
InputFormat和RecordReader
InputFormat>InputSplit
one map task for each InputSplit generated by the InputFormat
OutputFormat和RecordWriter
job.setInputFormatClass(myInputFormat.class);
mapper
covert input key/value pairs to a set of intermediate key/value pairs.
设置自定义的mapper类
job.setMapperClass(myMapper.class);
输出使用
context.write(word, one);
可以通过context获取的参数，context是环境对象参数
combiner
定制Combiner来减少网络数据传输，combiner将mapper产生的中间对进一步合并再传给reducer，注意输入输出的键值对类型要相同。
设置自定义的combiner类（继承自reducer类）
job.setCombinerClass(myReducer.class);
partitioner
改变Map[combiner]中间结果到Reduce节点的分配方式
自定义
Job. setPartitionerClass(NewPartitioner)
reducer
输入：key iterable
由mapper或者combiner产生的键值对，按照key值分发给reducer，同一个key肯定发往同一个reducer，值存在values中，需要使用iterator读取。
设置自定义的reducer类
job.setReducerClass(myReducer.class);
编程
eclipse
其实eclipse不好用，智能提示太少，导入jar包不方便。
准备工作：
在项目lib中设置外部jar。五个文件夹内的jar common common/lib hdfs mapreduce yarn
设置运行时的输入参数
在run中设置run时的参数configuration，设置输入确定input、output，因为在程序中会获取命令行参数作为input、output路径。
导出jar包
export相应的jar包，选择main入口，以使用jar包在分布式的集群环境下运行。
使用intelliJ
在project structure中设置lib、jar导出
在run configuration中设置run时的参数
编写MapReduce程序：一个Map函数，一个Reduce函数，一个主函数
#linux 命令#
man <command> 查看linux命令
ssh username@IP 远程登陆linux服务器
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tar 打包和解压缩命令，将整个 /etc 目录下的文件全部打包成为 /tmp/etc.tar
tar -cvf /tmp/etc.tar /etc <==仅打包，不压缩！
tar -zcvf /tmp/etc.tar.gz /etc <==打包后，以 gzip 压缩
tar -zxvf 解压命令
管道 使用管道输出文件echo "world my life" > 1.txt
history 罗列历史命令
使用tree命令查看文件目录结构