1.前言
“大云物移”是当年很火热的一个话题，分别指大数据、云计算、物联网和移动互联网，其中大数据领域谈论得多就是Hadoop。当然Hadoop不代表大数据，而是大数据处理领域的一个比较有名的开源框架而已，通常说的大数据包含了大数据的存放、大数据的分析处理及大数据的查询展示，本篇提到的Hadoop只不过是在其中的大数据的分析处理环节起作用，Apache提供了一个开源全家桶，包括了Hadoop、HBase、Zookeeper、Spark、Hive及Pig等一些框架。不过限于篇幅，本篇只介绍Hadoop的伪分布式部署，包括MapReduce和HDFS。
2.准备
JDK文件：jdk-8u131-linux-x64.tar.gz
官方下载地址：http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html
Hadoop文件：hadoop-2.9.0.tar.gz
官方下载地址：http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/hadoop-2.9.0/hadoop-2.9.0.tar.gz
3.安装
3.1安装Oracle JDK
3.1.1卸载Open JDK
虽然Open JDK是JDK的开源实现，不过个人还是比较喜欢Oracle JDK，可能觉得它出身更正统一些吧。因此首先检查服务器上是否安装了Open JDK，运行命令：
rpm -qa | grep jdk
如果服务器已经安装了Open JDK，采用下面的方式卸载掉Open JDK，如下图所示：
3.1.2安装Oracle JDK
可能有些人对Oracle JDK感觉到有点别扭，至少本人就是如此，当年Sun公司推出了Java但由于经营不善被Oracle收购，所以以前经常说的Sun JDK现在改口称Oracle JDK了。将前文提及的JDK安装包下载至/root目录下。
按照下面的方式来安装：
cd /root
tar -zxf /root/jdk-8u131-linux-x64.tar.gz -C /usr/local
这样一来JDK就安装在/usr/local/jdk1.8.0_131目录下了。
下面就对环境变量进行设置，因为在Linux中存在着交互式shell和非交互式shell，交互式shell顾名思义就是在与用户的交互过程中执行的shell，通常是通过SSH登录到Linux系统之后输入shell脚本或命令等待用户输入或者确认然后执行的shell，而非交互式shell则是无需用户干预的shell，如一些service的启动等。交互式shell从/etc/profile中读取所有用户的环境变量设置，非交互式shell则从/etc/bashrc中读取所有用户的环境变量设置。因此可能会出现在交互式环境下执行shell脚本没有问题，在非交互式环境下执行shell脚本则会出现找不到环境变量配置信息的问题。
为保险起见，我们在/etc/profile和/etc/bashrc都配置Java相关的环境变量，将添加的内容放在原文件的末尾，添加的内容如下：
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_131
export JRE_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_131
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
可以通过tail查看修改后的文件：
[[email protected] ~]# tail /etc/profile -n 5
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_131
export JRE_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_131
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
[[email protected] ~]# tail /etc/bashrc -n 5
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_131
export JRE_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_131
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
[[email protected] ~]# source /etc/profile
[[email protected] ~]# source /etc/bashrc
[[email protected] ~]# java -version
java version "1.8.0_131"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_131-b11)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.131-b11, mixed mode)
[[email protected] ~]#
注意，要想让我们的配置马上生效，应该执行source /etc/profile和source /etc/bashrc来立即读取更新后的配置信息。
3.2安装Hadoop
将前文提及的Hadoop安装包下载至/root目录下。
通过如下命名安装Hadoop：
[[email protected]op ~]# cd /root
[[email protected] ~]# tar -zxf /root/hadoop-2.9.0.tar.gz -C /usr/local
这样一来，Hadoop2.9.0就安装在/usr/local/hadoop-2.9.0目录下，我们可以通过如下命令查看一下：
[[email protected] ~]# /usr/local/hadoop-2.9.0/bin/hadoop version
Hadoop 2.9.0
Subversion https://git-wip-us.apache.org/repos/asf/hadoop.git -r 756ebc8394e473ac25feac05fa493f6d612e6c50
Compiled by arsuresh on 2017-11-13T23:15Z
Compiled with protoc 2.5.0
From source with checksum 0a76a9a32a5257331741f8d5932f183
This command was run using /usr/local/hadoop-2.9.0/share/hadoop/common/hadoop-common-2.9.0.jar
[[email protected] ~]#
