1.上传压缩包
2.解压压缩包
3.移动到/usr/java/目录下
4.进入Hadoop目录：进行测试
创建一个文本文件，进行MapReduce计算
5.WordCount单词统计?命令位置${hadoop_home}
>bin/hadoop [jar] 运行的jar文件位置 jar运行程序的参数 执行的文件 结果输出的目录
统计文本文件中的单词数量。
?
?abc 有3个 hello有2个
伪分布式安装
1.配置ip地址和主机名的映射
2.设置免密登录：
位置：主目录【~】
ssh-Keygen-t rsa 生成秘钥，三次回车
ssh-copy-id –i master-jm //拷贝密钥到自己。
?
?3.
修改配置文件：位置${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/
配置?Hadoop?环境信息：暂时不需要配置。
hadoop-env.sh
配置?HDFS：
core-site.xml
<configuration>?
<property>?
<name>fs.defaultFS</name>?<value>hdfs://master-jm:9000</value>?
</property>?
</configuration>hdfs-site.xml?
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
</configuration>4.
可以测试?HDFS?部分：
1， 格式化?NameNode
??bin/hdfs namenode –format
2， 启动?hdfs?系统
??sbin/start-dfs.sh
查看?HDFS?的网页?http://192.168.137.120:9870
?5.
配置?YARN：
yarn-site.xml
<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_DIS
TCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_HOME,PATH,LANG,TZ,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
</property>
</configuration>配置?MapReduce：
mapred-site.xml
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.application.classpath</name>
<value>$HADOOP_MAPRED_HOME
/share/hadoop/mapreduce/*:$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/lib/*</value>
</property>
</configuration>启动?YARN：
>sbin/start-yarn.sh
?查看?YARN?网页：http://192.168.137.120:8088