环境介绍：
在两台装有CentOS 6.4（32位）的服务器上安装Hadoop-2.5.1分布式集群（2台机器，主要试验用）。
1．修改主机名和/etc/hosts文件
1）修改主机名（非必要）
vi /etc/sysconfig/network
HOSTNAME=XXX
重启后生效。
2）/etc/hosts是ip地址和其对应主机名文件，使机器知道ip和主机名对应关系，格式如下：
#IPAddress HostName
192.168.1.67 MasterServer
192.168.1.241 SlaveServer
2．配置免密码登陆SSH
1）生成密钥：
ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa
以上是两个单引号。
2）将id_dsa.pub（公钥）追加到授权的key中：
cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
3）将认证文件复制到其它节点上：
scp ~/.ssh/authorized_keys hadooper@192.168.1.241:~/.ssh/
第一次要确认连接，输入yes即可。
但我的仍要求输入密码，原因是.ssh和authorized_keys权限不对。
3．各节点上安装jdk
1）选择的版本是jdk-6u27-linux-i586.bin，下载地址：http://pan.baidu.com/s/1dDGi5QL
2）上传到hadooper用户目录下，添加执行权限
chmod 777 jdk-6u27-linux-i586.bin
3）安装
./jdk-6u27-linux-i586.bin
4）配置环境变量：vi /etc/profile加入以下三行
#JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.6/jdk1.6.0_27
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
5）执行source /etc/profile使环境变量的配置生效
6）执行java –version查看jdk版本，验证是否成功。
4. Hadoop安装
每台节点都要安装hadoop。上传hadoop-2.5.1.tar.gz到用户hadooper目录下。
1）解压
tar -zvxf hadoop-2.5.1.tar.gz
2）添加环境变量：vi /etc/profile，尾部添加如下
export HADOOP_HOME=/home/hadooper/hadoop/hadoop-2.5.1
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_YARN_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$HADOOP_HOME/lib:$CLASSPATH
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH
设置立即生效：
source /etc/profile
3）修改Hadoop配置文件
（1）core-site.xml
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://MasterServer:9000</value>
</property>
（2）hdfs-site.xml
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
（3）mapred-site.xml
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>MasterServer:10020</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>MasterServer:19888</value>
</property><span style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;"> </span>
jobhistory是Hadoop自带了一个历史服务器，记录Mapreduce历史作业。默认情况下，jobhistory没有启动，可用以下命令启动：
sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
（4）yarn-site.xml
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address</name>
<value>MasterServer:8032</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
<value>MasterServer:8030</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
<value>MasterServer:8031</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
<value>MasterServer:8033</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
<value>MasterServer:8088</value>
</property>
（5）slaves
SlaveServer
（6）分别在hadoop-env.sh和yarn-env.sh中添加JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.6/jdk1.6.0_27
5.运行Hadoop
1）格式化
hdfs namenode –format
2）启动Hadoop
start-dfs.sh
start-yarn.sh
也可以用一条命令：
start-all.sh
3）停止Hadoop
stop-all.sh
4）jps查看进程
7692 ResourceManager
8428 JobHistoryServer
7348 NameNode
14874 Jps
7539 SecondaryNameNode
5）通过浏览器查看集群运行状态
（1）http://192.168.1.67:50070
（2）http://192.168.1.67:8088/
（3）http://192.168.1.67:19888
注：以上图片上传到红联Linux系统教程频道中。
6. 运行Hadoop自带的wordcount示例
1）建立输入文件：
echo "My first hadoop example. Hello Hadoop in input. " > input
2）建立目录
hadoop fs -mkdir /user/hadooper
3）上传文件
hadoop fs -put input /user/hadooper
4）执行wordcount程序
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.1.jar wordcount /user/hadooper/input /user/hadooper/output
5）查看结果
hadoop fs -cat /user/hadooper/output/part-r-00000
Hadoop 1
My 1
example.Hello 1
first 1
hadoop 1
in 1
input. 1