下述教程本人在最新版的Hadoop 2.7.1中测试通过

使用文件：hadoop-2.7.1.tar.gz  和 hadoop-2.7.1.tar.gz.mds

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当开始着手实践Hadoop时，安装Hadoop往往会成为新手的一道门槛。尽管安装其实很简单，书上有写到，官方网站也有Hadoop安装配置教程，但由于对Linux环境不熟悉，书上跟官网上简略的安装步骤新手往往Hold不住。加上网上不少教程也甚是坑，导致新手折腾老几天愣是没装好，很是打击学习热情。

本教程由厦门大学数据库实验室出品，转载请注明。本教程适合于原生Hadoop 2，包括Hadoop 2.6.0, Hadoop 2.4.1等版本，主要参考了官方安装教程，步骤详细，辅以适当说明，保证按照步骤来，都能顺利安装并运行Hadoop。另外有Hadoop安装配置简略版方便有基础的读者快速完成安装。此外，希望读者们能多去了解一些Linux的知识，以后出现问题时才能自行解决。

环境

本教程使用 Ubuntu 14.04 64位 作为系统环境（Ubuntu 12.04 也行，32位、64位均可），请自行安装系统。如果必须使用RedHat、CentOS等，本教程也可以作为参考，配置是相似的，就是Linux命令、具体操作有所不同。

本教程基于原生 Hadoop 2，在 Hadoop 2.6.0 (stable) 版本下验证通过，可适合任何 Hadoop 2.x.y 版本，例如 Hadoop 2.4.1。

装好了Ubuntu系统之后，在安装Hadoop前还需要做一些必备工作。

创建hadoop用户

如果你安装 Ubuntu 的时候不是用的 hadoop 用户，那么最好增加一个名为 hadoop 的用户，密码可设置为 hadoop (密码随意指定)。

首先按 ctrl+alt+t 打开终端窗口，输入如下命令创建新用户 :

sudo useradd -m hadoop -s /bin/bash

这条命令创建了可以登陆的 hadoop 用户，并使用 /bin/bash 作为shell。

接着使用如下命令修改密码，按提示输入两次密码 hadoop :

sudo passwd hadoop

可为 hadoop 用户增加管理员权限，方便部署，避免一些对新手来说比较棘手的权限问题：

sudo adduser hadoop sudo

最后注销当前用户(点击屏幕右上角的齿轮，选择注销)，在登陆界面使用刚创建的 hadoop 用户进行登陆。

更新apt

后面需要通过apt安装一些软件，在此之前最好更新一下，否则一些软件可能安装不了：

sudo apt-get update

若出现如下 “Hash校验和不符” 的提示，可通过更改软件源来解决。若没有该问题，则不需要更改。

Ubuntu更新软件源时遇到Hash校验和不符的问题

点击查看：如何更改软件源

后续需要更改一些配置文件，我比较喜欢用的是 vim（vi增强版，基本用法相同），建议安装一下（如果你实在还不会用 vi/vim 的，请将后面用到 vim 的地方改为 gedit，这样可以使用文本编辑器进行修改，并且每次文件更改完成后请关闭 gedit）：

sudo apt-get install vim

安装软件时若需要确认，在提示处输入 y 即可。

通过命令行安装软件

安装SSH server、配置SSH无密码登陆

集群、单节点模式都需要用到SSH登陆（类似于远程登陆，你可以登录某台Linux电脑，并且在上面运行命令），Ubuntu 默认已安装了 SSH client，此外还需要安装 SSH server：

sudo apt-get install openssh-server

安装后，可以使用如下命令登陆本机：

ssh localhost

此时会有如下提示(SSH首次登陆提示)，输入 yes 。然后按提示输入密码 hadoop，这样就登陆到本机了。

SSH首次登陆提示

但这样登陆是需要每次输入密码的，我们需要配置成SSH无密码登陆比较方便。

首先退出刚才的 ssh，就回到了我们原先的终端窗口，然后利用 ssh-keygen 生成密钥，并将密钥加入到授权中：

exit                           # 退出刚才的 ssh localhost
cd ~/.ssh/                     # 若没有该目录，请先执行一次ssh localhost
ssh-keygen -t rsa              # 会有提示，都按回车就可以
cat id_rsa.pub >> authorized_keys  # 加入授权

此时再用 ssh localhost 命令，无需输入密码就可以直接登陆了，如下图所示。

SSH无密码登录

安装Java环境

Java环境可选择 Oracle 的 JDK，或是 OpenJDK，按http://wiki.apache.org/hadoop/HadoopJavaVersions中说的，新版本在 OpenJDK 1.7 下是没问题的。为图方便，这边直接通过命令安装 OpenJDK 7。

sudo apt-get install openjdk-7-jre openjdk-7-jdk

OpenJDK 默认的安装位置为: /usr/lib/jvm/java-7-openjdk-amd64 (32位系统则是 /usr/lib/jvm/java-7-openjdk-i86 ，可通过命令dpkg -L openjdk-7-jdk查看到)。安装完后就可以使用了，可以用 java -version 检查一下。