毕竟每次执行hadoop的时候带着这么一长串命令不是很方便，尤其是需要手动输入的时候，我们依然可以借鉴配置JAVA环境参数的方式将Hadoop相关的环境参数配置到环境变量配置文件source /etc/profile和source /etc/bashrc中，在两个文件的末尾分别增加如下配置：
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-2.9.0
export HADOOP_INSTALL=$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
添加完内容保存，最后别忘了执行如下命令刷新环境变量信息：
[[email protected] ~]# source /etc/profile
[[email protected] ~]# source /etc/bashrc
这时候再执行hadoop的相关命令就无需带路径信息了，如下：
[[email protected] ~]# hadoop version
Hadoop 2.9.0
Subversion https://git-wip-us.apache.org/repos/asf/hadoop.git -r 756ebc8394e473ac25feac05fa493f6d612e6c50
Compiled by arsuresh on 2017-11-13T23:15Z
Compiled with protoc 2.5.0
From source with checksum 0a76a9a32a5257331741f8d5932f183
This command was run using /usr/local/hadoop-2.9.0/share/hadoop/common/hadoop-common-2.9.0.jar
4.配置
4.1用户配置
为便于管理和维护，我们单独创建一个系统账户用来运行hadoop有关的脚本和任务，这个系统账户名为hadoop，通过以下脚本创建：
useradd hadoop -s /bin/bash –m
上面的命令创建了名为hadoop的用户和用户组，并且nginx用户无法登录系统（-s /sbin/nologin限制），可以通过id命令查看：
[[email protected] ~]# id hadoop
uid=1001(hadoop) gid=1001(hadoop) groups=1001(hadoop)
通过上面的命令创建的用户是没有密码的，需要用passwd来设置密码：
[[email protected] ~]# passwd hadoop
Changing password for user hadoop.
New password:
BAD PASSWORD: The password is shorter than 8 characters
Retype new password:
passwd: all authentication tokens updated successfully.
因为有时候需要hadoop这个用户执行一些高权限的命令，因此给予它sudo的权限，打开/etc/sudoers文件，找到“root ALL=(ALL) ALL”那一行，在下面添加一行：
hadoop ALL=(ALL) ALL
然后保存文件（记住如果是用vim等编辑器编辑，最终保存的时候要使用”:wq!”命令来强制保存到这个只读文件）。修改的结果如下图所示：
4.2免登录配置
虽然在本篇讲述的是Hadoop的伪分布式部署，但是中间还有一些分布式的操作，这就要求能够用ssh来登录，注意这里的ssh不是Java里面的SSH(Servlet+Spring+Hibernate)，这里讲的SSH是Secure Shell 的缩写，是用于Linux服务器之间远程登录的服务协议。
如果当前是用root用户登录，那么就要切换为hadoop用户：
[[email protected] hadoop]# su hadoop
[[email protected] ~]$ cd ~
[[email protected] ~]$ pwd
/home/hadoop
可以看出hadoop用户的工作路径为/home/hadoop，然后我们用ssh登录本机，第一次登录的时候会提示是否继续登录，然后输入”yes”，接着会提示我们输入当前用于ssh登录的用户（这里是hadoop）的在对应服务器上的密码（这里是localhost），输入正确密码后就可以登录，然后在输入”exit”退出登录，如下所示：
[[email protected] ~]$ ssh localhost
[email protected]'s password:
Last login: Sat Dec 2 11:48:52 2017 from localhost
[[email protected] ~]$ rm -rf /home/hadoop/.ssh
[[email protected] ~]$ ssh localhost
The authenticity of host 'localhost (::1)' can't be established.
ECDSA key fingerprint is aa:21:ce:7a:b2:06:3e:ff:3f:3e:cc:dd:40:38:64:9d.
Are you sure you want to continue connecting (yes/no)? yes
Warning: Permanently added 'localhost' (ECDSA) to the list of known hosts.
[email protected]'s password:
Last login: Sat Dec 2 11:49:58 2017 from localhost
[[email protected] ~]$ exit
logout
Connection to localhost closed.
经过上述操作后，创建了这个目录/home/hadoop/.ssh和该目录下的known_hosts文件。
这样每次登录都会提示输入密码，但在Hadoop运行过程中会通过shell无交互的形式在远程服务器上执行命令，因此需要设置成免密码登录才行。我们需要通过通过如下命令创建密钥文件（一路回车即可）：
[[email protected] ~]$ cd /home/hadoop/.ssh/
[[email protected] .ssh]$ ssh-keygen -t rsa
Generating public/private rsa key pair.
Enter file in which to save the key (/home/hadoop/.ssh/id_rsa):
Enter passphrase (empty for no passphrase):
Enter same passphrase again:
Your identification has been saved in /home/hadoop/.ssh/id_rsa.
Your public key has been saved in /home/hadoop/.ssh/id_rsa.pub.
