1.前言
“大雲物移”是當年很火熱的一個話題，分別指大數據、雲計算、物聯網和移動互聯網，其中大數據領域談論得多就是Hadoop。當然Hadoop不代表大數據，而是大數據處理領域的一個比較有名的開源框架而已，通常說的大數據包含了大數據的存放、大數據的分析處理及大數據的查詢展示，本篇提到的Hadoop只不過是在其中的大數據的分析處理環節起作用，Apache提供了一個開源全家桶，包括了Hadoop、HBase、Zookeeper、Spark、Hive及Pig等一些框架。不過限於篇幅，本篇只介紹Hadoop的僞分佈式部署，包括MapReduce和HDFS。
2.準備
JDK文件：jdk-8u131-linux-x64.tar.gz
官方下載地址：http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html
Hadoop文件：hadoop-2.9.0.tar.gz
官方下載地址：http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/hadoop-2.9.0/hadoop-2.9.0.tar.gz
3.安裝
3.1安裝Oracle JDK
3.1.1卸載Open JDK
雖然Open JDK是JDK的開源實現，不過個人還是比較喜歡Oracle JDK，可能覺得它出身更正統一些吧。因此首先檢查服務器上是否安裝了Open JDK，運行命令：
rpm -qa | grep jdk
如果服務器已經安裝了Open JDK，採用下面的方式卸載掉Open JDK，如下圖所示：
3.1.2安裝Oracle JDK
可能有些人對Oracle JDK感覺到有點彆扭，至少本人就是如此，當年Sun公司推出了Java但由於經營不善被Oracle收購，所以以前經常說的Sun JDK現在改口稱Oracle JDK了。將前文提及的JDK安裝包下載至/root目錄下。
按照下面的方式來安裝：
cd /root
tar -zxf /root/jdk-8u131-linux-x64.tar.gz -C /usr/local
這樣一來JDK就安裝在/usr/local/jdk1.8.0_131目錄下了。
下面就對環境變量進行設置，因爲在Linux中存在着交互式shell和非交互式shell，交互式shell顧名思義就是在與用戶的交互過程中執行的shell，通常是通過SSH登錄到Linux系統之後輸入shell腳本或命令等待用戶輸入或者確認然後執行的shell，而非交互式shell則是無需用戶干預的shell，如一些service的啓動等。交互式shell從/etc/profile中讀取所有用戶的環境變量設置，非交互式shell則從/etc/bashrc中讀取所有用戶的環境變量設置。因此可能會出現在交互式環境下執行shell腳本沒有問題，在非交互式環境下執行shell腳本則會出現找不到環境變量配置信息的問題。
爲保險起見，我們在/etc/profile和/etc/bashrc都配置Java相關的環境變量，將添加的內容放在原文件的末尾，添加的內容如下：
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:$JAVA_HOME/bin
可以通過tail查看修改後的文件：
[root@hadoop ~]# tail /etc/profile -n 5
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_131
export JRE_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_131
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
[root@hadoop ~]# 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:$JAVA_HOME/bin
[root@hadoop ~]# source /etc/profile
[root@hadoop ~]# source /etc/bashrc
[root@hadoop ~]# java -version
java version "1.8.0_131"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_131-b11)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.131-b11, mixed mode)
[root@hadoop ~]#
注意，要想讓我們的配置馬上生效，應該執行source /etc/profile和source /etc/bashrc來立即讀取更新後的配置信息。
3.2安裝Hadoop
將前文提及的Hadoop安裝包下載至/root目錄下。
通過如下命名安裝Hadoop：
[root@hadoop ~]# cd /root
[root@hadoop ~]# tar -zxf /root/hadoop-2.9.0.tar.gz -C /usr/local
這樣一來，Hadoop2.9.0就安裝在/usr/local/hadoop-2.9.0目錄下，我們可以通過如下命令查看一下：
[root@hadoop ~]# /usr/local/hadoop-2.9.0/bin/hadoop version
Hadoop 2.9.0
Subversion https://git-wip-us.apache.org/repos/asf/hadoop.git -r 756ebc8394e473ac25feac05fa493f6d612e6c50
Compiled by arsuresh on 2017-11-13T23:15Z
Compiled with protoc 2.5.0
From source with checksum 0a76a9a32a5257331741f8d5932f183
This command was run using /usr/local/hadoop-2.9.0/share/hadoop/common/hadoop-common-2.9.0.jar