接着需要配置一下 JAVA_HOME 环境变量，为方便，我们在 ~/.bashrc 中进行设置（扩展阅读: 设置Linux环境变量的方法和区别）：

vim ~/.bashrc

在文件最前面添加如下单独一行（注意 = 号前后不能有空格），并保存：

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-7-openjdk-amd64

如下图所示（该文件原本可能不存在，内容为空，这不影响）：

配置JAVA_HOME变量

接着还需要让该环境变量生效，执行如下代码：

source ~/.bashrc    # 使变量设置生效
echo $JAVA_HOME     # 检验是否设置正确

设置正确的话，会输出如下结果：

成功配置JAVA_HOME变量

安装 Hadoop 2

最新的 Hadoop 2 稳定版可以通过 http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/stable2/ 或者http://mirrors.cnnic.cn/apache/hadoop/common/stable/ 下载，目前最新的版本是 2.6.0，总之请下载 hadoop-2.x.y.tar.gz 这个格式的文件，这是编译好的，另一个包含 src 的则是 Hadoop 源代码。

同时强烈建议也下载 hadoop-2.x.y.tar.gz.mds 这个文件，该文件包含了检验值可用于检查 hadoop-2.x.y.tar.gz 的完整性，否则若文件发生了损坏或下载不完整，Hadoop 将无法正常运行。

如果你用的不是 2.6.0 版本，则将所有命令中出现的 2.6.0 更改为你所使用的版本。

cd ~/下载 # 通过浏览器下载，默认保存在 “下载” 目录中
cat ./hadoop-2.6.0.tar.gz.mds | grep 'MD5' # 列出md5检验值
md5sum ./hadoop-2.6.0.tar.gz | tr "a-z" "A-Z" # 计算md5值，并转化为大写，方便比较

若文件不完整则这两个值一般差别很大，可以简单对比下前几个字符跟后几个字符是否相等即可，如下图所示，如果两个值不一样，请务必重新下载。

检验文件完整性

我们选择将 Hadoop 安装至 /usr/local/ 中：

cd ~/下载
sudo tar -zxvf ./hadoop-2.6.0.tar.gz -C /usr/local  # 解压到/usr/local中
cd /usr/local/
sudo mv ./hadoop-2.6.0/ ./hadoop            # 将文件夹名改为hadoop
sudo chown -R hadoop:hadoop ./hadoop        # 修改文件权限

Hadoop解压后即可使用。输入如下命令来检查 Hadoop 是否可用，成功则会显示命令用法：

cd ./hadoop
./bin/hadoop

Hadoop单机配置(非分布式)

Hadoop 默认模式为非分布式模式，无需进行其他配置即可运行。非分布式即单 Java 进程，方便进行调试。

现在我们可以执行例子来感受下 Hadoop 的运行。Hadoop 附带了丰富的例子（运行 bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0.jar 可以看到所有例子），包括 wordcount、terasort、join、grep 等。

在此我们选择运行 grep 例子，即将 input 文件夹中的所有文件作为输入，筛选当中符合正则表达式 dfs[a-z.]+ 的单词并统计出现的次数，最后输出结果到 output 文件夹中。

cd /usr/local/hadoop
mkdir input
cp ./etc/hadoop/*.xml input # 将配置文件作为输入文件
./bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
cat ./output/*          # 查看运行结果

执行成功后如下所示，输出了作业的相关信息，输出的结果是符合正则的单词 dfsadmin 出现了1次

Hadoop单机模式运行grep的输出结果

Hadoop 默认不会覆盖结果文件，因此再次运行上面实例会提示出错，需要将 ./output 删除。

rm -R ./output

Hadoop伪分布式配置

Hadoop 可以在单节点上以伪分布式的方式运行，Hadoop 进程以分离的 Java 进程来运行，节点既作为 NameNode 也作为 DataNode。

Hadoop 的配置文件位于 /usr/local/hadoop/etc/hadoop/ 中，伪分布式需要修改2个配置文件 core-site.xml 和 hdfs-site.xml 。Hadoop的配置文件是 xml 格式，每个配置以声明 property 的 name 和 value 的方式来实现。

修改配置文件 core-site.xml (vim /usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml)，将当中的

<configuration>

</configuration>

修改为下面配置：

<configuration>

    <property>

        <name>hadoop.tmp.dir</name>

        <value>file:/usr/local/hadoop/tmp</value>

        <description>Abase for other temporary directories.</description>

    </property>

    <property>

        <name>fs.defaultFS</name>

        <value>hdfs://localhost:9000</value>

    </property>

</configuration>

同样的，修改配置文件 hdfs-site.xml：

<configuration>

    <property>

        <name>dfs.replication</name>

        <value>1</value>

    </property>

    <property>

        <name>dfs.namenode.name.dir</name>

        <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/name</value>

    </property>

    <property>

        <name>dfs.datanode.data.dir</name>

        <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/data</value>

    </property>

</configuration>

配置完成后，执行 namenode 的格式化:

bin/hdfs namenode -format

成功的话，会看到 successfully formatted 的提示，且倒数第5行的提示如下，Exitting with status 0 表示成功，若为 Exitting with status 1 则是出错。若出错（不该如此，请仔细检查之前步骤），可试着加上 sudo, 既 sudo bin/hdfs namenode -format 再试试看。