The key fingerprint is:
19:b3:11:a5:6b:a3:26:03:c9:b9:b3:b8:02:ea:c9:25 [email protected]
The key's randomart image is:
+--[ RSA 2048]----+
| ... |
| o |
| = |
| . o B |
| = S |
|. o o . |
|oEo.o o |
|+.+o + |
|==. |
+-----------------+
然后将密钥文件的内容添加到authorized_keys文件，同时授予600的权限。
[[email protected] .ssh]$ cat id_rsa.pub >> authorized_keys
[[email protected] .ssh]$ chmod 600 authorized_keys
这时，再使用ssh localhost命令就不需要输入密码了，如下：
[[email protected] .ssh]$ ssh localhost
Last login: Sat Dec 2 11:50:44 2017 from localhost
[[email protected] ~]$ exit
logout
Connection to localhost closed.
注意：在本系列的第9篇关于git用户免密码登录时也讲到了类似的操作，而且当时也讲了git文件传输也是使用ssh协议的。
4.3hadoop的配置
4.3.1更改hadoop安装目录的所有者
首先检查一下/usr/local/hadoop-2.9.0这个hadoop的安装目录的所有者和用户组是否是hadoop，如果不是就需要通过chown来设置：
[[email protected] .ssh]$ ls -lh /usr/local/hadoop-2.9.0
total 128K
drwxr-xr-x. 2 root root 194 Nov 14 07:28 bin
drwxr-xr-x. 3 root root 20 Nov 14 07:28 etc
drwxr-xr-x. 2 root root 106 Nov 14 07:28 include
drwxr-xr-x. 3 root root 20 Nov 14 07:28 lib
drwxr-xr-x. 2 root root 239 Nov 14 07:28 libexec
-rw-r--r--. 1 root root 104K Nov 14 07:28 LICENSE.txt
-rw-r--r--. 1 root root 16K Nov 14 07:28 NOTICE.txt
-rw-r--r--. 1 root root 1.4K Nov 14 07:28 README.txt
drwxr-xr-x. 3 root root 4.0K Nov 14 07:28 sbin
drwxr-xr-x. 4 root root 31 Nov 14 07:28 share
下面是更改owner和group的命令：
[[email protected] .ssh]$ sudo chown -R hadoop:hadoop /usr/local/hadoop-2.9.0
We trust you have received the usual lecture from the local System
Administrator. It usually boils down to these three things:
#1) Respect the privacy of others.
#2) Think before you type.
#3) With great power comes great responsibility.
[sudo] password for hadoop:
再次查看，就可以看到命令执行成功了。
[[email protected] .ssh]$ ls -lh /usr/local/hadoop-2.9.0
total 128K
drwxr-xr-x. 2 hadoop hadoop 194 Nov 14 07:28 bin
drwxr-xr-x. 3 hadoop hadoop 20 Nov 14 07:28 etc
drwxr-xr-x. 2 hadoop hadoop 106 Nov 14 07:28 include
drwxr-xr-x. 3 hadoop hadoop 20 Nov 14 07:28 lib
drwxr-xr-x. 2 hadoop hadoop 239 Nov 14 07:28 libexec
-rw-r--r--. 1 hadoop hadoop 104K Nov 14 07:28 LICENSE.txt
-rw-r--r--. 1 hadoop hadoop 16K Nov 14 07:28 NOTICE.txt
-rw-r--r--. 1 hadoop hadoop 1.4K Nov 14 07:28 README.txt
drwxr-xr-x. 3 hadoop hadoop 4.0K Nov 14 07:28 sbin
drwxr-xr-x. 4 hadoop hadoop 31 Nov 14 07:28 share
4.3.2更改hadoop的配置
hadoop的配置文件存放于/usr/local/hadoop-2.9.0/etc/hadoop目录下，主要有几个配置文件：
core-site.xml
hdfs-site.xml
mapred-site.xml
yarn-site.xml
其中，后两个主要是跟YARN有关的配置。
将core-site.xml更改为如下内容：
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://localhost:9000</value>
</property>
</configuration>
然后再将hdfs-site.xml更改为如下内容：
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
</configuration>
5.检验配置
5.1NameNode格式化
经过上面的配置，Hadoop是配置成功了，但是并不能工作，还需要进行初始化操作，因为我们已经配置了Hadoop的相关环境变量，因此我们可以直接执行如下命令：
hdfs namenode –format
如果没有问题的话，可以看到如下输出：
其中有一句：” INFO common.Storage: Storage directory /tmp/hadoop-hadoop/dfs/name has been successfully formatted.”