[root@hadoop ~]#
畢竟每次執行hadoop的時候帶着這麼一長串命令不是很方便，尤其是需要手動輸入的時候，我們依然可以借鑑配置JAVA環境參數的方式將Hadoop相關的環境參數配置到環境變量配置文件source /etc/profile和source /etc/bashrc中，在兩個文件的末尾分別增加如下配置：
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-2.9.0
export HADOOP_INSTALL=$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
添加完內容保存，最後別忘了執行如下命令刷新環境變量信息：
[root@hadoop ~]# source /etc/profile
[root@hadoop ~]# source /etc/bashrc
這時候再執行hadoop的相關命令就無需帶路徑信息了，如下：
[root@hadoop ~]# 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用戶配置
爲便於管理和維護，我們單獨創建一個系統賬戶用來運行hadoop有關的腳本和任務，這個系統賬戶名爲hadoop，通過以下腳本創建：
useradd hadoop -s /bin/bash –m
上面的命令創建了名爲hadoop的用戶和用戶組，並且nginx用戶無法登錄系統（-s /sbin/nologin限制），可以通過id命令查看：
[root@hadoop ~]# id hadoop
uid=1001(hadoop) gid=1001(hadoop) groups=1001(hadoop)
通過上面的命令創建的用戶是沒有密碼的，需要用passwd來設置密碼：
[root@hadoop ~]# 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.
因爲有時候需要hadoop這個用戶執行一些高權限的命令，因此給予它sudo的權限，打開/etc/sudoers文件，找到“root ALL=(ALL) ALL”那一行，在下面添加一行：
hadoop ALL=(ALL) ALL
然後保存文件（記住如果是用vim等編輯器編輯，最終保存的時候要使用”:wq!”命令來強制保存到這個只讀文件）。修改的結果如下圖所示：
4.2免登錄配置
雖然在本篇講述的是Hadoop的僞分佈式部署，但是中間還有一些分佈式的操作，這就要求能夠用ssh來登錄，注意這裏的ssh不是Java裏面的SSH(Servlet+Spring+Hibernate)，這裏講的SSH是Secure Shell 的縮寫，是用於Linux服務器之間遠程登錄的服務協議。
如果當前是用root用戶登錄，那麼就要切換爲hadoop用戶：
[root@hadoop hadoop]# su hadoop
[hadoop@hadoop ~]$ cd ~
[hadoop@hadoop ~]$ pwd
/home/hadoop
可以看出hadoop用戶的工作路徑爲/home/hadoop，然後我們用ssh登錄本機，第一次登錄的時候會提示是否繼續登錄，然後輸入”yes”，接着會提示我們輸入當前用於ssh登錄的用戶（這裏是hadoop）的在對應服務器上的密碼（這裏是localhost），輸入正確密碼後就可以登錄，然後在輸入”exit”退出登錄，如下所示：
[hadoop@hadoop ~]$ ssh localhost
hadoop@localhost's password:
Last login: Sat Dec 2 11:48:52 2017 from localhost
[hadoop@hadoop ~]$ rm -rf /home/hadoop/.ssh
[hadoop@hadoop ~]$ 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.
hadoop@localhost's password:
Last login: Sat Dec 2 11:49:58 2017 from localhost
[hadoop@hadoop ~]$ exit
logout
Connection to localhost closed.
經過上述操作後，創建了這個目錄/home/hadoop/.ssh和該目錄下的known_hosts文件。
這樣每次登錄都會提示輸入密碼，但在Hadoop運行過程中會通過shell無交互的形式在遠程服務器上執行命令，因此需要設置成免密碼登錄才行。我們需要通過通過如下命令創建密鑰文件（一路回車即可）：
[hadoop@hadoop ~]$ cd /home/hadoop/.ssh/
[hadoop@hadoop .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 hadoop@hadoop
The key's randomart image is:
+--[ RSA 2048]----+
| ... |
| o |
| = |
| . o B |
| = S |
|. o o . |
|oEo.o o |
|+.+o + |
|==. |
+-----------------+
然後將密鑰文件的內容添加到authorized_keys文件，同時授予600的權限。
[hadoop@hadoop .ssh]$ cat id_rsa.pub >> authorized_keys
[hadoop@hadoop .ssh]$ chmod 600 authorized_keys
這時，再使用ssh localhost命令就不需要輸入密碼了，如下：
[hadoop@hadoop .ssh]$ ssh localhost
Last login: Sat Dec 2 11:50:44 2017 from localhost
[hadoop@hadoop ~]$ exit
logout
Connection to localhost closed.
