用于存放Hadoop用户安装的各种应用

 tar -zxvf jdk-7u80-linux-x64.tar.gz -C ~/App/

cd ~/App/jdk1.7.0_80/bin

./java -version

sudo vi /etc/profile

source /etc/profile

tar -zvxf hadoop-2.7.1_64bit.tar.gz -C ~/App/

bin： 存放的是我们用来实现管理脚本和使用的脚本的目录，我们对hadoop文件系统操作的时候用的就是这个目录下的脚本

常用的命令脚本(我们忽略.cmd的文件这是windows下的使用的文件)：hdfs hadoop yarn 来执行对文件操作

其中hadoop文件用于执行hadoop脚本命令，被hadoop-daemon.sh调用执行，也可以单独执行，一切命令的核心

etc:存放一些hadoop的配置文件

cd ./hadoop/

Hadoop核心全局配置文件，可以其他配置文件中引用该文件中定义的属性，如在hdfs-site.xml及mapred-site.xml中会引用该文件的属性；
该文件的模板文件存在于$HADOOP_HOME/src/core/core-default.xml，可将模板文件复制到conf目录，再进行修改。

Hadoop环境变量

HDFS配置文件，该模板的属性继承于core-site.xml；该文件的模板文件存于$HADOOP_HOME/src/hdfs/hdfs-default.xml，可将模板文件复制到conf目录，再进行修改

yarn的配置文件，该模板的属性继承于core-site.xml；该文件的模板文件存于$HADOOP_HOME/src/mapred/mapredd-default.xml，
可将模板文件复制到conf目录，再进行修改

用于设置所有的slave的名称或IP，每行存放一个。如果是名称，那么设置的slave名称必须在/etc/hosts有IP映射配置

include:对外提供的编程库头文件（具体动态库和静态库在lib目录中），这些头文件均是用C++定义的，通常用于C++程序访问HDFS或者编写MapReduce程序。

lib：该目录下存放的是Hadoop运行时依赖的jar包，Hadoop在执行时会把lib目录下面的jar全部加到classpath中。

libexec:各个服务对用的shell配置文件所在的目录，可用于配置日志输出、启动参数（比如JVM参数）等基本信息。

sbin: 存放的是我们管理脚本的所在目录，重要是对hdfs和yarn的各种开启和关闭和单线程开启和守护

启动NameNode、DataNode以及SecondaryNameNode

启动ResourceManager以及NodeManager

停止NameNode、DataNode以及SecondaryNameNode

停止ResourceManager以及NodeManager

相当于执行 start-dfs.sh 及 start-yarn.sh

相当于执行 stop-dfs.sh 及 stop-yarn.sh

通过执行hadoop命令来启动/停止一个守护进程(daemon)；
该命令会被bin目录下面所有以start或stop开头的所有命令调用来执行命令；
hadoop-daemons.sh也是通过调用hadoop-daemon.sh来执行命令；
hadoop-daemon.sh本身就是通过调用hadoop命令来执行任务。

Hadoop各个模块编译后的jar包所在的目录。开发程序需要从此引入jar包

vi hadoop-env.sh 

echo $JAVA_HOME获取完整环境变量：/home/hadoop/App/jdk1.7.0_80

vi core-site.xml

fs.defaultFS：默认采用的文件系统---指定namenode（主节点）的地址
我们需要修改他，因为Hadoop各组件组件是松耦合联系，而文件系统可以是本地文件系统，如linux ext等，也可以是HDFS，....。
所以我们需要指定一个专门的文件系统，为HDFS
value值必须为URI类型：例如HDFS URI: hdfs://主节点名称：端口号/　　其中端口默认9000

<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://hadoopH1:9000</value>
</property>

hadoop.tmp.dir:Hadoop公共目录，用来指定使用hadoop时产生文件的存放目录（如果可以，应该是磁盘挂载点，方便扩容）

<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/hadoop/App/hadoop-2.7.1/data/tmp/</value>　　　　这里我们指定存放在hadoop根目录下的data文件夹下
</property>

dfs.replication：指定hdfs保存数据的副本数量。客户端将文件存放到hdfs中去，hdfs会给我们存多个副本，我们可以指定副本数量（不要太大，3个左右即可）

    <property>
            <name>dfs.replication</name>
            <value>1</value>    　　　　　　　　伪分布指定一个即可
    </property>    

dfs.namenode.name.dir：指定hdfs中namenode的存储位置
dfs.datanode.data.dir：指定hdfs中datanode的存储位置
Hadoop hdfs有NameNode和DataNode两种节点（两种不同进程），DataNode进程负责管理我们传送的文件块，存放在linux文件目录下， 同样NameNode也需要文件目录存放数据，我们可以分别指定，

    <!--指定hdfs中namenode的存储位置-->
    <property>
             <name>dfs.namenode.name.dir</name>
             <value>/home/hadoop/App/hadoop-2.7.1/data/name</value>
    </property>
    <!--指定hdfs中datanode的存储位置-->
    <property>
             <name>dfs.datanode.data.dir</name>
             <value>/home/hadoop/App/hadoop-2.7.1/data/data</value>
    </property>

mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml

mapreduce.framework.name：指定mapreduce程序应该放入哪一个资源调度集群上使用，否则在本地运行，而不是在集群中使用

        <!--告诉hadoop以后MR(Map/Reduce)运行在YARN上-->
        <property>
              <name>mapreduce.framework.name</name>
              <value>yarn</value>
       </property>

yarn.resourcemanager.hostname：指定Yarn主节点ResourceManager地址
yarn.nodemanager.aux-services:指定nodeManager节点获取数据的方式
yarn.log-aggregation-enable：是否开启工作日志

    <!--nomenodeManager获取数据的方式是shuffle-->
    <property>
            <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
            <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <!--指定Yarn的老大(ResourceManager)的地址-->   
    <property>
            <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
            <value>hadoopH1</value>
    </property>
    <!--Yarn打印工作日志-->
    <property>
        <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
        <value>true</value>
    </property>

sudo firewall-cmd --state    查看防火墙状态

systemctl stop firewalld.service            #停止firewall
systemctl disable firewalld.service        #禁止firewall开机启动

hadoop namenode -format

其中fsimage是元数据，.md5是校验文件
而整个文件系统命名空间（包括块到文件和文件系统属性的映射）存储在名为 FsImage 的文件中。 
FsImage 也作为文件存储在 NameNode 的本地文件系统中。

cd ~/App/hadoop-2.7.1/sbin/

start-dfs.sh

hdfs正常运行，需要上面3种进程

start-yarn.sh

http://hadooph1:50070　　注意：https可能无法访问

hadoop fs -put jdk-7u80-linux-x64.tar.gz hdfs://hadoopH1:9000/    上传到hdfs文件系统根目录下

hadoop fs -get hdfs://hadoopH1:9000/jdk-7u80-linux-x64.tar.gz

mapreduce案例程序在/home/hadoop/App/hadoop-2.7.1/share/hadoop/mapreduce，在share文件夹下

可用于计算圆周率

vi test.txt

hello world
hello ketty
hello boys
hello mark
hello mark
hello doctor
hello kitty

hadoop fs -mkdir hdfs://hadoopH1:9000/wordcount
或者
hadoop fs -mkdir /wordcount

hadoop fs -mkdir /wordcount/input　　　　创建二级目录

hadoop fs -put test.txt /wordcount/input

hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.7.1.jar wordcount /wordcount/input /wordcount/output

hadoop fs -ls /wordcount/output

hadoop fs -cat /wordcount/output/part-r-00000