5.2开启 NameNode 和 DataNode 守护进程
通过start-dfs.sh命令开启NameNode 和 DataNode 守护进，第一次执行时会询问是否连接，输入”yes”即可（因为已经配置了ssh免密码登录），如下所示（请注意一定要用创建的hadoop用户来运行，如果不是hadoop请记得用su hadoop命令来切换到hadoop用户）：
[[email protected] hadoop]$ start-dfs.sh
17/12/02 13:54:19 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
Starting namenodes on [localhost]
localhost: starting namenode, logging to /usr/local/hadoop-2.9.0/logs/hadoop-hadoop-namenode-hadoop.out
localhost: starting datanode, logging to /usr/local/hadoop-2.9.0/logs/hadoop-hadoop-datanode-hadoop.out
Starting secondary namenodes [0.0.0.0]
The authenticity of host '0.0.0.0 (0.0.0.0)' can't be established.
ECDSA key fingerprint is aa:21:ce:7a:b2:06:3e:ff:3f:3e:cc:dd:40:38:64:9d.
Are you sure you want to continue connecting (yes/no)? yes
0.0.0.0: Warning: Permanently added '0.0.0.0' (ECDSA) to the list of known hosts.
0.0.0.0: starting secondarynamenode, logging to /usr/local/hadoop-2.9.0/logs/hadoop-hadoop-secondarynamenode-hadoop.out
17/12/02 13:54:42 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
然后我们可以通过jps这个java提供的工具来查看启动情况：
[[email protected] hadoop]$ jps
11441 Jps
11203 SecondaryNameNode
10903 NameNode
11004 DataNode
若启动成功会出现上述的进程，如果没有NameNode和DataNode进程请检查配置情况，或者通过/usr/local/hadoop-2.9.0/logs下的日志来查看配置错误。
这时可以在浏览器中输入http://localhost:50070/查看NameNode和DataNode的信息以及HDFS的信息，界面如下：
如果虚拟机采用了桥接模式，也可以在虚拟机外查看，像本人所使用的CentOS7，需要注意两点：
1.在/etc/sysconfig/selinux文件中将“SELINUX=enforcing”改为” SELINUX=disabled”；
2.通过执行systemctl disable firewalld来禁用防火墙。
5.3执行WordCount程序
Hadoop中的WordCount如同其它编程语言中的Hello World程序一样，就是通过一个简单的程序来程序是如何编写的。
5.3.1 HDFS简介
要想运行WordCount就需要使用HDFS，HDFS是Hadoop的基石。可以这么理解，Hadoop要处理大量的数据文件，这些数据文件需要一个可靠的方式来存储，在即使出现一些机器的硬盘损坏的情况下，数据文件中保存的数据仍然不会丢失。在数据量比较小的时候，磁盘阵列（Redundant Arrays of Independent Disks，RAID）可以做到这一点，现在是HDFS用软件的方式实现了这个功能。
HDFS也提供了一些命令用于对文件系统的操作，我们知道Linux本身提供了一些对文件系统的操作，比如mkdir、rm、mv等，HDFS中也提供同样的操作，不过执行方式上有一些变化，比如mkdir命令在HDFS中执行应该写成 hdfs dfs –mkdir，同样的，ls命令在HDFS下执行要写成hdfs dfs –ls。
下面是一些HDFS命令：
级联创建HDFS目录：hdfs dfs -mkdir -p /user/haddop
查看HDFS目录：hdfs dfs -ls /user
创建HDFS目录：hdfs dfs -mkdir /input
查看HDFS目录：hdfs dfs -ls /
删除HDFS目录：hdfs dfs -rm -r -f /input
删除HDFS目录：hdfs dfs -rm -r -f /user/haddop
级联创建HDFS目录：hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop/input
注意：在HDFS中创建的目录也仅支持在HDFS中查看，在HDFS之外（比如在Linux系统中的命令行下）是看不到这些目录存在的。重要的事情多重复几遍：请按照本文中的3.2节提示将Hadoop安装路径信息配置到环境变量中。
5.3.2执行WordCount程序
首先将工作路径切换到Hadoop的安装目录：/usr/local/hadoop-2.9.0
接着在HDFS中创建目录：hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop/input
然后指定要分析的数据源，可以将一些文本数据放到刚刚创建的HDFS系统下的input目录下，为了简单起见，这里就直接将hadoop安装路径下的一些用于配置的xml放在input目录下：
hdfs dfs -put /usr/local/hadoop-2.9.0/etc/hadoop/*.xml /user/hadoop/input
这时可以通过HDFS查看：
[[email protected] ~]$ hdfs dfs -ls /user/hadoop/input
17/12/17 10:27:27 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
Found 8 items
-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 7861 2017-12-17 10:26 /user/hadoop/input/capacity-scheduler.xml
-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 884 2017-12-17 10:26 /user/hadoop/input/core-site.xml
-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 10206 2017-12-17 10:26 /user/hadoop/input/hadoop-policy.xml