执行namenode格式化

接着开启 NaneNode 和 DataNode 守护进程。

sbin/start-dfs.sh

若出现如下SSH提示，输入yes即可。

启动Hadoop时的SSH提示

若你使用的是 Hadoop 2.4.1 64位，则此时可能会出现一连串的warn提示，如 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable 这个提示，这些warn提示可以忽略，不会影响正常使用。

启动完成后，可以通过命令 jps 来判断是否成功启动，若成功启动则会列出如下进程: NameNode、DataNode和SecondaryNameNode。（如果SecondaryNameNode没有启动，请运行 sbin/stop-dfs.sh 关闭进程，然后再次尝试启动尝试；如果 NameNode 或 DataNode 没有启动，请仔细检查之前步骤）。

通过jps查看启动的Hadoop进程

成功启动后，可以访问 Web 界面 http://localhost:50070 来查看 Hadoop 的信息。

Hadoop的Web界面

运行Hadoop伪分布式实例

上面的单机模式，grep 例子读取的是本地数据，伪分布式读取的则是 HDFS 上的数据。要使用 HDFS，首先需要创建用户目录

bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop

接着将 etc/hadoop 中的文件作为输入文件复制到分布式文件系统中，即将 /usr/local/hadoop/etc/hadoop 复制到分布式文件系统中的 /user/hadoop/input 中。上一步已创建了用户目录 /user/hadoop ，因此命令中就可以使用相对目录如 input，其对应的绝对路径就是 /user/hadoop/input:

bin/hdfs dfs -mkdir input
bin/hdfs dfs -put etc/hadoop/*.xml input

复制完成后，可以通过如下命令查看文件列表：

bin/hdfs dfs -ls input

伪分布式运行 MapReduce 作业的方式跟单机模式相同，区别在于伪分布式读取的是HDFS中的文件（可以将单机步骤中创建的本地 input 文件夹删掉以及运行结果来验证这一点）。

bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'

查看运行结果的命令（查看的是位于 HDFS 中的输出结果）：

bin/hdfs dfs -cat output/*

也可以将运行结果取回到本地：

rm -R ./output
bin/hdfs dfs -get output output     # 将 HDFS 上的 output 文件夹拷贝到本机
cat ./output/*

结果如下，注意到刚才我们已经更改了配置文件，所以运行结果不同。

Hadoop伪分布式运行grep结果

Hadoop运行程序时，默认输出目录不能存在，因此再次运行需要执行如下命令删除 output文件夹:

bin/hdfs dfs -rm -r /user/hadoop/output     # 删除 output 文件夹

Configuration conf = new Configuration();
Job job = new Job(conf);
...
/* 删除输出目录 */
Path outputPath = new Path(args[1]);
outputPath.getFileSystem(conf).delete(outputPath, true);
...

若要关闭 Hadoop，则运行

sbin/stop-dfs.sh

自此，你已经掌握 Hadoop 的配置和基本使用了。

附加教程: 配置PATH环境变量

在这里额外讲一下 PATH 这个环境变量（可执行 echo $PATH 查看，当中包含了多个目录）。例如我们在执行 ls 这个命令时，实际执行的是 /bin/ls 这个程序，而不是 ~/ls 这个程序（假如存在）。系统是根据 PATH 这个环境变量中包含的目录位置，逐一进行查找，直至在这些目录位置下找到匹配的程序（若没有匹配的则提示该命令不存在）。

上面的教程中，我们都是先进入到 /usr/local/hadoop 目录中，再执行 sbin/hadoop，实际上等同于运行/usr/local/hadoop/sbin/hadoop。我们可以将 Hadoop 命令的相关目录加入到 PATH 环境变量中，这样就可以直接通过 start-dfs.sh 开启 Hadoop，也可以直接通过 hdfs 访问 HDFS 的内容，方便平时的操作。

同样我们选择在 ~/.bashrc 中进行设置（vim ~/.bashrc，与 JAVA_HOME 的设置相似），在文件最前面加入如下单独一行:

export PATH=$PATH:/usr/local/hadoop/sbin:/usr/local/hadoop/bin

添加后执行 source ~/.bashrc 使设置生效，生效后，在任意目录中，都可以直接使用 hdfs dfs -ls input 等命令，而无需使用绝对目录。

安装Hadoop集群

如果需要安装 Hadoop 集群，请查看Hadoop集群安装配置教程

相关教程

• 使用Eclipse编译运行MapReduce程序: 用文本编辑器写 Java 程序是不靠谱的，还是用 Eclipse 比较方便。
• 使用命令行编译打包运行自己的MapReduce程序: 有时候需要直接通过命令来编译 MapReduce 程序。

参考资料

• http://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html
• http://www.cnblogs.com/xia520pi/archive/2012/05/16/2503949.html
• http://www.micmiu.com/bigdata/hadoop/hadoop-2x-ubuntu-build/