注意：在本系列的第9篇關於git用戶免密碼登錄時也講到了類似的操作，而且當時也講了git文件傳輸也是使用ssh協議的。
4.3hadoop的配置
4.3.1更改hadoop安裝目錄的所有者
首先檢查一下/usr/local/hadoop-2.9.0這個hadoop的安裝目錄的所有者和用戶組是否是hadoop，如果不是就需要通過chown來設置：
[hadoop@hadoop .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：
[hadoop@hadoop .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，就可以看到命令執行成功了。
[hadoop@hadoop .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的配置文件存放於/usr/local/hadoop-2.9.0/etc/hadoop目錄下，主要有幾個配置文件：
core-site.xml
hdfs-site.xml
mapred-site.xml
yarn-site.xml
其中，後兩個主要是跟YARN有關的配置。
將core-site.xml更改爲如下內容：
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://localhost:9000</value>
</property>
</configuration>
然後再將hdfs-site.xml更改爲如下內容：
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
</configuration>
5.檢驗配置
5.1NameNode格式化
經過上面的配置，Hadoop是配置成功了，但是並不能工作，還需要進行初始化操作，因爲我們已經配置了Hadoop的相關環境變量，因此我們可以直接執行如下命令：
hdfs namenode –format
如果沒有問題的話，可以看到如下輸出：
其中有一句：” INFO common.Storage: Storage directory /tmp/hadoop-hadoop/dfs/name has been successfully formatted.”
5.2開啓 NameNode 和 DataNode 守護進程
通過start-dfs.sh命令開啓NameNode 和 DataNode 守護進，第一次執行時會詢問是否連接，輸入”yes”即可（因爲已經配置了ssh免密碼登錄），如下所示（請注意一定要用創建的hadoop用戶來運行，如果不是hadoop請記得用su hadoop命令來切換到hadoop用戶）：
[hadoop@hadoop 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
然後我們可以通過jps這個java提供的工具來查看啓動情況：
[hadoop@hadoop hadoop]$ jps
11441 Jps
11203 SecondaryNameNode
10903 NameNode
11004 DataNode
若啓動成功會出現上述的進程，如果沒有NameNode和DataNode進程請檢查配置情況，或者通過/usr/local/hadoop-2.9.0/logs下的日誌來查看配置錯誤。
這時可以在瀏覽器中輸入http://localhost:50070/查看NameNode和DataNode的信息以及HDFS的信息，界面如下：
如果虛擬機採用了橋接模式，也可以在虛擬機外查看，像本人所使用的CentOS7，需要注意兩點：
1.在/etc/sysconfig/selinux文件中將“SELINUX=enforcing”改爲” SELINUX=disabled”；
2.通過執行systemctl disable firewalld來禁用防火牆。
5.3執行WordCount程序
Hadoop中的WordCount如同其它編程語言中的Hello World程序一樣，就是通過一個簡單的程序來程序是如何編寫的。
5.3.1 HDFS簡介
要想運行WordCount就需要使用HDFS，HDFS是Hadoop的基石。可以這麼理解，Hadoop要處理大量的數據文件，這些數據文件需要一個可靠的方式來存儲，在即使出現一些機器的硬盤損壞的情況下，數據文件中保存的數據仍然不會丟失。在數據量比較小的時候，磁盤陣列（Redundant Arrays of Independent Disks，RAID）可以做到這一點，現在是HDFS用軟件的方式實現了這個功能。
HDFS也提供了一些命令用於對文件系統的操作，我們知道Linux本身提供了一些對文件系統的操作，比如mkdir、rm、mv等，HDFS中也提供同樣的操作，不過執行方式上有一些變化，比如mkdir命令在HDFS中執行應該寫成 hdfs dfs –mkdir，同樣的，ls命令在HDFS下執行要寫成hdfs dfs –ls。
下面是一些HDFS命令：
級聯創建HDFS目錄：hdfs dfs -mkdir -p /user/haddop
查看HDFS目錄：hdfs dfs -ls /user
創建HDFS目錄：hdfs dfs -mkdir /input
查看HDFS目錄：hdfs dfs -ls /
刪除HDFS目錄：hdfs dfs -rm -r -f /input
刪除HDFS目錄：hdfs dfs -rm -r -f /user/haddop
級聯創建HDFS目錄：hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop/input