-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 867 2017-12-17 10:26 /user/hadoop/input/hdfs-site.xml
-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 620 2017-12-17 10:26 /user/hadoop/input/httpfs-site.xml
-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 3518 2017-12-17 10:26 /user/hadoop/input/kms-acls.xml
-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 5939 2017-12-17 10:26 /user/hadoop/input/kms-site.xml
-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 690 2017-12-17 10:26 /user/hadoop/input/yarn-site.xml
当然，也可以在Hadoop提供的Web界面下查看，在浏览器输入网址http://localhost:50070/explorer.html然后输入HDFS下的文件路径，如下图所示：
然后执行MapReduce作业，命令如下：
hadoop jar /usr/local/hadoop-2.9.0/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
这个作业的作用的将/user/hadoop/input/这个HDFS目录下的文件中包含有dfs开头的单词找出来并统计出现的次数，如果程序执行没有错误，我们将会在/user/hadoop/output/这个HDFS目录下看到两个文件：
hdfs dfs -ls /user/hadoop/output
17/12/17 10:41:28 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
Found 2 items
-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 0 2017-12-17 10:36 /user/hadoop/output/_SUCCESS
-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 29 2017-12-17 10:36 /user/hadoop/output/part-r-00000
我们用如下命令在HDFS中查看：
hdfs dfs -cat /user/hadoop/output/*
17/12/17 10:42:57 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
1 dfsadmin
1dfs.replication
也可以将其从HDFS文件系统中取出来放在本地：
[[email protected] ~]$ hdfs dfs -get /user/hadoop/output /home/hadoop/output
上面的命令就是将HDFS文件路径/user/hadoop/output中的所有内容都拷贝到/home/hadoop/output下，这是就可以用熟悉的Linux命名查看文件内容了。
注意：
1、在程序执行时，/user/hadoop/output这个HDFS目录不能存在，否则再次执行时会报错，这是可以重新指定输出目录或者删除这个目录即可，如执行hdfs dfs -rm -f -r /user/hadoop/output命令。
2、如果需要关闭Hadoop，请执行stop-dfs.sh命名即可。
3、Hadoop的NameNode和DataNode节点的格式化成功执行一次之后，下次执行时不必执行。
5.4启用YARN模式
YARN，全称是Yet Another Resource Negotiator，YARN是从 MapReduce 中分离出来的，负责资源管理与任务调度。YARN 运行于 MapReduce 之上，提供了高可用性、高扩展性。上述通过 tart-dfs.sh 启动 Hadoop，仅仅是启动了 MapReduce 环境，我们可以启动 YARN ，让 YARN 来负责资源管理与任务调度。
要想使用YARN，首先要通过mapred-site.xml来配置，默认情况在/usr/local/hadoop-2.9.0/etc/hadoop是不存在这个文件的，但是有一个名为mapred-site.xml.template的模板文件。
首先将其改名为mapred-site.xml：
cp /usr/local/hadoop-2.9.0/etc/hadoop/mapred-site.xml.template /usr/local/hadoop-2.9.0/etc/hadoop/mapred-site.xml
然后修改文件内容如下：
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
同样将同一目录下的yarn-site.xml文件内容修改如下：
<configuration>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
<value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
</property>
</configuration>
至此，可以通过start-yarn.sh来启动YARN和通过stop-yarn.sh来停止YARN了。
启动YARN:
请在确定已经正确执行过start-dfs.sh后再执行执行如下命令：
start-yarn.sh
为了能在Web中查看任务运行情况，需要开启历史服务器，执行如下命令：
mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
这时可通过jps查看启动情况：
[[email protected] ~]$ jps
7559 JobHistoryServer
8039 DataNode
8215 SecondaryNameNode
8519 NodeManager
8872 Jps
8394 ResourceManager
7902 NameNode
启动YARN之后是可以在Web界面中查看任务的执行情况的，网址是http://localhost:8088/，界面如下：
6.总结
本篇主要讲述了如何在CentOS7下部署Hadoop，包括了Hadoop运行的支持组件以及Hadoop的配置，并简单介绍了一下HDFS这个分布式文件系统的命令及用法，最后通过运行简单的MapReduce示例来演示如何运行MapReduce程序。
声明：本文首发于本人个人微信订阅号：zhoujinqiaoIT，其后会同时在本人的CSDN、51CTO及oschina三处博客发布，本人会负责在此四处答疑。
原文地址：http://blog.51cto.com/zhoufoxcn/2054786