前言

Hadoop单机版本的环境搭建比较简单，这里总结一下。

Centos基本配置

网络配置

IPADDR=192.168.43.101
NETMASK=255.255.255.0
GATEWAY=192.168.43.2
DNS1=202.96.128.166
DNS2=202.96.128.86

配置完成后重启网络：

service network restart

修改主机名和IP地址映射文件

vim /etc/sysconfig/network

将HOSTNAME改为uplooking01
保存退出：

vim /etc/hosts

加入一行内容：

192.168.43.101  uplooking01

关闭防火墙，并从开机启动项中去处防火墙

关闭防火墙：

service iptables stop

从开机启动项中移除防火墙

chkconfig iptables off

关闭selinux服务(重启生效)

vim /etc/selinux/config
SELINUX=disabled

jdk安装

    第一步：解压
         tar -zxvf /opt/soft/jdk-8u112-linux-x64.tar.gz [-C /opt/]
    第二步：重命名
         mv jdk1.8.0_112/ jdk
    第三步：配置JAVA_HOME环境变量
        vim /etc/profile.d/hadoop-etc.sh，添加一下内容
            export JAVA_HOME=/opt/jdk
            export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
        保存退出，并让环境生效
        source /etc/profile.d/hadoop-etc.sh
    第四步：验证
        java -version

hadoop安装

hadoop的版本：hadoop-2.6.4.tar.gz

1°、解压：
        [uplooking@uplooking01 ~]$ tar -zxvf soft/hadoop-2.6.4.tar.gz -C /home/uplooking/app/
    2°、重命名：
        [uplooking@uplooking01 ~]$ mv /home/uplooking/app/hadoop-2.6.4/ /home/uplooking/app/hadoop
    3°、添加hadoop相关命令到环境变量中
        ~]$ vim ~/.bash_profile
        加入以下内容：
            export HADOOP_HOME=/home/uplooking/app/hadoop
            export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
        生效：
        ~]$ source ~/.bash_profile
    4°、创建数据存储目录：
        1) NameNode 数据存放目录： /home/uplooking/data/hadoop/name
        2) SecondaryNameNode 数据存放目录： /home/uplooking/data/hadoop/secondary
        3) DataNode 数据存放目录： /home/uplooking/data/hadoop/data
        4) 临时数据存放目录： /home/uplooking/data/hadoop/tmp
    5°、配置 hadoop-env.sh 、yarn-env.sh hdfs-site.xml core-site.xml mappred-site.xml yarn-site.xml
        1)、配置hadoop-env.sh
            export JAVA_HOME=/opt/jdk
        2)、配置yarn-env.sh
            export JAVA_HOME=/opt/jdk
        3)、配置hdfs-site.xml
            <configuration>
                <property>  
                    <name>dfs.namenode.name.dir</name>  
                    <value>/home/uplooking/data/hadoop/name</value>
                    <description>存放元数据的磁盘目录</description>
                </property>
                <property> 
                    <name>dfs.datanode.data.dir</name>  
                    <value>/home/uplooking/data/hadoop/data</value>
                    <description>存放数据的磁盘目录</description>        
                </property>
                <property>
                    <name>dfs.namenode.checkpoint.dir</name>
                    <value>/home/uplooking/data/hadoop/secondary</value>
                    <description>存放检查点数据的磁盘目录</description>
                </property>
                <!-- secondaryName http地址 -->
                <property>
                    <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
                    <value>uplooking01:9001</value>
                </property>
                <!-- 数据备份数量-->
                <property>
                    <name>dfs.replication</name>
                    <value>1</value>
                    <description>默认有3分，但是目前只有一台机器，所以备份数设置为1</description>
                </property>
                <!-- 运行通过web访问hdfs-->
                <property> 
                    <name>dfs.webhdfs.enabled</name>  
                    <value>true</value>  
                </property>
                <!-- 剔除权限控制-->
                <property>
                    <name>dfs.permissions</name>
                    <value>false</value>
                </property>
            </configuration>
        4)、配置core-site.xml
            <configuration>
                <property>
                    <name>fs.defaultFS</name>
                    <value>hdfs://uplooking01:9000</value>
                    <description>hdfs内部通讯访问地址</description>
                </property>
                <property>
                    <name>hadoop.tmp.dir</name>
                    <value>/home/uplooking/data/hadoop/tmp</value>
                </property>
            </configuration>
        5)、配置mapred-site.xml
            <configuration>
                <property>
                    <name>mapreduce.framework.name</name>
                    <value>yarn</value>
                </property> 
                <!-- 历史job的访问地址-->
                <property>  
                    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>  
                    <value>uplooking01:10020</value>  
                </property>
                <!-- 历史job的访问web地址-->
                <property>  
                    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>  
                    <value>uplooking01:19888</value>  
                </property>
                <property>
                    <name>mapreduce.map.log.level</name>
                    <value>INFO</value>
                </property>
                <property>
                    <name>mapreduce.reduce.log.level</name>
                    <value>INFO</value>
                </property>
            </configuration>                
        6)、配置yarn-site.xml
            <configuration>
                <property>
                    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
                    <value>mapreduce_shuffle</value>
                </property>
                <property>
                    <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
                    <value>uplooking01</value>
                </property> 
                <property>  
                    <name>yarn.resourcemanager.address</name>  
                    <value>uplooking01:8032</value>  
                </property>  
                <property>  
                    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>  
                    <value>uplooking01:8030</value>  
                </property>  
                <property>  
                    <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>  
                    <value>uplooking01:8031</value>  
                </property>  
                <property>  
                    <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>  
                    <value>uplooking01:8033</value>  
                </property>
                <property> 
                    <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>  
                    <value>uplooking01:8088</value>  
                </property>
                <property>
                    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>  
                    <value>true</value>  
                </property>
            </configuration>
    格式化hadoop文件系统
        hdfs namenode -format
        当出现Storage directory /home/uplooking/data/hadoop/name has been successfully formatted.则说明格式化成功
        负责失败，如果失败的话：就要检查配置文件，再次进行格式化，如果要再次进行格式化，
        必须要把dfs.namenode.name.dir配置目录下面的数据清空。
    启动hadoop
        start-all.sh
        分为以下
        start-dfs.sh
        start-yarn.sh
        启动成功之后，通过java命令jps(java process status)会出现5个进程：
            NameNode
            SecondaryNameNode
            DataNode
            ResourceManager
            NodeManager
        在启动的时候，提示需要输入的密码，是因为没有配置ssh免密码登录模式，如何配置？
            ssh-keygen -t rsa
            一路回车
            ssh-copy-id -i uplooking@uplooking01
            根据提示输入当前机器的密码
            验证：ssh uplooking@uplooking01 不需要再输入密码
    验证：
        1°、在命令中执行以下命令：
            hdfs dfs -ls /
        2°、在浏览器中输入http://uplooking01:50070
        3°、验证mr
            /home/uplooking/app/hadoop/share/hadoop/mapreduce目录下面，执行如下命令：
            yarn jar hadoop-mapreduce-examples-2.6.4.jar wordcount /hello /out
            在执行作业的过程中，也可以在地址栏中输入：http://uplooking01:8088来查看作业的执行状态
    问题：
        如果要进行多次格式化，那么需要将刚才创建的/home/uplooking/data/hadoop/中的文件夹删除重建，
        才能进行二次格式化