注意：在HDFS中創建的目錄也僅支持在HDFS中查看，在HDFS之外（比如在Linux系統中的命令行下）是看不到這些目錄存在的。重要的事情多重複幾遍：請按照本文中的3.2節提示將Hadoop安裝路徑信息配置到環境變量中。
5.3.2執行WordCount程序
首先將工作路徑切換到Hadoop的安裝目錄：/usr/local/hadoop-2.9.0
接着在HDFS中創建目錄：hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop/input
然後指定要分析的數據源，可以將一些文本數據放到剛剛創建的HDFS系統下的input目錄下，爲了簡單起見，這裏就直接將hadoop安裝路徑下的一些用於配置的xml放在input目錄下：
hdfs dfs -put /usr/local/hadoop-2.9.0/etc/hadoop/*.xml /user/hadoop/input
這時可以通過HDFS查看：
[hadoop@hadoop ~]$ 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
當然，也可以在Hadoop提供的Web界面下查看，在瀏覽器輸入網址http://localhost:50070/explorer.html然後輸入HDFS下的文件路徑，如下圖所示：
然後執行MapReduce作業，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.]+'
這個作業的作用的將/user/hadoop/input/這個HDFS目錄下的文件中包含有dfs開頭的單詞找出來並統計出現的次數，如果程序執行沒有錯誤，我們將會在/user/hadoop/output/這個HDFS目錄下看到兩個文件：
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
我們用如下命令在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
也可以將其從HDFS文件系統中取出來放在本地：
[hadoop@hadoop ~]$ hdfs dfs -get /user/hadoop/output /home/hadoop/output
上面的命令就是將HDFS文件路徑/user/hadoop/output中的所有內容都拷貝到/home/hadoop/output下，這是就可以用熟悉的Linux命名查看文件內容了。
注意：
1、在程序執行時，/user/hadoop/output這個HDFS目錄不能存在，否則再次執行時會報錯，這是可以重新指定輸出目錄或者刪除這個目錄即可，如執行hdfs dfs -rm -f -r /user/hadoop/output命令。
2、如果需要關閉Hadoop，請執行stop-dfs.sh命名即可。
3、Hadoop的NameNode和DataNode節點的格式化成功執行一次之後，下次執行時不必執行。
5.4啓用YARN模式
YARN，全稱是Yet Another Resource Negotiator，YARN是從 MapReduce 中分離出來的，負責資源管理與任務調度。YARN 運行於 MapReduce 之上，提供了高可用性、高擴展性。上述通過 tart-dfs.sh 啓動 Hadoop，僅僅是啓動了 MapReduce 環境，我們可以啓動 YARN ，讓 YARN 來負責資源管理與任務調度。
要想使用YARN，首先要通過mapred-site.xml來配置，默認情況在/usr/local/hadoop-2.9.0/etc/hadoop是不存在這個文件的，但是有一個名爲mapred-site.xml.template的模板文件。
首先將其改名爲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
然後修改文件內容如下：
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
同樣將同一目錄下的yarn-site.xml文件內容修改如下：
<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，可以通過start-yarn.sh來啓動YARN和通過stop-yarn.sh來停止YARN了。
啓動YARN:
請在確定已經正確執行過start-dfs.sh後再執行執行如下命令：
start-yarn.sh
爲了能在Web中查看任務運行情況，需要開啓歷史服務器，執行如下命令：
mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
這時可通過jps查看啓動情況：
[hadoop@hadoop ~]$ jps
7559 JobHistoryServer
8039 DataNode
8215 SecondaryNameNode
8519 NodeManager
8872 Jps
8394 ResourceManager
7902 NameNode
啓動YARN之後是可以在Web界面中查看任務的執行情況的，網址是http://localhost:8088/，界面如下：
6.總結
本篇主要講述瞭如何在CentOS7下部署Hadoop，包括了Hadoop運行的支持組件以及Hadoop的配置，並簡單介紹了一下HDFS這個分佈式文件系統的命令及用法，最後通過運行簡單的MapReduce示例來演示如何運行MapReduce程序。
聲明：本文首發於本人個人微信訂閱號：zhoujinqiaoIT，其後會同時在本人的CSDN、51CTO及oschina三處博客發佈，本人會負責在此四處答疑。
