昨天没有写好了没有更新，今天一起更新，yarn框架也是刚搭建好的。
我这里把hadoop放在了我的个人用户hadoop下了，你也能够尝试把它放在/usr/local,考虑的问题就相对多点。
主要的软硬件配置：
x86台式机。window7 64位系统
wmware虚拟机(x86的台式机至少是4G内存。才干开2台虚机)
centos6.4操作系统
hadoop-2.2.0.tar.gz
jdk-6u24-linux-i586.bin
WinScp 远程文件传输工具，非常好用。能够用于windows和虚拟机Linux之间文件相互拷贝。
一、root下的配置
a) 改动主机名： vi /etc/sysconfig/network
Master, slave1,
b) 解析 Ip: vi /etc/hosts由于採用的是Host-only连接网络，主机上Vmnet1的ip:192.168.137.1
192.168.137.50 master192.168.137.55 slave1
c) 调试网络：採用 自定的 vmnet1,默认是host-only这样的方式， 连接网络，配置网络。改动后记得调用 service network restart
确保三台虚拟机能够相互ping通。
（非常好弄的，我如今的问题怎样让虚拟机连接外网，我会在近期的博客中，弄清楚，继续关注我的博客）
d) 关闭防火墙查看：service iptables status关闭：service iptables stop查看防火墙有无自启动：Chkconfig –-list | grep iptables关闭自启动：
Chkconfig iptables off
二、hadoop用户下的配置
a) 创建用户hadoop,设置password，进入用户
useradd hadoop
passwd hadoop
b) master创建公私秘钥
分别在两台虚拟机上生成：ssh-keygen –t rsa.
.ssh是一个隐藏的文件 #cd .ssh可进入
1)将id_rsa.pub复制给authorized_keys
Cp id_rsa.pub authorized_keys
2)将master中的authorized_keys复制给slave1的/home/hadoop/.ssh下
scp authorized_keys [email protected]:/home/hadoop/.ssh/
3)将master拷贝过来的authorized_keys拷贝到slave1本身所创的authorized_keys下
4）验证ssh的免password生效：
a)能够尝试发个小文件给对方机器，假设没有提示要求password，那么你的免password就生效了。
b)也能够直接ssh+对方机器名（hostname改过之后），能够进入对方用户环境则说明生效。
c) 将hadoop拷贝拷贝到相应的master机子中/home/hadoop/
配置hadoop用户的环境变量 vi /etc/profile,加入例如以下内容：
#set java enviroment
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk
export CLASSPATH=.:$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin
# Hadoop
export HADOOP_PREFIX="/home/hadoop/hadoop"
export PATH=$PATH:$HADOOP_PREFIX/bin:$HADOOP_PREFIX/sbin
export HADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_PREFIX}
export HADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_PREFIX}
export HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_PREFIX}
export HADOOP_YARN_HOME=${HADOOP_PREFIX}
注：su + username实现切换用户。
d) 编辑/home/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk
e) 编辑/home/hadoop/etc/hadoop/yarn-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk
f) 编辑/home/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml
<!-- 新变量f:s.defaultFS 取代旧的:fs.default.name -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://master:9000</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<!-- 注意创建相关的文件夹结构，这里的tmp是自己创建的 -->
<value>/home/hadoop/hadoop/tmp</value>
</property>
g) 编辑/home/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml
<property>
<name>dfs.replication</name>
<!-- 值须要与实际的DataNode节点数要一致，本文为3 -->
<value>1</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<!-- 注意创建相关的文件夹结构 -->
<value>file:/home/hadoop/hadoop/dfs/namenode</value>
<final>true</final>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<!-- 注意创建相关的文件夹结构 -->
<value>file:/home/hadoop/hadoop/dfs/datanode</value>
</property>
h) 编辑/home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>
<value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
</property>
<!-- resourcemanager hostname或ip地址-->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>master</value>
</property>
h) 编辑/home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml
注：默认没有mapred-site.xml文件，copy mapred-site.xml.template 一份为 mapred-site.xml就可以
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
<final>true</final>
</property>
三、启动和測试
1、启动Hadoop
1.1、第一次启动须要在Master.Hadoop 运行format ： hdfs namenode -format ：
格式化成功，你能找到一句话：
1.2、在Master.Hadoop运行 start-dfs.sh ：
在Slave1验证启动进程例如以下：
1.3、在Master运行 start-yarn.sh ：
在Slave1 验证启动进程例如以下：
四、演示案例：（单词计数）
1）先实现以下的生成文件夹命令：
2）本地创建三个文件 micmiu-01.txt、micmiu-03.txt、micmiu-03.txt, 分别写入例如以下内容：
micmiu-01.txt：
Hi Michael welcome to Hadoop
more see micmiu.com
micmiu-02.txt：
Hi Michael welcome to BigData
more see micmiu.com
micmiu-03.txt：
Hi Michael welcome to Spark
more see micmiu.com
3）然后cd 切换到Hadoop的share/hadoop/mapreduce下运行
[hadoop@master mapreduce]$ hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.2.0.jar wordcount /user/micmiu/wordcount/in /user/micmiu/wordcount/out
ps: hdfs 中 /user/micmiu/wordcount/out 文件夹不能存在 否则运行报错。
5）到此 wordcount的job已经运行完毕，运行例如以下命令能够查看刚才job的运行结果：
hadoop的童鞋们，有问题加关注，评价中说明问题。